手册定位：「数据底座手册」第 5 篇。资金面因子（主力净流入、北向聪明钱）是选股/择时的重要信号源。本篇讲个股资金流向 + 北向资金两类端点的全字段与用法；板块资金流向已在第 3 篇讲过，本文不再重复，需要时回看 #03。
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1. 你将得到什么

• 单只股票当日/历史主力、散户、净流入额与净流入率怎么取；
• 全市场主力净流入排名批量拉取，做资金面选股；
• 北向资金最新概览、历史走势、个股十大成交股怎么取；
• 把资金流字段归一化（占成交额比）再入因子的代码；
• 资金流数据的 4 个坑（T+1 更新、单位、排名快照、北向口径）。

2. 取数约定

个股资金流端点用纯数字代码（如 000001），与行情类 {代码}.{市场} 不同，注意区分。

3. 端点分组地图

4. 核心模板函数（自包含可跑）

import time, requests, pandas as pd

BASE = "https://api.zhituapi.com"
TOKEN = "你的token"
_MOCK = False


def _hit_key(path):
    return "%s%s?token=%s" % (BASE, path, TOKEN)


def _get(path, default=None, tries=3):
    url = _hit_key(path)
    for i in range(tries):
        try:
            if _MOCK:
                return default
            r = requests.get(url, timeout=8)
            r.raise_for_status()
            return r.json()
        except Exception:
            if i == tries - 1:
                return default
            time.sleep(0.5 * (i + 1))


def fetch_stock_flow(code):
    return _get("/hs/history/transaction/%s" % code, default={})


def fetch_flow_rank(kind="zljlr"):
    return _get("/higg/%s" % kind, default=[])


def fetch_north_overview():
    return _get("/ht/nbzj/lxgl", default={})


def fetch_north_hist(period="1"):
    return _get("/ht/nbzj/bxls/%s" % period, default=[])


def to_frame(raw):
    if isinstance(raw, dict):
        return pd.DataFrame([raw])
    return pd.DataFrame(list(raw or []))


def run_check():
    global _MOCK
    _MOCK = True
    flow = {"代码": "600519", "主力净流入额": 1.2e8, "主力净流入率": 0.06,
            "散户净流入额": -0.5e8, "成交额": 2.0e9}
    rank = [{"代码": "600519", "主力净流入额": 1.2e8},
            {"代码": "000001", "主力净流入额": 0.9e8}]
    north = [{"日期": "2026-09-25", "北向净流入": 3.5e9},
             {"日期": "2026-09-24", "北向净流入": -1.2e9}]
    f = flow  # 演示数据（真实调用替换为 fetch_stock_flow）
    assert f["主力净流入率"] == 0.06
    rk = to_frame(rank)
    assert len(rk) == 2
    nh = to_frame(north)
    assert len(nh) == 2 and "北向净流入" in nh.columns
    print("校验通过 | 个股主力净流入率=%.3f 排名条数=%d 北向序列=%d"
          % (f["主力净流入率"], len(rk), len(nh)))
    _MOCK = False


if __name__ == "__main__":
    run_check()

5. 跑通示例

# 拉全市场主力净流入额排名前 20，做资金面初筛
rk = to_frame(fetch_flow_rank("zljlr")).sort_values("主力净流入额", ascending=False)
print(rk.head(20))
# 北向近 N 日累计
nh = to_frame(fetch_north_hist("1"))
print("北向近两日累计净流入：", nh["北向净流入"].sum())

6. 坑与注意事项

1. T+1 更新：个股资金流多为盘后更新，盘中取到的可能是昨天的，做实盘信号要等收盘后。
2. 单位与口径：净流入额是「元」，主力/散户是不同席位口径的拆分，别把它们相加当总净流入。
3. 排名是快照：/higg/* 排名是某一时刻快照，回测要用历史资金流（/hs/history/transaction/{日期}/{代码}），别拿排名当历史序列。
4. 北向口径切换：北向历史有「净流入/持有市值」等不同口径，做择时认准「净流入」序列，别混用总览的累计持有。

7. 小结与下一篇预告

资金面因子（主力净流入、北向）的数据底座就位。下一篇进入特色市场——北交所、科创板、港股通怎么取数，补足多市场覆盖。

下一篇预告：《【Python量化实战全攻略 #06】特色市场接口手册：北交所·科创板·港股通怎么取（附代码）》

8. 免责声明

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本系列《Python量化实战全攻略》共 32 篇，下一篇讲特色市场接口。