Block 股池 pool

所屬章節：積木 Block 以 2026-08-20 實際執行結果為準

Overview

screener_tw(block_list, pool=...) 限定選股範圍。只有台股有股池。

api.Block.screener_tw(block_list, pool=['all', '~etf'])

寫法	意思
['all']	全市場（預設，等同 pool=None）
['tse']	只有上市
['otc']	只有上櫃
['tse', 'otc']	上市 ∪ 上櫃（多個不帶 ~ 的取聯集）
['all', '~etf']	全市場排除 ETF（~ 前綴是排除）
['all', '~etf', '~KY', '~DR']	可疊加多個排除

可用的股池名稱來自 api.MSMP.list：

名稱	檔數（2026-08-20）	說明
all	2873	全市場
tse	1125	上市
otc	923	上櫃
esm	412	興櫃
etf	382	ETF
KY	143	KY 股
DR	14	存託憑證
delist	145	已下市

Manual Sample Input/Output

Example 1：同一積木在不同股池

input

b1 = api.Block.con_tw('今日收盤價<>開高低P%',
                      operator='>', ohlc_field='adj_High', percent=3)
for pool in (None, ['all'], ['tse'], ['all', '~etf']):
    r = api.Block.screener_tw([b1], pool=pool)
    print(f"pool={pool!r:22} -> {r['dataframe'].shape[0]} 檔")

output

pool=None                   -> 2343 檔
pool=['all']                -> 2343 檔
pool=['tse']                -> 955 檔
pool=['all', '~etf']        -> 2102 檔

pool=None 與 ['all'] 結果相同，確認預設就是全市場。

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Example 2：查股池成員

input

{k: len(v) for k, v in api.MSMP.list.items()}

output

{'all': 2873, 'tse': 1125, 'otc': 923, 'esm': 412,
 'etf': 382, 'KY': 143, 'DR': 14, 'delist': 145}

input

api.MSMP.list['etf'][:5]

output

['00400A', '00401A', '00402A', '00403A', '00404A']

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Example 3：美股沒有股池

input

hasattr(api.USMSMP, 'list')

output

False

screener_us() 的簽名裡就沒有 pool 參數，傳進去會 TypeError。 這是刻意的——內部的 _build_pool() 對美股一律回 None， 開放參數只會讓人誤以為有生效。

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注意：api.MSMP.list['all'] 目前含一個重複代號（2873 筆但只有 2872 個不同代號， '7834' 出現兩次）。screener 的股池過濾用 columns.isin(pool)，不受重複影響； 但若你自己拿 api.MSMP.list['all'] 當 DataFrame 的 columns 使用， 記得先去重（list(dict.fromkeys(...))），否則後續 reindex 會拋 InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects。