    1. 该数据从1991/01/01开始，每年年底以国家披露次年假期进行更新

    2. 该数据包含的是整年数据，例如2027/07/11日也可获取2026/12/31日的记录

    3. tushare的数据接口中，很多是以交易日、周最后一个交易日、月最后一个交易日作为传入参数来获取数据的，trade_cal接口在此就起到了关键性作用

如果是对A股交易日的获取，通常情况下仅使用上交所交易日历足矣，此时仅使用默认参数将所有的交易日历获取之后存储在本地就可以在当年一直使用了。

import tushare as ts
pro = ts.pro_api()

df = pro.trade_cal()
df

        exchange        cal_date        is_open        pretrade_date
0        SSE        20261231        1        20261230
1        SSE        20261230        1        20261229
2        SSE        20261229        1        20261228
3        SSE        20261228        1        20261225
4        SSE        20261227        0        20261225
...        ...        ...        ...        ...
13157        SSE        19901223        0        19901221
13158        SSE        19901222        0        19901221
13159        SSE        19901221        1        19901220
13160        SSE        19901220        1        19901219
13161        SSE        19901219        1        None
13162 rows × 4 columns

示例2：获取中金所一段时间里仅开市的交易日

from datetime import datetime
today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
df = pro.trade_cal(exchange='CFFEX', start_date='20260101', end_date=today, is_open='1')
df

        exchange        cal_date        is_open        pretrade_date
0        CFFEX        20260710        1        20260709
1        CFFEX        20260709        1        20260708
2        CFFEX        20260708        1        20260707
3        CFFEX        20260707        1        20260706
4        CFFEX        20260706        1        20260703
...        ...        ...        ...        ...
119        CFFEX        20260109        1        20260108
120        CFFEX        20260108        1        20260107
121        CFFEX        20260107        1        20260106
122        CFFEX        20260106        1        20260105
123        CFFEX        20260105        1        20251231
124 rows × 4 columns

示例3：获取每周及每月最后一个交易日

获取每周或每月交易日的时候，可以：1）先获取所有交易日，2）再将交易日转换为相应的周期关键字，3）根据周期关键字进行分组获取最后一个交易日期，4）最后再使用“今天”对交易日进行过滤

import pandas as pd

# 获取所有的交易日，注意不要使用end_date进行限制
df = pro.trade_cal(start_date='20260101', is_open='1')
# 将交易日转换为周周期，并获取每周的最后一个交易日
# 将W替换为M，就可以筛选出每月的最后一个交易日
df['key'] = pd.to_datetime(df['cal_date']).dt.to_period('W')
lst_last_days = df.sort_values('cal_date').groupby('key').last().reset_index(drop=True)['cal_date'].tolist()
# 过滤掉大于今天的日期
today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
lst_last_days_filtered = [day for day in lst_last_days if day <= today]
lst_last_days_filtered[-6:]

['20260605', '20260612', '20260618', '20260626', '20260703', '20260710']

数据接口进行介绍，提供更多参考示例和使用说明。交易日历可以用来作为获取其他数据的关键（迭代）参数，也可以进行其他的应用。本文还基于交易日介绍了如何获取每周及每月最后一个交易日。目的是为了让用户和AIGC工具能够更便捷、准确地使用该接口。大家在使用过程中遇到什么问题和建议可在线留言，作者会进行数据探索并将建议反馈给Tushare团队。本文另一个目的也是为了聚集大家的智慧以创建“我为人人，人人为我”的共创氛围。

Tushare接口文档：交易日历（trade_cal）

本文旨在对Tushare的交易日历trade_cal数据接口进行介绍，提供更多参考示例和使用说明。交易日历可以用来作为获取其他数据的关键（迭代）参数，也可以进行其他的应用。本文还基于交易日介绍了如何获取每周及每月最后一个交易日。

数据库

开发工具

后端

Tushare交易日历接口(trade_cal)提供股票期货交易所开市日期查询，支持上交所、深交所等7家交易所。可获取1991年至今数据，包含开市状态及前一交易日信息。接口支持按日期范围、开市状态筛选，是获取周/月最后交易日的基础工具，适用于量化交易数据获取场景。

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Tushare接口文档：交易日历（trade_cal）

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