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本 Skill 基于 investment_data 项目,提供高质量的 A 股历史与实时投资数据,支持日终行情、涨跌停、指数与复权数据,并可输出 Qlib、CSV、JSON 等多种格式。主要功能包括自动下载与每日定时更新、多数据源交叉校验、Python API 与命令行工具、单只与批量查询、指数成分与退市列表查询、以及涨跌停与成交量等字段的细粒度访问。适用于量化研究、回测、策略开发、组合构建与风险监控。核心优势为数据覆盖全面、来源可靠、易于与 Qlib 集成、可配置更新策略与存储路径,并附带字段说明、API 文档与示例,便于快速部署与复现。
Overview
本 Skill 基于 investment_data 项目,提供高质量的 A 股历史与实时投资数据,支持日终行情、涨跌停、指数与复权数据,并可输出 Qlib、CSV、JSON 等多种格式。主要功能包括自动下载与每日定时更新、多数据源交叉校验、Python API 与命令行工具、单只与批量查询、指数成分与退市列表查询、以及涨跌停与成交量等字段的细粒度访问。适用于量化研究、回测、策略开发、组合构建与风险监控。核心优势为数据覆盖全面、来源可靠、易于与 Qlib 集成、可配置更新策略与存储路径,并附带字段说明、API 文档与示例,便于快速部署与复现。
本 Skill 基于 investment_data 项目,提供高质量的 A 股历史与实时投资数据,支持日终行情、涨跌停、指数与复权数据,并可输出 Qlib、CSV、JSON 等多种格式。主要功能包括自动下载与每日定时更新、多数据源交叉校验、Python API 与命令行工具、单只与批量查询、指数成分与退市列表查询、以及涨跌停与成交量等字段的细粒度访问。适用于量化研究、回测、策略开发、组合构建与风险监控。核心优势为数据覆盖全面、来源可靠、易于与 Qlib 集成、可配置更新策略与存储路径,并附带字段说明、API 文档与示例,便于快速部署与复现。
Skill.md
How this skill works
本 Skill 基于 investment_data 项目,提供高质量的 A 股历史与实时投资数据,支持日终行情、涨跌停、指数与复权数据,并可输出 Qlib、CSV、JSON 等多种格式。主要功能包括自动下载与每日定时更新、多数据源交叉校验、Python API 与命令行工具、单只与批量查询、指数成分与退市列表查询、以及涨跌停与成交量等字段的细粒度访问。适用于量化研究、回测、策略开发、组合构建与风险监控。核心优势为数据覆盖全面、来源可靠、易于与 Qlib 集成、可配置更新策略与存储路径,并附带字段说明、API 文档与示例,便于快速部署与复现。
A 股投资数据获取 Skill
基于 investment_data 项目,提供高质量 A 股投资数据。
🎯 核心功能
- 数据下载 - 自动下载最新数据集
- 数据查询 - 查询股票历史数据
- 数据更新 - 每日自动更新
- 多格式支持 - Qlib、CSV、JSON
📊 数据类型
- 日终价格 - 开高低收、成交量、成交额
- 涨跌停数据 - 涨跌停价格、涨跌停状态
- 指数数据 - 主要指数价格和权重
- 复权数据 - 前复权、后复权价格
🚀 快速开始
1. 下载最新数据
python scripts/download_data.py --latest
2. 查询股票数据
from scripts.data_client import InvestmentData
# 初始化客户端
client = InvestmentData()
# 查询单只股票
df = client.get_stock_data("000001.SZ", start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31")
# 查询指数成分
weights = client.get_index_weights("000300.SH")
# 查询涨跌停
limits = client.get_limit_data("000001.SZ", date="2024-12-01")
3. 批量查询
python scripts/query_batch.py --stocks "000001.SZ,000002.SZ" --start 2024-01-01 --end 2024-12-31 --output csv
📖 详细文档
🔧 配置
环境变量
# 数据存储路径(可选)
export INVESTMENT_DATA_DIR=~/.qlib/qlib_data/cn_data
# Tushare Token(可选,用于实时更新)
export TUSHARE_TOKEN=your_token_here
配置文件
编辑 config/config.yaml:
data:
# 数据存储路径
data_dir: ~/.qlib/qlib_data/cn_data
# 自动更新
auto_update: true
update_time: "09:00"
# 数据源优先级
sources:
- final
- ts
- ak
- yahoo
query:
# 默认输出格式
output_format: csv
# 日期格式
date_format: "%Y-%m-%d"
📝 使用示例
Python API
from scripts.data_client import InvestmentData
client = InvestmentData()
# 查询股票日 K 线
df = client.get_stock_daily("000001.SZ", "2024-01-01", "2024-12-31")
print(df.head())
# 查询指数数据
index_df = client.get_index_daily("000300.SH", "2024-01-01", "2024-12-31")
# 查询股票列表
stocks = client.get_stock_list(date="2024-12-31")
# 查询退市股票
delisted = client.get_delisted_stocks()
命令行
# 查询单只股票
python scripts/query.py --stock 000001.SZ --start 2024-01-01 --end 2024-12-31
# 批量查询
python scripts/query_batch.py --file stocks.txt --start 2024-01-01 --output json
# 更新数据
python scripts/update_data.py --daily
# 导出数据
python scripts/export.py --stock 000001.SZ --format excel
🔄 自动化
定时更新
使用 OpenClaw cron 自动更新:
# 每天早上 9:00 更新数据
schedule:
cron: "0 9 * * *"
task: "python scripts/update_data.py --daily"
批量处理
# 批量导出多只股票
python scripts/batch_export.py --stocks stocks.txt --output ./data/
⚠️ 注意事项
- 数据延迟:每日更新,T+1 数据
- 存储空间:需要约 5GB 存储空间
- 网络要求:需要访问 GitHub 和 DoltHub
- Tushare Token:实时更新需要 token
📊 数据质量
- ✅ 多源验证:交叉验证多个数据源
- ✅ 完整性好:包含退市公司数据
- ✅ 修正错误:自动修正数据异常
- ✅ 每日更新:自动化 CI/CD 流程
📚 相关资源
- GitHub:https://github.com/chenditc/investment_data
- DoltHub:https://www.dolthub.com/repositories/chenditc/investment_data
- 原始文档:https://github.com/chenditc/investment_data/blob/master/docs/README-ch.md
🤝 贡献
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📄 许可证
Apache 2.0
Best used for
When to use it
本 Skill 基于 investment_data 项目,提供高质量的 A 股历史与实时投资数据,支持日终行情、涨跌停、指数与复权数据,并可输出 Qlib、CSV、JSON 等多种格式。主要功能包括自动下载与每日定时更新、多数据源交叉校验、Python API 与命令行工具、单只与批量查询、指数成分与退市列表查询、以及涨跌停与成交量等字段的细粒度访问。适用于量化研究、回测、策略开发、组合构建与风险监控。核心优势为数据覆盖全面、来源可靠、易于与 Qlib 集成、可配置更新策略与存储路径,并附带字段说明、API 文档与示例,便于快速部署与复现。

01 · PRE-MEETING
Prepare a decision brief
Turn scattered evidence into a structured case before an investment committee meeting.

02 · TEAM WORKFLOW
Standardize handoffs
Create consistent research outputs across analysts, portfolio managers, and agents.

03 · LIVE UPDATE
Refresh the thesis
Update scenarios after a new catalyst, KPI release, or earnings result.
Community notes
Built to improve with use.
Feedback will appear here as this skill is used and reviewed.
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