01 問財及qstock簡介

問財是同花順平臺上一款專業的財經AI助手，融合了自然語言和語音問答機器人。問財提供了多維度的股票、基金、債券數據，并支持自然語言搜索，能夠輕松查找所需的信息。對個人投資者來說，問財最好用的功能它的條件選股和短線復盤功能。目前同花順軟件電腦版和手機版都能輕松訪問問財。

那么如何使用 Python 訪問數據接口，直接獲取問財的數據呢？GitHub上開源了一個wencai接口：http://github.com/origin/GraySilver/wencai，網上也分享了一些相關教程，但直接安裝后調用接口會報錯，發現源代碼有一點點的 bug 。于是公眾號在wencai 庫的基礎上進行了修改，只保留其選股和數據獲取功能，并融入qstock的數據獲取模塊 data 中，使讀者基于 qstock 能實現一行代碼輕松獲取問財數據。

qstock由“Python金融量化”公眾號開發，試圖打造成個人量化投研分析開源庫，目前包括數據獲取（data）、可視化(plot)、選股(stock)和量化回測（backtest）四個模塊。其中數據模塊（data）數據來源于東方財富網、同花順、新浪財經等網上公開數據。qstock致力于為用戶提供更加簡潔和規整化的金融市場數據接口，其中可視化模塊為用戶提供基于web的交互圖形簡單操作接口；選股模塊提供了同花順的技術選股和公眾號策略選股，包括RPS、MM趨勢、財務指標、資金流模型等，回測模塊為大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驅動的基本框架和模型。

qstock是免費開源金融量化庫，已在pypi官網和GitHub上發布，更新至1.3.5版本，添加了問財的數據訪問功能，通過qstock.wencai(&39;選股條件&39;)調用。使用“pip install qstock ”進行安裝，通過’pip install –upgrade qstock’進行更新。目前部分策略選股和策略回測功能僅供知識星球會員使用，會員可在知識星球置頂帖子上獲取 qstock 的離線安裝包。

PyPI：http://pypi.org/project/qstock/1.3.4/

GitHub地址：http://github.com/origin/tkfy920/qstock。

關于 qstock 更詳細的使用方法，請參考 qstock 專題系列文章（點擊跳轉）：

【qstock開源了】數據篇之行情交易數據

【qstock數據篇】行業概念板塊與資金流

【qstock量化】數據篇之股票基本面數據

【qstock量化】數據篇之宏觀指標和財經新聞文本

【qstock量化】動態交互數據可視化

【qstock量化】技術形態與概念熱點選股池

【手把手教你】使用qstock實現量化策略選股

【手把手教你】使用qstock進行量化回測

基于qstock的量化復盤與自動盯盤

import qstock as qs

02 復盤

關于問財的功能和調用大家可以參考其官網，其數據功能和條件選股主要包括以下幾個方面：

• 技術面：均線 資金流入 MACD KDJ RSI BOLL CCI BIAS 形態 WR MTM
• 行情面：漲跌幅 DDE大單凈量 DDE大單凈額 委比 振幅 換手率 成交量 成交額 股價 分時指標 強勢股
• 基本面：總股本 總市值 流通市值 流通比例 十大股東持股比例 股東戶數 戶均持股數 增減持 機構持股 分紅 上市天數
• 財務面：銷售毛利率 市盈率 市凈率 市銷率 凈利潤增長率 營業收入增長率 每股收益 每股收益率增長率 凈利潤 每股凈資產 每股現金流 每股未分配利潤 每股資本公積 凈資產收益率 每股股利 資產負債率
• 階段表現 創階段新高 創階段新低 階段縮量 平臺整理 平臺突破 階段漲幅 階段換手 階段振幅
• 特色數據 機構凈額 龍虎榜機構買入占比 機構評級 關注度 漲停
• 范圍選擇 市場 申萬行業 地區板塊 概念板塊

（1）漲停復盤

問財支持自然語言輸入條件選股，不同條件之間使用逗號或分號或空格分開。注意輸入參數需要使用單引號或雙引號得到字符串格式。

df=qs.wencai(&39;漲停，非ST，上市時間大于1個月&39;)
df[[&39;股票簡稱&39;,&39;最新價&39;,&39;連續漲停天數&39;,&39;首次漲停時間&39;,&39;最終漲停時間&39;,&39;漲停原因類別&39;,&39;漲停封單額&39;,&39;漲停封單量占流通a股比&39;]]

df=qs.wencai(&39;近5日漲停次數排名前20，非ST，上市時間大于1個月&39;)

df.head(10)

（2）階段表現

階段表現選股可以輸入條件：如創階段新高、創階段新低、階段縮量、平臺整理、平臺突破、階段漲幅、階段換手、階段振幅，時間周期可以自己定，比如250日。

df=qs.wencai(&39;250日新高，非ST，滬深A，上市時間超過250天&39;)
df=df[[&39;股票代碼&39;,&39;股票簡稱&39;,&39;最新價&39;,&39;最新漲跌幅&39;,&39;技術形態&39;,&39;買入信號inter&39;]]
查看前10名創新高個股
df.head(10)

期間漲幅跌幅排名

qs.wencai(&39;今年以來漲幅最大的前20名，非ST&39;)

qs.wencai(&39;今年以來跌幅最大的前20名，非ST&39;)

熱門股

df=qs.wencai(&39;熱門股&39;)
df.head(10)

板塊熱點

近期熱門概念熱點

qs.wencai(&39;概念板塊近14日累計漲幅排名前10&39;)

df=qs.wencai(&39;虛擬電廠概念股&39;)

df.head(10)

03 選股

問財選股功能非常強大，可以實現多個維度全市場掃描和條件組合選股。

（1）技術指標組合選股

qs.wencai(&39;均線多頭排列，MACD金叉，KDJ金叉&39;)

qs.wencai(&39;股價大于20日均線，MACD金叉，換手率大于5%&39;)

（2）形態選股

價格形態選股，比如輸入黃金坑、均線粘合，平臺突破、仙人指路等

qs.wencai(&39;黃金坑&39;)

（3）財務指標組合選股

財務指標選股常用的指標比如：市盈率、市凈率、凈資產收益率、總資產收益率、資產負債率、每股收益、每股凈資產、股息率、派息比率、分紅明細等。下面使用財務指標進行組合條件選股。

df=qs.wencai(&39;營業收入增長率>10%;營業利潤增長率>20%;加權凈資產收益率>15%;總資產報酬率>5%&39;)
df[[&39;股票簡稱&39;,&39;所屬同花順行業&39;,&39;營業利潤(同比增長率)&39;,&39;凈資產收益率roe(加權,公布值)&39;,&39;總資產報酬率roa&39;]]

04 其他金融數據

（1）新股數據

獲取今日上市交易新股。

qs.wencai(&39;新股&39;)

獲取某階段新股數據。

df=qs.wencai(&39;上市時間不足一個月新股和次新股&39;)
df[[&39;股票簡稱&39;,&39;股票代碼&39;,&39;新股上市日期&39;,&39;最新價&39;,&39;最新漲跌幅&39;,&39;所屬同花順行業&39;,&39;公開發行市值&39;,&39;所屬概念數量&39;]]

（2）可轉債數據

df=qs.wencai(&39;可轉債&39;)
df[[&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;, &39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;]]

（3）基金排名數據

df=qs.wencai(&39;基金漲幅排名&39;)
df[[&39;基金簡稱&39;,&39;基金代碼&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;,&39;[email protected]&39;]]

（4）期貨數據

qs.wencai(&39;期貨排名&39;)