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从一条 stk_auction 代码到 A 股全市场当日竞价快照脚本

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A 股的 9:15–9:25 集合竞价（集中收集委托、按单一价格撮合的开盘定价环节）用 10 分钟决定了每只股票的开盘定位。Vibe-Trading 仓库的 Tushare 技能收录了stk_auction接口来取 Tushare 当日竞价数据：每天 9:25~29 分之间，可以拿到全市场个股与 ETF 的竞价成交快照，是打板、抢筹类策略判断"竞价强度"的第一手数据。下面先让一段能跑通的代码出现在你屏幕上。

30 秒上手

⚡ 前置条件：安装 tushare 并配置TUSHARE_TOKEN环境变量（变量定义见 agent/src/config/env_schema.py），然后直接运行：

import os import tushare as ts token = os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token() pro = ts.pro_api(token) # 拉某日全市场开盘集合竞价成交 df = pro.stk_auction(trade_date='20250218', fields='ts_code,trade_date,vol,price,amount,' 'turnover_rate,volume_ratio') print(df.head())

输出是一张 pandas DataFrame，单日约 6500 行，每行是一只标的当日的竞价结果。先别管参数细节，看懂返回的数据长什么样，才是用好这个接口的关键。

数据长什么样

每行 9 个字段，按作用可以归成三类：

真实返回样例（2025-02-18）：

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 4 159707.SZ 20250218 160800 0.628 100982.00 NaN NaN

重点看两件事。一是换算关系：amount ≈ vol × price（8700 × 23.24 = 202188 元），(price - pre_close) / pre_close就是高开幅度，volume_ratio > 1 说明竞价量能相对近期同期异常放大——这三个派生量是后面所有竞价策略的原料。二是数据质量：.SH / .SZ / .BJ后缀区分交易所，个股与 ETF 混在同一张表里，ETF（159、123 等开头的代码）的 volume_ratio 和 turnover_rate 是 NaN，因为基金没有传统换手概念，统计前要先按代码前缀过滤或补零；像样例里竞价金额只有 2395.54 元的 123039.SZ，属于流动性极差的标的，做打板研究时设一个金额下限就能滤掉这类噪音。

单日快照够人肉扫一眼，但要把策略回测起来，就需要多日历史数据——循环就派上用场了。

从单点到全市场

循环由三个硬约束驱动：单次请求最多返回 8000 行；当日数据只在 9:25~29 分之间能取，错过只能按日回补；连续请求还要控频避免限流。全市场单日约 6500 行，一次请求刚好拉完，所以历史数据只需按日循环，并让交易日历自动跳过周末：

import time import os import pandas as pd import tushare as ts pro = ts.pro_api(os.getenv('TUSHARE_TOKEN') or ts.get_token()) def fetch_auction(start_date: str, end_date: str, pause: float = 0.3): """按日循环抓取集合竞价快照（自动跳过非交易日）""" cal = pro.trade_cal(exchange='SSE', start_date=start_date, end_date=end_date, fields='cal_date,is_open') days = cal.query('is_open == 1')['cal_date'] frames = [] for day in days: frames.append(pro.stk_auction( trade_date=day, fields='ts_code,trade_date,vol,price,amount,' 'pre_close,turnover_rate,volume_ratio')) time.sleep(pause) return pd.concat(frames, ignore_index=True) hist = fetch_auction('20250210', '20250218') print(len(hist)) # 7 个交易日 × 约 6500 行

多日数据到手后，叠一层过滤就是盘前候选池：竞价成交额 > 5000 万、量比 > 1.5、高开幅度 < 3%，再按量比排序输出：

snap = pro.stk_auction(trade_date='20250218', fields='ts_code,vol,price,amount,pre_close,volume_ratio') snap['gap'] = (snap['price'] - snap['pre_close']) / snap['pre_close'] hot = snap[(snap['amount'] > 5e7) & (snap['volume_ratio'] > 1.5) & (snap['gap'] < 0.03)] print(hot.sort_values('volume_ratio', ascending=False).head(20))

如果只维护一个自选股池，直接传ts_code逐只取数，比每次拉全市场更省。数据攒齐之后，还有几个坑和几个近邻接口需要分清，再往上写策略。

踩坑与延伸

⚠️ 四个容易踩的坑：当日数据只有 9:25~29 分窗口可取，盘前定时任务应锚定 9:25 之后、9:30 连续竞价之前触发；单次 8000 行上限，数据量逼近上限时按日分批，避免静默丢行；接口是单独开权限的数据，已开通股票分钟权限的用户自动获得，无权限会直接报权限错误；单位上 vol 是股、price 是元、float_share 是万股，做金额聚合前先把单位统一。

仓库里还有三个容易混淆的近邻接口，按时效挑：

基于这份数据，两个可以直接落地的组合方向：

1. 竞价量比选股：volume_ratio 明显放大（> 1.5）且高开幅度可控，通常是资金抢筹信号；再按 amount 排序看全市场资金进攻方向，高开但换手率走弱的标的要警惕竞价出货。
2. 打板预筛：盘前对昨日涨停池（来自limit_list_d）扫一遍竞价量比与高开幅度，配合连板数 limit_times 做晋级预判，形成"竞价 + 打板"的完整流水线。

接口细节可查仓库文档 开盘竞价成交(当日).md.md)。

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