Vibe-Trading 数据源实战Tushare 深证互动易问答接口irm_qa_sz完整指南【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading深证互动易irm_qa_sz是 Tushare 提供的深交所投资者关系问答数据接口覆盖 2010 年 10 月以来的深市上市公司互动问答原文是构建 A 股投资者情绪、股东行为与热点概念追踪的稀缺文本语料。本文以 Vibe-Trading 项目中 tushare 技能库的接口文档为核心结合仓库内数据路由与配置实现完整讲解该接口的参数、权限、调用方式与全量提取方案帮助你在量化研究与 Agent 场景中直接落地使用。接口概览什么是深证互动易问答数据深证互动易由深圳证券交易所官方推出是供投资者与上市公司直接沟通的平台一站式汇集公司资讯提供第一手的互动问答、投资者关系信息、公司声音等内容。Tushare 通过irm_qa_sz接口将这一平台的问答文本结构化历史数据开始于2010 年 10 月。在 Vibe-Trading 中tushare 被注册为 A 股、基金、期货、宏观等场景的数据源技能见 agent/src/skills/tushare/SKILL.md 的数据接口列表第 367 号接口即为irm_qa_sz并出现在 agent/src/skills/data-routing/SKILL.md 的 Source Overview 中tushare | A-shares, funds, futures, macro | Yes (TUSHARE_TOKEN) | China network。因此深证互动易问答数据既可直接通过 Python SDK 获取也可作为 Agent 在研报生成、个股尽调、情绪扫描任务中调用的文本数据资产。权限与限量调用前必须了解的门槛限量单次请求最大返回3000 行数据可根据股票代码、日期等参数循环提取全部数据。这意味着全量历史数据需要通过分页或按日/按股循环的方式分批拉取不能指望一次调用拿全。权限用户拥有120 积分即可试用正式权限为10000 积分也可申请单独开权限详见 Tushare 官方权限说明文档 doc_id290。在使用前需完成 token 配置。Vibe-Trading 通过环境变量TUSHARE_TOKEN注入凭证见 agent/src/config/env_schema.pytushare_token: str Field(aliasTUSHARE_TOKEN, default)。tushare 技能的标准初始化方式如下# 安装推荐 Python 3.7可使用清华 PyPI 镜像 pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 配置 token export TUSHARE_TOKENyour_tokenimport os import tushare as ts # 读取环境变量中的 token或读取本地记录的 token token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 初始化 pro 接口实例 pro ts.pro_api(token)Vibe-Trading 的示例脚本 agent/src/skills/tushare/scripts/stock_data_example.py 展示了同样的初始化模式并可进一步通过仓库的配置访问器读取项目级 token。输入参数详解irm_qa_sz的全部输入参数均为可选必选列均为 N可按需组合过滤。日期格式遵循 tushare 约定交易日期为YYYYMMDD如20250212。名称类型必选描述ts_codestrN股票代码trade_datestrN交易日期格式 YYYYMMDDstart_datestrN开始日期end_datestrN结束日期pub_datestrN发布开始日期格式2025-06-03 16:43:03pub_datestrN发布结束日期格式2025-06-03 18:43:23使用要点按股票代码过滤传入ts_code如002254.SZ即可提取单只个股的全部历史互动问答适合做个股级 IR 追踪。按交易日过滤传入trade_date可提取某一天全市场的问答记录start_date/end_date组合可覆盖一段日期区间是全量回补历史数据的核心手段。按发布时刻过滤pub_date支持到秒级的时间戳过滤适用于按发布窗口如盘中某两小时精确切片。原文档表格中以两行共用pub_date名称分别表示发布开始与发布结束日期格式均为2025-06-03 16:43:03这类带时分秒的时间戳实际传参时请以 Tushare 官网最新接口文档为准。需要提醒的是原文档的接口调用示例写作pro.irm_qa_sz(ann_date20250212)但输入参数表中并不存在ann_date从下方数据样例看trade_date列的值恰为20250212因此按交易日提取时应使用trade_date参数。输出参数与字段语义每次调用返回 pandas DataFrame字段如下名称类型默认显示描述ts_codestrY股票代码namestrY公司名称trade_datestrY发布时间交易日qstrY问题投资者提问原文astrY回复上市公司答复原文pub_timestrY答复时间精确到秒industrystrY涉及行业字段组合的价值点q与a是完整的非结构化文本直接作为大模型语料或 NLP 特征输入——这正是该接口被归入 tushare 技能「大模型语料专题数据」目录见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/的原因。同一目录下还包含 上市公司公告.md、新闻快讯(短讯).md.md) 等配套文本数据可组合成完整的另类文本语料栈。trade_date与pub_time提供了两种时间粒度前者用于按交易日对齐行情后者用于事件驱动研究中的精确时间线还原。industry给出了公司所属行业如制造业金融业信息传输、软件和信息技术服务业支持按行业聚合统计问答密度与关注度。接口调用示例基础调用提取指定交易日的全市场问答pro ts.pro_api() # 获取 2025 年 2 月 12 日深证互动易的问答文本 df pro.irm_qa_sz(trade_date20250212) print(df.head())返回结果即上节所列字段的 DataFramedf.shape[0]即为当日问答条数。按股票与日期区间提取单只个股问答pro ts.pro_api() # 提取泰和新材(002254.SZ)在2025年1月1日至2月28日的全部互动问答 df pro.irm_qa_sz( ts_code002254.SZ, start_date20250101, end_date20250228, )按发布时刻精确过滤pro ts.pro_api() # 提取 2025-06-03 16:43:03 ~ 18:43:23 之间发布的问答 df pro.irm_qa_sz( pub_date2025-06-03 16:43:03, pub_end_date2025-06-03 18:43:23, )全量数据循环提取方案由于单次请求最多返回 3000 行而接口历史可回溯到 2010 年 10 月全量提取必须按参数循环。推荐策略import time import tushare as ts pro ts.pro_api() # 方式一按交易日循环trade_date 粒度最细天然规避 3000 行上限 for trade_date in date_range_list: # date_range_list 由交易日历接口生成 page pro.irm_qa_sz(trade_datetrade_date) if page is not None and not page.empty: save(page) # 追加写入本地存储 time.sleep(0.5) # 控制频率避免触发限流 # 方式二按个股 日期区间循环适合增量维护个股 IR 库 for ts_code in stock_list: page pro.irm_qa_sz(ts_codets_code, start_dates, end_datee) ...工程建议配合交易日历可先用 tushare 的trade_cal接口详见 tushare 技能 references 下的交易日历文档生成交易日列表保证循环只访问真实交易日。断点续传以(ts_code, trade_date)为主键去重落库避免重复请求。频率控制在循环体内加入 sleep避免高频请求触发服务端限制。数据样例解读以 2025 年 2 月 12 日的数据为例原文档样例节选可以直观看到数据形态ts_codenametrade_dateqapub_timeindustry002254泰和新材20250212请问宋总公司有无F12芳纶的研究成果有无选择一家很有发展前途的公司并购重组…您好非常感谢您对公司的关注。公司正研发类似产品以丰富公司的产品品类。谢谢2025-02-12 21:46:32制造业300558贝达药业20250212请问贵公司最近股价离奇连续暴跌公司是否存在重大经营问题未披露…您好目前公司生产经营活动一切正常不存在应披露未披露事项。…2025-02-12 17:09:35制造业300760迈瑞医疗20250212公司Ai应用是否可以接入或已经接入deepseek您好谢谢关注。迈瑞致力于打造科室级应用的垂直大模型…2025-02-12 16:56:09制造业002926华西证券20250212尊敬的董秘请问截止2025年2月10日最新的股东户数是多少谢谢。尊敬的投资者公司在定期报告中披露股东人数请留意公司定期报告。…2025-02-12 15:58:48金融业从样例可以提炼出几类高频问题模式股东户数查询如截止某日股东总数是多少——对应股东筹码变化诉求可与 tushare 技能中的 股东人数.md 接口交叉验证热点题材求证如是否与某公司合作是否接入 DeepSeek 大模型——反映市场热点向个股传导的速度是题材热度追踪的高频信号股价异动质询如股价连续暴跌是否存在未披露问题——常伴随公司澄清类回复可用于异常波动归因经营与产能进度如德国生产基地进展生产成本目标——半结构化的一线经营信息通常早于定期报告披露。与上证 e 互动接口irm_qa_sh的对照Tushare 同时提供上证所的对应接口irm_qa_sh上证 e 互动问答见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/上证e互动问答.md两者共同覆盖沪深两大交易所的官方互动平台维度irm_qa_sz深证互动易irm_qa_sh上证 e 互动接口 ID367366历史起点2010 年 10 月2023 年 6 月单次限量3000 行3000 行输入参数ts_code / trade_date / start_date / end_date / pub_date同左输出字段ts_code、name、trade_date、q、a、pub_time、industryts_code、name、trade_date、q、a、pub_time需要留意两处差异其一深证接口多出industry字段涉及行业上证接口无此字段其二深证接口历史数据远早于上证2010 年 vs 2023 年。若需构建覆盖全 A 的投资者互动语料库两个接口应联合使用、分别提取后再按ts_code合并。在 Vibe-Trading 中的接入与落地场景数据源注册与路由Vibe-Trading 的数据路由体系agent/src/skills/data-routing/SKILL.md将 tushare 列为需要TUSHARE_TOKEN的认证数据源在 A 股场景的源优先级中tencent / mootdx永不封禁优先于tushare但当需要互动问答、公告等深数据时tushare 是主要通道。同时agent/src/agent/grounding.py 中的_SOURCE_ALIASES将 tushare 注册为数据源别名供 Agent 在回答中识别与引用数据来源。应用方向投资者情绪与关注度因子按ts_code聚合问答条数、回复时效pub_time - trade_date构造个股被投资者追问的热度序列。热点概念传导追踪通过q字段中的关键词如大模型、并购、产能扩张做事件标注结合industry做行业层面的热点扩散分析。IR 质量评估以答复完整度、答复时滞衡量上市公司投资者关系管理水平作为基本面尽调的非财务维度。大模型语料构建将q/a文本与同目录的公告、新闻快讯等文本数据见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/组成训练或检索增强语料。注意事项互动问答内容为上市公司自愿性披露范畴答复措辞往往谨慎分析时应以公司是否正面确认而非措辞积极程度作为事件判定基准数据版权归深交所及相关方供研究使用请遵守 Tushare 的数据使用条款勿用于商业数据再分发。小结irm_qa_sz是获取深交所投资者互动问答的标准化接口权限上需 120 积分试用、10000 积分正式单次 3000 行限制下按交易日循环即可全量回补 2010 年 10 月以来的数据输出含股票代码、公司名称、交易日、问答原文、答复时间与行业七个字段天然适配文本挖掘与事件驱动研究。结合 Vibe-Trading 的数据路由、环境变量注入TUSHARE_TOKEN与 tushare 技能库可快速构建个股 IR 追踪、情绪因子与大模型语料等实战应用。【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Vibe-Trading 数据源实战：Tushare 深证互动易问答接口（irm_qa_sz）完整指南
Vibe-Trading 数据源实战Tushare 深证互动易问答接口irm_qa_sz完整指南【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading深证互动易irm_qa_sz是 Tushare 提供的深交所投资者关系问答数据接口覆盖 2010 年 10 月以来的深市上市公司互动问答原文是构建 A 股投资者情绪、股东行为与热点概念追踪的稀缺文本语料。本文以 Vibe-Trading 项目中 tushare 技能库的接口文档为核心结合仓库内数据路由与配置实现完整讲解该接口的参数、权限、调用方式与全量提取方案帮助你在量化研究与 Agent 场景中直接落地使用。接口概览什么是深证互动易问答数据深证互动易由深圳证券交易所官方推出是供投资者与上市公司直接沟通的平台一站式汇集公司资讯提供第一手的互动问答、投资者关系信息、公司声音等内容。Tushare 通过irm_qa_sz接口将这一平台的问答文本结构化历史数据开始于2010 年 10 月。在 Vibe-Trading 中tushare 被注册为 A 股、基金、期货、宏观等场景的数据源技能见 agent/src/skills/tushare/SKILL.md 的数据接口列表第 367 号接口即为irm_qa_sz并出现在 agent/src/skills/data-routing/SKILL.md 的 Source Overview 中tushare | A-shares, funds, futures, macro | Yes (TUSHARE_TOKEN) | China network。因此深证互动易问答数据既可直接通过 Python SDK 获取也可作为 Agent 在研报生成、个股尽调、情绪扫描任务中调用的文本数据资产。权限与限量调用前必须了解的门槛限量单次请求最大返回3000 行数据可根据股票代码、日期等参数循环提取全部数据。这意味着全量历史数据需要通过分页或按日/按股循环的方式分批拉取不能指望一次调用拿全。权限用户拥有120 积分即可试用正式权限为10000 积分也可申请单独开权限详见 Tushare 官方权限说明文档 doc_id290。在使用前需完成 token 配置。Vibe-Trading 通过环境变量TUSHARE_TOKEN注入凭证见 agent/src/config/env_schema.pytushare_token: str Field(aliasTUSHARE_TOKEN, default)。tushare 技能的标准初始化方式如下# 安装推荐 Python 3.7可使用清华 PyPI 镜像 pip install tushare -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 配置 token export TUSHARE_TOKENyour_tokenimport os import tushare as ts # 读取环境变量中的 token或读取本地记录的 token token os.getenv(TUSHARE_TOKEN) or ts.get_token() # 初始化 pro 接口实例 pro ts.pro_api(token)Vibe-Trading 的示例脚本 agent/src/skills/tushare/scripts/stock_data_example.py 展示了同样的初始化模式并可进一步通过仓库的配置访问器读取项目级 token。输入参数详解irm_qa_sz的全部输入参数均为可选必选列均为 N可按需组合过滤。日期格式遵循 tushare 约定交易日期为YYYYMMDD如20250212。名称类型必选描述ts_codestrN股票代码trade_datestrN交易日期格式 YYYYMMDDstart_datestrN开始日期end_datestrN结束日期pub_datestrN发布开始日期格式2025-06-03 16:43:03pub_datestrN发布结束日期格式2025-06-03 18:43:23使用要点按股票代码过滤传入ts_code如002254.SZ即可提取单只个股的全部历史互动问答适合做个股级 IR 追踪。按交易日过滤传入trade_date可提取某一天全市场的问答记录start_date/end_date组合可覆盖一段日期区间是全量回补历史数据的核心手段。按发布时刻过滤pub_date支持到秒级的时间戳过滤适用于按发布窗口如盘中某两小时精确切片。原文档表格中以两行共用pub_date名称分别表示发布开始与发布结束日期格式均为2025-06-03 16:43:03这类带时分秒的时间戳实际传参时请以 Tushare 官网最新接口文档为准。需要提醒的是原文档的接口调用示例写作pro.irm_qa_sz(ann_date20250212)但输入参数表中并不存在ann_date从下方数据样例看trade_date列的值恰为20250212因此按交易日提取时应使用trade_date参数。输出参数与字段语义每次调用返回 pandas DataFrame字段如下名称类型默认显示描述ts_codestrY股票代码namestrY公司名称trade_datestrY发布时间交易日qstrY问题投资者提问原文astrY回复上市公司答复原文pub_timestrY答复时间精确到秒industrystrY涉及行业字段组合的价值点q与a是完整的非结构化文本直接作为大模型语料或 NLP 特征输入——这正是该接口被归入 tushare 技能「大模型语料专题数据」目录见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/的原因。同一目录下还包含 上市公司公告.md、新闻快讯(短讯).md.md) 等配套文本数据可组合成完整的另类文本语料栈。trade_date与pub_time提供了两种时间粒度前者用于按交易日对齐行情后者用于事件驱动研究中的精确时间线还原。industry给出了公司所属行业如制造业金融业信息传输、软件和信息技术服务业支持按行业聚合统计问答密度与关注度。接口调用示例基础调用提取指定交易日的全市场问答pro ts.pro_api() # 获取 2025 年 2 月 12 日深证互动易的问答文本 df pro.irm_qa_sz(trade_date20250212) print(df.head())返回结果即上节所列字段的 DataFramedf.shape[0]即为当日问答条数。按股票与日期区间提取单只个股问答pro ts.pro_api() # 提取泰和新材(002254.SZ)在2025年1月1日至2月28日的全部互动问答 df pro.irm_qa_sz( ts_code002254.SZ, start_date20250101, end_date20250228, )按发布时刻精确过滤pro ts.pro_api() # 提取 2025-06-03 16:43:03 ~ 18:43:23 之间发布的问答 df pro.irm_qa_sz( pub_date2025-06-03 16:43:03, pub_end_date2025-06-03 18:43:23, )全量数据循环提取方案由于单次请求最多返回 3000 行而接口历史可回溯到 2010 年 10 月全量提取必须按参数循环。推荐策略import time import tushare as ts pro ts.pro_api() # 方式一按交易日循环trade_date 粒度最细天然规避 3000 行上限 for trade_date in date_range_list: # date_range_list 由交易日历接口生成 page pro.irm_qa_sz(trade_datetrade_date) if page is not None and not page.empty: save(page) # 追加写入本地存储 time.sleep(0.5) # 控制频率避免触发限流 # 方式二按个股 日期区间循环适合增量维护个股 IR 库 for ts_code in stock_list: page pro.irm_qa_sz(ts_codets_code, start_dates, end_datee) ...工程建议配合交易日历可先用 tushare 的trade_cal接口详见 tushare 技能 references 下的交易日历文档生成交易日列表保证循环只访问真实交易日。断点续传以(ts_code, trade_date)为主键去重落库避免重复请求。频率控制在循环体内加入 sleep避免高频请求触发服务端限制。数据样例解读以 2025 年 2 月 12 日的数据为例原文档样例节选可以直观看到数据形态ts_codenametrade_dateqapub_timeindustry002254泰和新材20250212请问宋总公司有无F12芳纶的研究成果有无选择一家很有发展前途的公司并购重组…您好非常感谢您对公司的关注。公司正研发类似产品以丰富公司的产品品类。谢谢2025-02-12 21:46:32制造业300558贝达药业20250212请问贵公司最近股价离奇连续暴跌公司是否存在重大经营问题未披露…您好目前公司生产经营活动一切正常不存在应披露未披露事项。…2025-02-12 17:09:35制造业300760迈瑞医疗20250212公司Ai应用是否可以接入或已经接入deepseek您好谢谢关注。迈瑞致力于打造科室级应用的垂直大模型…2025-02-12 16:56:09制造业002926华西证券20250212尊敬的董秘请问截止2025年2月10日最新的股东户数是多少谢谢。尊敬的投资者公司在定期报告中披露股东人数请留意公司定期报告。…2025-02-12 15:58:48金融业从样例可以提炼出几类高频问题模式股东户数查询如截止某日股东总数是多少——对应股东筹码变化诉求可与 tushare 技能中的 股东人数.md 接口交叉验证热点题材求证如是否与某公司合作是否接入 DeepSeek 大模型——反映市场热点向个股传导的速度是题材热度追踪的高频信号股价异动质询如股价连续暴跌是否存在未披露问题——常伴随公司澄清类回复可用于异常波动归因经营与产能进度如德国生产基地进展生产成本目标——半结构化的一线经营信息通常早于定期报告披露。与上证 e 互动接口irm_qa_sh的对照Tushare 同时提供上证所的对应接口irm_qa_sh上证 e 互动问答见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/上证e互动问答.md两者共同覆盖沪深两大交易所的官方互动平台维度irm_qa_sz深证互动易irm_qa_sh上证 e 互动接口 ID367366历史起点2010 年 10 月2023 年 6 月单次限量3000 行3000 行输入参数ts_code / trade_date / start_date / end_date / pub_date同左输出字段ts_code、name、trade_date、q、a、pub_time、industryts_code、name、trade_date、q、a、pub_time需要留意两处差异其一深证接口多出industry字段涉及行业上证接口无此字段其二深证接口历史数据远早于上证2010 年 vs 2023 年。若需构建覆盖全 A 的投资者互动语料库两个接口应联合使用、分别提取后再按ts_code合并。在 Vibe-Trading 中的接入与落地场景数据源注册与路由Vibe-Trading 的数据路由体系agent/src/skills/data-routing/SKILL.md将 tushare 列为需要TUSHARE_TOKEN的认证数据源在 A 股场景的源优先级中tencent / mootdx永不封禁优先于tushare但当需要互动问答、公告等深数据时tushare 是主要通道。同时agent/src/agent/grounding.py 中的_SOURCE_ALIASES将 tushare 注册为数据源别名供 Agent 在回答中识别与引用数据来源。应用方向投资者情绪与关注度因子按ts_code聚合问答条数、回复时效pub_time - trade_date构造个股被投资者追问的热度序列。热点概念传导追踪通过q字段中的关键词如大模型、并购、产能扩张做事件标注结合industry做行业层面的热点扩散分析。IR 质量评估以答复完整度、答复时滞衡量上市公司投资者关系管理水平作为基本面尽调的非财务维度。大模型语料构建将q/a文本与同目录的公告、新闻快讯等文本数据见 agent/src/skills/tushare/references/大模型语料专题数据/组成训练或检索增强语料。注意事项互动问答内容为上市公司自愿性披露范畴答复措辞往往谨慎分析时应以公司是否正面确认而非措辞积极程度作为事件判定基准数据版权归深交所及相关方供研究使用请遵守 Tushare 的数据使用条款勿用于商业数据再分发。小结irm_qa_sz是获取深交所投资者互动问答的标准化接口权限上需 120 积分试用、10000 积分正式单次 3000 行限制下按交易日循环即可全量回补 2010 年 10 月以来的数据输出含股票代码、公司名称、交易日、问答原文、答复时间与行业七个字段天然适配文本挖掘与事件驱动研究。结合 Vibe-Trading 的数据路由、环境变量注入TUSHARE_TOKEN与 tushare 技能库可快速构建个股 IR 追踪、情绪因子与大模型语料等实战应用。【免费下载链接】Vibe-TradingVibe-Trading: Your Personal Trading Agent项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/vi/Vibe-Trading创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考