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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。

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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。

SKILL.mdALPHIO / VERIFIED

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

  1. 数据下载 - 自动下载最新数据集
  2. 数据查询 - 查询股票历史数据
  3. 数据更新 - 每日自动更新
  4. 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

  1. 数据延迟:每日更新,T+1 数据
  2. 存储空间:需要约 5GB 存储空间
  3. 网络要求:需要访问 GitHub 和 DoltHub
  4. 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

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议!

📄 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.

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