> Source: https://ashareapi.com/docs/guides/block-trade-signals/ · Markdown version for LLMs / AI agents 教程 # A 股大宗交易怎么看：折价率与机构席位 大宗交易是大额股份的场外协议转让——它不体现在盘中分时图上，但往往先于股价变化透露资金意图。本文讲清三件事：字段怎么读、折价率说明什么、怎么用 Python 批量扫（附 2026-09-29 真实数据）。 ## 一、大宗交易是什么（30 秒） **大宗交易** = 买卖双方在场外协商一致、通过交易所大宗交易系统成交的大额转让。它**不走盘中连续竞价**：分时图上看不到这笔成交，但成交信息次日（T+1）会公开披露。 含义：**能看到"谁以什么价格、从谁手里、拿走了多少筹码"** —— 这是普通盘口数据给不了的信息。 - **想减持**的大股东 → 走大宗（不砸盘、快速出清） - **想建仓**的机构 → 接大宗（比盘中慢慢买更快拿到量） - **折价成交** = 卖方让利换速度（常见）；**溢价成交** = 买方急（少见，信号更强） ## 二、一行请求拿到数据 `/v1/block-trade` 是付费端点（需 Key）。参数只有两个：`code`（股票代码，可留空）与 `date`（日期，留空=最近）。 Python：查单只股票的大宗交易 ``` import requests BASE = "https://api.ashareapi.com/v1" H = {"Authorization": "Bearer ct-你的Key"} r = requests.get(f"{BASE}/block-trade", params={"code": "sh600519"}, # 贵州茅台 headers=H, timeout=30) body = r.json() # ⚠️ 关键：data 是「数组」时直接用；不要写 body["structured"]（会 KeyError） rows = body.get("data") if isinstance(body.get("data"), list) else body.get("structured") if not body.get("ok"): print("当天没有大宗交易（不是接口坏了）") # 见第四节 else: for x in rows: print(x["TurnoverPrice"], x["CloseDiscountRate"], x["BuySalesDepartment"], x["SellSalesDepartment"]) ``` - **`data` 可能是数组也可能是 Markdown** —— 程序化处理用 `isinstance` 判断（或用 `body.get("structured")` 兜底） - **`ok:false` + 空数组 = 当天没有大宗交易**（正常运行结果，不是故障）—— 详见第四节 ## 三、字段怎么读（7 个字段） | | | 字段 | 含义 | 单位 | 怎么用 | | TurnoverPrice | 成交价 | 元 | 与当日收盘价比较，看折溢价 | | TurnoverValue | 成交金额 | 元 | > 1 亿 = 大额；看量级判断影响 | | CloseDiscountRate | 折溢价率 | % | 正=溢价 / 负=折价 / 0=平价（见下节） | | BuySalesDepartment | 买方营业部 | - | 机构专用 / 具体营业部名 | | SellSalesDepartment | 卖方营业部 | - | 谁在卖 | | TradingType | 交易类型 | - | 协议交易 / 盘后定价等 | | SerialNumber | 序号 | - | 同一交易日的第几笔 TurnoverPrice 成交价 元 与当日收盘价比较，看折溢价 TurnoverValue 成交金额 元 > 1 亿 = 大额；看量级判断影响 CloseDiscountRate 折溢价率 % 正=溢价 / 负=折价 / 0=平价（见下节） BuySalesDepartment 买方营业部 - 机构专用 / 具体营业部名 SellSalesDepartment 卖方营业部 - 谁在卖 TradingType 交易类型 - 协议交易 / 盘后定价等 SerialNumber 序号 - 同一交易日的第几笔 **总量口径提醒**：`TurnoverValue` 是**单笔金额**。看"当天总成交"要把同日的多笔相加 —— 上游对"发生多少次大宗交易"与"总笔数"是两个口径，统计时要说清楚用的是哪个。 ## 四、折价率是最有价值的字段 `CloseDiscountRate` 相对**当日收盘价**计算： | | | 折溢价率 | 含义 | 通常解读 | | 正值（溢价） | 买方出价高于市价 | 买方急（少见）—— 信号相对强 | | 0（平价） | 按市价成交 | 常见，中性 | | 负值（折价） | 卖方让利求快 | 常见 —— 折价越深，卖方越急 正值（溢价） 买方出价高于市价 买方急（少见）—— 信号相对强 0（平价） 按市价成交 常见，中性 负值（折价） 卖方让利求快 常见 —— 折价越深，卖方越急 **关键理解**：**折价成交是常态**，因为大额减持本就难在市价卖掉 —— **不能把"折价"直接当利空**。更有信息量的是：**折价幅度是否异常大**（如 -8%）+ **买方是谁**（机构专用 vs 普通营业部）。 ## 五、真实数据（2026-09-29 实跑） | | | 股票 | 成交价 | 成交额 | 折溢价 | 买方 | | sh600519 贵州茅台 | 1299.52 | 9096.6 万 | 0.00 | 广发证券北京鲁谷路 | | sh600276 恒瑞医药 | 49.75 | 2.52 亿 | -8.01 | 华泰证券上海分公司 | | sh601899 紫金矿业 | 29.42 | 1206.2 万 | 0.00 | 兴业证券上海世博馆路 | | sz300750 宁德时代 | 286.80 | 315.5 万 | 0.00 | 机构专用 | | sh601318 中国平安 | 56.63 | 311.5 万 | 0.00 | 中信证券总部(非营业场所) sh600519 贵州茅台 1299.52 9096.6 万 0.00 广发证券北京鲁谷路 sh600276 恒瑞医药 49.75 2.52 亿 -8.01 华泰证券上海分公司 sh601899 紫金矿业 29.42 1206.2 万 0.00 兴业证券上海世博馆路 sz300750 宁德时代 286.80 315.5 万 0.00 机构专用 sh601318 中国平安 56.63 311.5 万 0.00 中信证券总部(非营业场所) **读法示例**：恒瑞医药那笔 2.52 亿、**折价 8.01%** —— 卖方让利幅度明显（想快速出清），买方是券商的**分公司**席位。这类"大额 + 深折价"的组合值得单独关注（不代表方向结论，只是说明卖方急切）。 ## 六、怎么批量扫（找出大额与深折价） Python：扫一批股票，挑出大额 / 深折价的 ``` CODES = ["sh600519", "sh600276", "sh601899", "sz300750", "sh601318", "sh600036", "sz000858", "sh600030"] hits = [] for code in CODES: b = requests.get(f"{BASE}/block-trade", params={"code": code}, headers=H, timeout=30).json() if not b.get("ok"): continue # 当天无大宗 rows = b.get("data") or b.get("structured") or [] for x in rows: amt = float(x.get("TurnoverValue") or 0) dis = float(x.get("CloseDiscountRate") or 0) if amt >= 1e8 or dis <= -5: # 大额 或 深折价 hits.append((code, amt / 1e8, dis, x.get("BuySalesDepartment", ""))) for code, amt, dis, buyer in sorted(hits, key=lambda z: -z[1]): print("%-10s %.2f 亿 折溢价 %+.2f%% %s" % (code, amt, dis, buyer[:24])) ``` - **筛"大额"**：成交额 ≥ 1 亿（量级足够影响筹码结构） - **筛"深折价"**：折溢价 ≤ -5%（卖方让利明显） - **组合看**："大额 + 深折价 + 买方是机构专用" 是相对少见且有信息量的组合 ## 七、date 参数：查历史某天 `date=YYYY-MM-DD` 可以查指定日期 —— **非交易日会自动回退到最近交易日**（实测：`2026-09-26` 是周六 → 返回 `2026-09-24` 的数据）。 Python：查指定日期 ``` b = requests.get(f"{BASE}/block-trade", params={"code": "sh600276", "date": "2026-09-26"}, headers=H, timeout=30).json() print(b["ok"], b.get("data")) ``` - **实测观察**：返回的第 1 张表（日期 / 收盘价等元信息）**会跟随 date 变化**，非交易日回退到最近交易日 - **明细表的行为**：实测中多次查询返回的成交明细相同 —— 可能该股期间只有一笔大宗，也可能是明细只给最近一笔。**要用连续多日差异明显的样本自行核对**，不要默认"多日历史明细" ## 八、两个常见误判（重要） - **① `ok:false` 不等于接口坏了** —— 它表示**那一天该股没有大宗交易**（正常结果）。很多股票大部分交易日都没有大宗成交。判断方法：换一只活跃的大盘股（如 `sh600519`）试，能返回数据就说明接口正常 - **② 折价不代表利空** —— 大额减持天然要折价才能快速成交。**"有折价"是常态，"折价异常深 + 买方是机构"才值得单独看** ## 常见问题 返回 ok:false、data 是空数组，是接口坏了吗？ 不是。这表示当天该股没有大宗交易。大宗交易本身就不是每只股票每天都有 —— 换一只活跃的大盘股（如 sh600519 贵州茅台）试，能返回数据即说明接口正常。 数据是实时的吗？ 大宗交易成交信息按 T+1 披露。本文实测返回的是最近已披露的交易日数据（返回的 date 字段会标明属于哪一天）。 折价率是相对什么算的？ 相对当日收盘价。正值 = 溢价成交（买方出价高于市价），负值 = 折价成交（卖方让利），0 = 平价。折价成交是常态，不能直接当利空。 为什么 structured 是 null？ structured / tables 是条件字段 —— 只在 data 是 Markdown 文本时才附。block-trade 的 data 直接就是数组（本身就是结构化的），所以不需要这一层。代码里请用 body.get("structured") 或先判断 data 类型。 最后更新: 2026-09-29 字段语义取自接口文档与实测返回；示例数据为 ashareapi /v1/block-trade 线上真实返回（2026-09-29 实跑：贵州茅台 / 恒瑞医药 / 紫金矿业 / 宁德时代 / 中国平安）；date 参数行为经多日期实测（含非交易日回退）。 相关 - 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