今早的新闻说本港定息按揭占比创逾 8 年新高8 月新批按揭 322 亿、按月跌 28.2%转按宗数创 33 个月新高。新闻数字能不能站得住我把金管局「住宅按揭统计调查」的零鉴权 API 完整拉了下来——2016 年 12 月到 2026 年 7 月116 个月无断档。对账结果三条核心数字两条精确对上、一条能用基数复算自洽另有一处「连升月数」对不齐顺带踩到两个连我自己都会中的坑——「N 个月新高」的锚点算法和一个差点读错 100 倍的字段。目录一、先钉口径这张表里有三种「按揭」二、定息占比7% → 34.1%回到 2018 年三、转按33 个月新高的锚点和一处对不齐四、那 322 亿怎么验用基数复算一、先钉口径这张表里有三种「按揭」数据源是金管局金融数据月报的 T0307 表住宅按揭统计调查结果零鉴权一次请求返回全量环境只要 Python 3.13 加标准库curl-HUser-Agent: Mozilla/5.0https://api.hkma.gov.hk/public/market-data-and-statistics/monthly-statistical-bulletin/banking/residential-mortgage-survey?segmentnewpagesize400-o原始返回/hkma_mortgage.bin但表里的「新按揭」有三个完全不同的口径新批出approved、已提取drawn、新申请received。新闻标题说「8 月新批出按揭 322 亿」——对应的是 approved它和 drawn 是两回事7 月新批 448 亿同期已提取只有 294 亿中间 154 亿是批了还没放的在途量。读任何按揭新闻第一步先把这三个词分开。importjson recsjson.load(open(原始返回/hkma_mortgage.bin,encodingutf-8-sig))[result][records]print(API 返回顺序,recs[0][end_of_month],→,recs[-1][end_of_month])recssorted(recs,keylambdar:r[end_of_month])# 转时间升序ms[r[end_of_month]forrinrecs]idx{r[end_of_month]:rforrinrecs}assertlen(ms)116and(ms[0],ms[-1])(2016-12,2026-07)assertall(int(b[:4])*12int(b[5:])-int(a[:4])*12-int(a[5:])1fora,binzip(ms,ms[1:])),有断档# 占比恒等式H P 定息 其他 1bad[mforminmsifabs(idx[m][ir_new_loans_approved_hibor]idx[m][ir_new_loans_approved_blr]idx[m][ir_new_loans_approved_fixed]idx[m][ir_new_loans_approved_other]-1)0.005]assertbad[],badprint(116 个月无断档占比恒等式含 other 项116/116 成立)两个小坑顺手记下API 返回是最新月份在前的降序直接当升序用整条时间轴就反了恒等式是四项求和——H 按 P 按 定息之外还有一项「其他」7 月占 3.7%少算它恒等式就破。二、定息占比7% → 34.1%回到 2018 年116 个月的利率结构图里2026 年这条红色楔形非常扎眼fixed{m:idx[m][ir_new_loans_approved_fixed]forminms}assertabs(fixed[2026-02]-0.070)1e-9assertabs(fixed[2026-07]-0.341)1e-9prev[mforminmsifm2026-07andfixed[m]fixed[2026-07]]assertprev[-1]2018-04gap(2026-2018)*12(7-4)assertgap99print(f定息占比2026-02 的 7.0% → 2026-07 的 34.1%4.9 倍f上一个不低的月份是{prev[-1]}距 7 月{gap}个月)五个月定息占比从 7.0% 涨到 34.1%4.9 倍同期 H 按从 87.5% 滑到 61%。新闻说「创逾 8 年新高」——用 API 独立验证34.1% 之前最后一次被追平要回到2018 年 4 月当时峰值 51.2%距今年 7 月 99 个月正好 8 年零 3 个月。「逾 8 年」成立而且 8 月占比更高的话这句只会更成立。顺带校准一下体感本轮的 34.1% 其实只回到 2018 年峰值的三分之二——「8 年新高」和「历史极值」是两个量级的说法标题里混用就会放大情绪。至于资金为什么从 H 按迁往定息利率环境变化是背景本文只对账数字、不下判断。这是三条新闻数字里验证得最干净的一条。三、转按33 个月新高的锚点和一处对不齐第二条新闻数字——「转按宗数创 33 个月新高」——验证时我差点自己翻车ref_n{m:idx[m][new_loans_approved_pt_refin]forminms}ref_a{m:idx[m][new_loans_approved_pt_amt_refin]forminms}assertref_n[2026-07]1468andref_a[2026-07]7305anchormax(mforminmsifm2026-07andref_n[m]ref_n[2026-07])assertanchor2023-11assert(2026-2023)*12(8-11)33# 金额连升streak0foriinrange(len(ms)-1,0,-1):ifref_a[ms[i]]ref_a[ms[i-1]]:streak1else:breakassertstreak7# 宗数连升2 月断过一次streak_n0foriinrange(len(ms)-1,0,-1):ifref_n[ms[i]]ref_n[ms[i-1]]:streak_n1else:breakassertstreak_n5andref_n[2026-02]ref_n[2026-01]print(f转按宗数锚点{anchor}距 2026-08 满 33 个月金额连升{streak}个月f宗数连升{streak_n}个月2 月曾回落)我的第一版算法数出「72 个月新高」——把 116 个月里所有比 1,468 高的月份71 个都数了进去但它们挤在 2017-2019 和 2023 年末。「N 个月新高」的正确锚点是「最近一个更高值的月份」7 月宗数 1,468 宗上一个更高的月份是 2023 年 11 月距 2026 年 8 月恰好 33 个月——新闻精确对上。同一个数字两种算法一个会让你把周期性高估一倍。对得上的还有金额转按金额连升 7 个月至 7 月8 月再升就是新闻说的第 8 个月。对不齐的一处也要如实说新闻称转按宗数「连升 7 个月」但 API 序列里宗数连升只有 5 个月——2026 年 2 月宗数 607比 1 月的 650 回落过一次。可能是分析口径不同也可能是把回落月计入了8 月数据还没进 API终判等更新先存疑不下结论。四、那 322 亿怎么验用基数复算API 最新只到 2026 年 7 月新闻里的 8 月数据它还没有——官方 API 比新闻报道慢一个月。但这不等于没法验我给自己定了一个三步核验顺序第一步先找到 API 的最新期数这表是 7 月别拿旧数据硬验新月份第二步用上月实值乘新闻给的环比做复算——7 月 448.1 亿是 API 实值乘 (1−28.2%) 得 32,173即 321.7 亿与新闻的 322 亿自洽第三步方向性说法比如「H 按降至 57%」去 API 里看前一期的值和趋势是否同向——7 月 61% 的滑落方向吻合。三步都过这条数字才敢引用任何一步对不上就标「存疑」等下期数据而不是替新闻圆场。顺带说下这张表的更新节奏月度更新、滞后一到两个月引用前先看end_of_month的最大值这一眼能避免「拿 7 月的表去验 9 月的新闻」的错位。另外本次开工前我把原始返回抓了两次、比对内容指纹完全一致才开始解析——对零鉴权接口来说这一步的成本只是多一条 curl换来的是「我引用的不是缓存残片」的确定感。最后记一个差点读错 100 倍的坑这张表的环比字段mom是小数不是百分数——7 月新批的 mom 是 −0.114意思是 −11.4%直接当成 −0.114% 引用跌幅缩水 100 倍。同类表还有一列全 116 行都是星号的哑值列贷款无条件豁免相关比率分母为零时官方直接填*to_numeric之前先看一眼取值分布别让一列星号悄悄变 NaN。这段对账代码和「新高锚点算法」可以直接搬走收藏备用如果这篇帮你避开一次错误引用收藏点赞。声明本文只对账官方统计数字不构成任何置业或投资判断。你引用新闻数字前会先找原始表核对吗评论区聊聊你的「新闻 vs 数据」翻车现场。这类香港公开数据对账持续更新关注不迷路。参考链接https://api.hkma.gov.hk/public/market-data-and-statistics/monthly-statistical-bulletin/banking/residential-mortgage-surveyhttps://apidocs.hkma.gov.hk/documentation/market-data-and-statistics/monthly-statistical-bulletin/banking/residential-mortgage-survey