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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点击查看免费下载导读本文以开源仓库 tushare Skill 包 中收录的「可转债行情」接口文档为主体系统讲解 Tushare Pro 的cb_daily接口输入参数、14 项输出字段、调用示例与真实数据样例并结合仓库内同专题文档可转债基础信息、转股价变动、技术面因子与示例脚本给出可直接复制的量化取数代码与因子应用思路。读完本文你将掌握如何用 Python 拉取全市场可转债日行情并基于纯债价值、转股价值、转股溢价率等字段构建可转债量化分析基础数据层。一、接口概览cb_daily 能取到什么cb_daily接口 ID 187归属 Tushare Pro「债券专题」分类用于获取沪深交易所可转债的日线行情数据。它与普通股票的daily接口最大的不同在于输出中除了常规 OHLC 行情外还附带纯债价值、纯债溢价率、转股价值、转股溢价率四类可转债专属估值字段——这四列正是分析可转债债性与股性、判断双低策略安全边际的核心输入。从仓库中 SKILL.md 的接口清单 可以看到cb_daily在 Tushare Pro 文档中登记的功能描述即为「获取可转债行情」属于tusharePython SDK 的标准 pro 接口调用方式与其他 Pro 接口完全一致。使用前需要满足两项前提前提说明接口限量单次最大返回 2000 条可多次提取通过日期分片循环总量不限制积分要求至少 2000 积分方可调取5000 积分以上频次相对更高积分越多权限越大积分获取方式以 Tushare 官方积分说明为准这意味着取历史全量行情时必须按交易日或日期区间分片循环不能指望单次请求拿到全部数据。二、输入参数详解cb_daily的四个输入参数全部可选必选均为 N支持按代码、按单日、按区间三种取数模式名称类型必选描述ts_codestrNTS 代码可转债代码如 110030.SH、123001.SZtrade_datestrN交易日期YYYYMMDD 格式start_datestrN开始日期YYYYMMDD 格式end_datestrN结束日期YYYYMMDD 格式三种典型组合用法按单日取全市场截面只传trade_date一次拿到某交易日全部可转债行情约数十到上百只适合每日复盘与截面打分按代码取单券历史只传ts_code配合start_date/end_date拉取某只转债的完整历史序列按区间取全市场start_dateend_date配合ts_code缺省再按 2000 条上限循环分片。需要特别注意的是仓库 SKILL.md 参数格式说明 中约定的通用规则日期一律为YYYYMMDD如 20250724证券代码使用带交易所后缀的ts_code格式如000001.SZ、600000.SH。可转债代码同样遵循该约定沪市转债后缀.SH如 110030.SH、113008.SH深市转债后缀.SZ如 123001.SZ、128010.SZ。三、输出字段全解析14 个字段的含义接口返回 pandas DataFrame共 14 个字段分为「行情字段」与「转债估值字段」两组名称类型默认显示描述ts_codestrY转债代码trade_datestrY交易日期pre_closefloatY昨收盘价元openfloatY开盘价元highfloatY最高价元lowfloatY最低价元closefloatY收盘价元changefloatY涨跌元pct_chgfloatY涨跌幅%volfloatY成交量手amountfloatY成交金额万元bond_valuefloatN纯债价值bond_over_ratefloatN纯债溢价率%cb_valuefloatN转股价值cb_over_ratefloatN转股溢价率%前 11 个字段与股票行情同构可直接复用现有行情处理管线后 4 个字段bond_value、bond_over_rate、cb_value、cb_over_rate为可转债专用默认不显示默认显示 N需要在fields参数中显式声明才会返回这也是接口示例中fields只列行情字段时看不到估值列的原因。这四个字段的量化含义纯债价值bond_value不考虑转股期权仅按债券属性贴现的未来现金流价值反映转债的债底纯债溢价率bond_over_rate市价相对纯债价值的溢价越低说明债性保护越强、下行风险越小转股价值cb_value正股价 ÷ 转股价 × 100衡量立即转股可获得的股票市值转股溢价率cb_over_rate市价相对转股价值的溢价反映股性强弱——溢价越低转债跟随正股上涨的弹性越大。经典的双低策略低价 低转股溢价率正是基于close低价与cb_over_rate低溢价两个字段的截面排序构建的而纯债溢价率则常用于衡量债底安全边际。四、接口示例与完整可运行代码4.1 文档原始示例原文档给出的最小调用示例如下pro ts.pro_api() # 获取可转债行情 df pro.cb_daily(trade_date20190719, fieldsts_code,trade_date, pre_close,open,high,low,close)4.2 结合仓库约定的完整可运行版本仓库 SKILL.md 快速上手章节 与 股票数据示例脚本 给出了标准初始化方式推荐 Python 3.7 环境通过清华 PyPI 镜像安装 tushare读取环境变量TUSHARE_TOKEN或本地ts.get_token()后初始化pro接口。据此可将文档示例扩展为完整脚本import os import tushare as ts # 1. 读取 token环境变量优先其次本地记录 token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 2. 初始化 pro 接口 pro ts.pro_api(token) # 3. 按单日获取全市场可转债行情含估值字段 df pro.cb_daily( trade_date20250724, fieldsts_code,trade_date,pre_close,open,high,low,close,change,pct_chg,vol,amount, bond_value,bond_over_rate,cb_value,cb_over_rate ) print(df.head())4.3 按区间循环取历史规避单次 2000 条限制由于单次上限 2000 条全历史数据需按日期分片循环累积import tushare as ts import pandas as pd pro ts.pro_api() start, end 20240101, 20241231 # 真实场景应先通过交易日历接口获取交易日列表此处仅示意 trade_dates [20240102, 20240103] # 占位应替换为实际交易日序列 frames [] for trade_date in trade_dates: df pro.cb_daily( trade_datetrade_date, fieldsts_code,trade_date,close,cb_value,cb_over_rate,bond_value,bond_over_rate, ) frames.append(df) history pd.concat(frames, ignore_indexTrue)五、真实数据样例解读原文档给出了 2019-07-19 当日的真实返回片段截取部分行观察字段间的数量关系ts_code trade_date pre_close open high low close change pct_chg vol amount 0 110030.SH 20190719 104.700 104.710 104.960 104.540 104.660 -0.040 -0.0382 3576.0 374.1486 3 123001.SZ 20190719 114.300 115.500 120.780 114.884 118.879 4.579 4.0061 85105.8 10134.7401 6 113009.SH 20190719 107.500 108.000 108.200 107.790 107.800 0.300 0.2791 9004.0 972.8459 11 113011.SH 20190719 109.680 109.780 110.990 109.780 110.530 0.850 0.7750 140352.0 15524.5109 20 113015.SH 20190719 130.070 131.500 132.800 130.000 131.250 1.180 0.9072 30730.0 4047.7157从样例可以验证几个关键事实价格单位pre_close/open/high/low/close均为元可转债面值 100 元附近波动样例中价格区间约 92132 元涨跌口径change为绝对涨跌元pct_chg为百分比涨跌幅量额单位vol单位为手amount单位为万元如 113011.SH 成交 140352 手、金额 15524.51 万元两者量级自洽涨跌幅对称性如 110030.SH 收跌 -0.0382% 对应 change-0.040 元113015.SH 涨 0.9072% 对应 change1.180 元换算关系与股票行情一致。六、与同专题接口联动构建可转债完整数据栈仅靠行情不足以支撑完整研究仓库「债券专题」目录下收录了配套接口文档目录位置可与cb_daily组合成完整数据栈接口文档用途cb_basic可转债基础信息转债名称、正股代码、转股起始/截止日、最新转股价、条款文本赎回/回售/下修、信用评级等cb_price_chg可转债转股价变动转股价修正历史初始价、修正前后价用于重算历史转股价值cb_daily本文档日行情 纯债/转股价值与溢价率cb_factor_pro可转债技术面因子专业版.md)覆盖全历史的 KDJ、MACD、BOLL、RSI、BBI 等数十个技术面因子_bfq 后缀表示不复权典型研究链路先用cb_basic获取转债代码池与最新转股价再用cb_daily按日截面拉取行情与估值字段计算双低排名若需回测历史转股价值则用cb_price_chg还原转股价修正节点需要技术面信号时再叠加cb_factor_pro的因子列。注意cb_price_chg属于需单独开通权限的接口与积分无关cb_factor_pro为专业版接口对积分与请求频次有更高要求如 5000 积分每分钟 30 次、8000 积分以上每分钟 500 次使用时以对应文档说明为准。七、常见问题与注意事项估值字段拿不到bond_value等 4 个字段默认不显示务必在fields参数中显式列出数据被截断单次最多 2000 条拉全量历史请按trade_date循环分片配合交易日历接口生成日期序列日期格式一律YYYYMMDD与仓库 SKILL.md 参数格式约定 保持一致否则会触发参数校验错误代码后缀转债ts_code需带交易所后缀.SH/.SZ取数前建议先通过cb_basic核对代码池避免无效代码积分与频次低于 2000 积分无法调取积分越高单次请求的频次配额越高批量循环抓取时注意控制请求间隔避免触发限流。八、小结cb_daily是 Tushare Pro 债券专题中最常用的可转债日行情接口一次调用即可同时获得标准 OHLC 行情与纯债价值、转股价值、两类溢价率四个估值指标足以支撑双低策略、债底分析、转股价值跟踪等常见可转债量化研究。结合仓库中同目录的cb_basic、cb_price_chg、cb_factor_pro文档可以低成本搭建一套覆盖基础信息 → 行情估值 → 转股价修正 → 技术面因子的完整可转债数据流水线。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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获取可转债行情 df pro.cb_daily(trade_date20190719, fieldsts_code,trade_date, pre_close,open,high,low,close)4.2 结合仓库约定的完整可运行版本仓库 SKILL.md 快速上手章节 与 股票数据示例脚本 给出了标准初始化方式推荐 Python 3.7 环境通过清华 PyPI 镜像安装 tushare读取环境变量TUSHARE_TOKEN或本地ts.get_token()后初始化pro接口。据此可将文档示例扩展为完整脚本import os import tushare as ts # 1. 读取 token环境变量优先其次本地记录 token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 2. 初始化 pro 接口 pro ts.pro_api(token) # 3. 按单日获取全市场可转债行情含估值字段 df pro.cb_daily( trade_date20250724, fieldsts_code,trade_date,pre_close,open,high,low,close,change,pct_chg,vol,amount, bond_value,bond_over_rate,cb_value,cb_over_rate ) print(df.head())4.3 按区间循环取历史规避单次 2000 条限制由于单次上限 2000 条全历史数据需按日期分片循环累积import tushare as ts import pandas as pd pro ts.pro_api() start, end 20240101, 20241231 # 真实场景应先通过交易日历接口获取交易日列表此处仅示意 trade_dates [20240102, 20240103] # 占位应替换为实际交易日序列 frames [] for trade_date in trade_dates: df pro.cb_daily( trade_datetrade_date, fieldsts_code,trade_date,close,cb_value,cb_over_rate,bond_value,bond_over_rate, ) frames.append(df) history pd.concat(frames, ignore_indexTrue)五、真实数据样例解读原文档给出了 2019-07-19 当日的真实返回片段截取部分行观察字段间的数量关系ts_code trade_date pre_close open high low close change pct_chg vol amount 0 110030.SH 20190719 104.700 104.710 104.960 104.540 104.660 -0.040 -0.0382 3576.0 374.1486 3 123001.SZ 20190719 114.300 115.500 120.780 114.884 118.879 4.579 4.0061 85105.8 10134.7401 6 113009.SH 20190719 107.500 108.000 108.200 107.790 107.800 0.300 0.2791 9004.0 972.8459 11 113011.SH 20190719 109.680 109.780 110.990 109.780 110.530 0.850 0.7750 140352.0 15524.5109 20 113015.SH 20190719 130.070 131.500 132.800 130.000 131.250 1.180 0.9072 30730.0 4047.7157从样例可以验证几个关键事实价格单位pre_close/open/high/low/close均为元可转债面值 100 元附近波动样例中价格区间约 92132 元涨跌口径change为绝对涨跌元pct_chg为百分比涨跌幅量额单位vol单位为手amount单位为万元如 113011.SH 成交 140352 手、金额 15524.51 万元两者量级自洽涨跌幅对称性如 110030.SH 收跌 -0.0382% 对应 change-0.040 元113015.SH 涨 0.9072% 对应 change1.180 元换算关系与股票行情一致。六、与同专题接口联动构建可转债完整数据栈仅靠行情不足以支撑完整研究仓库「债券专题」目录下收录了配套接口文档目录位置可与cb_daily组合成完整数据栈接口文档用途cb_basic可转债基础信息转债名称、正股代码、转股起始/截止日、最新转股价、条款文本赎回/回售/下修、信用评级等cb_price_chg可转债转股价变动转股价修正历史初始价、修正前后价用于重算历史转股价值cb_daily本文档日行情 纯债/转股价值与溢价率cb_factor_pro可转债技术面因子专业版.md)覆盖全历史的 KDJ、MACD、BOLL、RSI、BBI 等数十个技术面因子_bfq 后缀表示不复权典型研究链路先用cb_basic获取转债代码池与最新转股价再用cb_daily按日截面拉取行情与估值字段计算双低排名若需回测历史转股价值则用cb_price_chg还原转股价修正节点需要技术面信号时再叠加cb_factor_pro的因子列。注意cb_price_chg属于需单独开通权限的接口与积分无关cb_factor_pro为专业版接口对积分与请求频次有更高要求如 5000 积分每分钟 30 次、8000 积分以上每分钟 500 次使用时以对应文档说明为准。七、常见问题与注意事项估值字段拿不到bond_value等 4 个字段默认不显示务必在fields参数中显式列出数据被截断单次最多 2000 条拉全量历史请按trade_date循环分片配合交易日历接口生成日期序列日期格式一律YYYYMMDD与仓库 SKILL.md 参数格式约定 保持一致否则会触发参数校验错误代码后缀转债ts_code需带交易所后缀.SH/.SZ取数前建议先通过cb_basic核对代码池避免无效代码积分与频次低于 2000 积分无法调取积分越高单次请求的频次配额越高批量循环抓取时注意控制请求间隔避免触发限流。八、小结cb_daily是 Tushare Pro 债券专题中最常用的可转债日行情接口一次调用即可同时获得标准 OHLC 行情与纯债价值、转股价值、两类溢价率四个估值指标足以支撑双低策略、债底分析、转股价值跟踪等常见可转债量化研究。结合仓库中同目录的cb_basic、cb_price_chg、cb_factor_pro文档可以低成本搭建一套覆盖基础信息 → 行情估值 → 转股价修正 → 技术面因子的完整可转债数据流水线。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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