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关于问财的功能和调用大家可以参考其官网，其数据功能和条件选股主要包括以下几个方面：
（1）涨停复盘
问财支持自然语言输入条件选股，不同条件之间使用逗号或分号或空格分开。注意输入参数需要使用单引号或双引号得到字符串格式。
df=('涨停，非ST，上市时间大于1个月')
df[['股票简称','最新价','连续涨停天数','首次涨停时间','最终涨停时间','涨停原因类别','涨停封单额','涨停封单量占流通a股比']]
df=('近5日涨停次数排名前20，非ST，上市时间大于1个月')
(10)
（2）阶段表现
阶段表现选股可以输入条件：如创阶段新高、创阶段新低、阶段缩量、平台整理、平台突破、阶段涨幅、阶段换手、阶段振幅，时间周期可以自己定，比如250日。
df=('250日新高，非ST，沪深A，上市时间超过250天')
df=df[['股票代码','股票简称','最新价','最新涨跌幅','技术形态','买入信号inter']]
#查看前10名创新高个股
(10)
期间涨幅跌幅排名
('今年以来涨幅最大的前20名，非ST')
('今年以来跌幅最大的前20名，非ST')
热门股
df=('热门股')
(10)
板块热点
近期热门概念热点
('概念板块近14日累计涨幅排名前10')
df=('虚拟电厂概念股')
(10)
03 选股
问财选股功能非常强大，可以实现多个维度全市场扫描和条件组合选股。
（1）技术指标组合选股
('均线多头排列，MACD金叉，KDJ金叉')
('股价大于20日均线，MACD金叉，换手率大于5%')
（2）形态选股
价格形态选股，比如输入黄金坑、均线粘合，平台突破、仙人指路等
('黄金坑')
（3）财务指标组合选股
财务指标选股常用的指标比如：市盈率、市净率、净资产收益率、总资产收益率、资产负债率、每股收益、每股净资产、股息率、派息比率、分红明细等。下面使用财务指标进行组合条件选股。
df=('营业收入增长率>10%;营业利润增长率>20%;加权净资产收益率>15%;总资产报酬率>5%')
df[['股票简称','所属同花顺行业','营业利润(同比增长率)','净资产收益率roe(加权,公布值)','总资产报酬率roa']]
9
问财是同花顺平台上一款专业的财经AI助手，融合了自然语言和语音问答机器人。问财提供了多维度的股票、基金、债券数据，并支持自然语言搜索，能够轻松查找所需的信息。对个人投资者来说，问财最好用的功能它的条件选股和短线复盘功能。目前同花顺软件电脑版和手机版都能轻松访问问财。
那么如何使用 Python 访问数据接口，直接获取问财的数据呢？GitHub上开源了一个wencai接口：https://encai，网上也分享了一些相关教程，但直接安装后调用接口会报错，发现源代码有一点点的 bug 。于是公众号在wencai 库的基础上进行了修改，只保留其选股和数据获取功能，并融入qstock的数据获取模块 data 中，使读者基于 qstock 能实现一行代码轻松获取问财数据。
qstock由“Python金融量化”公众号开发，试图打造成个人量化投研分析开源库，目前包括数据获取（data）、可视化(plot)、选股(stock)和量化回测（backtest）四个模块。其中数据模块（data）数据来源于东方财富网、同花顺、新浪财经等网上公开数据。qstock致力于为用户提供更加简洁和规整化的金融市场数据接口，其中可视化模块为用户提供基于web的交互图形简单操作接口；选股模块提供了同花顺的技术选股和公众号策略选股，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等，回测模块为大家提供向量化（基于pandas）和基于事件驱动的基本框架和模型。
qstock是免费开源金融量化库，已在pypi官网和GitHub上发布，更新至版本，添加了问财的数据访问功能，通过('选股条件')调用。使用“pip install qstock ”进行安装，通过’pip install –upgrade qstock’进行更新。目前部分策略选股和策略回测功能仅供知识星球会员使用，会员可在知识星球置顶帖子上获取 qstock 的离线安装包。
【qstock开源了】数据篇之行情交易数据
【qstock数据篇】行业概念板块与资金流
【qstock量化】数据篇之股票基本面数据
【qstock量化】数据篇之宏观指标和财经新闻文本
【qstock量化】动态交互数据可视化
【qstock量化】技术形态与概念热点选股池
【手把手教你】使用qstock实现量化策略选股
【手把手教你】使用qstock进行量化回测
基于qstock的量化复盘与自动盯盘
import qstock as qs
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（1）新股数据
获取今日上市交易新股。
('新股')
获取某阶段新股数据。
df=('上市时间不足一个月新股和次新股')
df[['股票简称','股票代码','新股上市日期','最新价','最新涨跌幅','所属同花顺行业','公开发行市值','所属概念数量']]
（2）可转债数据
df=('可转债')
df[['可转债@可转债代码','可转债@正股简称','可转债@最新价','可转债@涨跌幅','可转债@上市日期','可转债@到期日','可转债@网上发行申购价格']]
（3）基金排名数据
df=('基金涨幅排名')
df[['基金简称','基金代码','基金@最新日收益率','基金@最新单位净值','基金@最新净值日期','基金@涨跌幅排名名次','基金@涨跌幅','基金@涨跌幅排名']]
（4）期货数据
('期货排名')
