7709-历史成交明细¶

作用¶

分页查询指定日期的成交明细增强数据。返回记录中可能包含普通成交、集合竞价过程快照和 09:25 正式撮合，解析器通过 event_kind 区分语义。需要只取其中一种记录时，请使用对应的筛选接口文档。

项目	内容
主要调用 · 单页	`client.trades.history(code, trading_date, ...)` → `TradePage`
完整分页	`client.trades.all_history(code, trading_date, ...)` → `TradePage`
可选批量返回	下面分别说明单页和完整分页的 `TradeBatch` 调用
批量字段 · 单页	`client.trades.history_batch(code, trading_date, ...)` → `TradeBatch`
批量字段 · 完整分页	`client.trades.all_history_batch(code, trading_date, ...)` → `TradeBatch`
底层接口	`0x0fc6`

这 4 个入口分成两组：history() / all_history() 返回原来的 TradePage（逐条 TradeTick 对象），history_batch() / all_history_batch() 返回 TradeBatch（按列保存数据，避免下载时逐条创建对象）。4 个入口的 code 都支持单个股票或代码列表；传列表时返回 {完整代码: 对应结果}。

示例¶

from eltdx import TdxClient

with TdxClient(timeout=3) as client:
    page = client.trades.history("sz000001", "2026-05-20", start=0, count=1800)
    all_ticks = client.trades.all_history("sz000001", "2026-05-20")
    pages = client.trades.all_history(
        ["sz000001", "sh600000"], "2026-05-20"
    )

print(page.ticks[:3])
print(page.actual_trades[:3])
print(page.after_hours_trades[:3])
print(len(all_ticks.ticks))

历史查询必须使用 client.trades.history(code, date)；client.trades.today(code) 固定调用当日 0x0fc5，协议请求本身不传交易日期。

真实返回样本¶

Python 实际返回 TradePage。下面用公开属性整理成紧凑 JSON，分别保留 status=8 竞价快照、09:25 正式撮合、15:00 收盘撮合和 status=5 盘后固定价格成交各一条。

真实返回 JSON · TradePage（4 类记录节选）

采样标的sz000001

交易日期2026-08-14

返回类型TradePage

真实采样；完整分页共 4428 条原始记录，JSON 只展示四类代表性记录。

{
  "exchange": "sz",
  "market_id": 0,
  "code": "000001",
  "trading_date": "2026-08-14",
  "price_base_raw_f32": 11.25,
  "count": 4428,
  "actual_trade_count": 4353,
  "auction_snapshot_count": 75,
  "after_hours_trade_count": 8,
  "representative_ticks": [
    {
      "time_label": "14:57",
      "price": 11.11,
      "volume": 0,
      "status_raw": 8,
      "side": "status_8",
      "event_kind": "auction_snapshot",
      "is_actual_trade": false
    },
    {
      "time_label": "09:25",
      "price": 11.22,
      "volume": 2852,
      "order_count": 143,
      "status_raw": 2,
      "side": "neutral",
      "event_kind": "opening_match",
      "is_actual_trade": true,
      "trade_amount_yuan": 3199944.0
    },
    {
      "time_label": "15:00",
      "price": 11.11,
      "volume": 11639,
      "order_count": 447,
      "status_raw": 2,
      "event_kind": "trade",
      "is_actual_trade": true,
      "trade_amount_yuan": 12930929.0
    },
    {
      "time_label": "15:05",
      "price": 11.11,
      "volume": 423,
      "order_count": 17,
      "status_raw": 5,
      "side": "status_5",
      "event_kind": "trade",
      "is_actual_trade": true,
      "is_after_hours_fixed_price": true,
      "trade_amount_yuan": 469953.0
    }
  ]
}

参数¶

参数	含义
`code`	单个证券代码或代码列表；支持完整代码或六位代码
`trading_date`	交易日，支持 `YYYY-MM-DD`、`YYYYMMDD`、`date` / `datetime`
`start`	起始位置，从 `0` 开始
`count`	本页条数，便捷方法默认 `1800`，服务端单页上限也是 `1800`
`include_raw`	是否保留原始 payload，默认 `False`
`batch_size`	代码列表输入时的同时查询数，默认自动跟随连接池大小；代码列表没有总数量上限，超出并发数的代码排队等待。
`page_size`	`all_history()` 自动翻页时的每页条数，默认 `1800`，范围 `1..1800`
`max_pages`	`all_history()` 最大页数，默认 `100`；传 `None` 表示不设上限

all_history(code, trading_date, page_size=1800, max_pages=100, include_raw=False) 会自动翻页直到主站返回空页；page_size 必须在 1..1800，max_pages 传 None 表示不设页数上限。

history() 和 all_history() 的 code 可传单个代码或代码列表；传列表时返回以规范化完整代码为键的字典，超出并发数的代码自动排队。

可选批量数据返回¶

history_batch() 返回一页 TradeBatch，all_history_batch() 自动翻页到空页后返回完整 TradeBatch。两者的 code 都可以传单个股票或代码列表；传列表返回 {完整代码: TradeBatch}，并发数仍由 batch_size 控制、默认跟随连接池。这里的“批量”指数据返回形式，与代码列表并发是两件事。

新入口复用 0x0fc6 和原连接池，保留完整字段及原有分页顺序，避免在下载时为每条记录创建 TradeTick。原来的 history() / all_history() 默认行为和 TradePage 返回类型不变。

from eltdx import TdxClient, to_json

with TdxClient() as client:
    data = client.trades.all_history_batch("sz000001", "2026-09-11")
    several = client.trades.all_history_batch(
        ["sz000001", "sh600487"], "2026-09-11"
    )

# 读取列、筛选和汇总均不需要创建全部 TradeTick。
volumes = data.column("volume")
events = data.column("event_kind")
selected = data.select(
    i for i, (volume, event) in enumerate(zip(volumes, events))
    if event != "auction_snapshot" and volume > 1000
)
print(selected.to_columns(["time_label", "price", "volume"]))
print(sum(selected.column("volume")))

# 需要对象用法时，显式转换选中的记录。
if selected.count:
    print(selected.tick(0).price)
page = selected.to_page()
print(to_json(selected))  # 与 to_json(page) 相同；会转换所选的全部对象

操作	返回 / 行为
`data.count` / `len(data)`	记录数，包括服务端竞价快照等记录
`data.columns`	与 `TradeTick` 的 19 个存储字段同名的列名；不包含计算属性
`data.column("volume")`	该列的值元组，顺序与记录一致
`data.column("trade_datetime")`	按需转换该列的 Python 时间对象
`data.to_columns(names=None)`	所选列的字典；省略参数导出全部列
`data.select(indices)`	选取下标对应记录，支持负下标、重复下标并保留给定顺序；不创建 `TradeTick`
`data.tick(index)`	将一条记录转换为 `TradeTick`；支持负下标
`data.to_page()`	转换为原来的 `TradePage`，创建全部 `TradeTick`
`to_json(data)` / `to_jsonable(data)`	与 `data.to_page()` 的序列化内容一致，不暴露内部存储格式

单页批量入口的 start、count、include_raw 和完整批量入口的 page_size、max_pages、include_raw 与原入口含义相同。仍默认每页 1800 条、最多 100 页；max_pages=None 不限页数，达到上限而未见空页会报错。完整分页保留每页内部顺序并反转页顺序。

select() 结果的 start=0、request_count=count，保留每条记录原来的 index / absolute_index，清空不再对应所选记录的整页 raw_payload；record_hex 等逐条字段保留。未筛选的完整分页结果，与 all_history() 一样，只在 raw_payload 保留第一请求页的原始数据。

批量结果是不可变的字段块，不是 pandas / NumPy 对象。读取列会分配该列的元组，筛选会复制所选字段引用，反复取同一行会重复转换。全部调用 to_page() 或逐行 JSON 导出仍需支付全部对象构造成本；批量速度优势适用于直接按列处理或只转换部分结果，不保证所有旧用法获得相同提速。下载大量代码会在返回字典中保留所有结果，应按可用内存分组调用。

内置池化、单连接和 pin transport 支持直接批量转换；只实现旧 execute() 的自定义 transport 可返回 TradePage，新入口会兼容转换，但不能省去其已经发生的对象构造开销。

解析字段¶

`TradePage` 字段	含义
`exchange` / `market_id` / `code` / `full_code`	市场和代码
`start` / `request_count`	请求起点 / 请求条数
`trading_date`	成交日期
`price_base_raw_f32`	价格基数原始字段
`ticks`	原始记录，包含 `trade`、`auction_snapshot`、`opening_match`
`actual_trades`	排除 `status=8` 后的真实成交，保留 09:25、15:00 和盘后固定价格成交
`after_hours_trades`	15:05-15:30、`status=5` 的盘后固定价格成交
`auction_snapshots`	从本页筛出的 `status=8` 集合竞价快照
`opening_matches`	从本页筛出的 09:25 正式撮合记录
`count`	混合记录条数
`has_more`	单页结果非空时为 `True`，表示仍可能有下一页；空页才确认结束
`raw_payload`	原始 payload

`TradeTick` 字段	含义
`index`	本页内序号
`absolute_index`	全局序号
`time_minutes`	当日分钟数
`time_label` / `trade_datetime`	成交时间
`price` / `price_milli`	成交价 / 毫厘价
`volume`	原始数量字段；真实成交时是成交量，`status=8` 时不赋予竞价数量语义
`order_count`	原始笔数字段；`status=8` 时不赋予竞价未匹配量语义
`event_kind`	`trade`、`auction_snapshot` 或 `opening_match`
`is_auction_snapshot` / `is_opening_match` / `is_trade`	事件类型判断属性
`is_actual_trade`	是否为真实成交；仅 `status=8` 返回 `False`
`is_after_hours_fixed_price`	是否为 15:05-15:30、`status=5` 的盘后固定价格成交
`auction_matched_volume`	成交明细不推断竞价数量，固定为 `None`
`auction_unmatched_signed_volume` / `auction_unmatched_volume`	成交明细不推断竞价未匹配量，固定为 `None`
`status_raw`	方向 / 状态原始值
`side`	方向，`buy`、`sell`、`neutral` 或状态名
`price_delta_raw`	成交价差分原始值
`price_acc_raw`	成交价差分累计值
`unknown_tail_raw`	当日成交明细尾部原始字段；历史记录通常为 `None`
`reserved_zero`	历史成交明细尾部保留字段
`record_hex`	单条原始十六进制
`trade_amount_yuan`	按原始数量计算的金额；只应对真实成交作为成交额使用

翻页规则¶

项目	说明
起始页	`start=0`
下一页	`start += 当前页实际返回数量`
单页结果可能还有数据	`page.has_more` 为 `True`
拉某日全部成交明细	用 `client.trades.all_history(code, date)`

history() 保留服务器当前页的原始顺序。all_history() 会把服务器返回的分页按时间顺序重新合并：start=0 是较新的页面，后续 start 页面更早，因此完整结果按页倒序展开，但保留每页内部顺序。TradeTick.absolute_index 仍表示服务器原始分页位置，不是合并后列表的下标。

status_raw == 8 的记录不是实际成交，因此不会进入 actual_trades；时间为 09:25 且不是 status=8 的记录是正式开盘撮合，15:00 的非 status=8 记录是正式收盘撮合，两者都会保留。15:05-15:30 的 status=5 是盘后固定价格真实成交，同时出现在 actual_trades 和 after_hours_trades 中。

自 2026 年 7 月 6 日起，盘后固定价格交易由科创板、创业板扩展至全部 A 股及沪深 ETF。查询更早日期时，并非所有股票都会出现 status=5；没有发生盘后成交时，after_hours_trades 为空。

成交明细中的 status=8 主要用于保留竞价时间和价格。其数量原始字段可能为零，不能替代 0x056a；完整秒级过程、虚拟匹配量和未匹配量请使用集合竞价过程快照并传入日期。

需要完整历史集合竞价过程时使用集合竞价过程快照并传入日期；只取 09:25 正式撮合时使用历史 09:25 正式撮合。