金融科技示例工程【免费下载链接】ai_quant_tradeStock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mining, ML/DL/RL, graph nets, HFT, C deploy JoinQuant code. 股票AI操盘手一站式学习、模拟、实盘平台。涵盖股票基础、策略、大模型、因子挖掘、机器学习/深度学习/强化学习、图网络、高频交易、C部署及聚宽代码。项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai_quant_trade点击查看免费下载本文围绕 ai_quant_trade 仓库中 tushare 数据源 Skill 包内的《可转债票面利率》接口文档系统讲解 Tusharecb_rate接口的权限门槛、输入/输出参数、调用方法与数据落地并结合仓库中的配套脚本与可转债系列接口cb_basic、cb_daily展示如何把票面利率数据用于可转债的现金流建模、双低策略与转股价值研究。一、接口总览cb_rate 能拿到什么可转债Convertible Bond兼具债性与股性其票面利率coupon rate是刻画债性的核心变量它直接决定每期应付利息是现金流贴现、纯债价值测算的输入项。绝大多数可转债采用累进利率设计存续期内逐年递增因此票面利率不是一个单值而是一组随付息区间变化的序列。Tushare 的cb_rate接口接口 ID305分类债券专题正是为此设计提供每只转债各付息期内的票面利率明细。接口核心信息如下出自 可转债票面利率.md项目内容接口名cb_rate描述获取可转债票面利率限量单次最大 2000 条总量不限制权限用户需至少 5000 积分才可调取二、前置准备安装、Token 与 Pro 接口cb_rate属于 Tushare Pro 积分接口调用前需完成环境准备。仓库中 tushare Skill 包的 SKILL.md 给出了标准流程安装依赖推荐 Python 3.7建议使用清华 PyPI 镜像加速pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple注册并配置 Token在 Tushare 官网注册获取 token 后写入环境变量export TUSHARE_TOKENyour_token初始化 Pro 接口仓库中的 scripts/stock_data_example.py 展示了推荐的 token 读取方式——优先读环境变量缺失时回退到本地缓存 tokenimport os import tushare as ts token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() pro ts.pro_api(token)注意仓库文档的通用格式约定见 SKILL.md 的参数格式说明日期统一为YYYYMMDD格式代码统一使用ts_code如123046.SZ、110030.SH接口返回均为 pandas DataFrame。三、输入参数详解cb_rate的入参非常简单仅一个必选参数下表取自原文档并补充取值说明名称类型必选描述ts_codestrY转债代码支持多值输入多个代码用逗号分隔关键点ts_code必须采用 Tushare 标准转债代码格式6 位数字 交易所后缀例如123046.SZ表示深交所转债、113008.SH表示上交所转债。由于支持多值输入单次调用即可批量获取多只转债的票息结构配合单次最大 2000 条的限量完全覆盖全市场存量转债的票息明细。四、输出参数详解接口返回 5 个字段下表为原文档完整参数表名称类型默认显示描述ts_codestrY转债代码rate_freqintN付息频率次/年rate_start_datestrN付息开始日期rate_end_datestrN付息结束日期coupon_ratefloatN票面利率%语义说明rate_freq年付息次数。绝大多数转债为每年付息一次rate_freq1少数品种可能为半年付息rate_freq2它是现金流时间轴的节奏参数。rate_start_date/rate_end_date当前票面利率的适用区间YYYYMMDD格式。同一只转债会按存续期拆成多行每一行对应一个票息区间这正是累进利率结构的体现。coupon_rate该区间内的年化票面利率百分数如0.500000表示 0.5%。五、接口调用示例原文档给出的标准调用方式如下pro ts.pro_api(your token) # 获取可转债基础信息列表 df pro.cb_rate(ts_code123046.SZ,127064.SZ, fieldsts_code,rate_freq,rate_start_date,rate_end_date,coupon_rate)调用要点pro即ts.pro_api(token)返回的 Pro 接口实例token 获取方式见第二节。ts_code传入多只转债123046.SZ、127064.SZ验证了多值输入能力。fields显式指定返回字段只取需要的 5 列减少网络传输不传fields时默认返回全部字段。返回结果为 pandas DataFrame可直接用df.head()、df.to_csv()等方式预览或持久化。为便于日常使用可将其封装为可复用函数参照 scripts/stock_data_example.py 的工程化写法import os import tushare as ts token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() pro ts.pro_api(token) def get_cb_rate(ts_code): 获取可转债票面利率明细 try: df pro.cb_rate( ts_codets_code, fieldsts_code,rate_freq,rate_start_date,rate_end_date,coupon_rate ) print(f{ts_code} 票面利率获取成功共 {len(df)} 条票息区间) return df except Exception as e: print(f获取票面利率失败{e}) return None if __name__ __main__: df get_cb_rate(123046.SZ,127064.SZ) if df is not None: print(df.sort_values([ts_code, rate_start_date]))六、返回数据示例与解读原文档给出的cb_rate数据示例如下ts_code rate_freq rate_start_date rate_end_date coupon_rate 0 123046.SZ 1 20200319 20210318 0.500000 1 123046.SZ 1 20210319 20220318 0.700000 2 123046.SZ 1 20220319 20230318 1.000000 3 123046.SZ 1 20230319 20240318 1.500000 4 123046.SZ 1 20240319 20250318 2.500000 5 123046.SZ 1 20250319 20260318 3.000000 6 127064.SZ 1 20220519 20230518 0.200000 7 127064.SZ 1 20230519 20240518 0.400000 8 127064.SZ 1 20240519 20250518 0.600000 9 127064.SZ 1 20250519 20260518 1.500000 10 127064.SZ 1 20260519 20270518 1.800000 11 127064.SZ 1 20270519 20280518 2.000000从数据中可以读出几个重要事实同一转债多行输出123046.SZ在 2020-03-19 至 2026-03-18 的六年存续期内被拆成 6 行每行一个票息区间验证了票面利率为逐年累进序列的判断。累进利率结构123046.SZ的票息从 0.5%第一年逐级抬升至 3.0%第六年127064.SZ则从 0.2% 升至 2.0%。这种前低后高的设计是 A 股转债主流结构。区间连续性每行rate_end_date与下一行rate_start_date首尾相接如20200319~20210318之后紧接20210319~20220318中间无空档可直接按区间拼接成完整现金流时间轴。付息频率两例均为rate_freq1每年付息一次与多数沪深转债一致。七、应用场景票面利率如何进入可转债研究票面利率数据单独使用价值有限通常要与仓库中债券专题的其他接口联动构成完整的可转债分析链路。本 Skill 包中与票息强相关的接口还有均见 SKILL.md 数据接口列表接口文档与票息的关系cb_basic可转债基础信息提供转债面值、发行期限、利率类型、rate_clause利率说明、到期赎回价格等与cb_rate的票息序列互补可拼出完整债底结构cb_daily可转债行情提供收盘价、纯债价值bond_value、纯债溢价率bond_over_rate、转股价值、转股溢价率等行情指标典型研究路径包括现金流贴现 / 纯债价值测算以cb_rate的票息序列 cb_basic的面值、期限、到期赎回价按rate_freq的付息节奏贴现得到理论债底再与cb_daily的bond_value相互校验。双低策略构建双低 低价 低转股溢价率。其中低价的判断离不开债底支撑而债底又由票息决定——cb_rate正是该链条的起点。持有收益预判转债持有一年以上的策略需要预判未来各期的利息收入累进票息结构直接影响持有期回报预期尤其对临近回售/到期条款的转债票息与赎回条款cb_basic的maturity_put_price共同决定到期收益。调用时可参考本包内其他可转债接口的入参习惯cb_basic支持按ts_code、list_date、exchange过滤cb_daily支持按trade_date/start_date/end_date提取——先用cb_basic拿到全市场转债代码池再批量喂给cb_rate逐只拉取票息结构是兼顾限量与效率的推荐组合。八、注意事项与限制权限门槛cb_rate需要至少 5000 积分门槛高于cb_basic2000 积分与cb_daily2000 积分属于进阶数据接口积分不足时调用会报权限错误需按官方积分获取办法升级。限量与分批单次最大返回 2000 条。一只 6 年期转债约产生 6 行记录全市场存量转债不过数百只通常单次即可取完若自建历史转债全集含已退市品种超出限量时需按代码分批循环提取。数据范围接口返回的是各付息区间内的约定票面利率不含补偿利率cb_basic的add_rate字段单独提供及回售价差做到期收益测算时需叠加cb_basic的补偿利率与到期赎回条款。日期格式rate_start_date、rate_end_date为YYYYMMDD字符串需要做日期运算如计算剩余付息次数时请先pd.to_datetime()转换。九、小结cb_rate是 Tushare 债券专题中定位精准、结构清晰的数据接口入参仅需转债代码输出即完整的票息分期序列。掌握它之后配合仓库内 SKILL.md 的安装与鉴权流程、scripts/stock_data_example.py 的工程化调用范式以及cb_basic/cb_daily的联动数据即可搭建从票息现金流 → 债底估值 → 转债行情的完整可转债研究数据底座。赞分享金融科技示例工程【免费下载链接】ai_quant_tradeStock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim live trading. 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