股票买卖明细接口是怎样实现查询交易数据的？
股票买卖明细接口作为软件应用而言，很多资源和数据不一定就是由其自身提供的，所以说某些功能还是需要调用第三方提供的服务，这其中就涉及到API接口的调用。也就是说，股票买卖明细接口是与数据端直接挂钩的，通过一些量化接口的基本函数就能查询各类交易数据，就比如以下基本的函数使用对应的功能：
| 名称 | 功能 | |
| 基本函数 | Init | API 初始化 |
| Deinit | API 反初始化 | |
| Logon | 登录交易账户 | |
| Logoff | 登出交易账户 | |
| QueryData | 查询各类交易数据 | |
| QueryHistoryData | 查询各类历史数据 | |
| SendOrder | 委托下单 | |
| CancelOrder | 委托撤单 | |
| GetQuote | 获取五档报价 | |
| Repay | 融资融券账户直接还款 | |
| GetExpireDate | 查询 API 授权到期日期 | |
| 单账户批量函数 | QueryDatas | 单账户批量查询各类交易数据 |
| SendOrders | 单账户批量下单 | |
| CancelOrders | 单账户批量撤单 | |
| GetQuotes | 单账户批量获取五档报价 | |
| 多账户批量函数 | QueryMultiAccountsDatas | 多账户批量查询各类交易数据 |
| SendMultiAccountsOrders | 多账户批量下单 | |
| CancelMultiAccountsOrders | 多账户批量撤单 | |
| GetMultiAccountsQuotes | 多账户批量获取五档报价 | |
股票买卖明细接口查询各类交易券商数据方法：
| 签名 | void QueryData(int | ClientId, int Category, | char* Result, char* | ErrorInfo); | |
| 功能 | 查询各类交易数据 | ||||
| 参数 | ClientId | 客户端 Id | |||
| Category | 查询信息类别 0: 资金, 1: 股份, 2: 当日委托, 3: 当日成交, 4: 可撤单, 5: 股东代码, 6: 融资余额, 7: 融券余额, 8: 可融证券, 9: 各券商不同, 10-11: 无, 12: 可申购新股查询, 13: 新股申购额度查询, 14: 配号查询, 15: 中签查询 | ||||
| Result | 查询结果, 需要分配 1024*1024 字节的空间 格式请参阅[Result 格式] | ||||
| ErrorInfo | 错误信息, 需要分配 256 字节的空间 | ||||
| 返回值 | 无, 查询成功与否通过 ErrorInfo 是否为空字符串来判断 | ||||
这其中的股票买卖明细接口开发和使用的功能主要是从其他数字平台有丰富的API接口，让应用程序可以轻松地使用另一个应用程序的数据和资源，把通用的、共性的应用功能进行模块化处理，实现数据的查询的稳定。
举个查询交易明细的开发框架例子：
import requests
import time
import json
import pandas as pd
def fenshishuju_dfcf(daima):
if daima[:2] == "sh":
lsbl = '1.'+daima[2:]
else:
lsbl = '0.' + daima[2:]
wangzhi = "http://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/trends2/get?&fields1=f1%2Cf2%2Cf3%2Cf4%2Cf5%2Cf6%2Cf7%2Cf8%2Cf9" \
"%2Cf10%2Cf11%2Cf12%2Cf13&fields2=f51%2Cf52%2Cf53%2Cf54%2Cf55%2Cf56%2Cf57%2Cf58&" \
"ut=7eea3edcaed734bea9cbfc24409ed989&ndays=1&iscr=0&secid="+lsbl+ \
"&_=1643253749790"+str(time.time)
resp = requests.get(wangzhi, timeout=6)
# print (resp) #打印请求结果的状态码
data = json.loads(resp.text)
shuju = {'日期时间': [], '最新价': [], '均价': [], '成交额': []}
for k in data['data']['trends']:
lsbl = k.split(",")
shuju['日期时间'].append(lsbl[0])
shuju['最新价'].append(lsbl[2])
shuju['均价'].append(lsbl[-1])
shuju['成交额'].append(lsbl[-2])
shuju = pd.DataFrame(shuju)
print(shuju)
return shuju
if __name__ == '__main__':
while 1:
fenshishuju_dfcf('sh603102')
time.sleep(3)
输出示例：
另外，在数据接入股票买卖明细接口也时值得一提的，因为它与传统功能相比，数字看点产品支持多种股票接口数据，通过无代码自由编辑处理能力，实现自动交易化，更重要的是带来更多的变化，保持数据输出的稳定性和时效性。