龙虎榜数据¶

A 股龙虎榜数据获取指南。

龙虎榜列表¶

import finvista as fv

# 获取最新龙虎榜
df = fv.get_cn_lhb_list()

# 获取指定日期
df = fv.get_cn_lhb_list(date="2024-01-15")

返回字段¶

字段	说明
`date`	交易日期
`symbol`	股票代码
`name`	股票名称
`close`	收盘价
`change_pct`	涨跌幅
`turnover_rate`	换手率
`net_buy`	净买入额
`reason`	上榜原因

交易明细¶

# 获取某股票龙虎榜交易明细
df = fv.get_cn_lhb_detail("000001", "2024-01-15")

返回字段¶

字段	说明
`rank`	排名
`trader`	营业部名称
`buy_amount`	买入金额
`sell_amount`	卖出金额
`net_amount`	净买入金额

机构买卖¶

# 获取最新机构交易
df = fv.get_cn_lhb_institution()

# 获取指定日期
df = fv.get_cn_lhb_institution(date="2024-01-15")

返回字段¶

字段	说明
`date`	交易日期
`symbol`	股票代码
`name`	股票名称
`inst_buy`	机构买入额
`inst_sell`	机构卖出额
`inst_net`	机构净买入

使用示例¶

筛选机构买入¶

# 获取龙虎榜
df = fv.get_cn_lhb_list()

# 筛选机构净买入
inst = fv.get_cn_lhb_institution()
inst_buy = inst[inst['inst_net'] > 0]
print(f"机构净买入股票数: {len(inst_buy)}")

分析游资席位¶

# 获取交易明细
df = fv.get_cn_lhb_detail("000001", "2024-01-15")

# 统计营业部
from collections import Counter
traders = df['trader'].tolist()
counter = Counter(traders)
print("活跃营业部:", counter.most_common(5))

追踪知名游资¶

# 定义知名游资营业部
famous_traders = [
    "华泰证券深圳益田路",
    "东方财富拉萨团结路",
    "中信证券上海分公司",
]

# 获取龙虎榜数据
lhb = fv.get_cn_lhb_list()

# 查找知名游资参与的股票
for _, row in lhb.iterrows():
    detail = fv.get_cn_lhb_detail(row['symbol'], row['date'])
    for trader in famous_traders:
        if trader in detail['trader'].values:
            print(f"{row['symbol']} {row['name']}: {trader}")

龙虎榜选股策略¶

# 获取近期龙虎榜
lhb = fv.get_cn_lhb_list()

# 筛选条件
# 1. 涨停（涨幅 > 9.5%）
# 2. 机构净买入
inst = fv.get_cn_lhb_institution()
inst_buy_symbols = set(inst[inst['inst_net'] > 0]['symbol'])

candidates = lhb[
    (lhb['change_pct'] > 9.5) &
    (lhb['symbol'].isin(inst_buy_symbols))
]
print("涨停+机构买入:")
print(candidates[['symbol', 'name', 'change_pct']])

统计上榜频率¶

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 获取最近 5 个交易日的龙虎榜
all_lhb = []
for i in range(5):
    date = (datetime.now() - timedelta(days=i)).strftime("%Y-%m-%d")
    try:
        df = fv.get_cn_lhb_list(date=date)
        all_lhb.append(df)
    except:
        continue

combined = pd.concat(all_lhb, ignore_index=True)

# 统计上榜次数
freq = combined['symbol'].value_counts()
print("近期频繁上榜股票:")
print(freq.head(10))

龙虎榜规则¶

上榜条件¶

日涨跌幅偏离值 ≥ 7%
日振幅 ≥ 15%
日换手率 ≥ 20%
连续三日涨跌幅偏离值 ≥ 20%

信息披露¶

买入/卖出金额前 5 名营业部
机构专用席位单独列示
T+1 日收盘后公布

投资提示

关注机构席位的买入情况
知名游资席位可作为短线参考
结合成交量和换手率综合判断