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.stockzhahist(symbol=000001, period=daily, startdate=20240101, adjust=qfq)

大盘指数（新浪源，不受东方财富代理限制）

df = ak.stockzhindex_daily(symbol=sh000001)

宏观：GDP / CPI / PMI / 货币供应

df = ak.macrochinagdp() df = ak.macrochinacpi() df = ak.macrochinapmi() df = ak.macrochinamoney_supply()

中美国债收益率

df = ak.bondzhus_rate()

交易日判断（覆盖至2026年底）

from scripts.tradecal import istradeday, nexttradeday, prevtrade_day if not istradeday(2026-03-02): print(非交易日，跳过) lastclose = prevtrade_day(2026-03-02) # 最近一个收盘日

个股财务摘要（同花顺）

df = ak.stockfinancialabstract_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.stockztpool_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.stockztpoolstrongem(date=20260302)

跌停板池

df = ak.stockztpooldtgcem(date=20260302)

昨日涨停（用于次日跟踪）

df = ak.stockztpoolpreviousem(date=20260302)

龙虎榜

python

龙虎榜明细（含游资席位、净买额）

df = ak.stocklhbdetailem(startdate=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.stocklhbtraderstatistic_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.stockmarketfund_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.stocksectorfundflowrank(indicator=今日, sector_type=概念资金流向) df = ak.stocksectorfundflowrank(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.stockhsgthist_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	stockzhindex_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 | stockmarketfund_flow | | 北向资金历史 | ✅ 可用（部分字段nan） | stockhsgthist_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