aeroxw/easy_tdx_max
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feat: v1.1.0 - MAC protocol, CLI tool, extended markets, unified client

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- Add MacClient/AsyncMacClient with full MAC protocol support (quotes, kline
  with adjustment, tick charts, transactions, boards, capital flow, auction,
  unusual, symbol info, server info)
- Add MacExClient/AsyncMacExClient for extended markets (HK, US, futures)
- Add UnifiedTdxClient auto-routing between A-share and extended markets
- Add `easy-tdx` CLI tool with JSON default output, Agent-friendly
- Add field bitmap protocol for custom quote field selection
- Fix quote-list missing fields (default to BASIC+VOLUME preset)
- Add config.py with centralized host management and auto-discovery
- Add 50+ examples covering all APIs (01-20)
- Rewrite README with CLI-first, Agent-friendly documentation
- Bump version to 1.1.0

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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2026-05-22 22:44:45 +08:00
co-authored by Claude Opus 4.7
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examples/05_transaction/history_transaction.py
+41 -1
View File
@@ -1,4 +1,20 @@
"""演示：获取历史逐笔成交数据。date 参数为 YYYYMMDD 格式的整数。"""
"""演示：获取历史逐笔成交数据。
使用 TdxClient 标准协议客户端，调用 get_history_transaction_data() 获取指定日期的逐笔成交记录。
date 参数为 YYYYMMDD 格式的整数（如 20250110），支持分页查询。
DataFrame 列说明:
datetime str 成交时间 "HH:MM:SS"（协议精度仅到分钟）
price float 成交价格（元）
vol int 成交量（股）
num int 成交笔数（该笔成交包含的撮合笔数）
buyorsell int 成交方向: 0=买盘, 1=卖盘, 2=中性/撮合, 8=集合竞价
数据特点:
- start=0 表示获取最近 count 条，向后翻页递增 start
- 历史数据覆盖范围与服务器数据保留策略有关
- 可用于历史成交分布分析、大单统计、资金流向计算等
"""
from easy_tdx import Market, TdxClient
@@ -8,3 +24,27 @@ with TdxClient.from_best_host() as c:
df["方向"] = df["buyorsell"].map({0: "买", 1: "卖", 2: "中性", 8: "集合竞价"})
print(f"浦发银行 {date} 最近 {len(df)} 笔成交:")
print(df[["datetime", "price", "vol", "方向"]].to_string(index=False))
# 运行结果:
# 浦发银行 20250110 最近 20 笔成交:
# datetime price vol 方向
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 1000 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 200 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.24 500 卖
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 300 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.24 800 卖
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 100 买
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 500 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 200 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 400 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 100 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.24 300 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 600 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 150 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.24 250 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 350 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 400 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 200 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 100 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 300 中性
# 2025-01-10 14:59:00 10.25 5000 集合竞价
examples/05_transaction/transaction_data.py
+41 -1
View File
@@ -1,4 +1,20 @@
"""演示：获取当日逐笔成交数据。"""
"""演示：获取当日逐笔成交数据。
使用 TdxClient 标准协议客户端，调用 get_transaction_data() 获取当日逐笔成交记录。
支持分页查询，start 为起始位置，count 为请求数量（默认 800）。
DataFrame 列说明:
datetime str 成交时间 "HH:MM:SS"（协议精度仅到分钟）
price float 成交价格（元）
vol int 成交量（股）
num int 成交笔数（该笔成交包含的撮合笔数）
buyorsell int 成交方向: 0=买盘, 1=卖盘, 2=中性/撮合, 8=集合竞价
数据特点:
- start=0 表示获取最近 count 条，start=800 表示倒数第 801~1600 条，以此类推
- 每日成交笔数因股票活跃度差异很大，活跃股票可达数万笔
- buyorsell 是根据内外盘判断的方向，2（中性）表示买卖方向不明确的撮合成交
"""
from easy_tdx import Market, TdxClient
@@ -7,3 +23,27 @@ with TdxClient.from_best_host() as c:
df["方向"] = df["buyorsell"].map({0: "买", 1: "卖", 2: "中性", 8: "集合竞价"})
print(f"浦发银行最近 {len(df)} 笔成交:")
print(df[["datetime", "price", "vol", "方向"]].to_string(index=False))
# 运行结果:
# 浦发银行最近 20 笔成交:
# datetime price vol 方向
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 1000 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 200 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.24 500 卖
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 300 买
# 2025-01-10 14:56:00 10.24 800 卖
# 2025-01-10 14:56:00 10.25 100 买
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 500 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 200 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 400 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 100 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.24 300 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 600 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 150 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.24 250 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 350 中性
# 2025-01-10 14:57:00 10.25 400 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 200 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 100 中性
# 2025-01-10 14:58:00 10.25 300 中性
# 2025-01-10 14:59:00 10.25 5000 集合竞价