akshare-cn-market

# AKShare 中国市场数据 ## 安装依赖 ```bash pip install akshare pandas # 验证 python3 -c "import akshare; print(akshare.__version__)" ``` ## 脚本用法 ### 股票行情（scripts/stock.py） ```bash # 个股历史K线（默认最近10条日线，前复权） python3 scripts/stock.py hist 000001 python3 scripts/stock.py hist 600519 --n 20 --start 20240101 # 大盘指数K线（新浪源） python3 scripts/stock.py index sh000001 # 上证综指 python3 scripts/stock.py index sh000300 # 沪深300 python3 scripts/stock.py index sz399001 # 深证成指 python3 scripts/stock.py index sh000016 --n 5 # 上证50，最近5条 # 个股财务摘要（近5年） python3 scripts/stock.py financial 000001 python3 scripts/stock.py financial 600519 ``` ### 宏观数据（scripts/macro.py） ```bash # GDP 季度数据（默认最近8季度） python3 scripts/macro.py gdp python3 scripts/macro.py gdp --n 4 # CPI 月度数据（默认最近12个月） python3 scripts/macro.py cpi # PMI（制造业 + 非制造业，默认最近12个月） python3 scripts/macro.py pmi # 货币供应量 M0/M1/M2（默认最近12个月） python3 scripts/macro.py money # 中美国债收益率（默认最近10个交易日） python3 scripts/macro.py bond --n 5 ``` ### 交易日历（scripts/trade_cal.py） ```bash # 判断今天是否为交易日 python3 scripts/trade_cal.py check today # 判断指定日期 python3 scripts/trade_cal.py check 2026-03-01 # 当天或之后最近的交易日 python3 scripts/trade_cal.py next today python3 scripts/trade_cal.py next 2026-02-01 # 当天或之前最近的交易日（获取最近一个收盘日） python3 scripts/trade_cal.py prev today # 列出区间内所有交易日 python3 scripts/trade_cal.py range 2026-03-02 2026-03-06 ``` 数据来源：新浪财经，覆盖 1990-12-19 至 2026-12-31。 ## 在 Agent 中直接调用 ```python import akshare as ak # A股个股K线 df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20240101", adjust="qfq") # 大盘指数（新浪源，不受东方财富代理限制） df = ak.stock_zh_index_daily(symbol="sh000001") # 宏观：GDP / CPI / PMI / 货币供应 df = ak.macro_china_gdp() df = ak.macro_china_cpi() df = ak.macro_china_pmi() df = ak.macro_china_money_supply() # 中美国债收益率 df = ak.bond_zh_us_rate() # 交易日判断（覆盖至2026年底） from scripts.trade_cal import is_trade_day, next_trade_day, prev_trade_day if not is_trade_day("2026-03-02"): print("非交易日，跳过") last_close = prev_trade_day("2026-03-02") # 最近一个收盘日 # 个股财务摘要（同花顺） df = ak.stock_financial_abstract_ths(symbol="000001", indicator="按年度") ``` ## 返回格式 所有脚本输出均为 JSON 数组（每条记录一个对象）。 ## 常用指数代码 | 代码 | 指数 | |------|------| | sh000001 | 上证综指 | | sz399001 | 深证成指 | | sh000300 | 沪深300 | | sh000016 | 上证50 | | sh000905 | 中证500 | ## 超短复盘专用接口（已验证可用） ### 情绪数据 ```python # 涨停板池（含连板数、封板时间、炸板次数） df = ak.stock_zt_pool_em(date="20260302") # 格式 YYYYMMDD # 字段: 代码, 名称, 涨跌幅, 换手率, 封板资金, 首次封板时间, 炸板次数, 连板数, 所属行业 # 强势股池（60日新高 + 涨停候选） df = ak.stock_zt_pool_strong_em(date="20260302") # 跌停板池 df = ak.stock_zt_pool_dtgc_em(date="20260302") # 昨日涨停（用于次日跟踪） df = ak.stock_zt_pool_previous_em(date="20260302") ``` ### 龙虎榜 ```python # 龙虎榜明细（含游资席位、净买额） df = ak.stock_lhb_detail_em(start_date="20260302", end_date="20260302") # 字段: 代码, 名称, 涨跌幅, 龙虎榜净买额, 上榜原因, 上榜后1/2/5/10日 # 游资席位统计 df = ak.stock_lhb_traderstatistic_em(period="近一月") ``` ### 资金流向 ```python # 全市场主力资金流向（历史，按日） df = ak.stock_market_fund_flow() # 字段: 日期, 主力净流入-净额, 超大单净流入-净额, 大单净流入-净额 # 板块资金流向排名 df = ak.stock_sector_fund_flow_rank(indicator="今日", sector_type="概念资金流向") df = ak.stock_sector_fund_flow_rank(indicator="今日", sector_type="行业资金流向") # 可能代理受限 ``` ### 北向资金 ```python # 北向资金历史（沪深300同步） df = ak.stock_hsgt_hist_em(symbol="北向资金") # 字段: 日期, 当日成交净买额, 持股市值, 领涨股, 沪深300-涨跌幅 # ⚠️ 当日成交净买额近期可能为 nan（数据源问题），用持股市值环比估算 ``` ### ⚠️ 网络限制说明 | 接口类型 | 可用性 | 说明 | |----------|--------|------| | 新浪源指数K线 | ✅ 稳定 | `stock_zh_index_daily` | | 涨停板池/龙虎榜 | ✅ 稳定 | 东方财富历史数据接口 | | 主力资金流向历史 | ✅ 稳定 | `stock_market_fund_flow` | | 北向资金历史 | ✅ 可用（部分字段nan） | `stock_hsgt_hist_em` | | 板块实时排行 | ❌ 代理受限 | 东方财富push接口被SSRF策略拦截 | ## 注意事项 - **数据来源**：公开财经网站，仅供研究参考 - **网络要求**：新浪源指数 + 历史数据接口稳定；东方财富 push 实时接口在 sandbox 被代理拦截 - **数据延迟**：日线数据次日可用；实时行情不可用 - **投资风险**：数据仅供参考，投资决策请自行判断