Tushare new_share 新股上市接口实战Vibe-Trading A 股 IPO 打新数据快速上手完整指南【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading如果你正在搭一套 A 股打新日历或者想回测打新股到底赚不赚钱那么发行总量、发行价、市盈率、中签率这些字段就是全部的地基。开源项目 Vibe-Trading 把 Tushare 的new_share接口内置进了自己的数据技能体系一行调用就能拿到新股上市列表并且 token 配置、数据路由、预检都已经铺好路——这篇指南带你从零跑通拿到可分析的数据表。一、先确认准入积分、限量、安装与 token 四步到位new_share不是装了就能用的接口动手前先过四道关积分门槛账户至少 120 积分才可调用积分不足的账户会直接被权限拦截。单次限量单次调用最多返回 2000 条总量不封顶。可以把这想象成翻多页才能取完——全量历史必须按日期分批拉第五章给完整方案。依赖安装# 安装 tushare国内可用清华镜像加速 pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpletoken 配置在 Tushare 官网注册拿到 token 后通过环境变量注入export TUSHARE_TOKENyour_token在 Vibe-Trading 内部token 的落点是 agent/src/config/env_schema.py 中的tushare_token: str Field(aliasTUSHARE_TOKEN, default)允许为空agent/src/preflight.py 的_check_tushare()提供三态预检——token 未配置或是占位符时为not_configured提示 A-share data unavailable已配置但未装包为skipped两者齐备才是ready。为什么这个项目把 tushare 当 A 股主力因为 agent/src/market_data.py 里detect_source()在符号匹配不到任何专用数据源模式时兜底返回的就是tushare而 A 股数据源排序MARKET_DATA_ORDER_A_SHARE也默认 tushare 打头。换句话说token 不就绪A 股数据链路整体不可用所以预检这一步值得先跑。二、最小可运行示例两行代码拿到 DataFrametoken 就绪后官方文档给出的最短调用只有两行import tushare as ts pro ts.pro_api() # 无参时自动读取本地 token df pro.new_share(start_date20180901, end_date20181018)返回的就是一个 pandas DataFrame每行一只新股ts_code定位股票、ipo_date是申购日、price/pe是发行定价、ballot是中签率。如果你想走 Vibe-Trading 的配置链路而不是裸环境变量仓库示例脚本 agent/src/skills/tushare/scripts/stock_data_example.py 展示了标准取 token 姿势——优先读项目配置读不到再回退本地缓存import os import tushare as ts try: # 方式一从 Vibe-Trading 配置读取 token from src.config.accessor import get_env_config token get_env_config().data.tushare_token or os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() except ImportError: # 方式二独立运行时回退环境变量与本地缓存 token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() pro ts.pro_api(token) df pro.new_share(start_date20180901, end_date20181018) print(df.head()) # 先看前几行确认字段 print(df.shape) # 行数不能超过 2000三、参数详解输入只有两个输出正好十二列输入参数两个参数都是日期区间限定格式必须为YYYYMMDD八位数字字符串如20180901且均可省略名称类型必选描述start_datestrN上网发行开始日期end_datestrN上网发行结束日期都不传时返回全量新股列表但受单次 2000 条上限约束实际使用建议始终带区间。输出字段字段类型描述ts_codestrTS 股票代码如002939.SZsub_codestr申购代码如780162namestr名称ipo_datestr上网发行日期申购日issue_datestr上市日期amountfloat发行总量万股market_amountfloat上网发行总量万股pricefloat发行价格pefloat发行市盈率limit_amountfloat个人申购上限万股fundsfloat募集资金亿元ballotfloat中签率百分比数值0.16 表示 0.16%几个读表要点ts_code是关联键。它和daily历史日线、daily_basic、stock_basic等接口同码制六位数字加交易所后缀拿new_share的ts_code去行情接口拼日期窗口就能做上市后 N 日表现的回测。sub_code有前缀规律。深市新股申购代码通常与上市代码一致002939.SZ的 sub_code 就是002939沪市新股则常带78/73前缀如780162、732583这是打新实操中区分申购入口的惯用特征。ipo_date与issue_date是两回事前者是申购日后者是上市日。做打新日历排期时要盯着issue_date。空值要预期到issue_date可能为None截至快照尚未上市funds可能出现0.000未公布或缺失分析前统一做空值处理。量纲先统一再汇总发行量是万股、募资是亿元、中签率是数值即百分比三个口径混在一列里统计是常见翻车点。四、全量拉取避开 2000 条上限90 天步长循环拼接2000 条上限意味着一次调用装不下十多年的新股历史。解法是日期窗口切片循环请求最后拼接去重import datetime import pandas as pd frames [] start datetime.date(2010, 1, 1) end datetime.date.today() step datetime.timedelta(days90) # 约一个季度一片步长可自调 cur start while cur end: nxt min(cur step, end) # 按窗口取数注意日期必须格式化为 YYYYMMDD part pro.new_share(start_datecur.strftime(%Y%m%d), end_datenxt.strftime(%Y%m%d)) if part is not None and not part.empty: frames.append(part) cur nxt # 滑动到下一片 # 拼接后按 ts_code 去重得到全量新股表 full pd.concat(frames, ignore_indexTrue).drop_duplicates(ts_code) print(full.shape)两点提示步长取 90 天是因为单季度新股数量远小于 2000安全且请求次数少若某片返回行数恰好顶到 2000说明该片可能截断应把步长再对半拆开重拉。五、数据怎么读用官方示例的 5 条记录推业务规律下面 5 条摘自官方文档的数据示例2018 年 910 月区间ts_codenameamount万股pricepefunds亿元ballot002936.SZ郑州银行60000.04.596.5027.5400.25601162.SH天风证券51800.01.7922.860.0000.25002940.SZ昂利康2250.023.0722.995.1910.03300760.SZ迈瑞医疗12160.048.8022.9959.3410.08002939.SZ长城证券31034.06.3122.9819.5820.16数字摆在一起能直接读出三条规律发行 PE 贴着 23 倍窗口走银行股除外。样本里非金融新股的发行市盈率挤在 22.8622.99 的窄带内当时主板的发行定价约束而郑州银行 6.50、长沙银行 6.97 明显掉出窗口——银行按自身行业估值中枢定价。发行规模和中签率同向。郑州银行 60000 万股、天风证券 51800 万股中签率都是 0.25而昂利康只发 2250 万股中签率掉到 0.03。盘越大可分的中签号越多命中概率自然越高。funds为 0.000 不是募集为零。天风证券募资列是 0.000这是缺失值而非没募到钱对比迈瑞医疗单笔 59.341 亿元的体量。另一类缺失是issue_date长城证券申购日 20181017 时上市日还是None说明快照时点它尚未上市做日历排期要能容忍这类空位。六、项目内集成new_share 在技能体系里的位置new_share隶属 Vibe-Trading 的 tushare 数据源技能接口总表见 agent/src/skills/tushare/SKILL.md接口 ID 123分类股票数据/基础数据单接口文档在 references/股票数据/基础数据/IPO新股上市.md。单接口只解决有哪些新股真正的研究价值在接口组合上几个典型拼法新股日历new_share发行/上市日期trade_cal交易日历把ipo_date/issue_date对齐到交易周几、前后几个交易日。上市后行情追踪new_share的ts_code→daily历史日线按issue_date取上市后 N 日窗口计算首日涨幅或 N 日收益。股票属性补齐new_sharestock_basic股票列表含行业与上市日期既能交叉验证issue_date的缺失值又能给每只新股打上行业标签做分组归因。打新收益回测上面三者的叠加——new_share定样本、daily定收益、ballot定中签概率就能估算账户实际能中的盘子与期望收益。七、高频坑与自检清单交付前逐项过一遍能避开绝大多数返工积分够不够确认账户 ≥ 120 积分否则调用直接报权限错误。单次 2000 条上限单次调用最多 2000 条全量历史必须按YYYYMMDD区间分批请求后拼接片内行数贴顶 2000 时进一步拆小窗口。日期格式start_date/end_date只认YYYYMMDD八位数字串2018-09-01这类带横杠写法不会得到预期结果。空值与 0.000issue_date可能为None未上市funds可能为0.000缺失汇总统计前先清洗。单位量纲发行量/申购上限是万股、募资是亿元、中签率是百分比数值0.16 0.16%跨字段乘除前先统一。数据新鲜度new_share属基础数据类接口按交易所披露节奏入库做当日打新日历要确认快照是否包含最新发行。token 状态跑预检确认 tushare 为readynot_configured/skipped状态下 A 股数据链路不可用。token 配好、区间拉通、空值清干净new_share就是一块很稳的地基——打新日历、新股归因、次新股研究都从这张 12 列的表开始。【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考