def all_instruments(type=None, date=None):
# type: (str, Union[str, datetime, date]) -> pd.DataFrame
"""
获取某个国家市场的所有合约信息。使用者可以通过这一方法很快地对合约信息有一个快速了解，目前仅支持中国市场。
:param type: 需要查询合约类型，例如：type='CS'代表股票。默认是所有类型
:param date: 查询时间点
其中type参数传入的合约类型和对应的解释如下：
========================= ===================================================
合约类型 说明
========================= ===================================================
CS Common Stock, 即股票
ETF Exchange Traded Fund, 即交易所交易基金
LOF Listed Open-Ended Fund，即上市型开放式基金
INDX Index, 即指数
Future Futures，即期货，包含股指、国债和商品期货
========================= ===================================================
"""
env = Environment.get_instance()
if date is None:
dt = env.trading_dt
else:
dt = pd.Timestamp(date).to_pydatetime()
dt = min(dt, env.trading_dt)
if type is not None:
if isinstance(type, six.string_types):
type = [type]
types = set()
for t in type:
if t == "Stock":
types.add("CS")
elif t == "Fund":
types.update(["ETF", "LOF"])
else:
types.add(t)
else:
types = None
result = env.data_proxy.all_instruments(types, dt)
if types is not None and len(types) == 1:
data = []
for i in result:
instrument_dic = {k: v for k, v in i.__dict__.items() if not k.startswith("_")}
data.append(instrument_dic)
return pd.DataFrame(data)
return pd.DataFrame(
[
[i.order_book_id, i.symbol, i.type, i.listed_date, i.de_listed_date]
for i in result
],
columns=["order_book_id", "symbol", "type", "listed_date", "de_listed_date"],
)
def all_instruments(type=None, date=None):
"""
获取某个国家市场的所有合约信息。使用者可以通过这一方法很快地对合约信息有一个快速了解，目前仅支持中国市场。
:param str type: 需要查询合约类型，例如：type='CS'代表股票。默认是所有类型
:param date: 查询时间点
:type date: `str` | `datetime` | `date`
:return: `pandas DataFrame` 所有合约的基本信息。
其中type参数传入的合约类型和对应的解释如下：
========================= ===================================================
合约类型 说明
========================= ===================================================
CS Common Stock, 即股票
ETF Exchange Traded Fund, 即交易所交易基金
LOF Listed Open-Ended Fund，即上市型开放式基金
FenjiMu Fenji Mu Fund, 即分级母基金
FenjiA Fenji A Fund, 即分级A类基金
FenjiB Fenji B Funds, 即分级B类基金
INDX Index, 即指数
Future Futures，即期货，包含股指、国债和商品期货
========================= ===================================================
:example:
获取中国市场所有分级基金的基础信息:
.. code-block:: python3
:linenos:
[In]all_instruments('FenjiA')
[Out]
abbrev_symbol order_book_id product sector_code symbol
0 CYGA 150303.XSHE null null 华安创业板50A
1 JY500A 150088.XSHE null null 金鹰500A
2 TD500A 150053.XSHE null null 泰达稳健
3 HS500A 150110.XSHE null null 华商500A
4 QSAJ 150235.XSHE null null 鹏华证券A
...
"""
env = Environment.get_instance()
if date is None:
dt = env.trading_dt
else:
dt = pd.Timestamp(date).to_pydatetime()
dt = min(dt, env.trading_dt)
if type is not None:
if isinstance(type, six.string_types):
type = [type]
types = set()
for t in type:
if t == 'Stock':
types.add('CS')
elif t == 'Fund':
types.update(['ETF', 'LOF', 'SF', 'FenjiA', 'FenjiB', 'FenjiMu'])
else:
types.add(t)
else:
types = None
result = env.data_proxy.all_instruments(types, dt)
if types is not None and len(types) == 1:
return pd.DataFrame([i._ins_dict for i in result])
return pd.DataFrame(
[[i.order_book_id, i.symbol, i.type, i.listed_date, i.de_listed_date] for i in result],
columns=['order_book_id', 'symbol', 'type', 'listed_date', 'de_listed_date'])
def all_instruments(type=None, date=None):
"""
获取某个国家市场的所有合约信息。使用者可以通过这一方法很快地对合约信息有一个快速了解，目前仅支持中国市场。
:param str type: 需要查询合约类型，例如：type='CS'代表股票。默认是所有类型
:param date: 查询时间点
:type date: `str` | `datetime` | `date`
:return: `pandas DataFrame` 所有合约的基本信息。
其中type参数传入的合约类型和对应的解释如下：
========================= ===================================================
合约类型 说明
========================= ===================================================
CS Common Stock, 即股票
ETF Exchange Traded Fund, 即交易所交易基金
LOF Listed Open-Ended Fund，即上市型开放式基金
FenjiMu Fenji Mu Fund, 即分级母基金
FenjiA Fenji A Fund, 即分级A类基金
FenjiB Fenji B Funds, 即分级B类基金
INDX Index, 即指数
Future Futures，即期货，包含股指、国债和商品期货
========================= ===================================================
:example:
获取中国市场所有分级基金的基础信息:
.. code-block:: python3
:linenos:
[In]all_instruments('FenjiA')
[Out]
abbrev_symbol order_book_id product sector_code symbol
0 CYGA 150303.XSHE null null 华安创业板50A
1 JY500A 150088.XSHE null null 金鹰500A
2 TD500A 150053.XSHE null null 泰达稳健
3 HS500A 150110.XSHE null null 华商500A
4 QSAJ 150235.XSHE null null 鹏华证券A
...
"""
env = Environment.get_instance()
if date is None:
dt = env.trading_dt
else:
dt = pd.Timestamp(date).to_pydatetime()
dt = min(dt, env.trading_dt)
if type is not None:
if isinstance(type, six.string_types):
type = [type]
types = set()
for t in type:
if t == "Stock":
types.add("CS")
elif t == "Fund":
types.update(["ETF", "LOF", "SF", "FenjiA", "FenjiB", "FenjiMu"])
else:
types.add(t)
else:
types = None
result = env.data_proxy.all_instruments(types, dt)
if types is not None and len(types) == 1:
return pd.DataFrame([i.__dict__ for i in result])
return pd.DataFrame(
[
[i.order_book_id, i.symbol, i.type, i.listed_date, i.de_listed_date]
for i in result
],
columns=["order_book_id", "symbol", "type", "listed_date", "de_listed_date"],
)
