前言
做 A 股短线复盘时，很多人会关注一个问题：
今天市场接力情绪到底好不好？
如果只看指数涨跌，有时候并不能准确反映短线赚钱效应。
短线选手更关心的是：
今天一板有多少家？
二板有多少家？
三板有多少家？
高度板是多少？
1进2成功率怎么样？
2进3成功率怎么样？
今天涨停破板率高不高？
昨日涨停股今天表现如何？
昨日连板股今天表现如何？
这些数据可以帮助我们观察市场情绪，但如果每天都手动整理，会比较麻烦。
这篇文章记录一个简单的 Python 小案例：
通过请求接口，获取某一天的涨停情绪数据，并在终端里用一行文字打印出来。
本文只是 Python 数据获取学习笔记，不构成任何投资建议。
一、这个小工具能做什么？
我们输入一个日期，比如：
"Day": "2024-11-14"
程序就会请求对应日期的数据，然后打印出类似这样的内容：
2024-11-14, 一板：xx, 二板：xx, 三板：xx, 高度板：xx,
1进2连板率：xx%, 2进3连板率：xx%, 3进高度板连板率：xx%,
今日涨停破板率：xx%, 昨日涨停今表现：xx, 昨日连板今表现：xx,
昨日破板今表现：xx, 炒作机会：xx
这类数据适合用来做盘后复盘，尤其是观察短线接力环境。
二、完整代码
下面是基础版本代码。
import requests
import json
def fetch_data():
# 目标URL
url = "https://apphis.longhuvip.com/w1/api/index.php"
# 请求参数
params = {
"Day": "2024-11-14",
"PhoneOSNew": "2",
"VerSion": "5.14.0.5",
"a": "ZhangTingExpression",
"apiv": "w36",
"c": "HisHomeDingPan"
}
# 请求头
headers = {
"Accept-Language": "zh-Hans-US;q=1.0",
"Accept": "*/*",
"Connection": "keep-alive",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"User-Agent": "lhb/5.14.5 (com.kaipanla.www; build:1; iOS 16.3.1) Alamofire/4.9.1"
}
# 发送GET请求
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
# 检查响应状态码
if response.status_code == 200:
# 解析JSON数据
data = response.json()
# 提取信息数组
info = data["info"]
# 单行格式输出
print(
f"{params['Day']}, "
f"一板：{info[0]}, "
f"二板：{info[1]}, "
f"三板：{info[2]}, "
f"高度板：{info[3]}, "
f"1进2连板率：{info[4]}%, "
f"2进3连板率：{info[5]}%, "
f"3进高度板连板率：{info[6]}%, "
f"今日涨停破板率：{info[7]}%, "
f"昨日涨停今表现：{info[8]}, "
f"昨日连板今表现：{info[9]}, "
f"昨日破板今表现：{info[10]}, "
f"炒作机会：{info[11]}"
)
else:
print("请求失败，状态码：", response.status_code)
# 调用函数
fetch_data()
三、新手运行前需要准备什么？
这段代码用到了一个第三方库：
requests
如果电脑里没有安装，可以在终端运行：
pip install requests
如果你使用的是 Windows，可以在 PowerShell 或 CMD 里运行。
安装完成后，把上面的代码保存成一个 Python 文件，例如：
涨停情绪数据获取.py
然后运行：
python 涨停情绪数据获取.py
如果请求成功，就会在终端打印出对应日期的市场情绪数据。
四、代码逐段解释
1. 导入库
import requests
import json
这里导入了两个库：
不过这段代码里，json 实际上没有直接使用，因为 response.json() 已经帮我们完成了解析。
2. 设置请求地址
url = "https://apphis.longhuvip.com/w1/api/index.php"
这个地址就是程序要访问的数据接口。
简单理解：
我们不是手动打开网页，而是用 Python 向这个地址发送请求，然后拿到返回的数据。
3. 设置请求参数
params = {
"Day": "2024-11-14",
"PhoneOSNew": "2",
"VerSion": "5.14.0.5",
"a": "ZhangTingExpression",
"apiv": "w36",
"c": "HisHomeDingPan"
}
这一段是本次代码的核心。
其中最容易理解的是：
"Day": "2024-11-14"
它表示要查询哪一天的数据。
如果想查询其他日期，只需要修改这里，例如：
"Day": "2024-11-15"
其他参数可以先理解为接口所需参数，新手阶段不需要马上深挖，先知道它们是为了让接口正常返回对应数据即可。
4. 设置请求头
headers = {
"Accept-Language": "zh-Hans-US;q=1.0",
"Accept": "*/*",
"Connection": "keep-alive",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"User-Agent": "lhb/5.14.5 (com.kaipanla.www; build:1; iOS 16.3.1) Alamofire/4.9.1"
}
请求头可以简单理解为：
告诉服务器，这次请求大概是什么来源、什么格式、什么客户端。
其中比较重要的是：
"User-Agent": "lhb/5.14.5 ..."
有些接口会根据 User-Agent 判断请求来源。
如果缺少必要请求头，可能会出现请求失败、返回空数据或者返回异常数据的情况。
5. 发送 GET 请求
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
这行代码的意思是：
用 GET 请求访问目标 URL，同时带上请求参数和请求头。
实际请求时，Python 会自动把 params 拼接到 URL 后面。
6. 判断请求是否成功
if response.status_code == 200:
HTTP 状态码 200 通常表示请求成功。
如果不是 200，就会执行：
print("请求失败，状态码：", response.status_code)
这一步是为了避免程序在请求失败时继续往下解析，导致报错。
7. 解析 JSON 数据
data = response.json()
接口返回的数据通常是 JSON 格式。
这行代码会把返回内容转换成 Python 可以读取的字典结构。
然后通过：
info = data["info"]
取出里面的 info 数据。
五、info 数组是什么意思？
这段代码默认 info 里面有 12 个位置：
info[0] 到 info[11]
每个位置代表一个指标。
所以这一段：
print(
f"{params['Day']}, "
f"一板：{info[0]}, "
f"二板：{info[1]}, "
f"三板：{info[2]}, "
f"高度板：{info[3]}, "
f"1进2连板率：{info[4]}%, "
f"2进3连板率：{info[5]}%, "
f"3进高度板连板率：{info[6]}%, "
f"今日涨停破板率：{info[7]}%, "
f"昨日涨停今表现：{info[8]}, "
f"昨日连板今表现：{info[9]}, "
f"昨日破板今表现：{info[10]}, "
f"炒作机会：{info[11]}"
)
本质上就是把数组里的每一项，翻译成我们能看懂的中文指标。
六、这些指标怎么理解？
1. 一板、二板、三板
一板就是当天首板涨停的股票数量。
二板就是连续两天涨停的股票数量。
三板就是连续三天涨停的股票数量。
一般来说：
一板多，说明短线资金还在尝试新方向；
二板、三板多，说明接力情绪较好；
中高位断层严重，说明接力意愿可能下降。
不过这些数据不能单独使用，还要结合市场环境、题材强度、指数状态和成交量一起观察。
2. 高度板
高度板可以理解为当天市场最高连板高度。
比如市场最高是 5 连板，那么高度板就是 5 板。
高度板的意义在于：
它是短线情绪空间的一个观察指标。
如果高度板不断打开，说明短线资金愿意继续向上接力。
如果高度板连续压制，说明高位风险可能在增加。
3. 1进2连板率
1进2连板率，就是昨天首板股票里，今天成功晋级二板的比例。
它可以用来观察：
首板之后，第二天有没有资金愿意继续接力。
如果 1进2成功率较高，说明低位接力环境较好。
如果 1进2成功率很低，说明短线资金可能更谨慎。
4. 2进3连板率
2进3连板率，就是二板股票继续晋级三板的比例。
这个指标比 1进2 更能反映接力强度。
因为三板通常已经开始进入市场关注区，资金分歧会更明显。
5. 3进高度板连板率
这个指标可以理解为中高位继续晋级的情况。
如果这个指标比较好，说明高位接力没有明显崩塌。
如果这个指标很差，就要警惕高位亏钱效应扩散。
6. 今日涨停破板率
涨停破板率可以理解为：
今天冲到涨停，但最后没有封住的比例。
这个指标很重要。
如果涨停破板率很高，说明当天封板资金不稳定，追高资金容易亏钱。
短线情绪比较差的时候，经常会出现：
涨停数量看起来不少，但破板率很高
这种情况说明市场表面热闹，但赚钱效应未必好。
7. 昨日涨停今表现
这个指标观察的是：
昨天涨停的股票，今天整体表现怎么样。
如果昨日涨停股今天表现较好，说明打板资金第二天有溢价。
如果表现很差，说明昨天涨停后，今天接力资金承接不足。
8. 昨日连板今表现
这个指标观察的是：
昨天连板股，今天整体表现怎么样。
它对短线接力选手比较重要。
如果昨日连板股今天表现差，说明连板方向亏钱效应可能开始出现。
如果昨日连板股继续强，说明接力环境还没有明显恶化。
9. 昨日破板今表现
这个指标观察的是：
昨天破板的股票，今天有没有修复。
如果昨日破板股今天继续很差，说明资金对失败票容错率较低。
如果昨日破板股能修复，说明市场风险偏好可能没有那么差。
10. 炒作机会
这个字段可以作为辅助观察项。
但这里要特别提醒：
不能只根据“炒作机会”这个字段做决策。
它最多只能作为复盘参考，真正判断市场是否适合参与，还要结合题材、龙头、成交额、指数环境、监管环境、亏钱效应等因素综合分析。
七、新手最容易踩的坑
1. 不要把数据当成买卖信号
这段代码只是获取市场情绪数据。
它不能告诉你应该买哪只股票，也不能保证任何收益。
数据的作用是辅助观察，不是直接替你做交易决策。
2. 不要只看某一个指标
比如看到 1进2连板率很高，就认为市场一定很好，这是不严谨的。
还要同时看：
二板数量是否真实增加；
三板和高度板是否断层；
涨停破板率是否过高；
昨日连板股今天是否有亏钱效应；
指数是否配合；
主线题材是否清晰。
单个指标容易误判，多个指标组合观察才更有意义。
3. 不要高频请求
这个代码适合个人学习和低频复盘。
不建议高频、批量、连续请求接口。
如果后续做成工具，也应该控制请求频率，避免对服务器造成压力。
4. 注意接口可能变化
这类接口不是我们自己控制的。
未来可能出现：
请求失败；
参数变化；
返回字段变化；
数据结构变化；
某些日期没有数据。
所以后续如果正式做成工具，一定要增加异常处理。
八、这个代码还能怎么优化？
当前版本是入门版，能跑通、能打印结果，但还不够稳。
后续可以继续优化几个方向。
1. 增加异常处理
比如网络失败、JSON 解析失败、info 字段不存在等情况，都应该提前处理。
否则接口一旦返回异常，程序就可能直接报错。
2. 支持修改日期
现在日期写死在代码里：
"Day": "2024-11-14"
后续可以改成手动输入：
day = input("请输入查询日期，例如 2024-11-14：")
这样每次运行时都可以查询不同日期。
3. 保存到 Excel
终端打印适合临时查看。
如果想长期复盘，最好保存到 Excel。
可以保存这些字段：
保存成 Excel 后，就可以做历史对比。
比如观察：
哪些阶段 1进2成功率明显提升；
哪些阶段涨停破板率明显升高；
哪些阶段高度板被压制；
哪些阶段昨日连板股开始走弱。
4. 支持批量日期
如果想研究一段时间的市场情绪，可以让程序批量获取多个日期。
例如：
2024-11-01 到 2024-11-30
然后每天一行，保存成表格。
这样就可以做更系统的复盘。
5. 增加情绪标签
后续还可以根据数据自动打标签，比如：
不过这一步需要谨慎。
自动标签只能作为辅助，不能代替人工复盘。
九、一个更稳的思路
这段代码真正有价值的地方，不是“预测明天涨跌”，而是帮助我们建立一个复盘习惯。
比较合理的流程是：
第一步：获取每日涨停情绪数据
第二步：观察一板、二板、三板、高度板变化
第三步：观察连板率和破板率
第四步：结合题材主线和龙头表现
第五步：记录当天市场处于什么情绪阶段
第六步：第二天验证自己的判断是否正确
长期坚持下来，才可能慢慢形成自己的市场观察框架。
十、总结
这篇文章记录了一个简单的 Python 案例：
用 requests 请求接口，获取某一天的涨停情绪数据，并用中文格式打印出来。
通过这段代码，我们可以快速看到：
一板数量；
二板数量；
三板数量；
高度板；
1进2连板率；
2进3连板率；
3进高度板连板率；
今日涨停破板率；
昨日涨停今表现；
昨日连板今表现；
昨日破板今表现；
炒作机会。
对于新手来说，这个案例适合练习几个基础能力：
发送网络请求
设置请求参数
设置请求头
解析 JSON 数据
读取数组内容
格式化打印结果
对于做复盘的人来说，它也可以作为一个小工具，帮助我们更快整理市场情绪数据。
但最后还是要强调：
数据只是辅助，不能直接等同于交易结论。
任何市场判断都需要结合更多信息综合分析。
后续如果继续完善，可以把它升级成：
单日查询 → 批量日期查询 → 保存 Excel → 自动去重 → 情绪标签 → 复盘数据库
这也是比较适合新手一步一步学习和升级的方向。
