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ashareskillA股技术指标工具

使用BaoStock获取股票K线数据及完整技术指标的专业工具。支持单只股票或股票池查询,支持自定义时间段和K线级别(日线/周线/月线),获取的数据包含均线、MACD、KDJ、RSI、BOLL、CCI等完整技术指标。适用于:1)获取股票历史K线数据用于策略回测;2)导出完整技术指标数据用于量化分析;3)批量获取多只股票数据。支持通过股票名称(如贵州茅台)或代码(如600519)查询A股所有股票。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.0
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概述
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版本历史

ashareskill

AShareSkill - A股数据获取工具

基于BaoStock数据源的股票数据分析工具,支持获取完整K线数据及各类技术指标。

功能特点

  • - 支持多种查询方式:单只股票或股票池批量查询
  • 灵活的时间段:支持自定义起始和结束日期
  • 多级别K线:日线(d)、周线(w)、月线(m)
  • 完整技术指标
- 均线系统:MA5, MA10, MA20, MA30, MA60, MA120, MA250 - MACD指标:DIF, DEA, MACD柱状 - KDJ指标:K值, D值, J值 - RSI指标:RSI6, RSI12, RSI24 - 布林带(BOLL):上轨, 中轨, 下轨 - CCI指标 - 成交量指标及涨跌幅数据
  • - 单一文件输出:所有数据输出为一个CSV文件

使用方法

1. 直接调用脚本

bash

单只股票查询


python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --stock 贵州茅台 --start 2023-01-01 --end 2024-01-01 --freq d

股票池查询(逗号分隔)

python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --stock 贵州茅台,中国平安,宁德时代 --start 2023-01-01 --end 2024-01-01

使用周线数据

python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --stock 600519 --start 2022-01-01 --freq w --output mydata.csv

使用月线数据

python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --stock 000001 --start 2020-01-01 --freq m

获取指数成分股(如中证500)月线数据

python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --index 000905 --start 2024-01-01 --freq m -o zz500.csv

获取沪深300成分股日线数据

python kimi/ashareskill/scripts/ashareskill.py --index 000300 --start 2024-01-01 --freq d -o hs300.csv

2. 参数说明

参数简写说明默认值
--stock-s股票名称或代码(多只股票用逗号分隔)与--index二选一
--index
-i | 指数代码,获取指数成分股(000905中证500,000300沪深300等) | 与--stock二选一 | | --start | | 开始日期 (YYYY-MM-DD) | 一年前 | | --end | | 结束日期 (YYYY-MM-DD) | 今天 | | --freq | -f | K线级别: d(日线), w(周线), m(月线) | d | | --output | -o | 输出文件名 | 自动生成 | | --adjust | -a | 复权类型: 1(前复权), 2(后复权), 3(不复权) | 3 |

3. 作为Python模块使用

python
from kimi.ashareskill.scripts.ashareskill import AShareSkill

创建实例

skill = AShareSkill()

获取单只股票数据

df = skill.getklinedata( stock_code=sh.600519, # 或 贵州茅台 start_date=2023-01-01, end_date=2024-01-01, frequency=d )

获取多只股票数据

dfpool = skill.getstockpooldata( stock_list=[贵州茅台, 中国平安, 宁德时代], start_date=2023-01-01, end_date=2024-01-01, frequency=d )

保存到文件

skill.savetocsv(df_pool, output.csv)

输出数据字段说明

字段名说明
code股票代码
name
股票名称 | | date | 交易日期 | | open | 开盘价 | | high | 最高价 | | low | 最低价 | | close | 收盘价 | | preclose | 前收盘价 | | volume | 成交量(股) | | amount | 成交额(元) | | turn | 换手率 | | pctChg | 涨跌幅(%) | | peTTM | 滚动市盈率 | | pbMRQ | 市净率 | | psTTM | 滚动市销率 | | pcfNcfTTM | 滚动市现率 | | isST | 是否ST股 | | 均线指标 | | | ma5, ma10, ma20, ma30, ma60, ma120, ma250 | 各周期移动平均线 | | MACD指标 | | | macddif, macddea, macd | DIF线, DEA线, MACD柱状 | | KDJ指标 | | | kdjk, kdjd, kdj_j | K值, D值, J值 | | RSI指标 | | | rsi6, rsi12, rsi_24 | 6日/12日/24日RSI | | 布林带 | | | bollupper, bollmiddle, boll_lower | 上轨, 中轨, 下轨 | | CCI指标 | | | cci | CCI指标值 |

依赖要求

需要安装以下Python包:

  • - baostock
  • pandas
  • numpy

注意事项

  1. 1. 首次使用时会自动登录BaoStock并加载股票列表
  2. K线级别说明:
- d - 日线:每个交易日一条数据 - w - 周线:每周一条数据(周五收盘) - m - 月线:每月一条数据(月末收盘)
  1. 3. 复权类型说明:
- 1 - 前复权:保持当前价格不变,调整历史价格 - 2 - 后复权:保持历史价格不变,调整当前价格 - 3 - 不复权:原始价格
  1. 4. 技术指标说明:
- 均线需要足够的历史数据才能计算 - MA120/MA250等长期均线需要至少120/250个交易日数据 - MACD、KDJ等指标基于默认参数计算
  1. 5. 支持的指数成分股查询:
- 000905 - 中证500指数 - 000300 - 沪深300指数 - 000016 - 上证50指数
  1. 6. 批量获取大量股票数据时(如500只成分股),建议分批处理或增加超时时间
  2. 数据仅供参考,不构成投资建议

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 ashareskill-1776112142 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 ashareskill-1776112142 技能

通过命令行安装

skillhub install ashareskill-1776112142

下载

⬇ 下载 ashareskill v0.1.0(免费)

文件大小: 13.63 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:07

v0.1.0 最新 2026-4-17 14:07
Initial release of ashareskill – a professional tool for A-share stock K-line data and technical indicators.

- Provides K-line data (daily/weekly/monthly) and full set of technical indicators (MA, MACD, KDJ, RSI, BOLL, CCI, etc.) for individual stocks or stock pools.
- Supports custom date range, querying by stock name or code, and fetching index constituent stocks.
- Outputs all data in a single CSV file.
- Usable both as a command line script and as a Python module.
- Includes clear documentation of all parameters and output fields.
- Requires: baostock, pandas, numpy.

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