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WindPy 基金专用字段参考

基金数据通过 w.wsd()（时间序列）和 w.wss()（截面快照）获取。

基金基础字段（wss 截面数据）

字段	含义	说明
nav	单位净值	最新净值
nav_acc	累计净值	含分红的累计净值
nav_adj	复权净值	考虑分红再投资的净值
nav_date	净值日期	最新净值对应日期

基金信息字段（wss 截面数据）

字段	含义	说明
fund_type	基金类型	股票型/债券型/混合型等
sec_name	基金简称
fund_manager	基金经理
fund_corp	基金公司

ETF 涨跌幅字段

实时涨跌幅（日内）

字段	含义	函数	说明
rt_last	最新价	wsq	实时成交价
rt_pct_chg	实时涨跌幅(%)	wsq	相对于昨收的实时涨跌
rt_chg	实时涨跌额	wsq	实时涨跌金额
rt_nav	实时净值	wsq	ETF实时IOPV净值

日频涨跌幅（日K）

字段	含义	函数	说明
close	日收盘价	wsd/wss	当日收盘价
pct_chg	日涨跌幅(%)	wsd/wss	当日涨跌幅
change	日涨跌额	wsd/wss	当日涨跌金额
nav	单位净值	wsd/wss	日终单位净值
pct_chg_nav	净值日涨跌幅(%)	wsd/wss	净值日涨跌幅

使用场景对比：

• 实时行情（wsq）：适合盘中监控、日内交易决策
• 日频行情（wsd/wss）：适合日终复盘、历史数据分析、策略回测

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使用示例

from WindPy import w
w.start()

# 基金净值时间序列
err, df = w.wsd("510300.SH", "nav,nav_acc,nav_adj", "-30D", "", "", usedf=True)
# 列名: ['NAV', 'NAV_ACC', 'NAV_ADJ']

# 多只基金截面信息
err, df = w.wss("510300.SH,159915.SZ,512800.SH",
    "sec_name,nav,nav_acc,fund_type,fund_manager",
    "", usedf=True)

# ETF 实时行情（日内）
err, df = w.wsq("510300.SH", "rt_last,rt_pct_chg,rt_nav", usedf=True)

# ETF 日频涨跌幅获取方式

## 方式1：使用 wsd 获取历史日频涨跌幅（推荐）
err, df = w.wsd("510300.SH", "close,pct_chg", "-30D", "", "", usedf=True)
# close: 日收盘价
# pct_chg: 日涨跌幅(%)

## 方式2：使用 wss 获取截面日频涨跌幅
err, df = w.wss("510300.SH,159915.SZ", "close,pct_chg", "tradeDate=20260209", usedf=True)
# 获取指定交易日的收盘价和涨跌幅

## 方式3：获取ETF的历史净值涨跌幅
err, df = w.wsd("510300.SH", "nav,pct_chg_nav", "-30D", "", "", usedf=True)
# nav: 单位净值
# pct_chg_nav: 净值日涨跌幅

w.stop()

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常见基金代码示例

代码	名称	类型
510300.SH	华泰柏瑞沪深300ETF	股票ETF
159915.SZ	易方达创业板ETF	股票ETF
512800.SH	华宝中证银行ETF	行业ETF
511880.SH	银华日利	货币ETF
518880.SH	华安黄金ETF	商品ETF

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基金信息字段补充（wss 截面数据）

以下字段在 wss() 中已验证可用：

字段	含义	options 参数	说明
fund_type	基金类型	—	契约型开放式等
fund_investtype	投资类型	—	灵活配置型/QDII混合型等
fund_fundscale	基金规模	rptDate=YYYYMMDD	元，需指定报告期
fund_setupdate	成立日期	—	datetime
fund_maturitydate	到期日期	—	封闭式基金
fund_benchmark	业绩基准	—	文字描述
fund_managementfeeratio	管理费率	—	百分比

区间收益率（wss）

字段	含义	必须 options
NAV_adj_return	复权净值区间收益率(%)	startDate=YYYYMMDD;endDate=YYYYMMDD

# 获取基金近 1 年区间收益率
df = wss("110011.OF,000001.OF", "NAV_adj_return", "startDate=20250225;endDate=20260225")

净值日频涨跌（wsd）

字段	含义	函数
nav	单位净值	wsd
nav_acc	累计净值	wsd
nav_adj	复权净值	wsd
NAV_adj_return	复权净值日收益率(%)	wsd

# 基金复权净值及日收益率时间序列
df = wsd("110011.OF", "nav,nav_adj,NAV_adj_return", "-30D")

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注意事项

1. 净值更新时间： 一般 T 日 21:00 后更新 T 日净值
2. QDII 基金： 净值更新可能延迟 1-2 个交易日
3. 货币 ETF： 使用 rt_nav 获取实时净值/每万份收益
4. LOF 基金： 代码后缀 .SZ/.SH，同时有场内交易和场外净值
5. 基金规模： fund_fundscale 需指定 rptDate，否则返回 None
6. 区间收益率： NAV_adj_return 在 wss 中需 startDate/endDate，在 wsd 中直接返回日收益率
7. 风险指标： return_1m/risk_sharpe 等字段名在 wss 中返回 None（可能需要额外权限或不同的字段名），建议自行用净值序列计算

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ETF 涨跌幅获取详解

实时涨跌幅（盘中）

适合日内交易监控和实时盯盘：

# 获取多只ETF实时涨跌幅
etf_list = "510300.SH,159915.SZ,518880.SH"
err, df = w.wsq(etf_list, "rt_last,rt_pct_chg,rt_chg,rt_nav", usedf=True)

# 返回示例：
# rt_last: 最新成交价
# rt_pct_chg: 相对于昨收的涨跌幅(%)
# rt_chg: 涨跌金额
# rt_nav: 实时IOPV净值

日频涨跌幅（日K）

适合盘后分析、历史回测、日线策略：

# 获取ETF历史日频涨跌幅（过去30天）
err, df = w.wsd("510300.SH", "close,pct_chg", "-30D", "", "", usedf=True)
# DataFrame 包含每日收盘价和涨跌幅

# 获取特定日期的截面涨跌幅
err, df = w.wss("510300.SH,159915.SZ,518880.SH", 
                "close,pct_chg", 
                "tradeDate=20260209", usedf=True)
# 返回指定交易日的收盘价和涨跌幅

# 获取净值涨跌幅（反映基金实际收益）
err, df = w.wsd("510300.SH", "nav,pct_chg_nav", "-30D", "", "", usedf=True)
# nav: 日终单位净值
# pct_chg_nav: 净值日涨跌幅

实时 vs 日频的区别

维度	实时行情 (wsq)	日频行情 (wsd/wss)
更新频率	秒级/分钟级	日终更新
适用场景	盘中交易、实时监控	盘后分析、策略回测
字段前缀	rt_ (real-time)	无前缀
涨跌幅基准	相对于昨收价	相对于前一日收盘价
数据存储	通常只保留当日	长期历史数据

常用ETF涨跌幅监控代码

def get_etf_daily_performance(etf_list, date=None):
    """
    获取ETF日频涨跌幅表现
    
    Parameters:
    -----------
    etf_list : list
        ETF代码列表，如 ['510300.SH', '159915.SZ']
    date : str, optional
        日期，格式 'YYYYMMDD'，默认最新交易日
    
    Returns:
    --------
    DataFrame : 包含ETF名称、收盘价、涨跌幅
    """
    if date is None:
        from datetime import datetime
        date = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
    
    codes = ','.join(etf_list)
    err, df = w.wss(codes, "sec_name,close,pct_chg", 
                    f"tradeDate={date}", usedf=True)
    
    if err == 0:
        df.columns = ['ETF名称', '收盘价', '涨跌幅(%)']
        df = df.sort_values('涨跌幅(%)', ascending=False)
        return df
    return None

# 使用示例
etf_codes = ['510300.SH', '159915.SZ', '518880.SH', '512800.SH']
df = get_etf_daily_performance(etf_codes)
print(df)