level2接口有什么用？是如何获取A股行情数据的？

news2025/11/4 9:43:58

目前国内有很多数据团队专门为金融机构、学术团体和量化研究者们提供的本地量化金融数据服务，那么最常见的就是通达信、同花顺等团队，他们开发出来的level2接口可快速查看和计算金融数据，无障碍解决本地、Web、金融终端调用数据的需求。为了满足投资者的需求，这些数据团队在level2接口中提供了全面的基础金融数据，其中就包括了沪深A股行情数据，那么这些数据可以帮助您、投资者更好的完成量化研究和投资决策。

那么接下来小编为大家分享一下level2接口用Python获取A股行情数据的代码！

## 撰写自定义函数，通过API获取数据
def fetch_trochil(url: str,
                  params: Dict[str, str],
                  attempt: int = 3,
                  timeout: int = 3) -> Dict[str, Any]:
    """装饰requests.get函数"""
    for i in range(attempt):
        try:
            resp = requests.get(url, params, timeout=timeout)
            resp.raise_for_status()
            data = resp.json()["data"]
            if not data:
                raise Exception("empty dataset")
            return data
        except (ConnectionError, Timeout) as e:
            print(e)
            i += 1
            time.sleep(i * 0.5)


def fetch_cnstocks(apikey: str) -> pd.DataFrame:
    """从蜂鸟数据获取A股产品列表"""
    url = "https://api.trochil.cn/v1/cnstock/markets"
    params = {"apikey": apikey}
    res = fetch_trochil(url, params)
    return pd.DataFrame.from_records(res)


def fetch_daily_ohlc(symbol: str,
                     date_from: dt.datetime,
                     date_to: dt.datetime,
                     apikey: str) -> pd.DataFrame:
    """从蜂鸟数据获取A股日图历史K线"""
    url = "https://api.trochil.cn/v1/cnstock/history"
    params = {
        "symbol": symbol,
        "start_date": date_from.strftime("%Y-%m-%d"),
        "end_date": date_to.strftime("%Y-%m-%d"),
        "freq": "daily",
        "apikey": apikey
    }
    res = fetch_trochil(url, params)
    return pd.DataFrame.from_records(res)


def fetch_index_ohlc(symbol: str,
                     date_from: dt.datetime,
                     date_to: dt.datetime,
                     apikey: str) -> pd.DataFrame:
    """获取股指的日图历史数据"""
    url = "https://api.trochil.cn/v1/index/daily"
    params = {
        "symbol": symbol,
        "start_date": date_from.strftime("%Y-%m-%d"),
        "end_date": date_to.strftime("%Y-%m-%d"),
        "apikey": apikey
    }
    res = fetch_trochil(url, params)
    return pd.DataFrame.from_records(res)

以上是使用Python获取A股行情的几种方法。那么level2接口的逐笔成交功能是它比较亮眼的一个点，小编接下来和大家说说逐笔成交的实例！

level2接口（逐笔成交）

字段名	类型	备注
stock_exchange	uint32	证券市场，1-SH，2-SZ
stock_code	string	证券代码
created_at	int64	成交日期时间戳(毫秒)
code	string	成交编号
price	uint32	成交单价
volume	uint64	成交数量
amount	uint64	成交金额
tx_dir	uint32	交易方向：0-未知，1-买方成交，2-卖方成交
tx_kind	uint32	交易类型：0-成交，1-撤单
buy_order_seq	string	买方委托序号
sell_order_seq	string	卖方委托序号