Pythonic的i问财量化策略工具包wencai如何使用？

要使用Pythonic的i问财量化工具包wencai，核心就两步：安装和调用接口。这玩意儿本质是个爬虫，帮你从同花顺的问财网站抓数据。

1. 安装 直接用pip装，最好开个虚拟环境：

pip install wencai

2. 核心使用 安装后主要用wc这个对象。最常用的就两个方法：

• get(query)：执行问财查询，返回DataFrame
• search(query)：同上，早期版本的方法

import wencai as wc

# 最基本查询 - 获取今日涨停股票
df = wc.get('今日涨停')
print(df.head())

# 复杂条件查询 - 获取沪深300中市盈率低于10的股票
df = wc.get('沪深300;市盈率低于10')
print(df.shape)

# 获取历史数据 - 贵州茅台2023年数据
df = wc.get('贵州茅台, 2023年')
print(df.columns)

3. 高级参数 可以控制返回格式和来源：

# 控制返回列数
df = wc.get('创业板', perpage=50)  # 每页50条

# 指定数据源（stock=股票，fund=基金）
df = wc.get('新能源', source='stock')

# 获取原始JSON数据（需要处理）
result = wc.get('上证50', query_type='original')

4. 实际策略示例

# 简单策略：找低价小盘股
df = wc.get('股价低于10元;市值小于50亿;换手率大于5%')
if not df.empty:
    print(f"找到{len(df)}只符合条件的股票：")
    print(df[['股票代码', '股票名称', '最新价', '市值']])

注意点：

• 查询语法和问财网站一致，用分号分隔条件
• 返回的列名可能包含中文，处理时注意编码
• 数据有延迟，非实时
• 大量查询时注意加延时，避免被封

这工具就是个数据抓取器，策略逻辑还得自己写。用的时候想清楚要什么条件，直接往get()里扔查询字符串就行。

总结：装完直接用wc.get('你的问财查询语句')。