系列Python量化实战 · 第 6 篇持续更新每天收盘后最常被问的就是今天市场情绪到底强不强涨停几十家还是个位数、炸板多不多基本决定了第二天要不要谨慎。可手动翻涨停榜又慢又容易漏。本文用 Python 把涨停、跌停、炸板三大股池一次性拉下来做统计顺手拼出一条情绪时间序列。本文你将得到什么用 limit_up_pool / limit_down_pool / broken_board_pool 一次拉全涨停/跌停/炸板股池把股池数据做成「情绪速览」字典连续多日就能画情绪曲线3 个新手必踩的坑非交易日空列表、频率上限、统计仅观察数据获取使用 mairui SDK。安装与接口说明见 GitHubhttps://github.com/MaiRuiApi/mairui运行环境Python 3.11 · mairui 最新版 · pandas 2.0数据说明示例交易日请换成你本地可取到的日期。环境准备pipinstallmairui pandasimportosfrommairuiimportClient licenceLICENCE-66D8-9F96-0C7F0FBCD073# 演示证书演示证书读者复制即用无需替换拉取涨停 / 跌停 / 炸板股池importpandasaspdfrommairuiimportClient trade_date2026-07-18# 交易日withClient(licencelicence)asapi:limit_up_dfpd.DataFrame(api.limit_up_pool(trade_date)or[])limit_down_dfpd.DataFrame(api.limit_down_pool(trade_date)or[])broken_dfpd.DataFrame(api.broken_board_pool(trade_date)or[])print(涨停,len(limit_up_df),跌停,len(limit_down_df),炸板,len(broken_df))print(limit_up_df.columns.tolist())print(limit_up_df.head())字段名以返回为准先打印columns再筛选。情绪速览emotion_summary{date:trade_date,limit_up:len(limit_up_df),limit_down:len(limit_down_df),broken_board:len(broken_df),}print(emotion_summary)把连续多个交易日的emotion_summary存下来就可以画情绪时间序列此处略。避坑非交易日可能返回空列表。注意接口频率与日调用上限。统计结果仅用于观察不构成交易建议。下一篇第 7 篇个股资金流向与公告数据的组合监控。
