快速判断
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。
最后校验2026-05-27
来源平台SkillHub
安全提示低
下载副本ZIP 可用
适合任务
- 按 SkillHub 收录说明复用成熟任务流程。
- 通过下载包离线阅读完整 Skill 内容。
- 结合热度指标优先评估常用 Skill。
输入与输出
输入:任务目标、上下文材料、文件路径、约束条件或需要处理的内容。
输出:按 Skill 说明生成的文档、代码、检查结果、计划、建议或操作步骤。
示例任务
- 使用 A股量化 AkShare 帮我处理当前任务,并说明需要准备哪些输入。
- 根据 A股量化 AkShare 的说明,先列出使用前的安全检查项。
安装方式
- 下载本站提供的 Skill ZIP 并解压。
- 把解压后的 Skill 目录放入当前 AI 工具支持的
skills目录。 - 如需在线查看原始内容,可打开 GitHub 的
SKILL.md。
风险边界
SkillHub 提供了源站安全报告入口,但本站不替代人工审查。使用前仍需检查权限、外部依赖和敏感数据边界。
SKILL.md 文档介绍
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