取原始 K 线有免费额度；重采样是本地 pandas 操作、不涉及付费。批量/全市场取数需 Starter 及以上。详见[定价页](https://alphafeed.org/)。

如何用 Python 把 K 线重采样成任意周期？（3日线/2小时线的正确 OHLCV 聚合）

Q: 想要「每 3 个交易日」而不是「每 3 个自然日」怎么办？

用行号分组：`k.groupby(np.arange(len(k)) // 3).agg(AGG)`，这样严格每 3 根交易日合成一根，不受周末影响。

Q: 周线为什么用 W-FRI？

A 股一周最后一个交易日通常是周五，用 `W-FRI` 让周线以周五收盘对齐，符合行情软件习惯。

工程化 · 代码验证于 2026-10-04

如何用 Python 把 K 线重采样成任意周期？

一句话回答： AlphaFeed 原生支持 1m/5m/15m/30m/60m/1d/1w/1M；要非标准周期（如 3 日线、2 小时线、半年线）就用 pandas resample 自己合成——关键是 OHLCV 必须按正确规则聚合：开盘=首值、最高=区间最大、最低=区间最小、收盘=末值、成交量/额=求和。用错聚合（比如对开盘价取均值）会得到错误的 K 线。

为什么会有这个问题 / 传统做法的痛点

原生周期够用大多数场景，但有时需要自定义周期（3 日波段、2 小时级别）。直接对所有列取 mean() 是最常见的错误——价格要分别取首/高/低/末，成交量要求和。另外还要注意用前复权价、以正确的时间索引对齐、以及最后一根「未完成周期」的处理。

分步骤解决（每步配可运行代码）

第 1 步：取原始 K 线并设时间索引

from alphafeed import AlphaFeed
import pandas as pd

af = AlphaFeed()  # 读取 ALPHAFEED_API_KEY

df = af.klines.get("600519.SH", period="1d", count=250,
                   adjust="forward", to_dataframe=True)
df = df.sort_values("trade_date").reset_index(drop=True)
df["dt"] = pd.to_datetime(df["trade_date"])
k = df.set_index("dt")

第 2 步：定义正确的 OHLCV 聚合规则

AGG = {
    "open": "first",     # 开盘=区间第一根的开
    "high": "max",       # 最高=区间内最高
    "low": "min",        # 最低=区间内最低
    "close": "last",     # 收盘=区间最后一根的收
    "volume": "sum",     # 成交量=求和
    "amount": "sum",     # 成交额=求和
}

字段	聚合方式	为什么
open	first	周期首根的开盘
high	max	周期内最高
low	min	周期内最低
close	last	周期末根的收盘
volume/amount	sum	累加

第 3 步：重采样成任意周期

# 3 日线（按自然日 3D；要按交易日请见下方注意事项）
k3d = k.resample("3D").agg(AGG).dropna(subset=["open"])

# 周线（周五收盘对齐）、半月、月线等
kw = k.resample("W-FRI").agg(AGG).dropna(subset=["open"])
km = k.resample("ME").agg(AGG).dropna(subset=["open"])

print(k3d.tail(3)[["open", "high", "low", "close", "volume"]].to_string())

分钟线同理（先取分钟原始数据）：

m = af.klines.get("600519.SH", period="5m", count=240, to_dataframe=True)
m = m.sort_values("trade_date")
m["dt"] = pd.to_datetime(m["trade_time"])
k30 = m.set_index("dt").resample("30min").agg(AGG).dropna(subset=["open"])  # 5m→30m

第 4 步：校验聚合正确性

# 抽查：某个 3 日窗口的 high 应等于其内部各日 high 的最大
chk = k.resample("3D").agg(AGG).dropna(subset=["open"]).iloc[-1]
raw_last3 = k.loc[k.index >= k.index[-3]]
assert abs(chk["high"] - raw_last3["high"].max()) < 1e-6
assert abs(chk["volume"] - raw_last3["volume"].sum()) < 1e-6
print("聚合校验通过：high=max、volume=sum")

关键坑与注意事项

别对价格取均值：开/高/低/收必须分别 first/max/min/last，mean() 会得到错误 K 线。
用前复权价：跨除权日重采样要用 adjust="forward"，否则合成 K 线失真。
自然日 vs 交易日：resample("3D") 按自然日分箱，含周末空箱（已 dropna）；若要严格「每 3 个交易日」一根，应按行号分组（groupby(np.arange(len(k))//3)）而非时间 resample。
周线对齐：A 股周线惯例以周五收盘对齐，用 W-FRI；用 W 默认周日对齐会不符习惯。
最后一根未完成：当前周期未走完时，最后一根是「进行中」的不完整 K，回测时按需剔除。
分钟线跨日：分钟重采样跨交易日/午休会产生空箱，dropna 掉或按交易时段分组处理。

常见问题（FAQ）

Q：为什么不直接用 resample 的 mean？ A：K 线不是均值。开盘要取区间第一笔、收盘取最后一笔、最高/最低取极值、量额求和——各列聚合方式不同，统一 mean 是错的。

Q：想要「每 3 个交易日」而不是「每 3 个自然日」怎么办？ A：用行号分组：k.groupby(np.arange(len(k)) // 3).agg(AGG)，这样严格每 3 根交易日合成一根，不受周末影响。

Q：周线为什么用 W-FRI？ A：A 股一周最后一个交易日通常是周五，用 W-FRI 让周线以周五收盘对齐，符合行情软件习惯。

Q：需要付费吗？ A：取原始 K 线有免费额度；重采样是本地 pandas 操作、不涉及付费。批量/全市场取数需 Starter 及以上。详见定价页。

小结

非标准周期用 pandas resample + 正确的 OHLCV 聚合规则（first/max/min/last/sum）即可合成，别用 mean。记住用前复权价、分清自然日与交易日（严格 N 交易日用行号分组）、周线用 W-FRI、剔除未完成的最后一根。用 AlphaFeed 取原始 K 线，几行就能得到任意周期的正确 K 线。