pywencai

Name: pywencai
Author: lzwme

160stars33forks

How to install pywencai?

lzwme/finance-quant-skills/pywencai

$npx -y skills add lzwme/finance-quant-skills --skill pywencai

Installs into the current project.

Summary

同花顺问财数据查询：使用中文自然语言查询A股、指数、基金、港美股、可转债等市场数据；当用户需要通过自然语言从问财获取选股、财务、资金流、技术指标等数据时使用。

Files · 1

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SKILL.md

1	# PyWenCai（同花顺问财数据查询）
2
3	通过Python使用中文自然语言从[同花顺问财](https://www.iwencai.com)查询A股及其他市场数据。
4
5	> ⚠️ 需要Cookie：必须提供问财网站的有效Cookie。获取方法见下文。
6
7	## 环境要求
8
9	- Python 3.7+
10	- Node.js v16+（pywencai 内部执行 JS 代码）
11	- pip package manager
12
13	## 安装
14
15	```bash
16	pip install pywencai --upgrade
17	```
18
19	## 如何获取Cookie
20
21	若存在环境变量 `WENCAI_COOKIE`，可直接使用；若调用失败，则按如下步骤重新获取：
22
23	1. 在浏览器中打开 https://www.iwencai.com 并登录。
24	2. 按F12打开开发者工具 → 切换到Network标签。
25	3. 在问财页面执行任意查询。
26	4. 找到发往`iwencai.com`的请求，从请求头中复制`Cookie`值。
27	5. 将该字符串作为`cookie`参数使用。
28
29	## Cookie管理
30
31	优先使用环境变量或文件管理Cookie，避免硬编码：
32
33	```python
34	import os
35	import pywencai
36
37	# 方法1：从环境变量读取Cookie（推荐）
38	cookie = os.environ.get('WENCAI_COOKIE', '')
39
40	# 方法2：从文件读取Cookie
41	def load_cookie(path='~/.wencai_cookie'):
42	path = os.path.expanduser(path)
43	if os.path.exists(path):
44	with open(path) as f:
45	return f.read().strip()
46	return ''
47
48	# 方法3：封装查询函数，统一管理Cookie和错误处理
49	def query(q, **kwargs):
50	cookie = load_cookie()
51	try:
52	return pywencai.get(
53	query=q, cookie=cookie,
54	no_detail=True, retry=3, sleep=1,
55	**kwargs
56	)
57	except Exception as e:
58	print(f"查询失败: {e}")
59	return None
60
61	# 使用
62	df = query('今日涨停的股票')
63	```
64
65	## 基本用法
66
67	```python
68	import pywencai
69
70	# 查询今日涨幅前10的股票，需要有效cookie
71	res = pywencai.get(query='今日涨幅前10', cookie='your_cookie_here')
72	print(res)
73	```
74
75	## API参考：`pywencai.get(**kwargs)`
76
77	### 必选参数
78
79	- query — 中文自然语言查询字符串，如 `'今日涨停股票'`、`'市盈率小于20的股票'`
80	- cookie — 从问财网站获取的Cookie字符串（必需）
81
82	### 可选参数
83
84	- sort_key — 排序字段名，如 `'退市@退市日期'`
85	- sort_order — 排序方向：`'asc'`（升序）或 `'desc'`（降序）
86	- page — 页码（默认：`1`）
87	- perpage — 每页结果数（默认和最大：`100`）
88	- loop — 设为`True`获取所有页；或设为整数`n`获取前n页
89	- query_type — 查询类别（默认：`'stock'`），可选值：
90
91	\| 值 \| 说明 \|
92	\|---\|---\|
93	\| `stock` \| A股股票 \|
94	\| `zhishu` \| 指数 \|
95	\| `fund` \| 基金 \|
96	\| `hkstock` \| 港股 \|
97	\| `usstock` \| 美股 \|
98	\| `threeboard` \| 新三板 \|
99	\| `conbond` \| 可转债 \|
100	\| `insurance` \| 保险 \|
101	\| `futures` \| 期货 \|
102	\| `lccp` \| 理财产品 \|
103
104	- retry — 失败重试次数（默认：`10`）
105	- sleep — 分页请求间延迟秒数（默认：`0`）
106	- log — 设为`True`在控制台打印日志
107	- pro — 设为`True`使用付费版（需要对应的cookie）
108	- no_detail — 设为`True`始终返回`DataFrame`或`None`（不返回dict）
109	- find — 优先返回的股票代码列表，如 `['600519', '000010']`
110	- request_params — 传递给`requests`的额外参数，如 `{'proxies': proxies}`
111
112	### 返回值
113
114	- 列表类查询 → 返回 `pandas.DataFrame`
115	- 详情类查询 → 返回 `dict`（可能包含文本和DataFrame）
116
117	## 使用示例
118
119	### 按市场类型查询
120
121	```python
122	import pywencai
123
124	# A股股票（默认）
125	res = pywencai.get(query='今日涨停的股票', cookie=cookie)
126
127	# 指数数据
128	res = pywencai.get(query='上证指数近5日涨跌幅', query_type='zhishu', cookie=cookie)
129
130	# 基金数据
131	res = pywencai.get(query='近一年收益率最高的前20只基金', query_type='fund', cookie=cookie)
132
133	# 可转债数据
134	res = pywencai.get(query='可转债溢价率小于10%', query_type='conbond', cookie=cookie)
135
136	# 港股数据
137	res = pywencai.get(query='港股市值最大的前20只股票', query_type='hkstock', cookie=cookie)
138	```
139
140	### 基本面选股
141
142	```python
143	# 估值筛选
144	res = pywencai.get(query='市盈率小于20的股票', cookie=cookie)
145	res = pywencai.get(query='市盈率小于10且市净率小于1的股票', cookie=cookie)
146
147	# 财务指标
148	res = pywencai.get(query='ROE大于15%且营收同比增长率大于20%的股票', cookie=cookie)
149
150	# 多条件综合筛选
151	res = pywencai.get(query='市盈率小于20且营收同比增长大于30%且机构持仓比例大于10%的股票', cookie=cookie)
152	res = pywencai.get(query='今日站上20日均线且市盈率小于30且ROE大于10%的股票', cookie=cookie)
153	```
154
155	### 技术面与资金流
156
157	```python
158	# 技术信号
159	res = pywencai.get(query='今日MACD金叉的股票', cookie=cookie)
160	res = pywencai.get(query='KDJ的J值小于0的股票', cookie=cookie)
161	res = pywencai.get(query='今日成交量是5日均量2倍以上且涨幅大于5%的股票', cookie=cookie)
162
163	# 资金流向
164	res = pywencai.get(query='今日主力资金净流入前20的股票', cookie=cookie)
165	res = pywencai.get(query='北向资金持股比例最高的前20只股票', cookie=cookie)
166	```
167
168	### 排序、分页与代理
169
170	```python
171	# 按指定字段排序
172	res = pywencai.get(
173	query='退市股票',
174	sort_key='退市@退市日期',
175	sort_order='asc',
176	cookie=cookie
177	)
178
179	# 自动分页获取全部数据（使用代理）
180	proxies = {'http': 'http://proxy:8080', 'https': 'http://proxy:8080'}
181	res = pywencai.get(
182	query='昨日涨幅',
183	loop=True,
184	log=True,
185	cookie=cookie,
186	request_params={'proxies': proxies}
187	)
188	```
189
190	### 历史数据查询
191
192	```python
193	# 指定日期
194	res = pywencai.get(query='2024年1月2日涨幅前10的股票', cookie=cookie)
195
196	# 日期范围
197	res = pywencai.get(query='2024年上半年涨幅最大的前20只股票', cookie=cookie)
198	```
199
200	### 完整示例：多策略自动化选股并导出
201
202	```python
203	import pywencai
204	import pandas as pd
205	import time
206
207	cookie = os.environ.get('WENCAI_COOKIE', '')
208
209	# 定义多个筛选策略
210	strategies = {
211	"低估值高分红": "市盈率小于15且股息率大于3%的股票",
212	"高成长": "营收同比增长大于30%且净利润同比增长大于30%的股票",
213	"技术突破": "今日放量突破20日均线且涨幅大于3%的股票",
214	"机构关注": "近一个月机构调研次数大于3次的股票",
215	"北向资金": "北向资金今日净买入前20的股票",
216	}
217
218	results = {}
219	for name, query in strategies.items():
220	try:
221	res = pywencai.get(query=query, cookie=cookie, no_detail=True)
222	if res is not None and not res.empty:
223	results[name] = res
224	print(f"策略 [{name}] 选出 {len(res)} 只股票")
225	else:
226	print(f"策略 [{name}] 无结果")
227	except Exception as e:
228	print(f"策略 [{name}] 查询失败: {e}")
229	time.sleep(2)

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1	# PyWenCai（同花顺问财数据查询）
2
3	通过Python使用中文自然语言从[同花顺问财](https://www.iwencai.com)查询A股及其他市场数据。
4
5	> ⚠️ 需要Cookie：必须提供问财网站的有效Cookie。获取方法见下文。
6
7	## 环境要求
8
9	- Python 3.7+
10	- Node.js v16+（pywencai 内部执行 JS 代码）
11	- pip package manager
12
13	## 安装
14
15	```bash
16	pip install pywencai --upgrade
17	```
18
19	## 如何获取Cookie
20
21	若存在环境变量 `WENCAI_COOKIE`，可直接使用；若调用失败，则按如下步骤重新获取：
22
23	1. 在浏览器中打开 https://www.iwencai.com 并登录。
24	2. 按F12打开开发者工具 → 切换到Network标签。
25	3. 在问财页面执行任意查询。
26	4. 找到发往`iwencai.com`的请求，从请求头中复制`Cookie`值。
27	5. 将该字符串作为`cookie`参数使用。
28
29	## Cookie管理
30
31	优先使用环境变量或文件管理Cookie，避免硬编码：
32
33	```python
34	import os
35	import pywencai
36
37	# 方法1：从环境变量读取Cookie（推荐）
38	cookie = os.environ.get('WENCAI_COOKIE', '')
39
40	# 方法2：从文件读取Cookie
41	def load_cookie(path='~/.wencai_cookie'):
42	path = os.path.expanduser(path)
43	if os.path.exists(path):
44	with open(path) as f:
45	return f.read().strip()
46	return ''
47
48	# 方法3：封装查询函数，统一管理Cookie和错误处理
49	def query(q, **kwargs):
50	cookie = load_cookie()
51	try:
52	return pywencai.get(
53	query=q, cookie=cookie,
54	no_detail=True, retry=3, sleep=1,
55	**kwargs
56	)
57	except Exception as e:
58	print(f"查询失败: {e}")
59	return None
60
61	# 使用
62	df = query('今日涨停的股票')
63	```
64
65	## 基本用法
66
67	```python
68	import pywencai
69
70	# 查询今日涨幅前10的股票，需要有效cookie
71	res = pywencai.get(query='今日涨幅前10', cookie='your_cookie_here')
72	print(res)
73	```
74
75	## API参考：`pywencai.get(**kwargs)`
76
77	### 必选参数
78
79	- query — 中文自然语言查询字符串，如 `'今日涨停股票'`、`'市盈率小于20的股票'`
80	- cookie — 从问财网站获取的Cookie字符串（必需）
81
82	### 可选参数
83
84	- sort_key — 排序字段名，如 `'退市@退市日期'`
85	- sort_order — 排序方向：`'asc'`（升序）或 `'desc'`（降序）
86	- page — 页码（默认：`1`）
87	- perpage — 每页结果数（默认和最大：`100`）
88	- loop — 设为`True`获取所有页；或设为整数`n`获取前n页
89	- query_type — 查询类别（默认：`'stock'`），可选值：
90
91	\| 值 \| 说明 \|
92	\|---\|---\|
93	\| `stock` \| A股股票 \|
94	\| `zhishu` \| 指数 \|
95	\| `fund` \| 基金 \|
96	\| `hkstock` \| 港股 \|
97	\| `usstock` \| 美股 \|
98	\| `threeboard` \| 新三板 \|
99	\| `conbond` \| 可转债 \|
100	\| `insurance` \| 保险 \|
101	\| `futures` \| 期货 \|
102	\| `lccp` \| 理财产品 \|
103
104	- retry — 失败重试次数（默认：`10`）
105	- sleep — 分页请求间延迟秒数（默认：`0`）
106	- log — 设为`True`在控制台打印日志
107	- pro — 设为`True`使用付费版（需要对应的cookie）
108	- no_detail — 设为`True`始终返回`DataFrame`或`None`（不返回dict）
109	- find — 优先返回的股票代码列表，如 `['600519', '000010']`
110	- request_params — 传递给`requests`的额外参数，如 `{'proxies': proxies}`
111
112	### 返回值
113
114	- 列表类查询 → 返回 `pandas.DataFrame`
115	- 详情类查询 → 返回 `dict`（可能包含文本和DataFrame）
116
117	## 使用示例
118
119	### 按市场类型查询
120
121	```python
122	import pywencai
123
124	# A股股票（默认）
125	res = pywencai.get(query='今日涨停的股票', cookie=cookie)
126
127	# 指数数据
128	res = pywencai.get(query='上证指数近5日涨跌幅', query_type='zhishu', cookie=cookie)
129
130	# 基金数据
131	res = pywencai.get(query='近一年收益率最高的前20只基金', query_type='fund', cookie=cookie)
132
133	# 可转债数据
134	res = pywencai.get(query='可转债溢价率小于10%', query_type='conbond', cookie=cookie)
135
136	# 港股数据
137	res = pywencai.get(query='港股市值最大的前20只股票', query_type='hkstock', cookie=cookie)
138	```
139
140	### 基本面选股
141
142	```python
143	# 估值筛选
144	res = pywencai.get(query='市盈率小于20的股票', cookie=cookie)
145	res = pywencai.get(query='市盈率小于10且市净率小于1的股票', cookie=cookie)
146
147	# 财务指标
148	res = pywencai.get(query='ROE大于15%且营收同比增长率大于20%的股票', cookie=cookie)
149
150	# 多条件综合筛选
151	res = pywencai.get(query='市盈率小于20且营收同比增长大于30%且机构持仓比例大于10%的股票', cookie=cookie)
152	res = pywencai.get(query='今日站上20日均线且市盈率小于30且ROE大于10%的股票', cookie=cookie)
153	```
154
155	### 技术面与资金流
156
157	```python
158	# 技术信号
159	res = pywencai.get(query='今日MACD金叉的股票', cookie=cookie)
160	res = pywencai.get(query='KDJ的J值小于0的股票', cookie=cookie)
161	res = pywencai.get(query='今日成交量是5日均量2倍以上且涨幅大于5%的股票', cookie=cookie)
162
163	# 资金流向
164	res = pywencai.get(query='今日主力资金净流入前20的股票', cookie=cookie)
165	res = pywencai.get(query='北向资金持股比例最高的前20只股票', cookie=cookie)
166	```
167
168	### 排序、分页与代理
169
170	```python
171	# 按指定字段排序
172	res = pywencai.get(
173	query='退市股票',
174	sort_key='退市@退市日期',
175	sort_order='asc',
176	cookie=cookie
177	)
178
179	# 自动分页获取全部数据（使用代理）
180	proxies = {'http': 'http://proxy:8080', 'https': 'http://proxy:8080'}
181	res = pywencai.get(
182	query='昨日涨幅',
183	loop=True,
184	log=True,
185	cookie=cookie,
186	request_params={'proxies': proxies}
187	)
188	```
189
190	### 历史数据查询
191
192	```python
193	# 指定日期
194	res = pywencai.get(query='2024年1月2日涨幅前10的股票', cookie=cookie)
195
196	# 日期范围
197	res = pywencai.get(query='2024年上半年涨幅最大的前20只股票', cookie=cookie)
198	```
199
200	### 完整示例：多策略自动化选股并导出
201
202	```python
203	import pywencai
204	import pandas as pd
205	import time
206
207	cookie = os.environ.get('WENCAI_COOKIE', '')
208
209	# 定义多个筛选策略
210	strategies = {
211	"低估值高分红": "市盈率小于15且股息率大于3%的股票",
212	"高成长": "营收同比增长大于30%且净利润同比增长大于30%的股票",
213	"技术突破": "今日放量突破20日均线且涨幅大于3%的股票",
214	"机构关注": "近一个月机构调研次数大于3次的股票",
215	"北向资金": "北向资金今日净买入前20的股票",
216	}
217
218	results = {}
219	for name, query in strategies.items():
220	try:
221	res = pywencai.get(query=query, cookie=cookie, no_detail=True)
222	if res is not None and not res.empty:
223	results[name] = res
224	print(f"策略 [{name}] 选出 {len(res)} 只股票")
225	else:
226	print(f"策略 [{name}] 无结果")
227	except Exception as e:
228	print(f"策略 [{name}] 查询失败: {e}")
229	time.sleep(2)

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