AKShare 成交量差异排障记录
以 1.20.24 腾讯日线接口的两个样本为例
作者：AI 量化导航维护者 核查时间：2026 年 11 月 4 日。
调用成功、字段也都有，不代表两只股票的 volume 使用同一种单位。本次对 AKShare stock_zh_a_hist_tx 的两个样本做真实响应回放，发现同一天的数据分别执行了“不换算”和“乘 100”的处理。代码中的 sz000 前缀判断值得进一步核实，但不能据此给所有股票一律乘 100。
一 这次查的是什么
线索来自 AKShare issue #7485。报告者使用 1.20.24、Windows 和 Python 3.13.3，查询 sz000651 与 sz300533 在 2026-10-15 至 2026-11-03 的不复权日线，发现成交量口径不同。[1]
原始验证环境为 Python 3.12.14、pandas 2.2.3。下载 PyPI 官方 1.20.24 wheel，提取未修改的 stock_zh_a_hist_tx 函数体；实际请求腾讯 newfqkline 接口后保存响应，用它替代函数的 HTTP 依赖。上市日期查询替换为早于测试区间的日期，避免再次联网。[2]
因此，完成的是“真实响应离线回放”，没有完整安装 AKShare，也没有复现报告者的 Windows / Python 3.13 环境。这个区别会影响结论范围。
二 两个样本出现了什么差异
参数：start_date="20261015"，end_date="20261103"，adjust=""。每只股票的目标区间均包含 14 个交易日。
以 2026-11-03 为例：
- sz000651：腾讯原始 volume 为 469,965；函数输出仍为 469,965，倍率为 1。
- sz300533：腾讯原始 volume 为 208,334；函数输出为 20,833,400，倍率为 100。
1.20.24 的 stock_hist_tx.py 先把原始数组第 6 项映射为 volume，再执行以下判断：[2][3]
if not symbol.startswith(("sh688", "sz399", "sh000", "sz000")):
big_df["volume"] = big_df["volume"] * 100
sz000651 命中排除前缀 sz000，sz300533 没有命中。这与回放结果一致。函数说明却声明 volume 统一为股，因此需要核实 sz000 股票在这个条件中的归类。
三 怎样交叉检查单位
本次沿用函数自身的另一个假设：原始数组第 9 项 amount 乘 10,000 后为元。再计算“成交额 ÷ 成交量”，与同日不复权最高价、最低价比较。
2026-11-03 的结果为：
- sz000651：按原始量计算约 3,895.16；按原始量乘 100 计算约 38.95，当日价格区间为 38.40 至 39.30。
- sz300533：按原始量计算约 1,593.25；按原始量乘 100 计算约 15.93，当日价格区间为 15.55 至 16.27。
两个样本各 14 天，使用“原始量乘 100”后的比值全部落在当天高低价之间，不乘 100 时全部不在区间。这支持两个样本的原始量为手。
它只是辅助一致性检查：成交额单位、字段位置、覆盖的交易范围与价格口径必须先核对。缺失成交额、复权价和原始成交额混用、特殊交易或接口字段变化，都可能让检查失效。不能把这条公式写成自动修数规则。
四 如何复查
本页可下载的材料包包含两份保存的原始响应、目标区间 CSV 和 replay.py。原始响应是在 2026-11-04 取得的完整接口响应，包含目标区间以外的数据；脚本按上述日期筛选，不改原始文件。
解压材料包到独立目录，建议使用 Python 3.12，以匹配原始 pandas 2.2.3 依赖。重跑会覆盖材料包中的输出 CSV，请先另存参考文件。Windows 可用 py -3.12 创建环境，再使用 .venv\Scripts\python；完整 Windows 命令见包内 README.md。以下为 macOS/Linux 写法：
python3 -m venv .venv
.venv/bin/python -m pip install pandas==2.2.3
.venv/bin/python -m pip download --no-deps --only-binary=:all: akshare==1.20.24 -d wheels
.venv/bin/python -X utf8 replay.py
这里下载 wheel 但不安装 AKShare。脚本只提取函数与常量，使用保存的真实响应回放；会输出原始量、函数输出量、倍率及价格区间比较。预期两只股票各有 14 行，2026-11-03 的结果如前文所列。
所用 1.20.24 wheel 的 SHA-256：
28311691a221a2b6b55c417c6d7a2ca7fb5c5be9ee458ccc610fab46f89295d1
上线前复查：使用本机已有的 Windows Python 3.14.2 / pandas 2.3.3 重跑原脚本，两只股票各 14 行，所有字段与原 CSV 一致，归一 CRLF/LF 后文件字节一致；未安装新依赖。这是另一环境下的离线回放，不等于复现原始环境。公开包中的原始响应、CSV、脚本和原始日志均保留审阅材料的原字节；仅移除审阅稿，增加运行说明与公开包校验清单。
如果要做完整环境验证，应另建隔离环境安装指定 AKShare 版本，直接调用 issue 中的两个示例，记录操作系统、Python、依赖版本和实际响应。那是另一层验证，本次没有完成。在线接口会变化，未来重新取数不保证与本次快照完全相同。
五 当前状态与处理边界
截至核查时，issue #7485 仍开放；复现证据已由维护本站的 GitHub 账户回复，未见项目维护者确认或已发布修复说明。[1][4] 第三方已提交 PR #7488，但截至 2026-11-04 核查时尚未合并。本文未验证该 PR 的补丁或测试，不能把待合并提案视为已修复版本。[7]
PyPI 最新版为 1.20.25，发布于 2026-11-03。本次另外下载了该版 wheel，确认其中 stock_hist_tx.py 与 1.20.24 文件字节一致。这是源文件比对，不等于最新版完整运行复现，也不是对以后版本状态的保证。[5]
本次只验证 stock_zh_a_hist_tx。它与本站落库教程使用的东方财富接口 stock_zh_a_hist 不同，不能把两者归为同一缺陷。其他项目此前也处理过腾讯科创板单位问题，但对应接口、版本和样本不同，其修复不能直接套到这里。[6]
在维护者明确规则前，宜保存原始响应、来源、版本和校验结果，把可疑批次隔离检查。不要对全库批量乘 100；历史数据可能已经换算过，也可能混合了不同来源。本文没有覆盖指数、科创板、北交所、其他市场或复权模式，也不提供已验证的修复补丁。
来源
本文由 AI 辅助整理，基于保存的真实响应、函数回放输出与公开源码核查；未进行完整安装环境测试。内容用于数据工程排障，不构成投资建议。