大宗交易与折溢价机构动向的一个观察口大宗交易是机构投资者的大额买卖通道单笔通常 ¥100 万以上走大宗交易系统而非集中竞价。对研究者而言它是观察机构动向的窗口溢价成交买方急着拿货偏多折价成交卖方急着出手偏空。本文用大宗交易接口拿到当日明细并按营业部聚合、算折溢价率。主机地址只出现在代码BASE常量里。1. 数据契约GET /ht/ck/dzjy字段含义dm股票代码mc股票名称price成交价close当日收盘价vol成交量股amount成交额元buyer买方营业部seller卖方营业部discount折溢价率(%)折溢价率 (成交价 − 市价) / 市价 × 100。正溢价买方强负折价卖方强。2. Python复盘与分布importrequests,pandasaspd BASEhttps://api.zhituapi.comTOKEN你的tokendefget_block_trades():rrequests.get(f{BASE}/ht/ck/dzjy,params{token:TOKEN},timeout10)textr.text.strip()iftext[:1]![:raiseRuntimeError(fAPI错误:{text[:120]})returnr.json()dfpd.DataFrame(get_block_trades())print(f今日大宗交易:{len(df)}笔)print(折溢价分布:)print(f 溢价(0%):{len(df[df[discount]0])}笔)print(f 平价(0%):{len(df[df[discount]0])}笔)print(f 折价(0%):{len(df[df[discount]0])}笔)print(\n成交额Top10:)print(df.nlargest(10,amount)[[mc,price,close,discount,amount,buyer,seller]])3. 按营业部聚合跟踪机构动向buyer_stat(df.groupby(buyer).agg(count(dm,count),total_amount(amount,sum)).sort_values(total_amount,ascendingFalse))print(买方营业部Top10:\n,buyer_stat.head(10))seller_stat(df.groupby(seller).agg(count(dm,count),total_amount(amount,sum)).sort_values(total_amount,ascendingFalse))print(\n卖方营业部Top10:\n,seller_stat.head(10))同一机构可能用不同营业部席位需人工关联营业部名称仅作参考。4. 折溢价率可视化importmatplotlib.pyplotasplt,matplotlib matplotlib.rcParams[font.sans-serif][SimHei]fig,axesplt.subplots(1,2,figsize(14,5))axaxes[0]ax.hist(df[discount],bins30,color#1976d2,edgecolorwhite)ax.axvline(0,colorred,ls--);ax.set_xlabel(折溢价率(%));ax.set_title(大宗折溢价分布)axaxes[1]topdf.nlargest(10,amount)colors[#d32f2fifd0else#2e7d32fordintop[discount]]# 涨红跌绿ax.barh(top[mc],top[amount]/1e8,colorcolors)ax.set_xlabel(成交额(亿元));ax.set_title(大宗成交额Top10);ax.invert_yaxis()plt.tight_layout();plt.savefig(block_trades.png,dpi150)5. 坑与注意事项坑说明折溢价正负正溢价买方强、负折价卖方强溢价用红色标记营业部名称同一机构多席位需人工关联成交价口径可能是昨收、今收或协商价注意区分数据更新通常盘后 17:00 后完整更新免费额度每日 1 次调用即全量当日数据6. 小结一个 URL 拉到当日全部大宗交易明细含买卖方营业部。折溢价率直接判断机构意图溢价看多折价看空。按营业部聚合跟踪席位动向。成交额 Top10 一眼看清当日「批发」重点。A 股涨红跌绿溢价红、折价绿。下一篇《两融数据接入融资余额变化与标的股清单》——用两融接口看杠杆资金动向。本文所有数据来自公开行情接口的真实返回仅用于技术演示。A 股涨红跌绿本文不构成任何投资建议据此操作风险自负。