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AKShare财经数据技能为开发者与量化研究者提供统一的Python接口,覆盖A股、港股、美股、期货、期权、基金、外汇、债券、指数与加密货币的实时与历史行情、财务报表与宏观经济数据。核心功能包括K线与tick级数据获取、估值与盈利指标查询、币安等交易所的加密行情、宏观统计(GDP、CPI、M2、PMI)、以及基于pandas的DataFrame输出与CSV导出。典型用例包括投资组合监控、策略回测、市场概览与研究分析、数据可视化与报表生成。主要优势是数据覆盖广、API一致易用且开源社区维护;同时需注意数据来自公开网站可能存在延迟或使用限制,商业使用请谨慎并建议多源验证。

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概览

AKShare财经数据技能为开发者与量化研究者提供统一的Python接口,覆盖A股、港股、美股、期货、期权、基金、外汇、债券、指数与加密货币的实时与历史行情、财务报表与宏观经济数据。核心功能包括K线与tick级数据获取、估值与盈利指标查询、币安等交易所的加密行情、宏观统计(GDP、CPI、M2、PMI)、以及基于pandas的DataFrame输出与CSV导出。典型用例包括投资组合监控、策略回测、市场概览与研究分析、数据可视化与报表生成。主要优势是数据覆盖广、API一致易用且开源社区维护;同时需注意数据来自公开网站可能存在延迟或使用限制,商业使用请谨慎并建议多源验证。

AKShare财经数据技能为开发者与量化研究者提供统一的Python接口,覆盖A股、港股、美股、期货、期权、基金、外汇、债券、指数与加密货币的实时与历史行情、财务报表与宏观经济数据。核心功能包括K线与tick级数据获取、估值与盈利指标查询、币安等交易所的加密行情、宏观统计(GDP、CPI、M2、PMI)、以及基于pandas的DataFrame输出与CSV导出。典型用例包括投资组合监控、策略回测、市场概览与研究分析、数据可视化与报表生成。主要优势是数据覆盖广、API一致易用且开源社区维护;同时需注意数据来自公开网站可能存在延迟或使用限制,商业使用请谨慎并建议多源验证。

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这个 Skill 如何工作

AKShare财经数据技能为开发者与量化研究者提供统一的Python接口,覆盖A股、港股、美股、期货、期权、基金、外汇、债券、指数与加密货币的实时与历史行情、财务报表与宏观经济数据。核心功能包括K线与tick级数据获取、估值与盈利指标查询、币安等交易所的加密行情、宏观统计(GDP、CPI、M2、PMI)、以及基于pandas的DataFrame输出与CSV导出。典型用例包括投资组合监控、策略回测、市场概览与研究分析、数据可视化与报表生成。主要优势是数据覆盖广、API一致易用且开源社区维护;同时需注意数据来自公开网站可能存在延迟或使用限制,商业使用请谨慎并建议多源验证。

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AKShare财经数据技能

快速开始

# 安装依赖
pip install akshare pandas

# 测试安装
python -c "import akshare; print(akshare.__version__)"

核心功能

1. 股票行情

import akshare as ak

# A股实时行情
stock_zh_a_spot_em()  # 东方财富A股

# 股票K线数据
stock_zh_kline(symbol="000001", period="daily", adjust="qfq")

# 港股行情
stock_hk_spot_em()  # 港股实时

# 美股
stock_us_spot()  # 美股实时

2. 宏观经济

# GDP数据
macro_china_gdp()  # 中国GDP

# CPI通胀
macro_china_cpi()  # 中国CPI

# PMI采购经理指数
macro_china_pmi()  # 中国PMI

# 货币供应量
macro_china_m2()  # M2广义货币

3. 加密货币

# 币种列表
crypto_binance_symbols()  # 币安交易对

# 实时价格
crypto_binance_btc_usdt_spot()  # BTC/USDT

# K线数据
crypto_binance_btc_usdt_kline(period="daily")

4. 外汇贵金属

# 外汇汇率
forex_usd_cny()  # 美元兑人民币

# 贵金属
metals_shibor()  # 上海银行间拆借利率

# 金银价格
metals_gold()  # 国际金价

5. 财务数据

# 股票基本面
stock_fundamental(symbol="000001")  # 基本面数据

# 估值指标
stock_valuation(symbol="000001")  # PE、PB等

# 盈利能力
stock_profit_em(symbol="000001")

常用组合

投资组合监控

import akshare as ak
import pandas as pd

# 监控自选股
tickers = ["000001", "000002", "600519"]
for ticker in tickers:
    df = ak.stock_zh_kline(symbol=ticker, period="daily", adjust="qfq", start_date="20240101")
    latest = df.iloc[-1]
    print(f"{ticker}: 收盘价={latest['close']}, 涨跌幅={latest['pct_chg']}%")

市场概览

# A股大盘
index_zh_a_spot()  # 大盘指数

# 涨跌幅排行
stock_zh_a_spot_em()[['代码', '名称', '涨跌幅']].sort_values('涨跌幅', ascending=False)

注意事项

  1. 数据来源: 公开财经网站,仅用于学术研究
  2. 商业风险: 投资有风险,决策需谨慎
  3. 更新频率: 实时数据可能有延迟
  4. 数据验证: 建议多数据源交叉验证

输出格式

默认返回Pandas DataFrame,可直接处理:

df = ak.stock_zh_a_spot_em()
print(df.head())  # 查看前5行
print(df.columns)  # 查看列名
df.to_csv("data.csv")  # 保存CSV

参考文档

最适合用于

何时使用

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01 · 会前准备

准备决策简报

在投委会开会前,把零散证据整理成结构化的论据。

02 · 团队协作

统一交接标准

让分析师、组合经理与 Agent 产出一致的研究结果。

03 · 实时更新

更新投资逻辑

出现新催化剂、KPI 发布或财报结果后,更新情景假设。

社区反馈

越用越好用。

随着 Skill 被使用与评审,反馈将展示在这里。

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