43_api_intro_stock_cn_tradecalendar

A 股交易日历 API 数据接口

全量 A 股交易日历,1990 年开市开始,完整交易日历 。

gugudata_api_cover

1. 产品功能

  • 支持所有 A 股交易日历;
  • 从 A 股开市交易至本年度结束日历数据;
  • 后续年份交易日历持续更新;
  • 数据持续更新与维护;
  • 全接口支持 HTTPS(TLS v1.0 / v1.1 / v1.2 / v1.3);
  • 全面兼容 Apple ATS;
  • 全国多节点 CDN 部署;
  • 接口极速响应,多台服务器构建 API 接口负载均衡;
  • 接口调用状态与状态监控

2. API 文档

接口详情: https://www.gugudata.com/api/details/stockcntradecalendar

接口地址: https://api.gugudata.com/stock/cn/trade_calendar

返回格式: application/json; charset=utf-8

请求方式: GET

请求协议: HTTPS

请求示例: https://api.gugudata.com/stock/cn/trade_calendar?appkey=YOUR_APPKEY

数据预览: https://www.gugudata.com/preview/stockcntradecalendar

接口测试: https://api.gugudata.com/stock/cn/trade_calendar/demo

3. 请求参数

参数名参数类型是否必须默认值备注
appkeystringYOUR_APPKEY付费后获取的 APPKEY

4. 返回参数

参数名参数类型备注
DataStatus.StatusCodeint接口返回状态码
DataStatus.StatusDescriptionstring接口返回状态说明
DataStatus.ResponseDateTimestring接口数据返回时间
DataStatus.DataTotalCountint此条件下的总数据量,一般用于分页计算
Datastring[]从 1990/12/19 开始至 2023 年结束交易日历数据
【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开,旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法,探讨可再生能源(如风电、光伏)与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型,涵盖从场景生成、数学建模到求解算法(如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等)的全过程,帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标:①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型;②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证;③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议:建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习各模块实现,重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节,并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
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