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Agent Skill · 开发

financial-market-data(金融市场数据)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

financial-market-data 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 8,871。

总安装 2,966周安装 120GitHub Stars 1下载 931核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:financial-market-data(金融市场数据)
来源仓库:https://github.com/bjdenglun/financial-market-data
安装命令:
openclaw skills install financial-market-data
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install financial-market-data

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

整合股票、期货、ETF 等多源金融市场数据接口,统一访问实时行情与宏观指标。适用于量化回测、投资组合管理与市场情绪分析等高频数据处理任务。支持批量查询与时间序列导出,兼容主流分析框架与可视化工具。使用前请确认各数据源授权条款,部分字段可能需要额外订阅权限。

financial-market-data 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install financial-market-data;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

financial-market-data 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install financial-market-data。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

financial-market-data 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

financial-market-data 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

financial-market-data 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

financial-market-data 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,966 次,近一周安装 120 次,下载 931 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

financial-market-data 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
financial-market-data

金融市场数据 · 本页

2,9661接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Financial Market Data Skill

_统一金融行情数据接口 — 多源互补、自动降级、永不单点故障_


安装指南(全新 OpenClaw 实例)

第一步:复制 Skill 目录

将整个 skills/financial-market-data/ 目录复制到目标机器的对应位置:

~/.openclaw/workspace/skills/financial-market-data/

目录结构:

financial-market-data/
├── SKILL.md              # 本文件
├── skill.yaml            # Skill 元数据
└── python/
    ├── pyproject.toml   # Python 依赖
    ├── template.py       # 基础接口(TickFlow/pytdx/baostock/akshare)
    └── ths.py             # 同花顺专用接口(新增)

第二步:安装 Python 依赖(推荐 uv)

cd ~/.openclaw/workspace
uv sync

或使用 pip:

pip install tickflow akshare baostock pytdx requests pandas

第三步:使用说明

在任意 Python 脚本中引用:

import sys
sys.path.insert(0, 'skills/financial-market-data/python')
from ths import get_daily_k, get_1min_k, get_intraday, get_realtime
from template import get_daily_k as tk_daily, get_realtime_eastmoney

一、同花顺数据接口 ✅ 推荐(无需注册,完全免费)

同花顺官方免费接口,1分钟K线最强(约821条历史,覆盖2009年至今)。

1.1 同花顺 日K线

import sys
sys.path.insert(0, 'skills/financial-market-data/python')
from ths import get_daily_k, get_daily_k_page

# 获取日K(每次最多140条,总量约3856条)
records = get_daily_k("300006")  # 莱美药业
for r in records[-5:]:
    print(r['date'], r['close'], r['volume'])

# 翻页获取更早数据(以第一条记录日期为end参数)
older = get_daily_k_page("300006", end_date="20250902")

1.2 同花顺 1分钟K线(最强免费源)

from ths import get_1min_k

# 获取1分钟K(全部历史,约821条)
records = get_1min_k("300006")
print(f"共 {len(records)} 条, {records[0]['date']} ~ {records[-1]['date']}")

优势对比:

数据源1分钟K条数免费注册
同花顺约821条✅不需要
pytdx有限制✅不需要
BaoStock有限制✅不需要
东方财富Level2完整❌需要付费

1.3 同花顺 分时数据

from ths import get_intraday

# 获取分时(每分钟汇总,需差分计算增量)
result = get_intraday("300006")
for r in result['records'][-10:]:
    print(r['time'], r['price'], r['volume'], '手/分钟')

1.4 同花顺 实时行情

from ths import get_realtime, get_multi_realtime

# 单只
rt = get_realtime("300006")
print(rt['price'])

# 批量
data = get_multi_realtime(["300006", "002560", "601975"])
for d in data:
    print(d.get('code'), d.get('price'))

1.5 同花顺接口字段说明

周期URL路径返回条数数据格式
日K/v6/line/hs_{code}/01/his.js140条/次,总3856条日期,开,高,低,收,量,额,换手
1分钟K/v6/line/hs_{code}/11/last.js全部约821条同上
60分钟K/v6/line/hs_{code}/60/last.js140条/次日期时间(YYYYMMDDHHMM),开,高,低,收,量,额,换手
分时/v6/line/hs_{code}/01/last.js约140条/日累计量,需差分算增量
实时/v6/realtime/hs_{code}.js1条即时价格/高/低/量/额/五档
注意: 同花顺接口返回JSONP格式(quotebridge_v6_line_hs_xxx({"num":...})),需解析JSONP并用分号分割数据字段。

二、A股日K线

2.1 TickFlow(推荐,接口简洁)

from tickflow import TickFlow
tf = TickFlow.free()
df = tf.klines.get("600519.SH", period="1d", count=100, as_dataframe=True)
# 返回字段:trade_date, open, high, low, close, volume

2.2 BaoStock(全量历史,支持复权)

import baostock as bs
bs.login()
rs = bs.query_history_k_data_plus(
    "sz.000001",
    "date,code,open,high,low,close,volume,pctChg",
    start_date="20200101",
    end_date="20260404",
    frequency="d",
    adjustflag="3"
)
data_list = []
while rs.next:
    data_list.append(rs.get_row_data())
bs.logout()

三、A股分钟K线

3.1 pytdx 通达信接口(1分钟K)

from pytdx.hq import TdxHq_API
api = TdxHq_API()
if api.connect('218.75.126.9', 7709):
    data = api.get_security_bars(9, 0, "000001", 0, 100)  # category=9=1分钟K
    api.disconnect()

3.2 BaoStock(5/15/30/60分钟)

rs = bs.query_history_k_data_plus(
    "sz.000001",
    "date,time,code,open,high,low,close,volume",
    start_date="20260401",
    end_date="20260404",
    frequency="5",  # 5=5分钟
    adjustflag="3"
)

四、港股/美股

4.1 港股日K

# TickFlow(推荐)
df = tf.klines.get("00700.HK", period="1d", count=100)

# AkShare(备选)
import akshare as ak
df = ak.stock_hk_daily(symbol="00700", start_date="20240101", end_date="20260404", adjust="qfq")

4.2 美股日K

# TickFlow(推荐)
df = tf.klines.get("AAPL.US", period="1d", count=100)

# AkShare(备选)
df = ak.stock_us_daily(symbol="AAPL", start_date="20240101", end_date="20260404", adjust="qfq")

4.3 港股/美股实时

# 港股实时
df = ak.stock_hk_spot_em()
# 美股实时
df = ak.stock_us_spot_em()

五、期货/期权

5.1 期货日K(AkShare)

import akshare as ak
df = ak.futures_zh_daily(symbol="au2504", start_date="20240101", end_date="20260404")

5.2 期货分钟K(pytdx)

# 上海期货(market=47)
data = api.get_security_bars(9, 47, "au2504", 0, 100)
# 大连/郑州(market=1)
data = api.get_security_bars(9, 1, "i2505", 0, 100)

六、ETF/基金

import akshare as ak

# 沪深300ETF日K
df = ak.fund_etf_hist_sina(symbol="sh510300")

# ETF实时行情
df = ak.fund_etf_spot_em()

# 场外基金净值
df = ak.fund_open_fund_info_em(symbol="000001", indicator="累计净值走势")

七、实时行情

7.1 东方财富MX API(需要Token)

import requests, json

api_key = "替换为你自己的MX API Key,申请地址:https://openapi.eastmoney.com/mx/v1/api-docs"
url = "https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/query"

payload = {
    "toolQuery": json.dumps({
        "func": "get_quote_list_ts",
        "params": ["600519.SH,000001.SZ", 1]
    })
}
headers = {"Content-Type": "application/json", "apiKey": api_key}
resp = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=15)
data = resp.json()

7.2 东方财富 Direct(无需Token,部分接口)

import requests
url = "https://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get"
params = {
    "secid": "1.600519",
    "fields": "f43,f44,f45,f46,f47,f48,f50,f57,f58,f107,f169,f170",
}
r = requests.get(url, params=params, timeout=10)
# f43=最新价 f170=涨跌幅 f57=代码 f58=名称

八、板块/行业

import akshare as ak

# 行业板块列表
df = ak.stock_board_industry_name_em()

# 概念板块列表
df = ak.stock_board_concept_name_em()

# 板块内个股
df = ak.stock_board_industry_cons_em(symbol="半导体")

# 行业涨幅榜
df = ak.stock_board_industry_rank_em()

九、财务数据

import baostock as bs
bs.login()

# 盈利能力
rs = bs.query_profit_data(code="sz.000001", year=2024, quarter=4)
df = rs.get_data()

# 成长能力
rs = bs.query_growth_data(code="sz.000001", year=2024, quarter=4)

# 杜邦分析
rs = bs.query_dupont_data(code="sz.000001", year=2024, quarter=4)

bs.logout()

十、资金流向

import akshare as ak

# 个股资金流向
df = ak.stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh")

# 大单净流入
df = ak.stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh", symbol="大单净流入")

十一、宏观数据

import akshare as ak
df = ak.macro_china_gdp()           # GDP
df = ak.macro_china_cpi()            # CPI
df = ak.macro_china_money_supply()  # 货币供应量

十二、推荐组合方案

方案适用场景日K1分钟K实时行情板块/财务
A纯免费无需注册TickFlow同花顺821条AkShare DirectAkShare
B最佳体验(需Key)TickFlow同花顺东方财富MX APIAkShare + BaoStock
CA股专注BaoStockBaoStockAkShare DirectBaoStock + AkShare

十三、已知问题 & 解决方案

问题解决方案
同花顺1分钟K最强✅ 约821条,2009年至今,完全免费
TickFlow免费版无分钟K→ 改用同花顺1分钟K 或 pytdx
BaoStock分钟K日期格式报错→ 用 frequency="5" 而非 "1min"
AkShare网络不稳定→ 添加重试机制,或切换到同花顺
东方财富MX API中文乱码→ 数值正常,字段名用正则匹配数字ID绕过
pytdx连接失败(防火墙/封禁)→ 换用 同花顺1分钟K
东财push2his(K线)被拒→ 换用 同花顺日K
英为财情(Cloudflare)→ 完全无法突破,需付费API

十四、Token 速查表

接口Key状态
东方财富 MX API替换为你自己的MX API Key,申请地址:https://openapi.eastmoney.com/mx/v1/api-docs✅ 已配置
注意: 同花顺、TickFlow、BaoStock、AkShare、pytdx 均为免费无需注册接口,同花顺1分钟K是免费接口中最强的。

平台分布

OpenClaw

83.41%
按下载量换算777

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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