Tushare接口文档:分红送股(dividend)

简介: 本文旨在对Tushare的分红送股`dividend`数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。`dividend`接口是Tushare Pro中用于查询上市公司分红送股历史记录的核心工具。它提供了股票历次股利分配(包括现金分红、送股、转增股本)的详细方案与关键日期,是进行除权除息调整、股息率策略研究以及量化回测中复权计算的重要依据。
  • 功能描述:获取上市公司分红送股数据
  • 返回限量:单次请求最大返回2000行
  • 接口权限:2000积分200次/分钟、5000积分500次/分钟
  • 说明
  1. 数据最早2000/01/01;
  2. 影响上市公司股本变化的另一类活动——配股,并未记录在本接口数据中;


输入参数:

名称

类型

必选

描述

ts_code

str

N

TS代码

ann_date

str

N

公告日

end_date

str

N

分红年度

record_date

str

N

登记日期

ex_date

str

N

除权除息日

imp_ann_date

str

N

实施公告日

  1. 以上参数至少传递一个;


输出参数:

名称

类型

默认显示

描述

ts_code

str

Y

TS代码

end_date

str

Y

分红年度

ann_date

str

Y

预案公告日

div_proc

str

Y

实施进度

stk_div

float

Y

每股送转

stk_bo_rate

float

Y

每股送股比例

stk_co_rate

float

Y

每股转增比例

cash_div

float

Y

每股分红(税后)

cash_div_tax

float

Y

每股分红(税前)

record_date

str

Y

股权登记日

ex_date

str

Y

除权除息日

pay_date

str

Y

派息日

div_listdate

str

Y

红股上市日

imp_ann_date

str

Y

实施公告日

base_date

str

N

基准日

base_share

float

N

基准股本(万)

  1. 分红送股记录了两大类权益变动,一类是现金类变动,另一类是股本类变动。现金类变动包含现金分红,关注两个字段cash_divcash_div_tax分别记录的是税后和税前每股现金分红的金额;股本类变动包含送股和转股两部分,stk_div(每股送转)记录的是这两部分的每股总的股本变动数,stk_bo_ratestk_co_rate分别记录了其中送股比例和转股比例;
  2. 影响上市公司股本变化的另一类活动——配股,并未记录在本接口数据中;


示例:

示例1:获取某支股票所有的分红送股数据并过滤出已实施的分红送股记录

通过仅传递ts_code可指定获取特定股票所有的分红送股数据,如果传递fields参数,则可指定返回的字段。实施进度字段(div_proc)说明了该记录的实施状态,虽然该字段不是输入参数,但一般投资者都非常关心实施的情况。

div_proc(实施进度)字段标识了分红方案的状态。“实施”表示方案已执行完毕,是进行历史复权计算的有效数据。而“预案”、“股东大会通过”等状态则表示方案尚未最终实施;

import tushare as ts
pro = ts.pro_api()
df = pro.dividend(ts_code='600848.SH', fields='ts_code,div_proc,stk_div,stk_bo_rate,stk_co_rate,cash_div,cash_div_tax,record_date,ex_date')
df_done = df[df['div_proc']=='实施']
df_done

输出结果:

          ts_code        div_proc        stk_div        stk_bo_rate        stk_co_rate        cash_div        cash_div_tax        record_date        ex_date
2        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.20        0.20        20260707        20260708
7        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.20        0.20        20250729        20250730
11        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.20        0.20        20240726        20240729
15        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.20        0.20        20230626        20230627
19        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.30        0.30        20220628        20220629
23        600848.SH        实施        0.20        NaN        0.2        0.30        0.30        20210621        20210622
27        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.24        0.24        20200612        20200615
31        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.12        0.12        20190515        20190516
33        600848.SH        实施        0.00        NaN        NaN        0.12        0.12        20180522        20180523
34        600848.SH        实施        0.10        NaN        0.1        0.00        0.00        19980706        19980707
35        600848.SH        实施        0.15        0.15        NaN        0.00        0.00        19960701        19960702
36        600848.SH        实施        0.10        0.10        NaN        0.00        0.10        19950606        19950607

示例2:获取某一公告日公布的所有上市公司分红送股数据

通过传递ann_date可指定获取某一特定公告日的数据。此外传递record_date可获取某一登记日的数据,传递ex_date可获取某一除权除息日的数据,传递imp_ann_date则可获取某一实施公告日的数据。

虽然传递end_date可以限定获取某一分红年度的数据,但属于同一分红年度的数据量很大,仅传递这一参数在有2000行限制的情况下无法一次性获取完所有的分红记录;

df = pro.dividend(ann_date='20260321')
df

输出结果:

          ts_code        end_date        ann_date        div_proc        stk_div        stk_bo_rate        stk_co_rate        cash_div        cash_div_tax        record_date        ex_date        pay_date        div_listdate        imp_ann_date
0        688366.SH        20251231        20260321        实施        0.0        None        NaN        0.60        0.60        20260616        20260617        20260617        None        20260611
1        601899.SH        20251231        20260321        股东大会通过        0.0        None        NaN        0.00        0.38        None        None        None        None        None
2        688366.SH        20251231        20260321        股东大会通过        0.0        None        NaN        0.00        0.60        None        None        None        None        None
3        688018.SH        20251231        20260321        实施        0.4        None        0.4        0.50        0.50        20260604        20260605        20260605        20260605        20260601
4        600332.SH        20251231        20260321        股东大会通过        0.0        None        NaN        0.00        0.45        None        None        None        None        None
...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...        ...
115        002772.SZ        20251231        20260321        预案        0.0        None        NaN        0.00        0.30        None        None        None        None        None
116        300708.SZ        20251231        20260321        预案        0.0        None        NaN        0.00        0.03        None        None        None        None        None
117        002552.SZ        20251231        20260321        预案        0.0        None        NaN        0.00        0.00        None        None        None        None        None
118        603909.SH        20251231        20260321        预案        0.0        None        NaN        0.00        0.15        None        None        None        None        None
119        688101.SH        20251112        20260321        实施        0.0        None        NaN        0.21        0.21        20260511        20260512        20260512        None        20260430
120 rows × 14 columns


说明:

本文说明

本文旨在对Tushare的分红送股dividend数据接口进行介绍,提供更多参考示例和使用说明。

dividend接口是Tushare Pro中用于查询上市公司分红送股历史记录的核心工具。它提供了股票历次股利分配(包括现金分红、送股、转增股本)的详细方案与关键日期,是进行除权除息调整、股息率策略研究以及量化回测中复权计算的重要依据。

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。

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