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🦀 ClawHub

Akshare Stock.Tmp

by @hexx89

A股量化数据分析工具,基于AkShare库获取A股行情、财务数据、板块信息等。用于回答关于A股股票查询、行情数据、财务分析、选股等问题。

Versionv1.0.0
Downloads792
TERMINAL
clawhub install akshare-stock-tmp

📖 About This Skill


name: akshare-stock description: A股量化数据分析工具,基于AkShare库获取A股行情、财务数据、板块信息等。用于回答关于A股股票查询、行情数据、财务分析、选股等问题。

A股量化 - AkShare 数据接口

快速开始

安装依赖:

pip install akshare

支持的功能

1. 实时行情查询

import akshare as ak

个股实时行情

stock_zh_a_spot_em() stock_zh_a_spot_em(symbol="北证A股")

2. 历史K线数据

import akshare as ak

日K线

stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq")

周K线

stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="weekly", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq")

月K线

stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="monthly", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq")

3. 财务数据

import akshare as ak

财务报表

stock_financial_abstract_ths(symbol="000001", indicator="按报告期")

主要财务指标

stock_financial_analysis_indicator(symbol="000001")

4. 板块/行业分析

import akshare as ak

行业板块行情

stock_board_industry_name_em()

概念板块行情

stock_board_concept_name_em()

板块内个股

stock_board_industry_cons_em(symbol="半导体")

5. 资金流向

import akshare as ak

个股资金流向

stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh")

大单净流入

stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh", symbol="大单净流入")

6. 龙虎榜

import akshare as ak

每日龙虎榜

stock_lhb_detail_em(date="20240930")

机构调研

stock_zlzj_em()

7. 新股/IPO

import akshare as ak

新股申购

stock_new_ipo_em()

待上市新股

stock_new_ipo_start_em()

8. 融资融券

import akshare as ak

融资融券

stock_margin_sse(symbol="600000")

融资融券明细

stock_rzrq_detail_em(symbol="600000", date="20240930")

常用股票代码

  • 平安银行: 000001
  • 贵州茅台: 600519
  • 宁德时代: 300750
  • 比亚迪: 002594
  • 招商银行: 600036
  • 备选方案: Baostock

    如果 AkShare 安装失败,可使用 baostock(更轻量):

    import baostock as bs

    登录

    lg = bs.login() print(lg.error_msg)

    获取历史K线

    rs = bs.query_history_k_data_plus('sh.600519', 'date,code,open,high,low,close,volume', start_date='20250101', end_date='20251231')

    data_list = [] while rs.next: data_list.append(rs.get_row_data()) bs.logout()

    注意事项

    1. 数据仅供学术研究,不构成投资建议 2. 接口可能因目标网站变动而失效 3. 建议添加异常处理和重试机制 4. 当前环境网络问题可能导致测试失败,请在本地环境测试