finshare

专业的金融数据获取工具库

A Professional Financial Data Fetching Toolkit for Python

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🚀 快速开始

import finshare as fs
获取历史K线
df = fs.gethistoricaldata('000001.SZ', start='2024-01-01', end='2024-12-31')
获取实时快照
snapshot = fs.getsnapshotdata('000001.SZ')
批量获取快照
snapshots = fs.getbatchsnapshots(['000001.SZ', '600519.SH'])
print(df.head())

✨ 核心特性

📊 多数据源 - 东方财富、Yahoo Finance、腾讯、新浪、通达信、BaoStock
🔄 自动故障切换 - 数据源失败时自动切换备用源
📈 统一数据格式 - 所有数据源返回统一格式
⚡ 高性能 - 优化的数据获取性能
🔧 简单易用 - 简洁的 API 设计，开箱即用
🌍 多市场支持 - A股、港股、美股、期货、基金

📦 安装

pip install finshare

📚 支持的数据类型

| 类别 | 功能 | |------|------| | 股票 | K线、实时快照、资金流向、龙虎榜、融资融券 | | 基金 | 净值、信息、列表、ETF、LOF | | 期货 | K线、实时快照 | | 证券列表 | 股票列表、ETF列表、LOF列表、期货列表 |

🛠️ 用 finshare 创建工具

finshare 不仅是一个数据库，更是一个可以快速构建金融工具的基础库。以下是几个示例：

1. 行情看板 (finboard)

# finboard - 实时行情看板
基于 Streamlit + finshare 构建
import streamlit as st import finshare as fs import plotly.graph_objects as go
获取自选股行情
stocks = ['000001.SZ', '600519.SH', '300750.SZ']
data = fs.getbatchsnapshots(stocks)
显示行情
for code, snap in data.items():
    st.metric(code, snap.lastprice, f"{snap.changepct:.2f}%")
K线图
kline = fs.gethistoricaldata('600519.SH', start='2024-01-01')
fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(
    x=kline['trade_date'],
    open=kline['open_price'],
    high=kline['high_price'],
    low=kline['low_price'],
    close=kline['close_price']
)])
st.plotly_chart(fig)

效果预览： finboard

📦 项目地址: finboard

2. 选股器

# 条件选股器
import finshare as fs
import pandas as pd
获取全部股票列表
stocks = fs.getstocklist()
筛选条件
1. 涨幅 > 5%
2. 成交额 > 1亿
3. 换手率 > 10%
filtered = stocks[     (stocks['change_pct'] > 5) &     (stocks['amount'] > 1e8) &     (stocks.get('turnover_rate', 0) > 10) ]
print(f"符合条件的股票: {len(filtered)} 只") print(filtered[['code', 'name', 'change_pct']])

3. 价格提醒机器人

# 微信/钉钉价格提醒
import finshare as fs
import requests
import time
监控股票
WATCH_LIST = ['000001.SZ', '600519.SH']
PRICE_ALERTS = {
    '600519.SH': {'high': 2000, 'low': 1800},  # 茅台
}
def sendalert(code, price, alerttype):     """发送钉钉消息"""     webhook = "YOURDINGTALKWEBHOOK"     msg = {         "msgtype": "text",         "text": {             "content": f"🚨 {code} 价格{alert_type}提醒！当前价格: {price}"         }     }     requests.post(webhook, json=msg)
持续监控
while True:
    snapshots = fs.getbatchsnapshots(WATCH_LIST)
    for code, snap in snapshots.items():
        if code in PRICE_ALERTS:
            alerts = PRICE_ALERTS[code]
            if snap.last_price >= alerts.get('high'):
                sendalert(code, snap.lastprice, "突破")
            elif snap.last_price <= alerts.get('low'):
                sendalert(code, snap.lastprice, "跌破")
    time.sleep(60)  # 每分钟检查一次

4. 数据导出工具

# 导出历史数据到 Excel
import finshare as fs
codes = ['000001.SZ', '600519.SH', '601318.SH']
with pd.ExcelWriter('stock_data.xlsx') as writer:     for code in codes:         df = fs.gethistoricaldata(code, start='2020-01-01')         df.toexcel(writer, sheetname=code, index=False)
print("数据已导出到 stock_data.xlsx")

5. 实时行情 API

# Flask API 服务
from flask import Flask, jsonify
import finshare as fs
app = Flask(name)
@app.route('/quote/<code>') def get_quote(code):     snapshot = fs.getsnapshotdata(code)     return jsonify({         'code': snapshot.code,         'price': snapshot.last_price,         'changepct': snapshot.changepct,         'volume': snapshot.volume     })
@app.route('/kline/<code>') def get_kline(code):     df = fs.gethistoricaldata(code, start='2024-01-01')     return jsonify(df.to_dict(orient='records'))
if name == 'main':     app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

6. 更多创意

| 工具 | 描述 | |------|------| | 📊 量化回测 | 使用历史数据进行策略回测 | | 📈 自动交易 | 条件触发自动买卖 | | 🔔 新闻监控 | 监控个股相关新闻 | | 📱 小程序 | 微信/支付宝小程序展示行情 | | 📊 Excel插件 | Excel 实时看盘 |

📖 更多示例

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🙏 致谢

参照的开源项目

本项目在设计思路和 API 风格上参考了以下优秀的开源项目：

| 项目 | 描述 | |------|------| | akshare | 专业的金融数据开源库，为本项目提供了重要参考 |

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