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申万一级行业指数日行情

cn_stock_industry_sw_bar1d公测Free

该表详细记录了申万一级行业指数的日行情数据，包括行业代码、昨收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、涨跌幅和换手率等信息。

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表结构 11 个字段 字段 类型 描述 instrument string 行业指数代码 pre_close double 昨收盘价 open double 开盘价 close double 收盘价 high double 最高价 low double 最低价 volume double 成交量 amount double 成交额 change_ratio double 涨跌幅 turn double 换手率 date timestamp[ns] 日期

数据简介一、数据简介 本表提供申万一级行业指数的日行情，每个行业指数每个交易日一行，包含昨收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、涨跌幅和换手率。 申万一级行业代码和行业指数代码之间的对应关系见 cn_stock_industry_index_mapper。按成分股计算的行业行情见 cn_stock_industry_bar1d、cn_stock_industry_real_bar1d。 数据起始时间：1999-12-30 数据结束时间：2026-11-04 数据更新频率：每个交易日 注：若起止时间为None，则表示当前没取到数据，请咨询客服 二、主键说明 关键字释意date交易日instrument行业指数代码，以 .SWI 结尾，如 801010.SWI（农林牧渔） 三、字段口径 字段口径pre_close昨收盘价open / high / low / close指数点位volume成交量，量级与该行业成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交量之和一致amount成交额，量级与该行业成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交额之和一致change_ratio涨跌幅，小数形式，即 close / pre_close - 1，全表逐行核对一致turn换手率，小数形式，具体计算口径未核实 四、注意事项 本表包含 32 个行业指数代码，其中 801020.SWI（采掘）的数据到 2021-12-10 结束，此后为 31 个行业指数。 以农林牧渔（801010.SWI）2026-10-22 为例，成交量 2.89021e9，成交额 2.179571e10，同日申万 2021 版农林牧渔一级行业 113 只成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交量之和为 2.914603e9，成交额之和为 2.203276e10，两者相差约 1%。 每个行业指数的第一个交易日是 1999-12-30，该日 change_ratio 为空，共 32 行。 turn 为空的记录有 86 行，volume 为空的记录有 13 行。 五、示例代码 python复制import dai dai.query("""SELECT *FROM cn_stock_industry_sw_bar1dWHERE instrument='801010.SWI'""", filters={"date": ["2024-01-01", "2024-10-01"]}).pl() 六、示例数据 取 2026-10-28 至 2026-11-04，按交易日、行业指数代码排序，展示前 5 行和后 5 行。 dateinstrumentpre_closeopenclosehighlowvolumeamountchange_ratioturn2026-10-28 00:00:00801010.SWI2443.142441.742424.662441.742416.262.22405e+091.66699e+10-0.007564040.02285252026-10-28 00:00:00801030.SWI3714.973739.983776.033798.323718.555.14044e+097.45554e+100.01643620.01765422026-10-28 00:00:00801040.SWI2002.022002.592002.472012.581997.641.13909e+094.48554e+090.0002247730.005750052026-10-28 00:00:00801050.SWI6648.236764.436688.716764.436648.253.38952e+095.80154e+100.006088840.01490962026-10-28 00:00:00801080.SWI6551.676698.766811.956871.966651.751.06795e+104.08783e+110.03972730.02889432026-11-04 00:00:00801890.SWI1756.061760.351843.1518441742.28.87553e+091.66126e+110.0495940.02836762026-11-04 00:00:00801950.SWI3325.143315.523292.433340.63275.051.15699e+091.04346e+10-0.009837180.01042822026-11-04 00:00:00801960.SWI2766.822759.042740.722768.992729.271.90508e+091.76165e+10-0.009433210.00515982026-11-04 00:00:00801970.SWI1633.51635.391668.071671.631618.111.61661e+091.35232e+100.02116310.01681442026-11-04 00:00:00801980.SWI3244.933238.713261.073268.163211.693.3631e+084.98078e+090.004973910.0294457

关键字	释意
date	交易日
instrument	行业指数代码，以 `.SWI` 结尾，如 `801010.SWI`（农林牧渔）

字段	口径
pre_close	昨收盘价
open / high / low / close	指数点位
volume	成交量，量级与该行业成分股在 `cn_stock_real_bar1d` 中的成交量之和一致
amount	成交额，量级与该行业成分股在 `cn_stock_real_bar1d` 中的成交额之和一致
change_ratio	涨跌幅，小数形式，即 `close / pre_close - 1`，全表逐行核对一致
turn	换手率，小数形式，具体计算口径未核实

date	instrument	pre_close	open	close	high	low	volume	amount	change_ratio	turn
2026-10-28 00:00:00	801010.SWI	2443.14	2441.74	2424.66	2441.74	2416.26	2.22405e+09	1.66699e+10	-0.00756404	0.0228525
2026-10-28 00:00:00	801030.SWI	3714.97	3739.98	3776.03	3798.32	3718.55	5.14044e+09	7.45554e+10	0.0164362	0.0176542
2026-10-28 00:00:00	801040.SWI	2002.02	2002.59	2002.47	2012.58	1997.64	1.13909e+09	4.48554e+09	0.000224773	0.00575005
2026-10-28 00:00:00	801050.SWI	6648.23	6764.43	6688.71	6764.43	6648.25	3.38952e+09	5.80154e+10	0.00608884	0.0149096
2026-10-28 00:00:00	801080.SWI	6551.67	6698.76	6811.95	6871.96	6651.75	1.06795e+10	4.08783e+11	0.0397273	0.0288943
2026-11-04 00:00:00	801890.SWI	1756.06	1760.35	1843.15	1844	1742.2	8.87553e+09	1.66126e+11	0.049594	0.0283676
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2026-11-04 00:00:00	801960.SWI	2766.82	2759.04	2740.72	2768.99	2729.27	1.90508e+09	1.76165e+10	-0.00943321	0.0051598
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2026-11-04 00:00:00	801980.SWI	3244.93	3238.71	3261.07	3268.16	3211.69	3.3631e+08	4.98078e+09	0.00497391	0.0294457

使用代码 用例1：查询特定日期各行业的涨跌幅 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT date, instrument, change_ratio FROM cn_stock_industry_sw_bar1d ORDER BY change_ratio DESC""", filters={"date": ["2023-06-01"]}).df() 用例2：分析给定时间段内，各行业的平均涨跌幅 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT instrument, AVG(change_ratio) as avg_change_ratio FROM cn_stock_industry_sw_bar1d GROUP BY instrument ORDER BY avg_change_ratio DESC""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]}).df() 用例3：利用高价和低价的差异分析行业在特定日期的市场波动性 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT date, instrument, high - low as price_range FROM cn_stock_industry_sw_bar1d ORDER BY price_range DESC""", filters={"date": ["2023-06-01"]}).df()

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查询代码

SELECT instrument, pre_close, open, close, high, low, volume
FROM cn_stock_industry_sw_bar1d
WHERE date >= '2026-10-06'
ORDER BY date
LIMIT 100

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字段数: 11
分类: 行业板块 › 行业行情
作者: BigQuant

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SELECT instrument, pre_close, open, close, high, low, volume
FROM cn_stock_industry_sw_bar1d
WHERE date >= '2026-10-06'
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表结构 11 个字段 字段 类型 描述 instrument string 行业指数代码 pre_close double 昨收盘价 open double 开盘价 close double 收盘价 high double 最高价 low double 最低价 volume double 成交量 amount double 成交额 change_ratio double 涨跌幅 turn double 换手率 date timestamp[ns] 日期

数据简介一、数据简介 本表提供申万一级行业指数的日行情，每个行业指数每个交易日一行，包含昨收盘价、开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交额、涨跌幅和换手率。 申万一级行业代码和行业指数代码之间的对应关系见 cn_stock_industry_index_mapper。按成分股计算的行业行情见 cn_stock_industry_bar1d、cn_stock_industry_real_bar1d。 数据起始时间：1999-12-30 数据结束时间：2026-11-04 数据更新频率：每个交易日 注：若起止时间为None，则表示当前没取到数据，请咨询客服 二、主键说明 关键字释意date交易日instrument行业指数代码，以 .SWI 结尾，如 801010.SWI（农林牧渔） 三、字段口径 字段口径pre_close昨收盘价open / high / low / close指数点位volume成交量，量级与该行业成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交量之和一致amount成交额，量级与该行业成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交额之和一致change_ratio涨跌幅，小数形式，即 close / pre_close - 1，全表逐行核对一致turn换手率，小数形式，具体计算口径未核实 四、注意事项 本表包含 32 个行业指数代码，其中 801020.SWI（采掘）的数据到 2021-12-10 结束，此后为 31 个行业指数。 以农林牧渔（801010.SWI）2026-10-22 为例，成交量 2.89021e9，成交额 2.179571e10，同日申万 2021 版农林牧渔一级行业 113 只成分股在 cn_stock_real_bar1d 中的成交量之和为 2.914603e9，成交额之和为 2.203276e10，两者相差约 1%。 每个行业指数的第一个交易日是 1999-12-30，该日 change_ratio 为空，共 32 行。 turn 为空的记录有 86 行，volume 为空的记录有 13 行。 五、示例代码 python复制import dai dai.query("""SELECT *FROM cn_stock_industry_sw_bar1dWHERE instrument='801010.SWI'""", filters={"date": ["2024-01-01", "2024-10-01"]}).pl() 六、示例数据 取 2026-10-28 至 2026-11-04，按交易日、行业指数代码排序，展示前 5 行和后 5 行。 dateinstrumentpre_closeopenclosehighlowvolumeamountchange_ratioturn2026-10-28 00:00:00801010.SWI2443.142441.742424.662441.742416.262.22405e+091.66699e+10-0.007564040.02285252026-10-28 00:00:00801030.SWI3714.973739.983776.033798.323718.555.14044e+097.45554e+100.01643620.01765422026-10-28 00:00:00801040.SWI2002.022002.592002.472012.581997.641.13909e+094.48554e+090.0002247730.005750052026-10-28 00:00:00801050.SWI6648.236764.436688.716764.436648.253.38952e+095.80154e+100.006088840.01490962026-10-28 00:00:00801080.SWI6551.676698.766811.956871.966651.751.06795e+104.08783e+110.03972730.02889432026-11-04 00:00:00801890.SWI1756.061760.351843.1518441742.28.87553e+091.66126e+110.0495940.02836762026-11-04 00:00:00801950.SWI3325.143315.523292.433340.63275.051.15699e+091.04346e+10-0.009837180.01042822026-11-04 00:00:00801960.SWI2766.822759.042740.722768.992729.271.90508e+091.76165e+10-0.009433210.00515982026-11-04 00:00:00801970.SWI1633.51635.391668.071671.631618.111.61661e+091.35232e+100.02116310.01681442026-11-04 00:00:00801980.SWI3244.933238.713261.073268.163211.693.3631e+084.98078e+090.004973910.0294457

关键字	释意
date	交易日
instrument	行业指数代码，以 `.SWI` 结尾，如 `801010.SWI`（农林牧渔）

字段	口径
pre_close	昨收盘价
open / high / low / close	指数点位
volume	成交量，量级与该行业成分股在 `cn_stock_real_bar1d` 中的成交量之和一致
amount	成交额，量级与该行业成分股在 `cn_stock_real_bar1d` 中的成交额之和一致
change_ratio	涨跌幅，小数形式，即 `close / pre_close - 1`，全表逐行核对一致
turn	换手率，小数形式，具体计算口径未核实

date	instrument	pre_close	open	close	high	low	volume	amount	change_ratio	turn
2026-10-28 00:00:00	801010.SWI	2443.14	2441.74	2424.66	2441.74	2416.26	2.22405e+09	1.66699e+10	-0.00756404	0.0228525
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2026-11-04 00:00:00	801970.SWI	1633.5	1635.39	1668.07	1671.63	1618.11	1.61661e+09	1.35232e+10	0.0211631	0.0168144
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使用代码 用例1：查询特定日期各行业的涨跌幅 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT date, instrument, change_ratio FROM cn_stock_industry_sw_bar1d ORDER BY change_ratio DESC""", filters={"date": ["2023-06-01"]}).df() 用例2：分析给定时间段内，各行业的平均涨跌幅 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT instrument, AVG(change_ratio) as avg_change_ratio FROM cn_stock_industry_sw_bar1d GROUP BY instrument ORDER BY avg_change_ratio DESC""", filters={"date": ["2023-01-01", "2023-12-31"]}).df() 用例3：利用高价和低价的差异分析行业在特定日期的市场波动性 python复制import daidf = dai.query(""" SELECT date, instrument, high - low as price_range FROM cn_stock_industry_sw_bar1d ORDER BY price_range DESC""", filters={"date": ["2023-06-01"]}).df()

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作者: BigQuant

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WHERE date >= '2026-10-06'
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