Skill: coderwpf/pywencai (version 1.0.3)

--- name: pywencai description: 同花顺问财自然语言数据查询工具 - 使用中文自然语言查询A股、指数、基金、港美股、可转债等市场数据。 version: 1.2.0 homepage: https://github.com/zsrl/pywencai metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📈","requires":{"bins":["python3","node"]}}} --- # PyWenCai（同花顺问财数据查询） 通过Python使用中文自然语言从[同花顺问财](https://www.iwencai.com/)查询A股及其他市场数据。 > ⚠️ **需要Cookie**：必须提供问财网站的有效Cookie。获取方法见下文。 ## 环境要求 - **Python 3.7+** - **Node.js v16+** (pywencai internally executes JS code) - **pip** package manager ## 安装 ```bash pip install pywencai --upgrade ``` ## 如何获取Cookie 1. 在浏览器中打开 https://www.iwencai.com/ 并登录。 2. 按F12打开开发者工具 → 切换到Network标签。 3. 在问财页面执行任意查询。 4. 找到发往`iwencai.com`的请求，从请求头中复制`Cookie`值。 5. 将该字符串作为`cookie`参数使用。 ## 基本用法 ```python import pywencai # 查询今日涨幅前10的股票，需要有效cookie res = pywencai.get(query='今日涨幅前10', cookie='your_cookie_here') print(res) ``` ## API参考：`pywencai.get(**kwargs)` ### 必选参数 - **query** — 中文自然语言查询字符串，如 `'今日涨停股票'`、`'市盈率小于20的股票'` - **cookie** — 从问财网站获取的Cookie字符串（必需） ### 可选参数 - **sort_key** — 排序字段名，如 `'退市@退市日期'` - **sort_order** — 排序方向：`'asc'`（升序）或 `'desc'`（降序） - **page** — 页码（默认：`1`） - **perpage** — 每页结果数（默认和最大：`100`） - **loop** — 设为`True`获取所有页；或设为整数`n`获取前n页 - **query_type** — 查询类别（默认：`'stock'`），可选值： - `stock` — A股股票 - `zhishu` — 指数 - `fund` — 基金 - `hkstock` — 港股 - `usstock` — 美股 - `threeboard` — 新三板 - `conbond` — 可转债 - `insurance` — 保险 - `futures` — 期货 - `lccp` — 理财产品 - **retry** — 失败重试次数（默认：`10`） - **sleep** — 分页请求间延迟秒数（默认：`0`） - **log** — 设为`True`在控制台打印日志 - **pro** — 设为`True`使用付费版（需要对应的cookie） - **no_detail** — 设为`True`始终返回`DataFrame`或`None`（不返回dict） - **find** — 优先返回的股票代码列表，如 `['600519', '000010']` - **request_params** — 传递给`requests`的额外参数，如 `{'proxies': proxies}` ### 返回值 - **列表类查询** → 返回 `pandas.DataFrame` - **详情类查询** → 返回 `dict`（可能包含文本和DataFrame） ## 使用示例 ### 查询市盈率低于20的股票 ```python import pywencai # 使用自然语言查询低市盈率股票 res = pywencai.get(query='市盈率小于20的股票', cookie='xxx') print(res) ``` ### 获取退市股票按日期排序 ```python import pywencai # 查询退市股票，按退市日期升序排列 res = pywencai.get( query='退市股票', sort_key='退市@退市日期', # 指定排序字段 sort_order='asc', # 升序 cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 使用代理分页获取全部数据 ```python import pywencai # 配置HTTP代理 proxies = {'http': 'http://proxy:8080', 'https': 'http://proxy:8080'} # loop=True自动分页获取所有数据；log=True打印请求日志 res = pywencai.get( query='昨日涨幅', sort_order='asc', # 升序 loop=True, # 自动获取所有页面 log=True, # 打印日志信息 cookie='xxx', request_params={'proxies': proxies} # 传入代理配置 ) print(res) ``` ### 查询指数数据 ```python import pywencai # 设置query_type='zhishu'查询指数数据 res = pywencai.get( query='上证指数近5日涨跌幅', query_type='zhishu', # 设置查询类型为指数 cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询可转债数据 ```python import pywencai # 设置query_type='conbond'查询可转债数据 res = pywencai.get( query='可转债溢价率小于10%', query_type='conbond', # 设置查询类型为可转债 cookie='xxx' ) print(res) ``` ## 使用技巧 - **适度使用** — 高频调用可能被问财服务器封禁。 - 始终使用**最新版本**：`pip install pywencai --upgrade` - 查询字符串使用**中文自然语言** — 像在问财网站搜索一样编写查询。 - 当`loop=True`且设置了`find`时，`loop`被忽略，仅返回前100条结果。 - 使用付费数据时，设置`pro=True`并提供有效`cookie`。 --- ## 进阶示例 ### 查询涨停股详情 ```python import pywencai # 查询今日涨停股票，获取详细信息 res = pywencai.get( query='今日涨停的股票', cookie='xxx' ) # 返回DataFrame：包含股票代码、名称、涨停时间、封单金额等 print(res) ``` ### 查询连板股 ```python import pywencai # 查询连续涨停天数大于2天的股票 res = pywencai.get( query='连续涨停天数大于2天的股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询财务数据 ```python import pywencai # 查询ROE大于15%且营收同比增长大于20%的股票 res = pywencai.get( query='ROE大于15%且营收同比增长率大于20%的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 查询市盈率小于10且市净率小于1的股票（低估值筛选） res = pywencai.get( query='市盈率小于10且市净率小于1的股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询技术指标数据 ```python import pywencai # 查询今日MACD金叉的股票 res = pywencai.get( query='今日MACD金叉的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 查询KDJ超卖信号的股票 res = pywencai.get( query='KDJ的J值小于0的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 查询放量突破的股票 res = pywencai.get( query='今日成交量是5日均量2倍以上且涨幅大于5%的股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询资金流向数据 ```python import pywencai # 查询今日主力资金净流入前20的股票 res = pywencai.get( query='今日主力资金净流入前20的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 查询北向资金持股比例最高的股票 res = pywencai.get( query='北向资金持股比例最高的前20只股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询基金数据 ```python import pywencai # 查询近一年收益率最高的前20只基金 res = pywencai.get( query='近一年收益率最高的前20只基金', query_type='fund', # 设置查询类型为基金 cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 查询港股数据 ```python import pywencai # 查询港股市值最大的股票 res = pywencai.get( query='港股市值最大的前20只股票', query_type='hkstock', # 设置查询类型为港股 cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 多条件选股 ```python import pywencai # 复杂多条件筛选：低估值+高成长+机构持仓 res = pywencai.get( query='市盈率小于20且营收同比增长大于30%且机构持仓比例大于10%的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 技术面+基本面综合筛选 res = pywencai.get( query='今日站上20日均线且市盈率小于30且ROE大于10%的股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 获取历史数据 ```python import pywencai # 查询指定日期的数据 res = pywencai.get( query='2024年1月2日涨幅前10的股票', cookie='xxx' ) print(res) # 查询日期范围内的涨幅 res = pywencai.get( query='2024年上半年涨幅最大的前20只股票', cookie='xxx' ) print(res) ``` ### 完整示例：自动化选股并导出 ```python import pywencai import pandas as pd import time cookie = 'your_cookie_here' # 定义多个筛选策略 strategies = { "低估值高分红": "市盈率小于15且股息率大于3%的股票", "高成长": "营收同比增长大于30%且净利润同比增长大于30%的股票", "技术突破": "今日放量突破20日均线且涨幅大于3%的股票", "机构关注": "近一个月机构调研次数大于3次的股票", "北向资金": "北向资金今日净买入前20的股票", } results = {} for name, query in strategies.items(): try: res = pywencai.get(query=query, cookie=cookie, no_detail=True) if res is not None and not res.empty: results[name] = res print(f"Strategy [{name}] selected {len(res)} stocks") else: print(f"Strategy [{name}] returned no results") except Exception as e: print(f"Strategy [{name}] query failed: {e}") time.sleep(2) # 每次查询间隔2秒，避免被封禁 # 保存结果到Excel（每个策略一个工作表） if results: with pd.ExcelWriter("选股结果.xlsx") as writer: for name, df in results.items(): df.to_excel(writer, sheet_name=name, index=False) print("筛选结果已保存到 选股结果.xlsx") ``` ## 常见错误处理 | 错误 | 原因 | 解决方法 | |------|------|----------| | `Cookie expired` | Cookie过期 | 重新登录问财网站获取新Cookie | | 返回`None` | 查询无结果或被限流 | 检查查询语句，降低调用频率 | | `Node.js not found` | 未安装Node.js | 安装Node.js v16+ | | `JSONDecodeError` | 服务端返回异常 | 增加`retry`参数，稍后重试 | | 返回dict而非DataFrame | 查询为详情类 | 设置`no_detail=True`强制返回DataFrame | ## Cookie管理最佳实践 ```python import os import pywencai # 方法1：从环境变量读取Cookie（推荐） cookie = os.environ.get('WENCAI_COOKIE', '') # 方法2：从文件读取Cookie def load_cookie(path='~/.wencai_cookie'): path = os.path.expanduser(path) if os.path.exists(path): with open(path) as f: return f.read().strip() return '' # 方法3：封装查询函数，统一管理Cookie和错误处理 def query(q, **kwargs): cookie = load_cookie() try: return pywencai.get( query=q, cookie=cookie, no_detail=True, retry=3, sleep=1, **kwargs ) except Exception as e: print(f"查询失败: {e}") return None # 使用 df = query('今日涨停的股票') ``` ## 进阶示例：定时监控与告警 ```python import pywencai import time import datetime cookie = 'your_cookie_here' # 监控条件列表 alerts = [ {'名称': '大盘跳水', '查询': '上证指数今日跌幅大于2%', '类型': 'zhishu'}, {'名称': '涨停潮', '查询': '今日涨停股票数量', '类型': 'stock'}, {'名称': '北向大额流出', '查询': '北向资金今日净卖出大于50亿', '类型': 'stock'}, ] def check_alerts(): now = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M') for alert in alerts: try: res = pywencai.get( query=alert['查询'], query_type=alert.get('类型', 'stock'), cookie=cookie, no_detail=True ) if res is not None and not res.empty: print(f"[{now}] 告警触发 [{alert['名称']}]: {len(res)} 条结果") except Exception as e: print(f"[{now}] 查询失败 [{alert['名称']}]: {e}") time.sleep(2) # 交易时间内每5分钟检查一次 while True: now = datetime.datetime.now() if 9 <= now.hour < 15: check_alerts() time.sleep(300) ``` --- --- ## 🤖 AI Agent 高阶使用指南 对于 AI Agent，在使用该量化/数据工具时应遵循以下高阶策略和最佳实践，以确保任务的高效完成： ### 1. 数据校验与错误处理 在获取数据或执行操作后，AI 应当主动检查返回的结果格式是否符合预期，以及是否存在缺失值（NaN）或空数据。 * **示例策略**：在通过 API 获取数据框（DataFrame）后，使用 `if df.empty:` 进行校验；捕获 `Exception` 以防网络或接口错误导致进程崩溃。 ### 2. 多步组合分析 AI 经常需要进行宏观经济分析或跨市场对比。应善于将当前接口与其他数据源或工具组合使用。 * **示例策略**：先获取板块或指数的宏观数据，再筛选成分股，最后对具体标的进行深入的财务或技术面分析，形成完整的决策链条。 ### 3. 构建动态监控与日志 对于交易和策略类任务，AI 可以定期拉取数据并建立监控机制。 * **示例策略**：使用循环或定时任务检查特定标的的异动（如涨跌停、放量），并在发现满足条件的信号时输出结构化日志或触发预警。 --- ## 社区与支持 由 **大佬量化** 维护 — 量化交易教学与策略研发团队。 微信客服: **bossquant1** · [Bilibili](https://space.bilibili.com/48693330) · 搜索 **大佬量化** — 微信公众号 / Bilibili / 抖音


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