富途牛牛API使用笔记

为什么选择富途牛牛 API

当我们需要进行自动化选股进行操作时，就需要直接操作数据，而不是券商给我们提供的软件(因为每个券商的软件往往有我们的一部分功能, 而我们希望要的是每个券商的一部分功能),市场上A股数据很多很多，最终选择使用富途牛牛的这份数据，主要有以下几点:

免费的
不得不说这点很吸引人，小散能省点就省点
官方客服比较好
官方的客服在QQ群会尽可能及时回复我们的疑问，对于免费来说已经非常难得
功能很全
基本上需要的功能大部分都有，支持python,java等多种语言
支持港股、美股等数据
不仅仅是A股，还支持港股、美股、期货等数据,方便日后扩展到其他市场

富途牛牛 API介绍

富途牛牛 A股 API安装教程

使用富途牛牛API需要两部分，一个叫做 FutuOpenD，另一个就是python API

需要先安装FutuOpenD,这个程序负责和富途牛牛的服务器进行通信,具体怎样通信的,是否会很快，没有过多研究
我选择安装的是windows版本，个人电脑操作方便一些，同时是支持linux等版本的

运行FutuOpenD后，需要登录个人的富途牛牛账号，这个需要自己注册一个，并且需要开户，提交自己的信息即可,登录进去，左侧的配置都默认即可

windows下安装环境 python

安装Anaconda
Anaconda doc

conda create -n py3 pip # 创建py3环境  conda create --name py3.7 python=3.7
conda activate py3  # 激活环境
# conda remove -n py3 --all  #删除环境
pip install futu-api  # 这行即可

至此开发环境就准备好了

富途牛牛 A股条件过滤简介

富途牛牛 A股 API选择股票
API接口文档比较完善，而且还有例子，照着写就行了

过滤市盈率和ROE

比如我想写一个市盈率在 1~20, ROE 在 10~40 的过滤条件，如下所示

PE_TTM = SimpleFilter()
PE_TTM.filter_min = 1
PE_TTM.filter_max = 20
PE_TTM.stock_field = StockField.PE_TTM  # 1 < 市盈率 < 20
PE_TTM.is_no_filter = FalseROE = FinancialFilter()
ROE.filter_min = 10
ROE.filter_max = 40
ROE.stock_field = StockField.RETURN_ON_EQUITY_RATE  # 10% < ROE > 40%
ROE.is_no_filter = False
ROE.sort = SortDir.ASCEND
ROE.quarter = FinancialQuarter.ANNUALmy_filter_lists = []
my_filter_lists.append(ROE) # ROE
my_filter_lists.append(PE_TTM)  # 市盈率nBegin = 0
last_page = False
ret_list = list()
while not last_page:nBegin += len(ret_list)ret, ls = quote_ctx.get_stock_filter(market=Market.SH, filter_list= my_filter_lists,begin=nBegin)  # 对香港市场的股票做简单、财务和指标筛选if ret == RET_OK:last_page, all_count, ret_list = lsfor item in ret_list:print(item)#print('all count = ', len(ret_list))#print(ret_list)else:print('error: ', ls)

可以对很多选项进行过滤,具体查看官网文档富途牛牛 A股 API选择股票，唯一遗憾是没有找到板块信息的过滤字段

过滤板块信息

没有找到富途牛牛API过滤板块的信息，如果你想排除某些板块，则需要首先获得板块下股票,然后在从结果中过滤掉
一个小例子:过滤掉结果中板块是房地产和金融的股票

quote_ctx = OpenQuoteContext(host='127.0.0.1', port=11111)
bad_bk = ['金融','房地产']   # 过滤掉板块
my_filter_lists = []MARKET_VAL = SimpleFilter()
MARKET_VAL.filter_min = 1000000000 * 2  #  10 亿
MARKET_VAL.filter_max = 1000000000 * 350
MARKET_VAL.stock_field = StockField.MARKET_VAL  #  市值
MARKET_VAL.is_no_filter = Falsemy_filter_lists.append(MARKET_VAL) # 总市值bad_stock = Nonebad_code = [] # 通过 房地产
ret, data = quote_ctx.get_plate_list(Market.SH, Plate.INDUSTRY)
if ret == RET_OK:for item in bad_bk:bad_code.append(data[data['plate_name'].str.contains(item)]['code'].values[0])
else:print('error:', data)for item in bad_code:ret, data = quote_ctx.get_plate_stock(item)if ret == RET_OK:if bad_stock is None:bad_stock = dataelse:bad_stock = bad_stock.append(data)else:print('error:', data)
#bad_stock.to_csv('test.csv')
bad_code = bad_stock['code'].values.tolist()  # 不显示的股票列表

bad_code 列表就是需要排除的房地产和金融板块下的所有股票

其他相关需求，可以查找对应的API, 看看api说明即可进行开发

备注

本文写于2021/9/1,由于时间关系，官方文档可能变化，请及时查看官方文档，防止被误导，如有问题也可以加入我们的交流群

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