feat: add extended market, offline data reader, rewrite README

- Add ExTdxClient/AsyncExTdxClient for futures, HK stocks, etc (port 7727)
- Add offline module: read daily bars, minute bars, blocks, gbbq, financials
  from local TDX installation directory (inspired by pytdx)
- Add examples 09 (file download) and 10 (offline data reading)
- Rewrite README with comprehensive API docs and code examples
- Add TdxFileNotFoundError and TdxOfflineError exceptions

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2026-05-21 23:03:08 +08:00
co-authored by Claude Opus 4.7
parent 321043f9a5
commit 9c5672b4d2
42 changed files with 10090 additions and 130 deletions
+456 -130
View File
@@ -1,28 +1,27 @@
# xmtdx
通达信 TCP 协议 A 股行情数据客户端,零运行时依赖。
通达信 TCP 协议行情数据客户端,零运行时依赖。支持在线行情获取和离线本地数据读取。
pytdx 年久失修:多处已知解析 bug、Python 2 包袱、无类型注解、大量未知字段被静默丢弃。xmtdx 重新实现协议,修复已知 bug,保留全部原始字节与未知字段供后续逆向分析。
离线数据读取模块借鉴了 [pytdx](https://github.com/rainx/pytdx) 的数据格式解析方法,感谢 pytdx 项目的贡献。
## 特性
- **零依赖**:纯标准库,Python 3.10
- **零依赖**:纯标准库,Python >= 3.10
- **同步 + asyncio 双接口**`TdxClient` / `AsyncTdxClient`commands 层不含任何 IO
- **完整类型注解**strict `mypy` + `ruff` 通过
- **高可用传输**:同步/异步均支持 `ping_all()``from_best_host()`、断线自动重连
- **修复 pytdx 已知 bug**(见下文)
- **保留原始字节**:每条数据记录含 `_raw: bytes`,未知字段以 `unknown_N` 命名而非丢弃
- **保活心跳机制**`AsyncTdxClient` 自动发送心跳包,确保长连接生产环境稳定性
- **沪深 A 股完整列表**`get_security_list_all()` 自动过滤非 A 股品种并挂载行业信息
- **北交所列表限制**`get_security_list(Market.BJ, start)` 当前不能稳定获取,BJ 暂未纳入 `get_security_list_all()`
- **全市场涨跌统计**:一键获取全 A 股涨/跌/平家数及总成交额
- **离线 + 本地传输回归测试**:覆盖解析、异步并发串行化、超时、自动重连与坏包处理
- **扩展行情**`ExTdxClient` / `AsyncExTdxClient` 支持期货、港股、外盘等扩展市场(端口 7727)
- **离线数据读取**:从本地通达信安装目录直接读取日线、分钟线、财务、板块、股本变迁等数据,无需网络
- **专业财务数据**:通过计算服务器下载历史财报 ZIP 文件并解析
## 安装
```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e . # 开发模式
pip install -e ".[dev]" # 含测试/类型检查工具
pip install -e ".[pandas]" # 含 pandas(可选)
@@ -30,22 +29,23 @@ pip install -e ".[pandas]" # 含 pandas(可选)
## 快速开始
### 同步
### 连接与基本查询
```python
from xmtdx import TdxClient, Market, KlineCategory
# 指定服务器
# 手动指定服务器
with TdxClient("180.153.18.170") as c:
count = c.get_security_count(Market.SH)
bars = c.get_security_bars(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5)
for b in bars:
print(b.year, b.month, b.day, b.open, b.close, b.high, b.low, b.vol)
print(f"沪市证券总数: {count}")
# 自动测速选最低延迟服务器
# 自动选最低延迟服务器
with TdxClient.from_best_host() as c:
quotes = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600000"), (Market.SZ, "000001")])
print(quotes[0].price, quotes[0].bid1, quotes[0].ask1)
bars = c.get_security_bars(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5)
for b in bars:
print(f"{b.year}-{b.month:02d}-{b.day:02d} "
f"开:{b.open:.2f} 高:{b.high:.2f} "
f"低:{b.low:.2f} 收:{b.close:.2f}")
```
### asyncio
@@ -55,80 +55,414 @@ import asyncio
from xmtdx import AsyncTdxClient, Market, KlineCategory
async def main():
async with AsyncTdxClient("180.153.18.170") as c:
bars = await c.get_security_bars(Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5)
print(bars[0])
async with AsyncTdxClient.from_best_host() as c:
bars = await c.get_security_bars(
Market.SH, "600000", KlineCategory.DAY, 0, 5
)
for bar in bars:
print(f"{bar.year}-{bar.month:02d}-{bar.day:02d} "
f"开:{bar.open:.2f} 高:{bar.high:.2f} "
f"低:{bar.low:.2f} 收:{bar.close:.2f}")
asyncio.run(main())
```
### 高可用工具
### 服务器测速
```python
from xmtdx import ping_all, KNOWN_HOSTS
from xmtdx import TdxClient
# 并发测速,返回按延迟排序的 [(host, seconds), ...]
results = ping_all(KNOWN_HOSTS, timeout=5.0)
for host, ms in results:
print(f"{host} {ms*1000:.0f} ms")
# 自动选最优服务器
with TdxClient.from_best_host(ping_timeout=5.0) as c:
...
# asyncio 版本同样支持
client = AsyncTdxClient.from_best_host(ping_timeout=5.0)
# 测速并排序
results = TdxClient.ping_all()
for host, latency in results:
print(f"{host} {latency * 1000:.0f} ms")
```
内置服务器列表(`KNOWN_HOSTS`):
## API 参考
```
180.153.18.170 180.153.18.171 180.153.18.172
115.238.56.198 115.238.90.165 218.75.126.9
47.107.75.159 59.175.238.38
### 连接管理
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `TdxClient(host, port=7709, timeout=15.0)` | 指定服务器创建客户端 |
| `TdxClient.from_best_host(ping_timeout=5.0)` | 自动选延迟最低的服务器 |
| `TdxClient.ping_all(timeout=5.0)` | 并发测速,返回 `[(host, seconds), ...]` |
| `AsyncTdxClient` / `AsyncTdxClient.from_best_host()` | 异步版,接口一一对应 |
内置服务器列表 `KNOWN_HOSTS`8 台)和计算服务器 `CALC_HOSTS`1 台)。
### 市场信息
```python
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 市场证券总数
count = c.get_security_count(Market.SH)
# 证券列表(分页,每页约 1000 条)
stocks = c.get_security_list(Market.SH, start=0)
# stocks[0].code / .name / .pre_close / .industry_tdx / .industry_sw
# 沪深 A 股完整列表(自动挂载行业信息,本地缓存 1 天)
all_stocks = c.get_security_list_all()
# 批量实时五档行情(最多 80 只/次)
quotes = c.get_security_quotes([
(Market.SH, "600000"), # 浦发银行
(Market.SH, "600519"), # 贵州茅台
(Market.SZ, "000001"), # 平安银行
(Market.SZ, "000858"), # 五粮液
])
# quotes[0].price / .pre_close / .open / .high / .low / .bid1..bid5 / .ask1..ask5
# 全市场涨跌统计
stat = c.get_market_stat()
# stat.up_count / .down_count / .neutral_count / .total_amount / .total_market_cap
```
### K 线数据
## API
```python
from xmtdx import Market, KlineCategory
### TdxClient
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 个股 K 线
bars = c.get_security_bars(Market.SZ, "002176", KlineCategory.DAY, 0, 100)
# 指数 K 线(常用指数代码:上证 "999999",深成 "399001",创业板 "399006"
bars = c.get_index_bars(Market.SH, "999999", KlineCategory.DAY, 0, 10)
```
K 线类别:
```
KlineCategory.MIN_1 MIN_5 MIN_15 MIN_30 MIN_60
KlineCategory.DAY WEEK MONTH YEAR
```
K 线字段:`open` `close` `high` `low` `vol` `amount` `year` `month` `day` `hour` `minute` `_raw`
### 分时数据
```python
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 今日分时(240 条)
bars = c.get_minute_time_data(Market.SH, "600000")
# 历史某日分时,date 为 YYYYMMDD 格式整数
bars = c.get_history_minute_time_data(Market.SH, "600000", 20250110)
```
分时字段:`price` `vol` `unknown_1`(原 pytdx 丢弃字段,保留供分析)`_raw`
### 逐笔成交
```python
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 当日逐笔成交(分页)
records = c.get_transaction_data(Market.SH, "600000", 0, 20)
# 历史逐笔成交
records = c.get_history_transaction_data(Market.SH, "600000", 20250110, 0, 20)
```
成交字段:`hour` `minute` `price` `vol` `buyorsell`0=买, 1=卖, 2=中性, 8=集合竞价)`unknown_last` `_raw`
### 财务与公司信息
```python
from xmtdx import XDXR_CATEGORY_NAMES
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 除权除息历史
records = c.get_xdxr_info(Market.SH, "600519")
# records[0].fenhong / .songzhuangu / .peigujia / .peigu
# 最新财务数据
info = c.get_finance_info(Market.SH, "600519")
# info.zong_guben / .liutong_guben / .jing_lirun / .zhuying_shouru / ...
# 涨跌停价计算
quotes = c.get_security_quotes([(Market.SH, "600519")])
limit_up, limit_down = c.get_price_limits(
Market.SH, "600519", "贵州茅台", quotes[0].pre_close
)
# 公司信息目录
categories = c.get_company_info_category(Market.SH, "600519")
for cat in categories:
print(cat.name, cat.filename, cat.start, cat.length)
# 公司信息内容
content = c.get_company_info_content(
Market.SH, "600519", cat.filename, cat.start, cat.length
)
```
### 板块信息
```python
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 行业/指数板块
blocks = c.get_block_info("block_zs.dat")
# 概念板块
blocks = c.get_block_info("block_gn.dat")
# 风格板块
blocks = c.get_block_info("block_fg.dat")
# blocks[0].name / .category / .count / .codes
```
### 资金流向
```python
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 当日资金流向(超大/大/中/小单)
flow = c.get_fund_flow(Market.SH, "600519")
# flow.super_in / .super_out / .large_in / .large_out / .main_net_inflow
# 历史日线资金流向序列
flows = c.get_history_fund_flow(Market.SH, "600519", 0, 10)
# flows[0].year / .month / .day / .super_in / .main_net_inflow
```
### 文件下载
```python
from xmtdx import CALC_HOSTS
with TdxClient.from_best_host() as c:
# 行情服务器可用的文件
data = c.get_report_file("tdxhy.cfg") # 行业映射配置
data = c.get_report_file("block_gn.dat") # 概念板块
# 计算服务器:专业财务数据
with TdxClient(CALC_HOSTS[0]) as calc:
file_list = calc.get_financial_file_list()
# file_list[0].filename / .filesize / .hash
zip_data = calc.get_financial_file("tdxfin/gpcw20260331.zip")
records = calc.get_financial_records("tdxfin/gpcw20260331.zip")
# records[0].market / .code / .report_date / .fields
```
### 扩展行情(期货、港股、外盘)
```python
from xmtdx import ExTdxClient
# 扩展行情服务器端口 7727
with ExTdxClient() as c:
markets = c.get_markets() # 可用市场列表
count = c.get_instrument_count() # 品种总数
instruments = c.get_instrument_info(0, 50) # 品种信息(分页)
quote = c.get_instrument_quote(market, code) # 单品种行情
# K 线(支持日期范围查询)
bars = c.get_instrument_bars(market, code, category, start, count)
bars = c.get_history_instrument_bars_range(market, code, date_start, date_end)
# 分时 / 逐笔
minute = c.get_minute_time_data(market, code)
trades = c.get_transaction_data(market, code, start, count)
```
`AsyncExTdxClient` 提供与同步版对应的 `async def` 方法。
## 离线数据读取
从本地通达信安装目录直接读取数据文件,无需网络连接。离线模块的路径检测优先级:
1. `TDX_HOME` 环境变量
2. 平台常见路径猜测(Windows: `C:\new_jyplug``C:\new_tdx` 等)
```python
# Windows
set TDX_HOME=C:\new_jyplug
# Linux/macOS
export TDX_HOME=/opt/new_tdx
```
### 日线 K 线
```python
from xmtdx.offline import detect_tdx_home, read_daily_bars, find_daily_bar_file
from xmtdx import Market
home = detect_tdx_home()
# 通过 市场+代码 自动定位文件
filepath = find_daily_bar_file(Market.SH, "600000")
bars = read_daily_bars(filepath)
for bar in bars[-10:]:
print(f"{bar.year}-{bar.month:02d}-{bar.day:02d} "
f"开:{bar.open:.2f} 收:{bar.close:.2f} 量:{bar.vol:.0f}")
```
文件位于 `vipdoc/{sh,sz}/lday/`,如 `sh600000.day`。自动识别证券类型(A 股/B 股/指数/基金/债券)并应用对应的价格和成交量系数。
### 分钟 K 线
```python
from xmtdx.offline import (
read_5min_bars, read_lc_min_bars,
find_5min_bar_file, find_lc1_bar_file, find_lc5_bar_file,
)
from xmtdx import Market
# .5 文件(OHLC 为整数 / 100
filepath = find_5min_bar_file(Market.SH, "600000")
bars = read_5min_bars(filepath)
# .lc1 文件(1 分钟线,OHLC 为浮点数)
filepath = find_lc1_bar_file(Market.SH, "600000")
bars = read_lc_min_bars(filepath)
# .lc5 文件(5 分钟线,OHLC 为浮点数)
filepath = find_lc5_bar_file(Market.SZ, "002176")
bars = read_lc_min_bars(filepath)
```
文件位于 `vipdoc/{sh,sz}/fzline/`,如 `sh600000.5``sh600000.lc1``sh600000.lc5`
### 扩展市场日线
```python
from xmtdx.offline import read_ex_daily_bars
# 期货、港股、外盘等扩展市场数据
# 文件位于 vipdoc/ds/lday/,如 29#A1801.day
bars = read_ex_daily_bars(r"C:\new_jyplug\vipdoc\ds\lday\38#2_CPI.day")
# bar.open / .high / .low / .close / .settlement / .vol
```
### 板块数据
```python
from xmtdx.offline import read_block_dat, read_customer_blocks
# 系统板块(本地 .dat 文件)
blocks = read_block_dat(r"C:\new_jyplug\vipdoc\block_zs.dat")
# blocks[0].name / .category / .count / .codes
# 自定义板块(blocknew 目录)
blocks = read_customer_blocks(r"C:\new_jyplug\T0002\blocknew")
# blocks[0].blockname / .codes
```
支持本地 .dat 文件离线读取,本地不存在时可通过 `TdxClient.get_block_info()` 在线获取。
### 股本变迁
```python
from xmtdx.offline import read_gbbq
records = read_gbbq(r"C:\new_jyplug\T0002\hq_cache\gbbq")
# records[0].market / .code / .datetime / .category / .hongli_panqianliutong / ...
```
gbbq 文件使用 XOR 加密存储,读取时自动解密。
### 历史财务数据
```python
from xmtdx.offline import read_history_financial
# 支持 .dat 和 .zip 文件(.zip 自动解压)
records = read_history_financial(r"C:\new_jyplug\vipdoc\fin\gpcw20260331.zip")
# records[0].code / .market / .report_date / .fields
```
文件可通过 `TdxClient.get_financial_file_list()` 查询可用文件,再用 `get_financial_file()` 下载到本地。
### 路径检测
```python
from xmtdx.offline import detect_tdx_home, resolve_vipdoc
# 自动检测通达信安装目录
home = detect_tdx_home()
# 解析 vipdoc 数据目录
vipdoc = resolve_vipdoc()
```
vipdoc 目录结构:
```
vipdoc/
├── sh/lday/ 上海日线 sh600000.day
├── sh/fzline/ 上海分钟线 sh600000.5 / .lc1 / .lc5
├── sz/lday/ 深圳日线 sz000001.day
├── sz/fzline/ 深圳分钟线 sz000001.5 / .lc1 / .lc5
├── ds/lday/ 扩展市场 29#A1801.day
└── fin/ 历史财务 gpcw*.dat / gpcw*.zip
```
## 完整 API 列表
### TdxClient / AsyncTdxClient
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `get_security_count(market)` | 市场证券总数 |
| `get_security_list(market, start)` | 证券列表(每页 ~1000 条BJ 当前不能稳定获取 |
| `get_security_list_all()` | 沪深 A 股列表(自动挂载行业信息;BJ 暂未纳入 |
| `get_market_stat()` | 全市场 A 股涨跌统计(家数、成交额) |
| `get_security_list(market, start)` | 证券列表(每页 1000 条) |
| `get_security_list_all()` | 沪深 A 股完整列表(含行业映射,本地缓存 1 天 |
| `get_security_quotes([(market, code), ...])` | 批量实时五档行情(最多 80 只/次) |
| `get_price_limits(market, code, name, pre_close)` | 计算当前涨跌停价(自动处理上市初期无涨跌幅限制) |
| `get_security_bars(market, code, category, start, count=800)` | K 线(股票) |
| `get_index_bars(market, code, category, start, count=800)` | K 线(指数) |
| `get_price_limits(market, code, name, pre_close)` | 计算涨跌停价 |
| `get_security_bars(market, code, category, start, count)` | 个股 K 线 |
| `get_index_bars(market, code, category, start, count)` | 指数 K 线 |
| `get_minute_time_data(market, code)` | 今日分时(240 条) |
| `get_history_minute_time_data(market, code, date)` | 历史某日分时,`date=YYYYMMDD` |
| `get_transaction_data(market, code, start, count=800)` | 当日逐笔成交(分页) |
| `get_history_transaction_data(market, code, date, start, count=800)` | 历史逐笔成交 |
| `get_fund_flow(market, code)` | 当日资金流向统计(超大/大/中/小单) |
| `get_history_fund_flow(market, code, start, count)` | 历史日线资金流向序列(优先 Category 22,空回包时自动回退到历史逐笔重算) |
| `get_history_minute_time_data(market, code, date)` | 历史分时 |
| `get_transaction_data(market, code, start, count)` | 当日逐笔成交 |
| `get_history_transaction_data(market, code, date, start, count)` | 历史逐笔成交 |
| `get_fund_flow(market, code)` | 当日资金流向 |
| `get_history_fund_flow(market, code, start, count)` | 历史日线资金流向 |
| `get_xdxr_info(market, code)` | 除权除息历史 |
| `get_finance_info(market, code)` | 最新财务数据 |
| `get_company_info_category(market, code)` | 公司信息文件目录 |
| `get_company_info_category(market, code)` | 公司信息目录 |
| `get_company_info_content(market, code, filename, offset, length)` | 公司信息文本 |
| `get_block_info(filename)` | 板块信息(行业、概念、风格等) |
| `get_report_file(filename)` | 批量拉取大文件(如 'base_info.zip', 'gpcw.txt' |
| `get_block_info(filename)` | 板块信息 |
| `get_report_file(filename)` | 下载服务器文件 |
| `get_market_stat()` | 全市场涨跌统计 |
| `get_financial_file_list()` | 计算服务器财务文件列表 |
| `get_financial_file(filename)` | 下载财务文件 |
| `get_financial_records(filename)` | 下载并解析财务记录 |
`AsyncTdxClient` 提供与同步版对应的查询方法与高可用入口,均为 `async def`
单个 `AsyncTdxClient` 仅维护一条 TCP 连接;并发调用会在连接内串行执行。
### ExTdxClient / AsyncExTdxClient
## 已知限制
| 方法 | 说明 |
|------|------|
| `get_markets()` | 可用市场列表 |
| `get_instrument_count()` | 品种总数 |
| `get_instrument_info(start, count)` | 品种信息(分页) |
| `get_instrument_quote(market, code)` | 单品种行情 |
| `get_instrument_quote_list(market, start, count)` | 批量行情 |
| `get_instrument_bars(market, code, category, start, count)` | 品种 K 线 |
| `get_history_instrument_bars_range(market, code, start, end)` | 日期范围 K 线 |
| `get_minute_time_data(market, code)` | 分时数据 |
| `get_history_minute_time_data(market, code, date)` | 历史分时 |
| `get_transaction_data(market, code, start, count)` | 逐笔成交 |
| `get_history_transaction_data(market, code, date, start, count)` | 历史逐笔 |
- `xmtdx` 当前不能稳定获取 BJ 证券列表;`get_security_count(Market.BJ)` 可用,但 `get_security_list(Market.BJ, start)` 经常超时,因此 `get_security_list_all()` 暂不纳入 BJ。
### xmtdx.offline
### KlineCategory
```
MIN_1 MIN_3 MIN_5 MIN_15 MIN_30 MIN_60
DAY WEEK MONTH SEASON YEAR YEAR_ALT
```
| 函数 | 说明 |
|------|------|
| `detect_tdx_home()` | 检测通达信安装目录 |
| `resolve_vipdoc(path)` | 解析 vipdoc 数据目录 |
| `read_daily_bars(filepath)` | 读取日线 .day 文件 |
| `find_daily_bar_file(market, code)` | 定位日线文件路径 |
| `read_5min_bars(filepath)` | 读取 .5 分钟线文件 |
| `read_lc_min_bars(filepath)` | 读取 .lc1/.lc5 分钟线文件 |
| `find_5min_bar_file(market, code)` | 定位 .5 文件路径 |
| `find_lc1_bar_file(market, code)` | 定位 .lc1 文件路径 |
| `find_lc5_bar_file(market, code)` | 定位 .lc5 文件路径 |
| `read_ex_daily_bars(filepath)` | 读取扩展市场日线 |
| `read_block_dat(filepath)` | 读取系统板块 .dat 文件 |
| `read_customer_blocks(block_dir)` | 读取自定义板块目录 |
| `read_gbbq(filepath)` | 读取股本变迁文件 |
| `read_history_financial(filepath)` | 读取历史财务数据 |
## 数据模型
@@ -149,31 +483,11 @@ market code price pre_close open high low
vol cur_vol amount s_vol b_vol
bid1..bid5 bid_vol1..bid_vol5
ask1..ask5 ask_vol1..ask_vol5
rise_speed limit_up limit_down server_time
unknown_2..unknown_3 unknown_5..unknown_8
server_time
_raw
```
`limit_up` / `limit_down` 当前不再直接由协议字段映射,默认保留为 `None`
建议通过 `client.get_price_limits(...)` 计算当前涨跌停价,或用
`xmtdx.codec.price_rules.compute_price_limits(..., listed_days=...)` 做纯规则计算。
### MinuteBar(分时)
```
price vol
unknown_1 # 原 pytdx 丢弃字段,保留供分析(≠ 均价)
_raw
```
### TransactionRecord(逐笔成交)
```
hour minute price vol
buyorsell # 0=买, 1=卖, 2=中性, 8=集合竞价
unknown_last
_raw
```
`limit_up` / `limit_down` 默认为 `None`,涨跌停价应通过 `get_price_limits()` 计算。
### SecurityInfo(证券列表)
@@ -182,42 +496,50 @@ market code name volunit decimal_point pre_close
industry_tdx industry_sw
```
### MinuteBar(分时)
```
price vol unknown_1 _raw
```
### TransactionRecord(逐笔成交)
```
hour minute price vol buyorsell unknown_last _raw
```
### XdxrRecord(除权除息)
```
market code year month day category name
fenhong peigujia songzhuangu peigu suogu
xingquanjia fenshu
panqian_liutong panhou_liutong # 单位:万股
qian_zongguben hou_zongguben # 单位:万股
panqian_liutong panhou_liutong # 万股
qian_zongguben hou_zongguben # 万股
_raw
```
`category == 1` 时,`fenhong / songzhuangu / peigu` 已归一化为每股口径。
`category == 1`为现金分红/送转/配股`fenhong / songzhuangu / peigu` 已归一化为每股口径。
### 复权公式
若在仓库外自行计算前复权 / 后复权,建议仅使用 `category == 1``xdxr`
记录(现金分红 / 送转 / 配股)参与因子计算:
- `cash = fenhong`
- `bonus = songzhuangu`
- `rights = peigu`
- `rights_price = peigujia`
单次除权除息事件的价格因子可写为:
仅使用 `category == 1` 的 xdxr 记录:
```text
factor = (pre_close - cash + rights * rights_price) / (1 + bonus + rights)
```
其中 `pre_close` 为事件前一交易日的未复权收盘价。
其中 `cash = fenhong``bonus = songzhuangu``rights = peigu``rights_price = peigujia``pre_close` 为事件前一未复权收盘价。
- 前复权:事件日前的历史价格连续乘以各次 `factor`
- 后复权:事件日后的价格连续除以各次 `factor`
- 前复权:事件日前的历史价格连续乘以各次 `factor`
- 后复权:事件日后的价格连续除以各次 `factor`
当前建议只把 `category == 1` 用作复权;`2..14` 类事件仍更适合作为原始事件暴露,
不建议直接纳入通用复权引擎。
### FundFlow(资金流向)
```
super_in/out large_in/out medium_in/out small_in/out
main_net_inflow total_net_inflow
```
### FinanceInfo(财务)
@@ -235,24 +557,13 @@ name filename start length
name category count codes
```
### FundFlow(资金流)
## 已知限制
```
super_in/out large_in/out medium_in/out small_in/out
main_net_inflow total_net_inflow
```
### HistoricalFundFlow(历史资金流序列)
```
year month day
super_in/out large_in/out medium_in/out small_in/out
main_net_inflow
```
- `get_security_list(Market.BJ, start)` 当前不能稳定获取(服务器端问题),`get_security_list_all()` 暂不纳入 BJ
- `limit_up` / `limit_down``SecurityQuote` 中默认为 `None`,涨跌停价应通过 `get_price_limits()` 计算
## 修复的 pytdx Bug
| # | 位置 | 问题 | 修复 |
|---|------|------|------|
| 1 | `xdxr_info` | 循环内始终读 `body[:7]`,所有记录字段相同 | 改为从当前 `pos` 读取,pos 正确推进 |
@@ -260,7 +571,7 @@ main_net_inflow
| 3 | `security_list` | `pre_close` 误当作整数价格 `/100` | 恢复为通达信自定义浮点解码 |
| 4 | `transaction` | 最后一个字段被 `_` 丢弃 | 保留为 `unknown_last` |
| 5 | `minute_time` | `reversed1` 字段被丢弃 | 保留为 `unknown_1` |
| 6 | `xdxr_info` | 股本字段用 `float(uint32)` 直解,差约 374 倍 | 改用 `_decode_volume`(通达信自定义浮点),单位万股,与 `FinanceInfo` 完全吻合 |
| 6 | `xdxr_info` | 股本字段用 `float(uint32)` 直解,差约 374 倍 | 改用 `_decode_volume`,单位万股,与 `FinanceInfo` 完全吻合 |
| 7 | `security_quotes` | 涨停/跌停价映射错误或缺失 | 停止使用不可信协议位,改由业务规则计算 |
## 架构
@@ -268,6 +579,18 @@ main_net_inflow
```
src/xmtdx/
├── client.py # TdxClient / AsyncTdxClient(高层 API
├── ex/
│ ├── client.py # ExTdxClient / AsyncExTdxClient(扩展行情)
│ └── models.py # 扩展行情数据模型
├── offline/ # 离线数据读取模块
│ ├── paths.py # 路径检测与解析
│ ├── daily_bar.py # 日线读取
│ ├── min_bar.py # 分钟线读取
│ ├── ex_daily_bar.py # 扩展市场日线
│ ├── block.py # 板块数据读取
│ ├── gbbq.py # 股本变迁(XOR 解密)
│ ├── history_financial.py # 历史财务数据
│ └── finders.py # 文件路径定位
├── transport/
│ ├── sync.py # TdxConnectionsocket+ ping_host / ping_all
│ └── async_.py # AsyncTdxConnectionasyncio
@@ -276,7 +599,17 @@ src/xmtdx/
└── models/ # 纯 dataclass,无业务逻辑
```
commands 层不依赖 transport,可独立单测。transport 层负责 TCP、握手、帧解压、分发。
commands 层不依赖 transport,可独立单测。transport 层负责 TCP、握手、帧解压、分发。offline 层直接读取本地二进制文件,不依赖 transport。
## 协议说明
通达信使用私有二进制 TCP 协议:
- **帧格式**16 字节响应头(含 zipsize / unzipsize),body 按需 zlib 解压
- **价格编码**:变长有符号整数(类 LEB128,bit8=继续,bit7=符号,首字节低 6 位 + 后续低 7 位)
- **成交量编码**:4 字节自定义浮点(字节 3 = 指数,字节 0-2 = 精度),不可用于价格字段
- **握手**:连接后必须顺序发送 3 条 setup 命令,响应丢弃
- **价格存储**:整数 x 100,差分编码(相邻 tick 存 delta
## 开发
@@ -287,22 +620,15 @@ python -m pytest tests/unit/
# 集成测试(需要网络,默认跳过)
XMTDX_LIVE=1 python -m pytest tests/integration/
# 未知字段探测脚本
python scripts/probe_unknowns.py
# 类型检查
mypy src/
# lint
# lint + format
ruff check src/ tests/
ruff format --check src/ tests/
```
## 协议说明
## 致谢
通达信使用私有二进制 TCP 协议:
- **帧格式**16 字节响应头(含 zipsize / unzipsize),body 按需 zlib 解压
- **价格编码**:变长有符号整数(类 LEB128,bit8=继续,bit7=符号,首字节低 6 位 + 后续低 7 位)
- **成交量编码**:4 字节自定义浮点(字节 3 = 指数,字节 0-2 = 精度),**不可用于价格字段**
- **握手**:连接后必须顺序发送 3 条 setup 命令,响应丢弃
- **价格存储**:整数 × 100,差分编码(相邻 tick 存 delta
- [pytdx](https://github.com/rainx/pytdx) — 离线数据读取模块(日线、分钟线、板块、股本变迁、历史财务的文件格式解析方法)借鉴自 pytdx 项目,感谢 rainx 及所有贡献者的工作
- 通达信协议分析离不开开源社区的逆向工程成果