finshare | 专业的金融数据获取工具库

finshare 是一个专业的金融数据获取 Python 库，支持从多个数据源获取股票、ETF、LOF、期货等金融产品的历史数据、实时行情、财务数据、特色数据等。

完全免费：无需 API Key，无调用次数限制

文档目录

功能特性

多数据源支持 - 东方财富、腾讯、新浪、通达信、BaoStock，多源自动切换
多市场覆盖 - A股、港股、美股、期货、基金，全面金融数据
自动故障切换 - 数据源失败时自动切换备用源，保证服务可用
高性能获取 - 支持异步批量获取，减少等待时间
内置缓存机制 - 减少重复请求，提升响应速度
统一数据格式 - 所有数据源返回统一格式，方便处理
企业级稳定性 - 熔断器、智能路由、健康探测、监控统计

支持的数据类型

类别	数据类型	接口函数	说明
股票	历史K线	`get_historical_data`	日线、周线、月线、分钟线，支持前/后复权
	实时快照	`get_snapshot_data`	实时行情报价
	批量快照	`get_batch_snapshots`	批量获取多只股票行情
港股	实时快照	`get_snapshot_data`	腾讯/新浪数据源
	历史K线	`get_historical_data`	东方财富数据源
期货	历史K线	`get_future_kline`	支持所有国内期货品种
	实时快照	`get_future_snapshot`	新浪实时行情
	批量快照	`get_batch_future_snapshots`	批量获取期货行情
基金	基金净值	`get_fund_nav`	场外基金净值数据
	基金信息	`get_fund_info`	基金基本信息
	基金列表	`get_fund_list`	全部基金列表
财务数据	利润表	`get_income`	营业收入、净利润等
	资产负债表	`get_balance`	总资产、负债等
	现金流量表	`get_cashflow`	经营/投资/筹资现金流
	财务指标	`get_financial_indicator`	EPS、ROE、毛利率等
特色数据	资金流向	`get_money_flow`	个股资金流向
	行业资金流向	`get_money_flow_industry`	各行业资金流向
	龙虎榜	`get_lhb`	历史龙虎榜数据
	龙虎榜明细	`get_lhb_detail`	营业部买卖明细
	融资融券	`get_margin`	市场/个股融资融券
	融资融券明细	`get_margin_detail`	个股融资融券明细
证券列表	股票列表	`get_stock_list`	A股全部股票
	ETF列表	`get_etf_list`	全部ETF基金
	LOF列表	`get_lof_list`	全部LOF基金
	期货列表	`get_future_list`	期货合约列表

快速开始

安装:

pip install finshare

使用:

import finshare as fs

# 获取历史K线数据
df = fs.get_historical_data('000001.SZ', start='2024-01-01', end='2024-01-31')
print(df.head())

# 获取实时快照
snapshot = fs.get_snapshot_data('000001.SZ')
print(f"最新价: {snapshot.last_price}")

# 批量获取行情
snapshots = fs.get_batch_snapshots(['000001.SZ', '600519.SH'])

高级特性

模块	功能	说明
缓存系统	内存/Redis缓存	支持TTL配置，减少重复请求
异步客户端	AsyncDataSourceManager	批量异步获取，提升性能
熔断器	CircuitBreaker	故障自动熔断，保护系统
智能路由	SmartRouter	按数据类型偏好路由
监控统计	Monitor	请求统计、性能分析

Note

本项目完全由 AI (Claude) 实现，展示了 AI 在软件工程领域的强大能力。

finshare

专业的金融数据获取工具库

A Professional Financial Data Fetching Toolkit for Python

📖 在线文档 • 官网 • GitHub • Discord • 问题反馈

Stars

📖 在线文档

详细使用文档请访问： 👉 finshare 文档网站

文档网站包含：

完整的 API 参考
快速开始指南
数据源说明
常见问题解答
更多代码示例

🚀 快速开始

import finshare as fs

# 获取历史K线
df = fs.get_historical_data('000001.SZ', start='2024-01-01', end='2024-12-31')

# 获取实时快照
snapshot = fs.get_snapshot_data('000001.SZ')

# 批量获取快照
snapshots = fs.get_batch_snapshots(['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.get_batch_snapshots(stocks)

# 显示行情
for code, snap in data.items():
    st.metric(code, snap.last_price, f"{snap.change_pct:.2f}%")

# K线图
kline = fs.get_historical_data('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.get_stock_list()

# 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 send_alert(code, price, alert_type):
    """发送钉钉消息"""
    webhook = "YOUR_DINGTALK_WEBHOOK"
    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.get_batch_snapshots(WATCH_LIST)
    for code, snap in snapshots.items():
        if code in PRICE_ALERTS:
            alerts = PRICE_ALERTS[code]
            if snap.last_price >= alerts.get('high'):
                send_alert(code, snap.last_price, "突破")
            elif snap.last_price <= alerts.get('low'):
                send_alert(code, snap.last_price, "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.get_historical_data(code, start='2020-01-01')
        df.to_excel(writer, sheet_name=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.get_snapshot_data(code)
    return jsonify({
        'code': snapshot.code,
        'price': snapshot.last_price,
        'change_pct': snapshot.change_pct,
        'volume': snapshot.volume
    })

@app.route('/kline/<code>')
def get_kline(code):
    df = fs.get_historical_data(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

查看 examples 目录获取更多示例代码。

🌟 相关项目

项目	描述
finboard	实时行情看板
finscreener	智能选股器
finquant	量化回测框架
finshare-skills	OpenClaw AI 助手技能
meepoquant	免费量化回测平台

🙏 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

数据源网站

感谢以下数据源网站提供的免费 API 接口：

数据源	用途
东方财富	A股行情、财务数据、龙虎榜、融资融券
腾讯财经	港股行情、实时报价
新浪财经	港股行情、实时报价
通达信	行情数据
BaoStock	证券数据
天天基金	基金净值数据

🤝 贡献

欢迎贡献代码！查看贡献指南。

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE

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