# akshare-api **Repository Path**: kinnco/akshare-api ## Basic Information - **Project Name**: akshare-api - **Description**: 本项目基于AKShare股票数据接口完整文档，通过AKTools的公开API，封装了所有A股相关的数据接口调用方法。用户可以通过简洁的Python方法调用，获取包括股票市场总貌、个股信息、行情报价、实时行情、历史行情、分时数据、历史分笔数据等在内的完整A股数据。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2026-03-24 - **Last Updated**: 2026-04-22 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # AKShare-API 基于AKTools公开API的AKShare股票数据接口Python调用库，提供完整的股票数据获取功能。 ## 项目简介 本项目基于AKShare股票数据接口完整文档，通过AKTools的公开API，封装了所有股票相关的数据接口调用方法。用户可以通过简洁的Python方法调用，获取包括A股、B股、港股、美股等各类市场的完整数据，涵盖市场总貌、个股信息、行情报价、实时行情、历史行情、分时数据、历史分笔数据、基本面数据、资金流向、概念板块、行业分析等全方位数据。 ## 功能特点 - **接口完整**：涵盖AKShare文档中所有股票相关的数据接口（共98个接口） - **市场全面**：支持A股、B股、港股、美股等多个市场 - **功能丰富**：包含实时行情、历史数据、基本面分析、资金流向等高级功能 - **调用简便**：通过封装的Python方法，一行代码即可获取数据 - **参数灵活**：支持多种参数配置，满足不同分析需求 - **错误处理**：内置异常处理机制，确保程序稳定运行 - **数据格式**：统一返回pandas.DataFrame格式，便于数据分析 - **文档详细**：每个接口都包含完整的参数说明和使用示例 ## 支持的接口类型 ### 📊 接口统计总览 | 分类 | 接口数量 | 说明 | |------|----------|------| | **A股数据接口** | 47个 | 包含市场总貌、个股信息、实时行情、历史数据、分时数据等 | | **B股数据接口** | 4个 | B股实时行情、历史数据、分时数据 | | **港股数据接口** | 3个 | 港股实时行情、历史数据 | | **美股数据接口** | 3个 | 美股实时行情、历史数据 | | **其他功能接口** | 4个 | 股票比较分析相关接口 | | **特殊功能接口** | 1个 | CDR历史数据 | | **高级功能接口** | 36个 | 基本面数据、资金流向、概念板块、行业分析等 | | **总计** | **98个** | **完整的股票数据接口库** | ### 🏢 A股数据接口 (47个) #### 1.1 股票市场总貌 (5个接口) - `stock_sse_summary()` - 上海证券交易所总貌数据 - `stock_szse_summary()` - 深圳证券交易所总貌数据 - `stock_szse_area_summary()` - 深圳证券交易所地区交易排序 - `stock_szse_sector_summary()` - 深圳证券交易所股票行业成交数据 - `stock_sse_deal_daily()` - 上海证券交易所每日概况数据 #### 1.2 个股信息查询 (2个接口) - `stock_individual_info_em()` - 个股信息查询-东方财富 - `stock_individual_basic_info_xq()` - 个股信息查询-雪球 #### 1.3 行情报价 (1个接口) - `stock_bid_ask_em()` - 行情报价-东方财富 #### 1.4 实时行情数据 (10个接口) - `stock_zh_a_spot_em()` - 沪深京A股实时行情-东方财富 - `stock_sh_a_spot_em()` - 沪A股实时行情-东方财富 - `stock_sz_a_spot_em()` - 深A股实时行情-东方财富 - `stock_bj_a_spot_em()` - 京A股实时行情-东方财富 - `stock_new_a_spot_em()` - 新股实时行情-东方财富 - `stock_cy_a_spot_em()` - 创业板实时行情-东方财富 - `stock_kc_a_spot_em()` - 科创板实时行情-东方财富 - `stock_zh_ab_comparison_em()` - AB股比价-东方财富 - `stock_zh_a_spot()` - 沪深京A股实时行情-新浪 - `stock_individual_spot_xq()` - 个股实时行情-雪球 #### 1.5 历史行情数据 (3个接口) - `stock_zh_a_hist()` - 历史行情数据-东方财富 - `stock_zh_a_daily()` - 历史行情数据-新浪 - `stock_zh_a_hist_tx()` - 历史行情数据-腾讯 #### 1.6 分时数据 (5个接口) - `stock_zh_a_minute()` - 分时数据-新浪 - `stock_zh_a_hist_min_em()` - 分时数据-东方财富 - `stock_intraday_em()` - 日内分时数据-东方财富 - `stock_intraday_sina()` - 日内分时数据-新浪 - `stock_zh_a_hist_pre_min_em()` - 盘前数据-东方财富 #### 1.7 历史分笔数据 (1个接口) - `stock_zh_a_tick_tx()` - 历史分笔数据-腾讯 #### 1.8 其他A股相关接口 (20个) - `stock_zh_growth_comparison_em()` - 股票成长性比较 - `stock_zh_valuation_comparison_em()` - 股票估值比较 - `stock_zh_dupont_comparison_em()` - 股票杜邦分析比较 - `stock_zh_scale_comparison_em()` - 股票规模比较 - `stock_zh_a_cdr_daily()` - CDR历史数据 - `stock_financial_abstract()` - 财务报表数据 - `stock_financial_analysis_indicator()` - 财务指标数据 - `stock_yjbb_em()` - 业绩报表数据 - `stock_hsgt_fund_flow_summary_em()` - 沪深港通资金流向 - `stock_individual_fund_flow_rank()` - 个股资金流向 - `stock_profit_forecast_em()` - 东方财富盈利预测 - `stock_profit_forecast_ths()` - 同花顺盈利预测 - `stock_board_concept_cons_ths()` - 同花顺概念板块指数 - `stock_board_concept_name_em()` - 东方财富概念板块 - `stock_board_concept_hist_em()` - 概念板块历史行情 - `stock_board_industry_name_ths()` - 同花顺行业一览表 - `stock_board_industry_name_em()` - 东方财富行业板块 - `stock_hot_rank_em()` - 股票热度排行 - `stock_market_activity_em()` - 盘口异动数据 - `stock_board_change_em()` - 板块异动详情 ### 🌍 其他市场数据接口 #### 2. B股数据接口 (4个) - `stock_zh_b_spot_em()` - B股实时行情-东方财富 - `stock_zh_b_spot()` - B股实时行情-新浪 - `stock_zh_b_daily()` - B股历史行情数据-新浪 - `stock_zh_b_minute()` - B股分时数据-新浪 #### 3. 港股数据接口 (3个) - `stock_hk_spot_em()` - 港股实时行情-东方财富 - `stock_hk_spot()` - 港股实时行情-新浪 - `stock_hk_daily()` - 港股历史行情数据-新浪 #### 4. 美股数据接口 (3个) - `stock_us_spot()` - 美股实时行情-新浪 - `stock_us_spot_em()` - 美股实时行情-东方财富 - `stock_us_daily()` - 美股历史行情数据-新浪 ### 🔥 高级功能接口 (36个) #### 涨停板行情 (3个) - `stock_zt_pool_em()` - 涨停股池 - `stock_zt_pool_previous_em()` - 昨日涨停股池 - `stock_dt_pool_em()` - 跌停股池 #### 龙虎榜 (2个) - `stock_lhb_detail_em()` - 龙虎榜详情 - `stock_lhb_stock_statistic_em()` - 个股上榜统计 #### 机构相关 (5个) - `stock_institute_visit_em()` - 机构调研统计 - `stock_institute_visit_detail_em()` - 机构调研详细 - `stock_institute_hold_detail()` - 机构持股详情 - `stock_institute_recommend()` - 机构推荐池 - `stock_institute_recommend_detail()` - 股票评级记录 #### 研报资讯 (6个) - `stock_research_report_em()` - 个股研报 - `stock_info_cjzc_em()` - 财经早餐 - `stock_info_global_em()` - 全球财经快讯-东方财富 - `stock_info_global_sina()` - 全球财经快讯-新浪财经 - `stock_news_em()` - 个股新闻-东方财富 - `stock_news_main_cx()` - 财经内容精选-财新网 #### 互动易 (3个) - `stock_irm_cninfo()` - 互动易-提问 - `stock_irm_ans_cninfo()` - 互动易-回答 - `stock_sns_sseinfo()` - 上证e互动 #### 其他高级功能 (17个) - `stock_zyjs_ths()` - 主营介绍-同花顺 - `stock_zygc_em()` - 主营构成-东方财富 - `stock_gsrl_gsdt_em()` - 公司动态-东方财富 - `stock_dividend_cninfo()` - 历史分红-巨潮资讯 - `stock_financial_report_sina()` - 财务报表-新浪 - `stock_yjkb_em()` - 业绩快报-东方财富 - `stock_yjyg_em()` - 业绩预告-东方财富 - `stock_yysj_em()` - 预约披露时间-东方财富 - `stock_board_concept_cons_em()` - 概念板块成分股-东方财富 - `stock_board_industry_cons_em()` - 行业板块成分股-东方财富 - `stock_board_industry_hist_em()` - 行业板块指数-东方财富 - `stock_hot_follow_xq()` - 股票热度-雪球关注排行榜 - `stock_hot_rank_detail_em()` - 历史趋势及粉丝特征-东方财富 - `stock_hot_rank_detail_xq()` - 个股人气榜-实时变动 - `stock_hot_rank_latest_em()` - 个股人气榜-最新排名 - `stock_hot_keyword_em()` - 热门关键词-东方财富 - `stock_hot_search_em()` - 热搜股票-东方财富 - `stock_hot_related_em()` - 相关股票-东方财富 ## 安装指南 ### 环境要求 - Python 3.7 及以上版本 - AKTools服务已启动（默认端口8080） ### 安装步骤 1. 克隆本仓库到本地： ```bash git clone https://github.com/yourusername/akshare-api.git cd akshare-api ``` 2. 安装依赖库： ```bash pip install requests pandas ``` 3. 启动AKTools服务： ```bash # 请参考AKTools官方文档启动服务 # 默认服务地址：http://127.0.0.1:8080 ``` ## 使用说明 ### 快速开始 ```python # 方法1：导入完整接口库（推荐） from akshare_api import * # 方法2：导入原有分类文件 from stock_a_share_api_complete import * # 获取上海证券交易所总貌数据 sse_data = stock_sse_summary() print(sse_data.head()) # 获取所有A股实时行情 spot_data = stock_zh_a_spot_em() print(f"共获取到 {len(spot_data)} 只股票数据") # 获取历史行情数据（前复权） hist_data = stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20210301", end_date="20210616", adjust="qfq") print(hist_data.head()) # 获取港股实时行情 hk_data = stock_hk_spot_em() print(f"共获取到 {len(hk_data)} 只港股数据") # 获取美股实时行情 us_data = stock_us_spot_em() print(f"共获取到 {len(us_data)} 只美股数据") # 获取概念板块数据 concept_data = stock_board_concept_name_em() print(f"共获取到 {len(concept_data)} 个概念板块") # 获取涨停股池 zt_data = stock_zt_pool_em() print(f"今日涨停股票 {len(zt_data)} 只") ``` ### 详细使用示例 #### 1. 获取市场总貌数据 ```python # 获取上海证券交易所总貌 sse_summary = stock_sse_summary() # 获取深圳证券交易所总貌 szse_summary = stock_szse_summary() # 获取深圳证券交易所地区交易排序 szse_area = stock_szse_area_summary() # 获取深圳证券交易所股票行业成交数据 szse_sector = stock_szse_sector_summary(symbol="当年") ``` #### 2. 获取实时行情数据 ```python # 获取所有A股实时行情 all_stocks = stock_zh_a_spot_em() # 获取特定板块实时行情 cy_stocks = stock_cy_a_spot_em() # 创业板 kc_stocks = stock_kc_a_spot_em() # 科创板 bj_stocks = stock_bj_a_spot_em() # 京A股 # 获取个股实时行情 individual_stock = stock_individual_spot_xq(symbol="SH600000") ``` #### 3. 获取历史行情数据 ```python # 获取不复权历史数据 hist_data = stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20210301", end_date="20210616") # 获取前复权历史数据 hist_qfq = stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20210301", end_date="20210616", adjust="qfq") # 获取后复权历史数据 hist_hfq = stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20210301", end_date="20210616", adjust="hfq") # 获取周线数据 weekly_data = stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="weekly", start_date="20210301", end_date="20210616") ``` #### 4. 获取分时数据 ```python # 获取1分钟分时数据 minute_1 = stock_zh_a_minute(symbol="sh600519", period="1") # 获取5分钟分时数据 minute_5 = stock_zh_a_minute(symbol="sh600519", period="5") # 获取日内分时数据 intraday_data = stock_intraday_em(symbol="000001") # 获取盘前数据 pre_data = stock_zh_a_hist_pre_min_em(symbol="603777") ``` #### 5. 数据分析和保存 ```python # 获取实时行情数据 spot_data = stock_zh_a_spot_em() # 数据分析 print(f"总股票数: {len(spot_data)}") print(f"上涨股票: {len(spot_data[spot_data['涨跌幅'] > 0])}") print(f"下跌股票: {len(spot_data[spot_data['涨跌幅'] < 0])}") print(f"平均涨跌幅: {spot_data['涨跌幅'].mean():.2f}%") # 筛选涨幅大于5%的股票 high_gain_stocks = spot_data[spot_data['涨跌幅'] > 5] print(f"涨幅大于5%的股票有 {len(high_gain_stocks)} 只") # 按成交量排序 volume_sorted = spot_data.sort_values('成交量', ascending=False) print("成交量前10的股票：") print(volume_sorted.head(10)) # 保存数据 spot_data.to_csv('stock_data.csv', index=False, encoding='utf-8-sig') spot_data.to_excel('stock_data.xlsx', index=False) ``` ### 批量数据获取 ```python import time def batch_get_stock_data(symbols, start_date, end_date): """批量获取多只股票的历史数据""" results = {} for symbol in symbols: try: df = stock_zh_a_hist(symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date) results[symbol] = df print(f"成功获取 {symbol} 的数据") time.sleep(0.5) # 避免请求过于频繁 except Exception as e: print(f"获取 {symbol} 数据失败: {e}") return results # 使用示例 symbols = ["000001", "000002", "600000", "600036"] data_dict = batch_get_stock_data(symbols, "20230101", "20231231") ``` ## 文件结构 ``` akshare-api/ ├── README.md # 项目说明文档 ├── requirements.txt # 依赖库列表 ├── akshare-api.py # 🆕 完整98个接口汇总文件（推荐使用） ├── stock_a_share_api_complete.py # A股完整接口汇总文件 ├── stock_market_summary_api.py # 股票市场总貌相关接口 ├── stock_individual_info_api.py # 个股信息查询相关接口 ├── stock_quotes_api.py # 行情报价相关接口 ├── stock_realtime_data_api.py # 实时行情数据相关接口 ├── stock_historical_data_api.py # 历史行情数据相关接口 ├── stock_minute_data_api.py # 分时数据相关接口 ├── stock_tick_data_api.py # 历史分笔数据相关接口 ├── AKShare股票数据接口完整文档.md # AKShare接口完整文档 ├── Git操作指南.md # Git操作指南 ├── aktools官方文档.md # AKTools官方文档 └── examples/ # 使用示例目录 ├── basic_usage.py # 基础使用示例 ├── market_analysis.py # 市场分析示例 └── data_visualization.py # 数据可视化示例 ``` ### 📁 文件说明 - **akshare-api.py** 🆕: 包含所有98个接口的完整实现文件，推荐使用 - **stock_a_share_api_complete.py**: A股相关接口的汇总文件 - **AKShare股票数据接口完整文档.md**: 详细的接口文档和使用说明 - **examples/**: 包含各种使用示例的目录 ## 注意事项 ### 数据源限制 - **新浪财经**: 重复运行函数会被暂时封IP，建议增加时间间隔 - **东方财富**: 数据质量高，访问无限制，推荐使用 - **腾讯证券**: 数据稳定，但接口相对较少 ### 参数格式 - **日期格式**: 通常使用"YYYYMMDD"格式，如"20210301" - **分时数据**: 使用"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"格式 - **股票代码**: A股使用6位数字，如"000001" ### 复权数据说明 - **不复权**: 默认返回原始价格数据 - **前复权(qfq)**: 保持当前价格不变，调整历史价格 - **后复权(hfq)**: 保持历史价格不变，调整当前价格 ## 错误处理 所有接口都内置了异常处理机制： ```python try: response = requests.get(url, params=params) response.raise_for_status() data = response.json() return pd.DataFrame(data) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") return pd.DataFrame() ``` ## 贡献指南 欢迎对本项目提出建议或贡献代码： 1. Fork 本仓库 2. 创建您的特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交您的更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 打开一个 Pull Request ## 许可证 本项目采用 MIT 许可证进行授权，详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 致谢 - 感谢 [AKShare](https://github.com/akfamily/akshare) 项目提供的数据接口 - 感谢 [AKTools](https://github.com/akfamily/aktools) 项目提供的API服务 ## 联系方式 - 项目地址：https://github.com/JoshuaMaoJH/akshare-api - 问题反馈：https://github.com/JosuhaMaoJH/akshare-api/issues 如有任何问题或建议，欢迎通过Issue与我们联系。 ## 更新日志 ### 🆕 v2.0.0 (最新版本) **重大更新**：完整98个接口实现 #### ✨ 新增功能 - 🎉 **完整接口库**：新增 `akshare-api.py` 文件，包含所有98个AKShare接口 - 🌍 **多市场支持**：新增B股、港股、美股数据接口 - 🔥 **高级功能**：新增涨停板、龙虎榜、机构调研、研报资讯等高级功能接口 - 📊 **接口统计**：完整的接口分类统计和使用说明 #### 📈 接口数量 - **A股数据接口**：47个（市场总貌、实时行情、历史数据、分时数据等） - **B股数据接口**：4个（实时行情、历史数据、分时数据） - **港股数据接口**：3个（实时行情、历史数据） - **美股数据接口**：3个（实时行情、历史数据） - **高级功能接口**：36个（基本面、资金流向、概念板块等） - **其他功能接口**：5个（比较分析、特殊功能等） #### 📚 文档更新 - 📖 更新完整文档，添加Python实现文件说明 - 🔍 详细的接口验证结果和重复函数列表 - 💡 使用建议和最佳实践指南 #### 🛠️ 技术改进 - 🔧 统一的接口调用格式 - ⚡ 完善的错误处理机制 - 📋 详细的参数说明和示例 ### 📋 v1.0.0 **初始版本**：A股数据接口 #### ✨ 基础功能 - 🏢 A股数据接口：27个基础接口 - 📊 市场总貌、实时行情、历史数据等核心功能 - 🐍 Python封装，简单易用 --- **注意**: 使用前请确保AKTools服务已正确启动，并遵守相关数据源的使用条款。