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feat: 增加 ETF 基金数据获取支持
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mumu
2026-01-13 21:58:55 +08:00
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@@ -188,6 +188,31 @@ _realtime_cache: Dict[str, Any] = {
'ttl': 60 # 60秒缓存有效期 'ttl': 60 # 60秒缓存有效期
} }
# ETF 实时行情缓存
_etf_realtime_cache: Dict[str, Any] = {
'data': None,
'timestamp': 0,
'ttl': 60 # 60秒缓存有效期
}
def _is_etf_code(stock_code: str) -> bool:
"""
判断代码是否为 ETF 基金
ETF 代码规则:
- 上交所 ETF: 51xxxx, 52xxxx, 56xxxx, 58xxxx
- 深交所 ETF: 15xxxx, 16xxxx, 18xxxx
Args:
stock_code: 股票/基金代码
Returns:
True 表示是 ETF 代码False 表示是普通股票代码
"""
etf_prefixes = ('51', '52', '56', '58', '15', '16', '18')
return stock_code.startswith(etf_prefixes) and len(stock_code) == 6
class AkshareFetcher(BaseFetcher): class AkshareFetcher(BaseFetcher):
""" """
@@ -264,13 +289,28 @@ class AkshareFetcher(BaseFetcher):
""" """
从 Akshare 获取原始数据 从 Akshare 获取原始数据
使用 ak.stock_zh_a_hist() 获取 A 股历史数据 根据代码类型自动选择 API
- 普通股票:使用 ak.stock_zh_a_hist()
- ETF 基金:使用 ak.fund_etf_hist_em()
流程: 流程:
1. 设置随机 User-Agent 1. 判断代码类型(股票/ETF
2. 执行速率限制(随机休眠) 2. 设置随机 User-Agent
3. 调用 akshare API 3. 执行速率限制(随机休眠)
4. 处理返回数据 4. 调用对应的 akshare API
5. 处理返回数据
"""
# 根据代码类型选择不同的获取方法
if _is_etf_code(stock_code):
return self._fetch_etf_data(stock_code, start_date, end_date)
else:
return self._fetch_stock_data(stock_code, start_date, end_date)
def _fetch_stock_data(self, stock_code: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
"""
获取普通 A 股历史数据
数据来源ak.stock_zh_a_hist()
""" """
import akshare as ak import akshare as ak
@@ -321,6 +361,67 @@ class AkshareFetcher(BaseFetcher):
raise DataFetchError(f"Akshare 获取数据失败: {e}") from e raise DataFetchError(f"Akshare 获取数据失败: {e}") from e
def _fetch_etf_data(self, stock_code: str, start_date: str, end_date: str) -> pd.DataFrame:
"""
获取 ETF 基金历史数据
数据来源ak.fund_etf_hist_em()
Args:
stock_code: ETF 代码,如 '512400', '159883'
start_date: 开始日期,格式 'YYYY-MM-DD'
end_date: 结束日期,格式 'YYYY-MM-DD'
Returns:
ETF 历史数据 DataFrame
"""
import akshare as ak
# 防封禁策略 1: 随机 User-Agent
self._set_random_user_agent()
# 防封禁策略 2: 强制休眠
self._enforce_rate_limit()
logger.info(f"[API调用] ak.fund_etf_hist_em(symbol={stock_code}, period=daily, "
f"start_date={start_date.replace('-', '')}, end_date={end_date.replace('-', '')}, adjust=qfq)")
try:
import time as _time
api_start = _time.time()
# 调用 akshare 获取 ETF 日线数据
df = ak.fund_etf_hist_em(
symbol=stock_code,
period="daily",
start_date=start_date.replace('-', ''),
end_date=end_date.replace('-', ''),
adjust="qfq" # 前复权
)
api_elapsed = _time.time() - api_start
# 记录返回数据摘要
if df is not None and not df.empty:
logger.info(f"[API返回] ak.fund_etf_hist_em 成功: 返回 {len(df)} 行数据, 耗时 {api_elapsed:.2f}s")
logger.info(f"[API返回] 列名: {list(df.columns)}")
logger.info(f"[API返回] 日期范围: {df['日期'].iloc[0]} ~ {df['日期'].iloc[-1]}")
logger.debug(f"[API返回] 最新3条数据:\n{df.tail(3).to_string()}")
else:
logger.warning(f"[API返回] ak.fund_etf_hist_em 返回空数据, 耗时 {api_elapsed:.2f}s")
return df
except Exception as e:
error_msg = str(e).lower()
# 检测反爬封禁
if any(keyword in error_msg for keyword in ['banned', 'blocked', '频率', 'rate', '限制']):
logger.warning(f"检测到可能被封禁: {e}")
raise RateLimitError(f"Akshare 可能被限流: {e}") from e
raise DataFetchError(f"Akshare 获取 ETF 数据失败: {e}") from e
def _normalize_data(self, df: pd.DataFrame, stock_code: str) -> pd.DataFrame: def _normalize_data(self, df: pd.DataFrame, stock_code: str) -> pd.DataFrame:
""" """
标准化 Akshare 数据 标准化 Akshare 数据
@@ -362,15 +463,29 @@ class AkshareFetcher(BaseFetcher):
""" """
获取实时行情数据 获取实时行情数据
数据源:ak.stock_zh_a_spot_em() 根据代码类型自动选择数据源:
包含:量比、换手率、市盈率、市净率、总市值、流通市值等 - 普通股票ak.stock_zh_a_spot_em()
- ETF 基金ak.fund_etf_spot_em()
Args: Args:
stock_code: 股票代码 stock_code: 股票/ETF代码
Returns: Returns:
RealtimeQuote 对象,获取失败返回 None RealtimeQuote 对象,获取失败返回 None
""" """
# 根据代码类型选择不同的获取方法
if _is_etf_code(stock_code):
return self._get_etf_realtime_quote(stock_code)
else:
return self._get_stock_realtime_quote(stock_code)
def _get_stock_realtime_quote(self, stock_code: str) -> Optional[RealtimeQuote]:
"""
获取普通 A 股实时行情数据
数据来源ak.stock_zh_a_spot_em()
包含:量比、换手率、市盈率、市净率、总市值、流通市值等
"""
import akshare as ak import akshare as ak
try: try:
@@ -379,7 +494,7 @@ class AkshareFetcher(BaseFetcher):
if (_realtime_cache['data'] is not None and if (_realtime_cache['data'] is not None and
current_time - _realtime_cache['timestamp'] < _realtime_cache['ttl']): current_time - _realtime_cache['timestamp'] < _realtime_cache['ttl']):
df = _realtime_cache['data'] df = _realtime_cache['data']
logger.debug(f"[缓存命中] 使用缓存的实时行情数据") logger.debug(f"[缓存命中] 使用缓存的A股实时行情数据")
else: else:
# 防封禁策略 # 防封禁策略
self._set_random_user_agent() self._set_random_user_agent()
@@ -442,6 +557,90 @@ class AkshareFetcher(BaseFetcher):
logger.error(f"[API错误] 获取 {stock_code} 实时行情失败: {e}") logger.error(f"[API错误] 获取 {stock_code} 实时行情失败: {e}")
return None return None
def _get_etf_realtime_quote(self, stock_code: str) -> Optional[RealtimeQuote]:
"""
获取 ETF 基金实时行情数据
数据来源ak.fund_etf_spot_em()
包含:最新价、涨跌幅、成交量、成交额、换手率等
Args:
stock_code: ETF 代码
Returns:
RealtimeQuote 对象,获取失败返回 None
"""
import akshare as ak
try:
# 检查缓存
current_time = time.time()
if (_etf_realtime_cache['data'] is not None and
current_time - _etf_realtime_cache['timestamp'] < _etf_realtime_cache['ttl']):
df = _etf_realtime_cache['data']
logger.debug(f"[缓存命中] 使用缓存的ETF实时行情数据")
else:
# 防封禁策略
self._set_random_user_agent()
self._enforce_rate_limit()
logger.info(f"[API调用] ak.fund_etf_spot_em() 获取ETF实时行情...")
import time as _time
api_start = _time.time()
df = ak.fund_etf_spot_em()
api_elapsed = _time.time() - api_start
logger.info(f"[API返回] ak.fund_etf_spot_em 成功: 返回 {len(df)} 只ETF, 耗时 {api_elapsed:.2f}s")
# 更新缓存
_etf_realtime_cache['data'] = df
_etf_realtime_cache['timestamp'] = current_time
# 查找指定 ETF
row = df[df['代码'] == stock_code]
if row.empty:
logger.warning(f"[API返回] 未找到 ETF {stock_code} 的实时行情")
return None
row = row.iloc[0]
# 安全获取字段值
def safe_float(val, default=0.0):
try:
if pd.isna(val):
return default
return float(val)
except:
return default
# ETF 行情数据构建(部分字段 ETF 可能不支持,使用默认值)
quote = RealtimeQuote(
code=stock_code,
name=str(row.get('名称', '')),
price=safe_float(row.get('最新价')),
change_pct=safe_float(row.get('涨跌幅')),
change_amount=safe_float(row.get('涨跌额')),
volume_ratio=safe_float(row.get('量比', 0)), # ETF 可能无量比
turnover_rate=safe_float(row.get('换手率')),
amplitude=safe_float(row.get('振幅')),
pe_ratio=0.0, # ETF 通常无市盈率
pb_ratio=0.0, # ETF 通常无市净率
total_mv=safe_float(row.get('总市值', 0)),
circ_mv=safe_float(row.get('流通市值', 0)),
change_60d=0.0, # ETF 接口可能不提供
high_52w=safe_float(row.get('52周最高', 0)),
low_52w=safe_float(row.get('52周最低', 0)),
)
logger.info(f"[ETF实时行情] {stock_code} {quote.name}: 价格={quote.price}, 涨跌={quote.change_pct}%, "
f"换手率={quote.turnover_rate}%")
return quote
except Exception as e:
logger.error(f"[API错误] 获取 ETF {stock_code} 实时行情失败: {e}")
return None
def get_chip_distribution(self, stock_code: str) -> Optional[ChipDistribution]: def get_chip_distribution(self, stock_code: str) -> Optional[ChipDistribution]:
""" """
获取筹码分布数据 获取筹码分布数据
@@ -550,9 +749,37 @@ if __name__ == "__main__":
fetcher = AkshareFetcher() fetcher = AkshareFetcher()
# 测试普通股票
print("=" * 50)
print("测试普通股票数据获取")
print("=" * 50)
try: try:
df = fetcher.get_daily_data('600519') # 茅台 df = fetcher.get_daily_data('600519') # 茅台
print(f"获取成功,共 {len(df)} 条数据") print(f"[股票] 获取成功,共 {len(df)} 条数据")
print(df.tail()) print(df.tail())
except Exception as e: except Exception as e:
print(f"获取失败: {e}") print(f"[股票] 获取失败: {e}")
# 测试 ETF 基金
print("\n" + "=" * 50)
print("测试 ETF 基金数据获取")
print("=" * 50)
try:
df = fetcher.get_daily_data('512400') # 有色龙头ETF
print(f"[ETF] 获取成功,共 {len(df)} 条数据")
print(df.tail())
except Exception as e:
print(f"[ETF] 获取失败: {e}")
# 测试 ETF 实时行情
print("\n" + "=" * 50)
print("测试 ETF 实时行情获取")
print("=" * 50)
try:
quote = fetcher.get_realtime_quote('512880') # 证券ETF
if quote:
print(f"[ETF实时] {quote.name}: 价格={quote.price}, 涨跌幅={quote.change_pct}%")
else:
print("[ETF实时] 未获取到数据")
except Exception as e:
print(f"[ETF实时] 获取失败: {e}")