全年交易日历

一、数据简介

全年交易日历记录中国 A 股市场的交易日，每个交易日一行。与 trading_days 的区别是，本表包含当年尚未到来的交易日，可以用来查询未来日期是否开市；trading_days 只到最新已确认的交易日。

• 数据起始时间：1990-01-02
• 数据结束时间：2026-12-31
• 数据更新频率：按年度整年写入，当年尚未到来的日期也已存在，并非每个交易日更新一次

起止时间覆盖表内所有市场的行。分市场看：CN 从 1990-12-03 开始，到当年年底；HK、US 是历史遗留的行，只到 2024-12-31，当前的构建逻辑只写入 CN。

二、主键说明

三、字段口径

四、时间语义

• 表里只有交易日，没有记录的日期就是非交易日（周末或节假日）。
• 当年尚未到来的日期按“周一至周五，去掉法定节假日”推算。法定节假日名单人工维护，放假安排有调整时，这部分未来日期可能随之更新。
• 到今天为止，CN 的日期与 trading_days 中 CN 的日期完全一致。

五、已知限制

• 平台目录里的表描述写“从 1990 年开始”，实测 CN 最早是 1990-12-03。
• 表里除了 CN，还有 2024-12-31 及以前的 HK、US 历史行，2025 年起没有这两个市场的数据，不要用本表判断它们的交易日。

六、示例数据

取 2026-10-05 至 2026-11-04（最近 30 天，到今天为止，不含尚未到来的日期），按日期、市场代码排序，展示前 5 行和后 5 行。

• 用例1: 查询特定年份的交易日历

import dai
df = dai.query("""    SELECT date    FROM all_trading_days""",filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]}).df()

• 用例2: 交易日数量统计，统计2021年的交易日总数

import dai
df = dai.query("""    SELECT        COUNT(date) as trading_days    FROM all_trading_days""",    filters={"date": ["2021-01-01", "2021-12-31"]}).df()

• 用例3: 识别交易日和非交易日

import daiimport pandas as pd
df_trading_days = dai.query("""    SELECT date    FROM all_trading_days""",    filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]}).df()non_trading_days = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31').difference(df_trading_days['date'])print(non_trading_days)