基于 thsdk 进行高级股票分析：分钟K线（1m/5m/15m/30m/60m/120m）、板块/指数行情（主要指数/申万行业/概念板块成分股）、多股票批量对比（表格+归一化走势图+相关性热力图）、盘口深度、大单流向、集合竞价异动、日内分时、历史分时。当用户提到"分钟K线"、"日内走势"、"盘口"、"大单"、"竞价异动"、"板块行情"、"行业排名"、"概念板块"、"成分股"、"对比多只股票"、"批量分析"、"涨幅对比"、"相关性"、"港股"、"美股"、"外汇"、"期货"、"资讯"、"快讯"，或者需要同时查看2只以上股票、关注短线交易、量化研究时，必须使用此skill。
| 用户说 | 可能的意图 | 必问 |
|---|---|---|
| "帮我看看XX股票" | 实时行情？K线？大单？ | ✅ |
| "分析一下XX" | 技术面？资金面？和谁对比？ | ✅ |
| "XX板块怎么样" | 整体涨跌？成分股？领涨股？ | ✅ |
| "选一些好股票" | 短线？价值？哪个行业？条件？ | ✅ |
| "XX的5分钟K线" | 意图明确 | ❌ 直接执行 |
| "今日涨停股" | 意图明确 | ❌ 直接执行 |
话术示例：
用户："帮我分析一下宁德时代"
Claude："好的，请问你主要想看哪个方向？
1. 今日实时行情 + 资金流向
2. 分钟K线（盘中走势）
3. 近期日K线趋势
4. 和比亚迪、亿纬锂能等对比
5. 用问财筛选相关概念股"
| 场景 | 提示 |
|---|---|
| 展示行业排名 | "需要查某个行业的成分股行情吗？" |
| 展示分钟K线 | "需要同时看大单流向或盘口深度吗？" |
| 展示多股对比表格 | "需要展示归一化走势图或相关性吗？" |
| 问财选出候选股 | "需要对这些股票做K线技术验证吗？" |
| 展示竞价异动 | "需要对某只异动股拉盘前分时看细节吗？" |
| 文件 | 场景 |
|---|---|
examples/01_minute_kline.py | 分钟K线 + 均线 + 成交量异动标注 |
examples/02_sector_industry.py | 行业排名 + 概念板块成分股 + 指数行情 |
examples/03_multi_stock_compare.py | 多股批量对比：表格 + 归一化走势 + 相关性 |
examples/04_bigorder_auction.py | 大单流向 + 竞价异动扫描 + 分时/盘口 + 资讯 |
examples/05_wencai_nlp.py | 问财NLP：选股/行情/财务/技术/复杂组合 |
| 用户需求 | 方法 |
|---|---|
| 今日涨停/连板/竞价强势股 | wencai_nlp("今日涨停，非ST") |
| 财务选股（ROE/PE/PB） | wencai_nlp("连续3年ROE大于15%，非ST") |
| 技术形态选股 | wencai_nlp("均线多头排列，MACD金叉") |
| 分钟K线 | klines(code, interval="5m", count=78) |
| 今日分时 | intraday_data(code) |
| 历史某日分时 | min_snapshot(code, date="20250101") |
| 五档盘口 | depth(code) |
| 买方/卖方深度详情 | order_book_bid(code) / order_book_ask(code) |
| 大单流向 | big_order_flow(code) |
| 竞价异动扫描 | call_auction_anomaly("USHA") |
| 申万行业列表 | ths_industry() |
| 概念板块列表 | ths_concept() |
| 板块行情（涨幅/市值） | market_data_block(link_code) |
| 板块成分股 | block_constituents(link_code) |
| 指数行情 | market_data_index(ths_code) |
| 多股票对比 | 批量 market_data_cn + klines |
| 港股行情 | market_data_hk(code) |
| 美股行情 | market_data_us(code) |
| 外汇汇率 | market_data_forex(code) |
| 期货行情 | market_data_future(code) |
| 实时资讯/快讯 | news() |
| 权息资料 | corporate_action(code) |
| 今日IPO / 待申购 | ipo_today() / ipo_wait() |
pip install --upgrade thsdk
包来源：PyPI 系统要求：Python 3.9+，支持 Linux(x86_64/arm64)、macOS(Intel/Apple Silicon)、Windows
from thsdk import THS
with THS() as ths: # 游客模式，无需账户配置
...
所有中文名/缩写/短代码先用 search_symbols 获得完整 THSCODE：
with THS() as ths:
resp = ths.search_symbols("同花顺")
# data → [
# {'THSCODE': 'USZA300033', 'Name': '同花顺',
# 'MarketStr': 'USZA', 'Code': '300033', 'MarketDisplay': '深A'},
# {'THSCODE': 'URFI883404', 'Name': '同花顺情绪指数', 'MarketDisplay': '同指'},
# ]
选码规则：
| 情况 | 处理 |
|---|---|
| 0条 | 告知未找到 |
| 1条 | 直接使用 |
| 多条，只有1只A股（MarketDisplay含"沪A"或"深A"） | 自动选A股 |
| 多条，多只A股 | 展示列表，等用户选择 |
市场前缀说明：
| 前缀 | 含义 |
|---|---|
USHA | 上海A股 |
USZA | 深圳A股 |
USHI | 上海指数 |
USZI | 深圳指数 |
USTM | 北交所 |
UHKG | 港股 |
URFI | 行业/概念板块 |
UFXB | 外汇（基本汇率） |
常用指数 THSCODE（直接使用，无需 search_symbols）：
| 指数 | THSCODE |
|---|---|
| 上证指数 | USHI000001 |
| 深证成指 | USZI399001 |
| 创业板指 | USZI399006 |
| 科创50 | USHI000688 |
| 沪深300 | USHI000300 |
| 中证500 | USHI000905 |
| 上证50 | USHI000016 |
⚠️ 指数前缀是
USHI/USZI，需调用market_data_index，不能用market_data_cn
interval 参数： "1m" / "5m" / "15m" / "30m" / "60m" / "120m" / "day" / "week" / "month" / "quarter" / "year"
⚠️ 必须写
"5m"，不能写"5min"
count 与 start/end 二选一，不可混用：
from datetime import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo
tz = ZoneInfo('Asia/Shanghai')
with THS() as ths:
# 按条数
resp = ths.klines("USZA300033", interval="5m", count=78)
# 按时间范围
resp = ths.klines("USZA300033", interval="day",
start_time=datetime(2025, 1, 1, tzinfo=tz),
end_time=datetime(2025, 3, 1, tzinfo=tz))
# 前复权（量化回测用）
resp = ths.klines("USHA600519", interval="day", count=250, adjust="forward")
df = resp.df
# 返回字段：时间, 收盘价, 成交量, 总金额, 开盘价, 最高价, 最低价
# 分钟K线"时间"自动转为 datetime；日K"时间"为 datetime(YYYYMMDD)
with THS() as ths:
resp = ths.intraday_data("USZA300033")
df = resp.df
# 字段：时间(datetime+tz), 价格, 成交量, 总金额, 领先指标
with THS() as ths:
resp = ths.min_snapshot("USZA300033", date="20240315")
df = resp.df
# 字段：时间(timestamp), 价格, 成交量, 外盘成交量, 内盘成交量, 总金额
with THS() as ths:
resp = ths.depth("USZA300033") # 单只
resp = ths.depth(["USZA300033", "USHA600519"]) # 多只
df = resp.df
# 字段：买1~5价/量, 卖1~5价/量, 代码, 昨收价
with THS() as ths:
resp = ths.order_book_bid("USZA300033") # 买方深度
resp = ths.order_book_ask("USZA300033") # 卖方深度
df = resp.df
with THS() as ths:
resp = ths.tick_level1("USZA300033")
df = resp.df
# 字段：时间(timestamp), 价格, 成交方向, 交易笔数, 当前量
with THS() as ths:
resp = ths.tick_super_level1("USZA300033") # 实时
resp = ths.tick_super_level1("USZA300033", date="20240315") # 历史
df = resp.df
# ⚠️ 部分字段值为 4294967295 表示无效数据，需过滤
with THS() as ths:
resp = ths.big_order_flow("USZA300033")
df = resp.df
# 字段：时间, 成交方向, 成交量, 总金额, 委托买入价, 委托卖出价
with THS() as ths:
resp_sh = ths.call_auction_anomaly("USHA") # 沪市
resp_sz = ths.call_auction_anomaly("USZA") # 深市
df = resp_sh.df
# 字段：时间, 价格, 总金额, 代码, 名称, 异动类型1(已映射中文)
# 异动类型：涨停试盘/竞价抢筹/大幅高开/急速上涨/大买单试盘 等13种
with THS() as ths:
resp = ths.call_auction("USZA300033")
df = resp.df
# 字段：时间, 成交方向, 成交量, 总金额, 委托买入价, 委托卖出价
with THS() as ths:
resp = ths.ths_industry() # 同花顺行业，约90个
resp = ths.ths_concept() # 概念板块，约390个
df = resp.df
# ⚠️ 仅返回：代码(URFIXXXXXX), 名称
# 涨幅/行情需另调 market_data_block(link_code)
# extra['total_count'] = 板块总数
with THS() as ths:
# Step 1：获取板块列表
resp = ths.ths_industry()
target = next(r for r in resp.data if '半导体' in r['名称'])
link_code = target['代码'] # 格式 URFIXXXXXX
# Step 2：查板块行情
resp = ths.market_data_block(link_code, "基础数据")
df = resp.df
# 字段：价格, 涨幅, 成交量, 板块总市值, 板块流通市值,
# 上涨家数, 下跌家数, 领涨股
# query_key 也支持 "扩展"（含板块涨速、主力净流入等）
with THS() as ths:
resp = ths.block_constituents("URFI883404")
df = resp.df
# 字段：代码(完整THSCODE), 名称
# extra['total_count'] = 成分股总数
with THS() as ths:
# 全部指数列表（约580个）
resp = ths.index_list()
df = resp.df # 字段：代码, 名称
# 指数行情（单只或同市场批量）
resp = ths.market_data_index("USHI000001")
resp = ths.market_data_index(["USHI000001", "USHI000300", "USHI000905"])
df = resp.df
# 字段：价格, 涨幅, 涨跌, 成交量, 总金额, 最高价, 最低价
# query_key 也支持 "扩展"（含量比、振幅等）
with THS() as ths:
resp = ths.market_data_cn("USZA300033", "基础数据")
# 也支持列表（同市场）
resp = ths.market_data_cn(["USZA300033", "USZA000001"], "汇总")
df = resp.df
# 基础数据字段：价格, 成交方向, 成交量, 交易笔数, 总金额,
# 涨速, 当前量, 代码, 名称, 昨收价, 开盘价, 最高价, 最低价
query_key 选项：
| query_key | 含义 |
|---|---|
"基础数据" | 价格、涨跌幅、成交量、金额、开高低、涨速 |
"基础数据2" | 精简版基础数据 |
"基础数据3" | 极简（价格、昨收、成交量） |
"扩展1" | 涨幅、涨跌、换手率、量比、主力净流入、委比 |
"扩展2" | 涨幅、换手率、总市值、流通市值、委比 |
"汇总" | 全量字段，多股对比首选 |
⚠️ 同市场限制：USHA 和 USZA 不能在同一次调用中混合
with THS() as ths:
# 港股列表
resp = ths.stock_hk_lists()
# 港股行情
resp = ths.market_data_hk("UHKG00700", "基础数据")
df = resp.df
# query_key 支持："基础数据" / "每股净资产" / "净利润" / "财务指标"
with THS() as ths:
resp = ths.stock_us_lists() # 美股列表
resp = ths.nasdaq_lists() # 纳斯达克列表
resp = ths.market_data_us("UNQQAAPL", "基础数据")
df = resp.df
# query_key 支持："基础数据" / "每股净资产" / "每股收益" / "净利润" / "财务指标"
with THS() as ths:
resp = ths.forex_list() # 外汇列表（约25个，UFXB前缀）
resp = ths.market_data_forex("UFXBGBPUSD", "基础数据")
df = resp.df
# 字段：价格, 委托买入价, 委托卖出价, 代码, 名称, 昨收价, 开盘价, 最高价, 最低价
# query_key 也支持 "扩展"
with THS() as ths:
resp = ths.futures_lists() # 主力合约列表
resp = ths.market_data_future("UCFSAU2506", "基础数据")
df = resp.df
# query_key 支持："基础数据" / "日增仓" / "扩展"
with THS() as ths:
resp = ths.bond_lists() # 可转债列表
resp = ths.fund_etf_lists() # ETF基金列表
resp = ths.fund_etf_t0_lists() # ETF T+0基金列表
resp = ths.market_data_bond("USHD123456", "基础数据")
resp = ths.market_data_fund("USHA510300", "基础数据")
import pandas as pd
from collections import defaultdict
from thsdk import THS
stock_names = ["贵州茅台", "五粮液", "泸州老窖"]
with THS() as ths:
# Step 1: 批量解析代码
stock_codes = []
for name in stock_names:
resp = ths.search_symbols(name)
a_shares = [s for s in resp.data
if any(m in s.get('MarketDisplay', '') for m in ['沪A', '深A'])]
if a_shares:
stock_codes.append({'name': name, 'code': a_shares[0]['THSCODE']})
# Step 2: 按市场分组
by_market = defaultdict(list)
for s in stock_codes:
by_market[s['code'][:4]].append(s)
# Step 3: 批量行情
rows = []
for market, stocks in by_market.items():
codes = [s['code'] for s in stocks]
resp = ths.market_data_cn(codes, "汇总")
for i, row in enumerate(resp.data):
row['股票名称'] = stocks[i]['name']
rows.append(row)
quote_df = pd.DataFrame(rows)
# Step 4: 批量K线
klines_data = {}
for s in stock_codes:
resp = ths.klines(s['code'], interval="day", count=30, adjust="forward")
klines_data[s['name']] = resp.df
# Step 5: 归一化走势（起点=100）
for name, df in klines_data.items():
df['归一化'] = df['收盘价'] / df['收盘价'].iloc[0] * 100
# Step 6: 相关性矩阵
returns = pd.DataFrame({name: df['收盘价'].pct_change() for name, df in klines_data.items()})
corr_matrix = returns.corr()
输出规范：
对接 iwencai.com 同一接口，多条件用逗号/分号分隔。
with THS() as ths:
resp = ths.wencai_nlp("连续3日主力净流入，换手率大于5%，非ST")
df = resp.df
# ⚠️ 股票代码格式为 "605366.SH"，需转换
返回代码转换：
def to_ths_code(code_str: str) -> str:
# wencai 返回：'300033.SZ' / '600519.SH' / '835975.BJ'
try:
code, market = str(code_str).split('.')
mapping = {'SH': 'USHA', 'SZ': 'USZA', 'BJ': 'USTM'}
prefix = mapping.get(market.upper(), '')
return f"{prefix}{code}" if prefix else None
except Exception:
return None
df['ths_code'] = df['股票代码'].apply(to_ths_code)
六大查询类型：
① 行情 & 盘面
"今日涨停，非ST"
"连续2日涨停，非一字板，非ST"
"今日涨停原因类别，涨停封单额，封单量"
"竞价涨幅大于3%，竞价量大于昨日成交量5%，非ST"
"主力净流入由大到小排名前20，非ST"
"近10日区间主力资金流向大于5000万，市值大于100亿"
② 板块 & 行业
"今日申万行业涨跌幅排名"
"今日概念板块涨幅排名前20"
"人工智能概念股，今日涨跌幅，成交额，主力净流入"
"今日涨幅最大的5个概念板块，涨幅，成分股数量"
③ 财务指标
"连续3年ROE大于15%，非ST，上市大于3年"
"市盈率小于15，股息率大于3%，市净率小于2，非ST"
"市净率小于1，非ST，流通市值大于20亿"
"连续5年分红，股息率大于4%，资产负债率小于60%"
④ 技术形态
"均线多头排列，MACD金叉，换手率大于3%，非ST"
"均线粘合，平台突破，成交量大于5日均量1.5倍"
"仙人指路，非ST，非停牌"
"250日新高，非ST，沪深A，上市超过250天"
⑤ 复杂组合
# 短线强势
"均线多头排列，MACD金叉，DIFF上穿中轴，换手率大于1%且小于10%，30日内有2个交易日涨幅大于4%，非ST"
# 竞价打板
"昨日非一字板涨停，今日竞价涨幅大于等于0%且小于等于9.9%，今日隔夜买单额小于10亿，非ST，非科创板"
⑥ 信息查询
"涨停原因归类前20"
"今日龙虎榜"
"今日大宗交易"
"近一周北向资金净买入前20"
| 方法 | 用途 |
|---|---|
wencai_nlp(condition) | 主要用法。完整自然语言，返回股票列表+字段 |
wencai_base(condition) | 简单字段查询，如 "所属行业" |
import re
with THS() as ths:
resp = ths.news() # 默认：上证指数相关快讯
# 指定个股资讯：
# resp = ths.news(text_id=0x3814, code="300033", market="USZA")
for item in resp.data:
props = dict(re.findall(r'(\w+)=([^\n]+)', item.get('Properties', '')))
print(f"[{props.get('source','')}] {item['Title']}")
print(f" {props.get('summ','')}\n")
# 字段：Op, Time(timestamp), Title, ID, Code, Stock, Properties
# Properties 含：ctime, summ(摘要), source(来源)
with THS() as ths:
resp = ths.corporate_action("USZA300033")
df = resp.df
# 字段：时间(int YYYYMMDD), 权息资料(文字)
# 示例：20100312 → "2010-03-12(每十股 转增10.00股 红利3.00元)$"
with THS() as ths:
resp = ths.ipo_today() # 今日申购/上市
resp = ths.ipo_wait() # 待申购
df = resp.df
# 字段：stock_name, stock_code, order_date, issue_price,
# issue_pe_static, success_rate, order_limit_up,
# industry_name, exchange 等
with THS() as ths:
resp = ths.stock_cn_lists() # 全部A股（约5198只）
resp = ths.stock_hk_lists() # 港股
resp = ths.stock_us_lists() # 美股
resp = ths.stock_bj_lists() # 北交所
resp = ths.nasdaq_lists() # 纳斯达克
resp = ths.stock_b_lists() # B股
resp = ths.bond_lists() # 可转债
resp = ths.fund_etf_lists() # ETF基金
resp = ths.fund_etf_t0_lists() # ETF T+0基金
resp = ths.futures_lists() # 期货主力合约
resp = ths.forex_list() # 外汇（约25个）
df = resp.df # 字段：代码(完整THSCODE), 名称
with THS() as ths:
resp = ths.complete_ths_code("USZA300033")
# 用于验证/补全代码信息
with THS() as ths:
resp = ths.klines("USZA300033", interval="5m", count=60)
if not resp:
print(f"调用失败: {resp.error}")
elif resp.df.empty:
print("数据为空，可能是非交易时间")
else:
df = resp.df
常见报错：
| 错误 | 原因 | 解决 |
|---|---|---|
"未登录" | 未 connect | 确保用 with THS() as ths |
"证券代码必须为10个字符" | 格式错误 | 先过 search_symbols |
"一次性查询多支股票必须市场代码相同" | 沪深混合 | 按市场分组查询 |
"无效的周期类型: 5min" | interval 写法错 | 改为 "5m" |
"'count' 参数不能与 'start_time' 同时使用" | 参数冲突 | 二选一 |
注意事项：
time.sleep(0.5) 避免限流THS 为同步阻塞，在 FastAPI/asyncio 中需放入线程池| 场景 | skill |
|---|---|
| 单只A股行情/资金流向/日K | ths-financial-data |
| 分钟K线 / 盘中监控 | 本 skill |
| 盘口深度 / 大单 / 竞价异动 | 本 skill |
| 板块/指数行情及成分股 | 本 skill |
| 多股票批量对比 | 本 skill |
| 港股/美股/外汇/期货行情 | 本 skill |
| 实时资讯快讯 | 本 skill |
| 问财自然语言查询 | 两者均可 |