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沪深港通数据实战：从北向资金到择时信号的全链路量化（第 3 篇）：沪、深股通成分股行情：字段解析与清洗

一、前言

北向资金的「态度」既体现在整体净流入（第 1、2 篇），也体现在它在哪些标的上进出。本篇接入沪股通成分股行情ht/nbzj/hgtc与深股通成分股行情ht/nbzj/sgtc，把北向标的池的实时行情落库，并自研「北向成分股当日平均涨跌幅」作为情绪代理变量，为第 8 篇的个股周期排名、第 11 篇的综合择时做数据铺垫。

二、接口与字段

2.1 沪股通成分股行情/ht/nbzj/hgtc

2.2 深股通成分股行情/ht/nbzj/sgtc

字段与hgtc完全一致（23 个）。

三、自研衍生指标

1. 北向成分股当日平均涨跌幅：pc.mean()，衡量北向标的整体强弱。
2. 涨停家数 / 跌停家数：pc >= 9.9与pc <= -9.9的计数。
3. PE 中位数：北向池估值水位参考。

四、数据表设计

两张结构相同的表，列名与官方字段一一对应，统一以 TEXT 存储原始值，读取时再pd.to_numeric。

CREATETABLEht_hgtc(dmTEXT,mcTEXT,fmTEXT,hTEXT,hsTEXT,lbTEXT,lTEXT,ltTEXT,oTEXT,peTEXT,pcTEXT,pTEXT,szTEXT,cjeTEXT,udTEXT,vTEXT,ycTEXT,zfTEXT,zsTEXT,sjlTEXT,zdf60TEXT,zdfncTEXT,tTEXT);-- ht_sgtc 同构

五、完整代码

importurllib.request,json,sqlite3,time,loggingimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetime LICENCE="YOUR_LICENCE_HERE"DB_PATH="quant.db"LOG_FILE="season4_article3.log"BASE="https://api.biyingapi.com"logging.basicConfig(filename=LOG_FILE,level=logging.INFO,format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")HGT_COLS=["dm","mc","fm","h","hs","lb","l","lt","o","pe","pc","p","sz","cje","ud","v","yc","zf","zs","sjl","zdf60","zdfnc","t"]defbiying_api_get_retry(url,timeout=15,max_retry=3):last=Noneforiinrange(max_retry):try:req=urllib.request.Request(url,headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0"})withurllib.request.urlopen(req,timeout=timeout)asresp:returnjson.loads(resp.read().decode("utf-8"))exceptExceptionase:last=e logging.warning("retry %d/%d %s %s",i+1,max_retry,url,e)time.sleep(1)logging.error("api failed %s %s",url,last)returnNonedef_as_list(data):returndataifisinstance(data,list)else[data]defsave_board(name,path):url=f"{BASE}/ht/nbzj/{path}/{LICENCE}"data=biying_api_get_retry(url)ifnotdata:returnrows=_as_list(data)conn=sqlite3.connect(DB_PATH)coldef=",".join(f"{c}TEXT"forcinHGT_COLS)conn.execute(f"CREATE TABLE IF NOT EXISTS{name}({coldef})")ph=",".join("?"*len(HGT_COLS))forrinrows:conn.execute(f"INSERT INTO{name}VALUES ({ph})",[r.get(c)forcinHGT_COLS])conn.commit();conn.close()logging.info("%s saved %d rows",name,len(rows))defsave_hgtc():save_board("ht_hgtc","hgtc")defsave_sgtc():save_board("ht_sgtc","sgtc")defboard_sentiment():"""自研：北向成分股情绪快照。"""conn=sqlite3.connect(DB_PATH)fornamein["ht_hgtc","ht_sgtc"]:df=pd.read_sql(f"SELECT dm, mc, pc, pe FROM{name}",conn)ifdf.empty:continuedf["pc"]=pd.to_numeric(df["pc"],errors="coerce")df["pe"]=pd.to_numeric(df["pe"],errors="coerce")print(f"[{name}] 平均涨跌幅={df['pc'].mean():.3f}"f"涨停={(df['pc']>=9.9).sum()}跌停={(df['pc']<=-9.9).sum()}"f"PE中位数={df['pe'].median():.2f}")conn.close()if__name__=="__main__":save_hgtc()save_sgtc()board_sentiment()

六、业务关键点

• 两接口返回的是成分股列表快照，盘中多次拉取可捕捉北向标的强弱变化；落库建议带时间戳或覆盖写。
• 字段pc是涨跌幅（百分比），pe可能缺失或为负（亏损股），pd.to_numeric(errors="coerce")是必须的。
• 北向成分股池与全市场行情结构几乎一致，本篇单独落库便于后面按「北向标签」做分组统计。

七、拓展练习

1. 把ht_hgtc与ht_sgtc合并成一张带market字段的宽表，方便统一分析。
2. 用zdf60（60 日涨跌幅）找出近 60 日北向强势股，与第 8 篇排名做交叉。
3. 将涨停家数做成日内时序，观察北向标的情绪拐点。

八、下篇预告

下一篇《港股通成分股行情：沪、深港股通接入》将接入ht/nbzj/ggth与ht/nbzj/ggts，补齐南向（港股通）标的池行情，并把 A/H 联动分析所需的港股数据接进来。

免责申明：文中所有数据处理逻辑仅为编程演示，仅为数据演示，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。