同花顺SuperMind平台的数据服务到底有哪些类型的数据
很多做股票和期货的朋友都听说过同花顺SuperMind，这个平台能写策略、跑回测、做量化。可一打开界面，满屏的数据接口和字段名，不少人直接懵了。数据服务到底提供哪些东西？我用大白话给你拆开讲。
行情数据——最基础的那碗饭
做交易，没有行情数据就像开车不看路。SuperMind的行情数据覆盖了国内主要交易所的品种。
股票方面，沪深A股、科创板、创业板、北交所的日线、分钟线、tick数据都能拿到。期货方面，上期所、大商所、郑商所、中金所、广期所的合约行情一应俱全，包括主力连续、指数合约。
你关心的开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额、持仓量，这些字段都有。分钟级数据支持1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟。tick数据则记录每一笔成交的细节，适合做高频策略。
举个实际用途。你想测试一个均线突破策略，用日线数据回测过去五年。SuperMind直接提供复权后的价格，省去自己计算除权除息的麻烦。
基本面数据——看清公司的底子
光看价格波动不够，还得知道公司赚不赚钱、欠多少债。基本面数据就是给股票“体检”的。
SuperMind提供三大财务报表：资产负债表、利润表、现金流量表。字段包括营业收入、净利润、每股收益、净资产收益率、资产负债率、经营活动现金流净额。数据按季度和年度更新，支持历史追溯。
期货的基本面数据相对特殊，主要是库存数据、仓单数据、现货价格、基差。这些对做套利和趋势跟踪的人很重要。
你写一个选股策略，要求连续三年净资产收益率大于15%，资产负债率低于50%。SuperMind的基本面接口直接返回符合条件的股票列表，不用自己去翻财报。
宏观数据——大环境的晴雨表
股票和期货都逃不开宏观经济的影响。利率、通胀、汇率、PMI、GDP，这些指标决定了市场的大方向。
SuperMind的宏观数据涵盖国内生产总值、居民消费价格指数、工业生产者出厂价格指数、采购经理指数、社会融资规模、货币供应量、人民币汇率中间价。期货方面还有大宗商品价格指数、CRB指数。
数据频率有月度、季度、年度。做资产配置策略时，你可以用宏观数据判断经济周期，决定股票和期货的仓位比例。
新闻公告数据——事件驱动的弹药
市场经常因为一条新闻就暴动。SuperMind提供新闻资讯、公司公告、研报摘要。
新闻数据按时间戳存储，支持关键词检索。公司公告包括业绩预告、分红送转、股东增减持、重大合同。期货方面有交易所公告、交割信息、天气数据。
你做一个事件驱动策略，监控公告中的“业绩预增”关键词。SuperMind返回公告发布时间和具体内容，策略自动在公告后买入。
因子数据——量化策略的原材料
因子是量化交易的砖头。SuperMind提供常用因子库，包括价值因子、成长因子、质量因子、动量因子、波动率因子、流动性因子。
每个因子都有明确的计算公式和历史数据。你还可以基于原始数据自己合成新因子。
期货因子包括展期收益率、基差动量、库存变化率。这些因子对商品期货的横截面策略很有效。
数据服务的调用方式
SuperMind的数据通过API接口获取。你写Python代码，调用get_price、get_fundamentals、get_macro等函数。
# 获取股票日线行情
price = get_price('000001.SZ', start_date='2024-01-01', end_date='2024-12-31', frequency='daily')
# 获取财务数据
fund = get_fundamentals(query(valuation.pe_ratio, income.net_profit).filter(valuation.pe_ratio < 20))
# 获取期货主力合约
futures = get_price('IF2406.CCFX', frequency='minute', count=100)
数据返回格式是pandas DataFrame，方便做向量化计算。
数据质量与更新频率
SuperMind的行情数据实时更新，分钟线延迟约1分钟，tick数据延迟约500毫秒。基本面数据在财报发布后当晚更新。宏观数据按国家统计局公布时间同步。
数据清洗方面，平台处理了停牌、除权、涨跌停等异常情况。你拿到的是干净数据，直接能用。
普通人怎么用好这些数据
你不必成为数据专家。记住三点：做趋势策略重点用行情和宏观数据，做选股策略重点用基本面和因子数据，做短线事件策略重点用新闻公告数据。
数据不是越多越好。策略逻辑清晰，几个关键字段就够了。SuperMind把数据整理好放在你面前，你只需要想清楚要解决什么问题。
股票和期货的交易本质是信息处理。谁的数据更全、更新更快、清洗更干净，谁就多一分胜算。同花顺SuperMind的数据服务，就是把这道门槛给你拆了。
