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以仓库内 tushare skill 的股东增减持接口文档 为主体系统讲解 A 股重要股东增减持数据的接口调用方式、入参与出参语义、典型查询场景并结合本仓库的 tushare skill 主文档、公司事件驱动 skill 等资料说明增减持数据在事件驱动分析、股东行为跟踪等量化场景中的落地用法。读完本文你将能独立完成stk_holdertrade接口的鉴权配置、组合查询、字段解读并将其接入自己的选股与信号分析流程。一、接口定位股东增减持数据能回答什么问题stk_holdertrade股东增减持是 Tushare 股票数据体系参考数据分类下的一个接口用于获取上市公司增减持数据帮助投资者了解重要股东近期及历史上的股份增减变化。它回答的核心问题是谁公司/个人/高管、在什么时间窗口内、以什么价格、增持或减持了多少股份变动前后持股比例发生了什么变化。从数据链路看该接口输出的是交易所与上市公司公告披露的重要股东股份变动事实属于事件型数据而非行情型数据它不像日线那样逐日连续产生而是围绕每一条增减持公告产生一条记录。因此它在量化研究中的典型角色是事件信号源——与 前十大股东、前十大流通股东、股东人数、股票回购 等接口同属于股东与筹码结构数据族。二、接口基础信息与调用门槛项目说明接口名stk_holdertrade分类股票数据 → 参考数据描述获取上市公司增减持数据了解重要股东近期及历史上的股份增减变化限量单次最大提取 3000 行记录总量不限制积分用户需要至少 2000 积分才可以调取基础积分有流量控制积分越多权限越大5000 积分以上无明显限制积分机制是 Tushare 数据服务的核心门槛低于 2000 积分时该接口不可用2000 积分以上可用但存在每分钟调用频次等流量控制达到 5000 积分以上后限制明显放宽。积分获取方式以 Tushare 官方积分获取办法文档为准通过社区贡献、充值等方式累积请自行提高积分。同样的积分逻辑也适用于仓库中其他 Tushare 接口——例如 股东人数接口 要求 600 积分、单次最大 3000 行而stk_holdertrade门槛更高2000 积分属于进阶型数据。三、调用前置准备安装、Token 与 pro 接口初始化在正式调用前需要完成 Tushare 的标准化接入流程。仓库内的 tushare skill 主文档 给出了完整步骤stk_holdertrade与其他所有 Pro 接口共用同一套接入方式1. 安装 tushare 依赖包推荐 Python 3.7可从清华 PyPI 镜像安装pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2. 在 Tushare 官网注册账号获取 token并配置环境变量export TUSHARE_TOKENyour_token3. 初始化 Pro 接口实例。仓库中 股票数据获取示例脚本 展示了推荐的 token 读取方式——优先从环境变量读取读不到时回退到本地缓存的 tokenimport os import tushare as ts # 读取环境变量中的 token, 或者读取本地记录的 token token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 初始化 pro 接口实例 pro ts.pro_api(token)初始化完成后所有 Pro 接口包括stk_holdertrade都以pro.接口名(参数)的形式调用返回结果为 pandas DataFrame。参数格式约定同仓库 tushare skill 的通用约定日期YYYYMMDD格式字符串如20190426、20241231股票代码ts_code格式交易所后缀必须完整如000001.SZ深市、600000.SH沪市返回格式pandas DataFrame列名即输出字段名。四、输入参数详解stk_holdertrade共支持 6 个入参全部为可选必选列均为 N但实际使用时至少应指定一个筛选维度否则请求范围过大且无意义。完整参数表如下名称类型必选描述ts_codestrNTS 股票代码ann_datestrN公告日期start_datestrN公告开始日期end_datestrN公告结束日期trade_typestrN交易类型IN 增持、DE 减持holder_typestrN股东类型C 公司、P 个人、G 高管各参数的筛选逻辑说明ts_code个股维度传入形如002149.SZ的代码后返回该股票全部历史增减持公告记录。这是做个股股东行为回溯时最常用的参数。ann_date单日维度指定某一天返回当日全市场披露增减持公告的全部记录用于构建当日增减持事件截面。start_date/end_date时间区间维度配合使用可以拉取一段日期区间内的公告记录是做区间事件统计如近 30 日重要股东净增持股票的基础参数组合。trade_type交易方向枚举值为IN增持与DE减持。注意该值与输出字段in_de一致均用这两个缩写表示方向调用时大小写敏感。holder_type股东主体类型枚举值为C公司、P个人、G高管。三类主体的增减持行为信息含义不同公司主体多为产业资本、控股股东及其一致行动人个人与高管主体更贴近内部人行为这在事件解读时需要区分对待详见第六节。五、输出字段详解接口返回 12 个字段完整字段表如下名称类型默认显示描述ts_codestrYTS 代码ann_datestrY公告日期holder_namestrY股东名称holder_typestrY股东类型G 高管、P 个人、C 公司in_destrY类型IN 增持、DE 减持change_volfloatY变动数量change_ratiofloatY占流通比例%after_sharefloatY变动后持股after_ratiofloatY变动后占流通比例%avg_pricefloatY平均价格total_sharefloatY持股总数begin_datestrN增减持开始日期close_datestrN增减持结束日期字段含义与使用要点holder_nameholder_type定位谁在动。holder_type三枚举值中C公司主体如产业资本、投资公司、有限合伙企业与P/G自然人主体在信号可信度与合规敏感度上存在差异。in_de交易方向IN增持 /DE减持是后续聚合计算净增减持的关键分组键。change_vol/change_ratio本次变动的绝对数量与相对比例占流通股本比例单位 %。change_ratio是衡量单次变动冲击力度的核心指标——同样增持 100 万股对流通盘 5000 万股的股票与 5 亿股的股票意义完全不同。after_share/after_ratio变动完成后的持股数量与占流通比例%反映该股东变动后的持仓水位。avg_price本笔增减持的平均成交价格可与公告日前后股价对照推断该股东的交易成本区间。total_share变动发生时的持股总数。begin_date/close_date本次增减持动作的实际起止日期属于补充展示字段默认不显示可在fields参数中显式指定取出。注意它与ann_date公告日期语义不同公告日期是信息披露时点而起止日期是真实交易发生的时间窗口。六、接口调用示例原文档给出三种最典型的调用方式直接继承如下# 获取单日全部增减持数据 df pro.stk_holdertrade(ann_date20190426) # 获取单个股票数据 df pro.stk_holdertrade(ts_code002149.SZ) # 获取当日增持数据 df pro.stk_holdertrade(ann_date20190426, trade_typeIN)在此基础上将入参自由组合可以覆盖更精细的查询场景# 查询某只股票在指定区间内的减持记录只看高管减持 df pro.stk_holdertrade(ts_code300216.SZ, start_date20190101, end_date20191231, trade_typeDE, holder_typeG) # 查询区间内全市场公司类主体的增持公告产业资本动向 df pro.stk_holdertrade(start_date20240101, end_date20240131, trade_typeIN, holder_typeC)限量与补数策略接口单次最大返回 3000 行。当日全市场公告较多时若一次调用接近或触达 3000 行上限应按更细的粒度单只股票ts_code或缩小start_date/end_date区间拆分多次请求再横向合并即可覆盖全部历史数据总量不限制。七、数据样例解读以原文档提供的ann_date20190426当日数据为例截取部分记录ts_code ann_date holder_name holder_type in_de \ 0 300216.SZ 20190426 郑国胜 P DE 1 300216.SZ 20190426 黄盛秋 P DE 2 300216.SZ 20190426 刘燕 G DE 3 300216.SZ 20190426 邓铁山 G DE 4 002806.SZ 20190426 广东省科技创业投资有限公司 C DE 5 603801.SH 20190426 尚志有限公司 C DE ... change_vol change_ratio after_share after_ratio avg_price total_share 0 387871.0 0.1356 3385659.0 1.1834 3.8100 3385659.0 1 49056.0 0.0171 1194457.0 0.4175 3.7800 1194457.0 2 498062.0 0.1741 0.0 NaN 3.6700 8892000.0 3 2358900.0 0.8245 25.0 0.0000 3.2100 7076800.0 4 1086100.0 1.8826 10836700.0 18.7838 21.5100 25499200.0 ...这份样例暴露了几个实操中必须处理的细节同一股票同一日多条记录如300216.SZ当日出现郑国胜、黄盛秋、刘燕、邓铁山 4 条记录说明一笔公告可覆盖多名股东做单股票净增减持聚合时必须按ts_code分组累加change_vol。after_share可为 0 /after_ratio可为 NaN如第 2、3 条记录变动后持股归零或比例缺失说明该股东减持后清仓或数据披露不全数值型下游计算需做空值防护。个人/高管P/G与公司C主体并存同一股票同一日不同主体的增减持信号不能混为一谈需按holder_type分别聚合解读。change_ratio是相对流通盘的比例如第 7 条记录change_ratio1.0457%需乘以流通股本才能换算为绝对市值变动用于评估资金冲击量级。八、实战应用增减持数据在事件驱动分析中的用法在本仓库中stk_holdertrade并不是孤立存在的接口它与事件驱动策略深度绑定。1. 大股东增减持信号提取。仓库中的 公司事件驱动分析 skill 明确将大股东/高管增减持的信号提取列为核心能力之一其底层逻辑是事件公告包含增量信息市场消化需要时间事件前后存在系统性超额收益。增减持正是这样一类典型公告事件——增持通常被解读为内部人看多信号减持则相反但两类信号均需结合股东身份公司/个人/高管、变动比例、成交均价等字段做质量分级而非简单一刀切。2. 股东行为跟踪的数据拼图。增减持数据与以下接口配合可以还原完整的股东与筹码结构变化图谱均位于 tushare skill 的参考数据目录股东人数stk_holdernumber筹码分散/集中度变化前十大股东 与 前十大流通股东持仓主体结构股票回购另一类公司主体看多动作大宗交易增减持的常见实现通道之一。3. 与其他数据源的回退协作。仓库 ashare-pre-st-filter skill 给出了一个可复用的数据获取规范基本面/股东类数据优先走 tushare 接口因积分不足、token 缺失或返回空时再回退到 akshare 兜底。对stk_holdertrade而言由于它要求 2000 积分积分不足的用户在接入事件分析流水线时应准备好兜底方案如 akshare 的对应增减持函数避免因单一数据源失败导致整条策略中断。九、注意事项与边界积分门槛是硬约束低于 2000 积分无法调用本接口基础积分有流量控制每分钟调用频次受限5000 积分以上限制明显放宽。接入自动化定时任务前需先确认账号积分满足要求。3000 行单次上限做大区间、全市场拉取时务必按ts_code或日期区间拆分避免数据被截断合并时用pandas.concat并去除可能的重叠行。空值与数值语义after_share可能为 0清仓after_ratio可能为 NaN未披露avg_price可能缺失如部分公司主体公告未披露成交价下游聚合需统一清洗。公告日期 ≠ 交易日期ann_date是披露时点begin_date/close_date才是真实交易窗口做事件后收益分析时应以ann_date对齐市场反应做交易时点资金流分析则需结合begin_date/close_date与日线行情对照。事件信号需交叉验证单条增减持公告不宜直接作为买入/卖出依据建议结合股东类型公司/个人/高管、变动比例、成交均价、以及 股东人数、前十大股东 等筹码数据综合研判这正是仓库中 公司事件驱动分析 skill 强调的信号提取—质量分级—组合验证方法论。十、总结stk_holdertrade是 A 股股东行为研究的基础数据接口它以公告为粒度提供股东身份、增减方向、变动数量与比例、变动后持仓、成交均价等完整字段单次 3000 行、总量不限配合 2000 积分门槛与 5000 积分以上的宽松频次足以支撑个股回溯、全市场事件截面、区间统计三类典型查询。要完整掌握其用法建议结合本仓库的 tushare skill 主文档含全部接口列表与接入规范、股票数据获取示例脚本token 读取与 pro_api 标准写法以及 公司事件驱动分析 skill增减持信号的实战用法进行系统学习。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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读取环境变量中的 token, 或者读取本地记录的 token token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 初始化 pro 接口实例 pro ts.pro_api(token)初始化完成后所有 Pro 接口包括stk_holdertrade都以pro.接口名(参数)的形式调用返回结果为 pandas DataFrame。参数格式约定同仓库 tushare skill 的通用约定日期YYYYMMDD格式字符串如20190426、20241231股票代码ts_code格式交易所后缀必须完整如000001.SZ深市、600000.SH沪市返回格式pandas DataFrame列名即输出字段名。四、输入参数详解stk_holdertrade共支持 6 个入参全部为可选必选列均为 N但实际使用时至少应指定一个筛选维度否则请求范围过大且无意义。完整参数表如下名称类型必选描述ts_codestrNTS 股票代码ann_datestrN公告日期start_datestrN公告开始日期end_datestrN公告结束日期trade_typestrN交易类型IN 增持、DE 减持holder_typestrN股东类型C 公司、P 个人、G 高管各参数的筛选逻辑说明ts_code个股维度传入形如002149.SZ的代码后返回该股票全部历史增减持公告记录。这是做个股股东行为回溯时最常用的参数。ann_date单日维度指定某一天返回当日全市场披露增减持公告的全部记录用于构建当日增减持事件截面。start_date/end_date时间区间维度配合使用可以拉取一段日期区间内的公告记录是做区间事件统计如近 30 日重要股东净增持股票的基础参数组合。trade_type交易方向枚举值为IN增持与DE减持。注意该值与输出字段in_de一致均用这两个缩写表示方向调用时大小写敏感。holder_type股东主体类型枚举值为C公司、P个人、G高管。三类主体的增减持行为信息含义不同公司主体多为产业资本、控股股东及其一致行动人个人与高管主体更贴近内部人行为这在事件解读时需要区分对待详见第六节。五、输出字段详解接口返回 12 个字段完整字段表如下名称类型默认显示描述ts_codestrYTS 代码ann_datestrY公告日期holder_namestrY股东名称holder_typestrY股东类型G 高管、P 个人、C 公司in_destrY类型IN 增持、DE 减持change_volfloatY变动数量change_ratiofloatY占流通比例%after_sharefloatY变动后持股after_ratiofloatY变动后占流通比例%avg_pricefloatY平均价格total_sharefloatY持股总数begin_datestrN增减持开始日期close_datestrN增减持结束日期字段含义与使用要点holder_nameholder_type定位谁在动。holder_type三枚举值中C公司主体如产业资本、投资公司、有限合伙企业与P/G自然人主体在信号可信度与合规敏感度上存在差异。in_de交易方向IN增持 /DE减持是后续聚合计算净增减持的关键分组键。change_vol/change_ratio本次变动的绝对数量与相对比例占流通股本比例单位 %。change_ratio是衡量单次变动冲击力度的核心指标——同样增持 100 万股对流通盘 5000 万股的股票与 5 亿股的股票意义完全不同。after_share/after_ratio变动完成后的持股数量与占流通比例%反映该股东变动后的持仓水位。avg_price本笔增减持的平均成交价格可与公告日前后股价对照推断该股东的交易成本区间。total_share变动发生时的持股总数。begin_date/close_date本次增减持动作的实际起止日期属于补充展示字段默认不显示可在fields参数中显式指定取出。注意它与ann_date公告日期语义不同公告日期是信息披露时点而起止日期是真实交易发生的时间窗口。六、接口调用示例原文档给出三种最典型的调用方式直接继承如下# 获取单日全部增减持数据 df pro.stk_holdertrade(ann_date20190426) # 获取单个股票数据 df pro.stk_holdertrade(ts_code002149.SZ) # 获取当日增持数据 df pro.stk_holdertrade(ann_date20190426, trade_typeIN)在此基础上将入参自由组合可以覆盖更精细的查询场景# 查询某只股票在指定区间内的减持记录只看高管减持 df pro.stk_holdertrade(ts_code300216.SZ, start_date20190101, end_date20191231, trade_typeDE, holder_typeG) # 查询区间内全市场公司类主体的增持公告产业资本动向 df pro.stk_holdertrade(start_date20240101, end_date20240131, trade_typeIN, holder_typeC)限量与补数策略接口单次最大返回 3000 行。当日全市场公告较多时若一次调用接近或触达 3000 行上限应按更细的粒度单只股票ts_code或缩小start_date/end_date区间拆分多次请求再横向合并即可覆盖全部历史数据总量不限制。七、数据样例解读以原文档提供的ann_date20190426当日数据为例截取部分记录ts_code ann_date holder_name holder_type in_de \ 0 300216.SZ 20190426 郑国胜 P DE 1 300216.SZ 20190426 黄盛秋 P DE 2 300216.SZ 20190426 刘燕 G DE 3 300216.SZ 20190426 邓铁山 G DE 4 002806.SZ 20190426 广东省科技创业投资有限公司 C DE 5 603801.SH 20190426 尚志有限公司 C DE ... change_vol change_ratio after_share after_ratio avg_price total_share 0 387871.0 0.1356 3385659.0 1.1834 3.8100 3385659.0 1 49056.0 0.0171 1194457.0 0.4175 3.7800 1194457.0 2 498062.0 0.1741 0.0 NaN 3.6700 8892000.0 3 2358900.0 0.8245 25.0 0.0000 3.2100 7076800.0 4 1086100.0 1.8826 10836700.0 18.7838 21.5100 25499200.0 ...这份样例暴露了几个实操中必须处理的细节同一股票同一日多条记录如300216.SZ当日出现郑国胜、黄盛秋、刘燕、邓铁山 4 条记录说明一笔公告可覆盖多名股东做单股票净增减持聚合时必须按ts_code分组累加change_vol。after_share可为 0 /after_ratio可为 NaN如第 2、3 条记录变动后持股归零或比例缺失说明该股东减持后清仓或数据披露不全数值型下游计算需做空值防护。个人/高管P/G与公司C主体并存同一股票同一日不同主体的增减持信号不能混为一谈需按holder_type分别聚合解读。change_ratio是相对流通盘的比例如第 7 条记录change_ratio1.0457%需乘以流通股本才能换算为绝对市值变动用于评估资金冲击量级。八、实战应用增减持数据在事件驱动分析中的用法在本仓库中stk_holdertrade并不是孤立存在的接口它与事件驱动策略深度绑定。1. 大股东增减持信号提取。仓库中的 公司事件驱动分析 skill 明确将大股东/高管增减持的信号提取列为核心能力之一其底层逻辑是事件公告包含增量信息市场消化需要时间事件前后存在系统性超额收益。增减持正是这样一类典型公告事件——增持通常被解读为内部人看多信号减持则相反但两类信号均需结合股东身份公司/个人/高管、变动比例、成交均价等字段做质量分级而非简单一刀切。2. 股东行为跟踪的数据拼图。增减持数据与以下接口配合可以还原完整的股东与筹码结构变化图谱均位于 tushare skill 的参考数据目录股东人数stk_holdernumber筹码分散/集中度变化前十大股东 与 前十大流通股东持仓主体结构股票回购另一类公司主体看多动作大宗交易增减持的常见实现通道之一。3. 与其他数据源的回退协作。仓库 ashare-pre-st-filter skill 给出了一个可复用的数据获取规范基本面/股东类数据优先走 tushare 接口因积分不足、token 缺失或返回空时再回退到 akshare 兜底。对stk_holdertrade而言由于它要求 2000 积分积分不足的用户在接入事件分析流水线时应准备好兜底方案如 akshare 的对应增减持函数避免因单一数据源失败导致整条策略中断。九、注意事项与边界积分门槛是硬约束低于 2000 积分无法调用本接口基础积分有流量控制每分钟调用频次受限5000 积分以上限制明显放宽。接入自动化定时任务前需先确认账号积分满足要求。3000 行单次上限做大区间、全市场拉取时务必按ts_code或日期区间拆分避免数据被截断合并时用pandas.concat并去除可能的重叠行。空值与数值语义after_share可能为 0清仓after_ratio可能为 NaN未披露avg_price可能缺失如部分公司主体公告未披露成交价下游聚合需统一清洗。公告日期 ≠ 交易日期ann_date是披露时点begin_date/close_date才是真实交易窗口做事件后收益分析时应以ann_date对齐市场反应做交易时点资金流分析则需结合begin_date/close_date与日线行情对照。事件信号需交叉验证单条增减持公告不宜直接作为买入/卖出依据建议结合股东类型公司/个人/高管、变动比例、成交均价、以及 股东人数、前十大股东 等筹码数据综合研判这正是仓库中 公司事件驱动分析 skill 强调的信号提取—质量分级—组合验证方法论。十、总结stk_holdertrade是 A 股股东行为研究的基础数据接口它以公告为粒度提供股东身份、增减方向、变动数量与比例、变动后持仓、成交均价等完整字段单次 3000 行、总量不限配合 2000 积分门槛与 5000 积分以上的宽松频次足以支撑个股回溯、全市场事件截面、区间统计三类典型查询。要完整掌握其用法建议结合本仓库的 tushare skill 主文档含全部接口列表与接入规范、股票数据获取示例脚本token 读取与 pro_api 标准写法以及 公司事件驱动分析 skill增减持信号的实战用法进行系统学习。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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