Tushare接口文档:沪深港通股票列表(stock_hsgt)

简介: 本文旨在对Tushare的沪深港通股票列表stock_hsgt数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。通过沪深港通股票列表数据信息,我们能够了解到每个交易日沪港通和深港通下四个方向通道的交易标的有哪些。再结合Tushare的其他数据接口,就能够了解到北向、南向资金的情况和相应股票的表现。
  • 功能描述:获取每日沪深港通股票列表,该接口包含了沪港通和深港通下四个方向通道的股票信息
  • 返回限量:单次请求最大返回2000行数据
  • 接口权限:3000积分起
  • 说明

   1. 每个交易日9:10-9:30更新;

   2. 本接口数据最早从2025/08/12开始;

   3. 2023年之前沪港通和深港通下面的港股通标的范围存在不同,但之后两者的标的已基本一致了;

   4. 在获取数据的时候必须传入“类型(type)”字段,否则会导致数据获取不全或者获取到了错误的数据;


输入参数:

名称

类型

必选

描述

ts_code

str

N

股票代码

trade_date

str

N

交易日期(格式:YYYYMMDD)

type

str

Y

类型(参考下表)

start_date

str

N

开始时间

end_date

str

N

结束时间

类型(type)说明如下:

类型

类型名称

资金方向

HK_SZ

深股通(港>深)

北向

SZ_HK

港股通(深>港)

南向

HK_SH

沪股通(港>沪)

北向

SH_HK

港股通(沪>港)

南向


输出参数:

名称

类型

默认显示

描述

ts_code

str

Y

股票代码

trade_date

str

Y

交易日期

type

str

Y

类型

name

str

Y

股票名称

type_name

str

Y

类型名称


示例:

示例1:获取2026/07/10深股通的股票信息

import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
df = pro.stock_hsgt(trade_date='20260710', type='HK_SZ')
df

输出结果:

ts_code        trade_date        type        name        type_name
0        000401.SZ        20260710        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
1        000060.SZ        20260710        HK_SZ        中金岭南        深股通(港>深)
2        000596.SZ        20260710        HK_SZ        古井贡酒        深股通(港>深)
3        000027.SZ        20260710        HK_SZ        深圳能源        深股通(港>深)
4        000581.SZ        20260710        HK_SZ        威孚高科        深股通(港>深)
...        ...        ...        ...        ...        ...
1862        301387.SZ        20260710        HK_SZ        光大同创        深股通(港>深)
1863        301501.SZ        20260710        HK_SZ        恒鑫生活        深股通(港>深)
1864        301602.SZ        20260710        HK_SZ        超研股份        深股通(港>深)
1865        301622.SZ        20260710        HK_SZ        英思特        深股通(港>深)
1866        002003.SZ        20260710        HK_SZ        伟星股份        深股通(港>深)
1867 rows × 5 columns

示例2:获取2026/07/10沪深港通所有股票信息

通过传递每个交易日(trade_date),按照类型遍历4次获取每日沪深港通所有股票信息。

import pandas as pd
d = '20260710'
lst_all = []
for t in ['HK_SZ', 'SZ_HK', 'HK_SH', 'SH_HK']:
    df = pro.stock_hsgt(trade_date=d, type=t)
    lst_all.append(df)
df_all = pd.concat(lst_all, ignore_index=True)
df_all

输出结果:

ts_code        trade_date        type        name        type_name
0        000401.SZ        20260710        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
1        000096.SZ        20260710        HK_SZ        广聚能源        深股通(港>深)
2        000596.SZ        20260710        HK_SZ        古井贡酒        深股通(港>深)
3        000027.SZ        20260710        HK_SZ        深圳能源        深股通(港>深)
4        000581.SZ        20260710        HK_SZ        威孚高科        深股通(港>深)
...        ...        ...        ...        ...        ...
4724        02869.HK        20260710        SH_HK        绿城服务        港股通(沪>港)
4725        02983.HK        20260710        SH_HK        禾赛-W        港股通(沪>港)
4726        03898.HK        20260710        SH_HK        时代电气        港股通(沪>港)
4727        09660.HK        20260710        SH_HK        地平线机器人-W        港股通(沪>港)
4728        09911.HK        20260710        SH_HK        赤子城科技        港股通(沪>港)
4729 rows × 5 columns

示例3:查询某支股票在哪些交易日被纳入深港通范围

df = pro.stock_hsgt(ts_code='000401.SZ', type='HK_SZ')
df

输出结果:

ts_code        trade_date        type        name        type_name
0        000401.SZ        20260710        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
1        000401.SZ        20260709        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
2        000401.SZ        20260708        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
3        000401.SZ        20260707        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
4        000401.SZ        20260706        HK_SZ        金隅冀东        深股通(港>深)
...        ...        ...        ...        ...        ...
205        000401.SZ        20250822        HK_SZ        冀东水泥        深股通(港>深)
206        000401.SZ        20250815        HK_SZ        冀东水泥        深股通(港>深)
207        000401.SZ        20250814        HK_SZ        冀东水泥        深股通(港>深)
208        000401.SZ        20250813        HK_SZ        冀东水泥        深股通(港>深)
209        000401.SZ        20250812        HK_SZ        冀东水泥        深股通(港>深)
210 rows × 5 columns


说明:

本文说明

本文旨在对Tushare的沪深港通股票列表stock_hsgt数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。通过沪深港通股票列表数据信息,我们能够了解到每个交易日沪港通和深港通下四个方向通道的交易标的有哪些。再结合Tushare的其他数据接口,就能够了解到北向、南向资金的情况和相应股票的表现。本文目的是为了让用户和AIGC工具能够更便捷、准确地使用该接口。大家在使用过程中遇到什么问题和建议可在线留言,作者会进行数据探索将结果更新到文章中,并将建议反馈给Tushare团队。本文另一个目的也是为了聚集大家的智慧以创建“我为人人,人人为我”的共创氛围。

相关文章
|
1月前
|
存储 弹性计算 人工智能
阿里云服务器多少钱一年?2026最新ECS、轻量和GPU服务器收费价格表(手动整理)
2026年阿里云服务器优惠价出炉:轻量应用服务器低至38元/年(2核2G+200M峰值带宽),ECS经济型99元/年(2核2G+3M带宽),企业专享u1实例199元/年(2核4G+5M+80G盘)。香港轻量25元/月起,GPU及高配ECS同步促销,全地域可用,续费同价。阿里云官方活动:https://t.aliyun.com/U/OTnSAH
837 2
|
1月前
Tushare接口文档:股票历史分钟行情(stk_mins)
本文旨在对Tushare的股票历史分钟行情`stk_mins`数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。股票分钟行情作为中高频数据,在投资中扮演着极其重要的角色。本文介绍了如何如何获取不同频率的分钟行情、常见的参数设置以及简要介绍了统计区间口径。
283 1
|
1月前
|
数据挖掘
Tushare接口文档:个股资金流向(moneyflow)
本文旨在对Tushare的个股资金流向`moneyflow`数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。 本接口可获取沪深A股票资金流向数据,分析大单小单成交情况,用于判别资金动向。本文除了从交易日、个股方面简单介绍如何快速获取数据外,还演示了如何计算主力资金流向及对单支股票主力资金流向绘制趋势图,最后演示了如何筛选主力资金净流入top 10的个股。
533 9
|
1月前
|
BI
Tushare接口文档:每日指标(daily_basic)
本文旨在对Tushare的每日指标`daily_basic`数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。接口中包含重要的基本面指标,例如换手率、量比、市销率、股息率、股本与市值等指标,可用于选股分析、报表展示等。本文介绍了如何获取某个交易日所有股票的基本面指标、如何获取某支股票历史基本面指标、如何指定返回字段,以及对不同股本类型进行了简要地说明。
376 1
|
1月前
|
数据采集 安全 网络安全
组织化电商交易网络钓鱼犯罪链路与主动防御技术研究 —— 基于白俄罗斯 21 人诈骗团伙案件实证分析
本文以白俄罗斯21人电商钓鱼团伙案为实证,揭示中小规模组织化钓鱼“低龄主犯、线上招募、轻量页面、实时分赃”新特征,指出静态黑名单滞后性缺陷;创新构建域名相似度、会话语义、页面表单三层动态检测框架,配套Python代码,识别准确率达92.7%;并提出技术防控、平台治理、跨境协作、全民宣教四维综合治理路径。(239字)
97 0
|
1月前
|
存储
Tushare接口文档:A股日线行情(daily)
本接口可以获取股票日行情数据,包括高开低收、成交量、成交额等数据。本文介绍了接口不同参数一般的使用方法,并推荐了实战中将历史行情按照`trade_date`循环遍历获取后存储在本地,之后再在每日更新。本文还对`pre_close`字段、盘后固定价格成交数据进行了强调。
534 1
|
1月前
|
人工智能 搜索推荐 BI
短期节点软文发稿平台哪家高效?快速爆量渠道盘点
本文解析大促、展会等短期节点营销痛点,指出传统发稿耗时长、收录差、AI不可见等短板,提出“极速分发+724审核+分层媒体+自动售后”四大高效标准,并对比四类适配渠道(全域平台/垂直专项/本地同城/自媒体矩阵),揭示低价僵尸站、集中发布等四大误区,助力企业抢占流量高峰、实现短期爆量与长效AI曝光双赢。(239字)
|
1月前
|
数据采集 监控 BI
数据资产怎么管?目录、标准、质量、血缘缺一不可
企业数据建设常陷“有数难用”困局:指标口径不一、来源不清、问题难溯。根源在于缺乏系统化数据资产管理能力。本文提出四大基石——数据目录(可发现)、标准(可理解)、质量(可信赖)、血缘(可追溯),构建统一、可信、可用的数据资产体系,并提供分步落地路径与完整解决方案参考。(239字)

热门文章

最新文章