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AKShare财经数据接口封装,提供股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面、实时及历史行情和衍生数据。

AKShare财经数据技能

功能概述

AKShare财经数据技能是一项面向实际任务的技能,主要用于1. 股票行情;2. 宏观经济;

核心要点

  • 3. 加密货币;
  • 4. 外汇贵金属;
  • 5. 财务数据;

使用与执行

投资组合监控;数据来源 : 公开财经网站,仅用于学术研究;商业风险 : 投资有风险,决策需谨慎;更新频率 : 实时数据可能有延迟;数据验证 : 建议多数据源交叉验证;默认返回Pandas DataFrame,可直接处理:;AKShare文。

结果检查与注意事项

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

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

  • AKShare文档: https://akshare.akfamily.xyz/
  • GitHub: https://github.com/akfamily/akshare

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