Vibe-Trading Tushare stk_auction 开盘竞价成交接口实战：从 9:25 全市场快照到竞价抢筹选股-育师

Vibe-Trading Tushare stk_auction 开盘竞价成交接口实战：从 9:25 全市场快照到竞价抢筹选股

【免费下载链接】Vibe-Trading"Vibe-Trading: Your Personal Trading Agent"项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading

Vibe-Trading 仓库内置的 Tushare 数据源技能里，stk_auction接口（打板专题）提供当日个股与 ETF 的集合竞价成交截面，单次最大 8000 行，覆盖量比、换手率、竞价金额等字段，可支撑盘前竞价抢筹扫描与打板晋级预判的完整研究链路。

9:25 开盘价出炉，你只有 4 分钟窗口

早盘集合竞价 9:15 开始申报，9:25 交易所按最大成交量原则撮合出开盘价。做竞价抢筹或打板研究的人，通常就在 9:25–9:29 这 4 分钟里拉全市场竞价快照：谁在竞价阶段放量、高开多少、成交金额多大，直接决定盘中第一笔下单的方向。

这正是 Vibe-Trading 仓库 Tushare 技能中"打板专题数据"分类下的stk_auction接口要解决的：每日 9:25–9:29 之间获取当日集合竞价成交数据（仓库接口文档：开盘竞价成交(当日).md)）。注意它和盘后更新的历史竞价接口stk_auction_o（返回 OHLCV + vwap，用于因子回测）不是同一个数据源——stk_auction只服务盘中决策，错过就要等下一个交易日。

三步跑通第一次调用

装依赖、配 Token、发一次请求，三步就能拿到数据。仓库内 Tushare 技能总览的"快速上手"一节有完整说明，Token 在项目里统一走环境变量TUSHARE_TOKEN（schema 定义于 agent/src/config/env_schema.py，标准初始化写法可参考 stock_data_example.py）。

pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple export TUSHARE_TOKEN=your_token

import os import tushare as ts # 优先读环境变量，本地已记录过 token 时自动回退 token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token() pro = ts.pro_api(token) # 不传任何参数 = 拉当日全市场；显式指定 fields 减小返回体 df = pro.stk_auction(fields='ts_code,trade_date,vol,price,amount,turnover_rate,volume_ratio') print(df)

返回是 pandas DataFrame，一天约 6500 行，股票和 ETF 混在同一个截面里：

ts_code trade_date vol price amount turnover_rate volume_ratio 0 600071.SH 20250218 8700 23.240 202188.00 0.003090 0.150628 1 300053.SZ 20250218 53300 13.750 732875.00 0.008388 0.230996 2 159558.SZ 20250218 18700 1.211 22645.70 NaN NaN 3 600879.SH 20250218 195900 9.190 1800320.00 0.005938 0.373839 6 300616.SZ 20250218 142700 14.370 2050600.00 0.091494 1.184760 7 836957.BJ 20250218 300 12.310 3693.00 0.000702 0.012952

代码后缀区分市场：.SH沪市、.SZ深市、.BJ北交所，ETF（如159558.SZ）也在其中。

四个入参自由组合，九类字段各管一段

四个入参全部可选，可以任意组合：不传参拉当日全市场；传trade_date拉指定日；start_date+end_date按区间回补（受单次 8000 行上限约束）；传ts_code对自选池逐个扫描。

入参	类型	必选	作用
`ts_code`	str	N	股票代码（如`600071.SH`）
`trade_date`	str	N	交易日期，YYYYMMDD
`start_date`	str	N	开始日期
`end_date`	str	N	结束日期

输出字段与它的坑：

字段	类型	说明
`ts_code`	str	股票代码
`trade_date`	str	数据日期
`vol`	int	成交量（股）
`price`	int	成交均价（元）
`amount`	float	成交金额（元）
`pre_close`	float	昨收价（元）
`turnover_rate`	float	换手率（%）
`volume_ratio`	float	量比
`float_share`	float	流通股本（万股）

字段之间有三组隐含关系，决定了你拿到截面之后先做什么清洗：

amount ≈ vol × price：成交金额是量与均价的乘积，两者对不上时优先怀疑数据异常，不必另行验证。
量比是抢筹核心指标：volume_ratio衡量当日竞价成交量相对近期同期均量的放大倍数，数值大于 1 说明竞价阶段资金明显进场；配合(price - pre_close) / pre_close算出的竞价高开幅度，就是盘前第一套筛选逻辑。
ETF 缺两个字段：基金类标的的turnover_rate、volume_ratio返回 NaN。全市场快照做聚合统计前，建议直接按代码段过滤掉159/51/56开头的代码，或者用fillna(0)兜底，否则均值类指标会被拉偏。
单位不统一：vol是股、price是元、float_share是万股。做市值或换手类聚合计算前先统一单位，否则差 1 万倍的错误很难排查。
金额下限过滤：样例里123039.SZ竞价金额只有 2395 元，这类流动性极差的标的会污染排序，建议设一个最低amount阈值（比如 500 万）再进候选池。

从单日快照到按日回补

单次调用跑通之后，需求自然变成两个：盘前每天自动抓当日快照，盘后按日回补历史。全市场单日约 6500 行，一次能拉完；跨日回补就必须按日循环。

import time import pandas as pd import tushare as ts FIELDS = "ts_code,trade_date,vol,price,amount,pre_close,turnover_rate,volume_ratio,float_share" def fetch_auction_days(pro, days: list[str], fields: str = FIELDS, pause: float = 0.3) -> pd.DataFrame: """days 为 YYYYMMDD 交易日列表；按日循环 + 限速避免触发限流""" frames = [] for day in days: df = pro.stk_auction(trade_date=day, fields=fields) print(f"{day}: {len(df)} rows") frames.append(df) time.sleep(pause) return pd.concat(frames, ignore_index=True) def trading_days(start: str, end: str) -> list[str]: """用 trade_cal 生成交易日序列，自动跳过周末与节假日""" cal = pro.trade_cal(exchange='SSE', start_date=start, end_date=end, is_open='1') return sorted(cal['cal_date'].tolist()) hist = fetch_auction_days(pro, trading_days('20250201', '20250228'))

想更细，可以在循环里对ts_code逐个拉取，同一套函数直接复用于自选池扫描。

交易日历用 Tushare 技能里的 trade_cal 文档即可，仓库预检逻辑在 agent/src/preflight.py 处理 Token 连通性检查。往打板策略方向走，stk_auction和涨跌停和炸板数据（limit_list_d，提供封单金额fd_amount、炸板次数open_times）、涨停股票连板天梯（limit_step）天然配套：竞价截面出候选池，昨日涨停统计做晋级筛选；而股票开盘集合竞价数据（stk_auction_o）与股票收盘集合竞价数据（stk_auction_c）负责盘后历史回测，三者构成竞价数据的完整闭环。

落地方向与避坑清单

基于字段组合，四个可以直接动手的方向：

竞价量比选股：volume_ratio > 1.5且竞价高开幅度可控（price对pre_close的涨幅落在目标区间），抓资金抢筹信号。
资金强度排序：按amount降序看全市场竞价成交分布，识别当日主攻方向；turnover_rate高开低走的标的警惕竞价出货。
打板候选预筛：对昨日涨停股（limit_list_d）在 9:25–9:29 窗口内扫描竞价量比与高开幅度，配合limit_step连板数做晋级预判。
微结构因子入库：把竞价amount占全日成交比例、竞价均价price与开盘后价位的缺口加工成因子，接入回测框架。