> Source: https://ashareapi.com/compare/baostock/ · Markdown version for LLMs / AI agents 同类对比 # ashareapi vs BaoStock（证券宝） BaoStock 是免费的 A 股历史数据库（pip 装的 Python 库，官方自有数据服务器；SDK 免费，官网另有付费流量套餐）；我们是托管服务：不用装库，HTTP 与 MCP 直接调，含实时快照与资金面。 一句话结论 **只要历史 K 线（含分钟）与季频财务、预算为零、且用 Python** → BaoStock；**要实时、要资金/龙虎榜/板块、要免维护与 AI 接入** → 我们。 ## 逐项对比 | | | 对比项 | ashareapi（我们） | BaoStock（证券宝） | | 接入方式 | 不用装库：HTTP 直接调；接 AI Agent 只要一条 MCP 配置 | `pip install baostock` 装成 Python 库，代码里调用（返回 pandas DataFrame） | | 费用 | 免费端点无需 Key；付费买断 ¥9.9 起 / 不限量 ¥199 月 | **SDK 免费**（官方描述：Free china stock market data）；其官网另有付费的**流量套餐**与积分体系（有支付 / 订单页） | | 登录 / 鉴权 | 免费端点无需 Key；付费端点带 `Authorization: Bearer ` | 需 `bs.login()` / `bs.logout()` 会话（**无需凭据、无需注册**） | | 调用语言 | 任意语言（HTTP）：Python / JS / Go / Excel 都行 + Python、Node 官方 SDK | **只有 Python**（库形态，非 HTTP 接口） | | 实时数据 | **含在套餐内**（免费端点也有实时行情快照） | 定位是**历史数据**（官方包描述原文：obtaining **historical** data of China stock market） | | 分钟数据 | ❌ 不提供（我们不做分钟级） | ✅ 提供（`frequency` 支持 5 / 15 / 30 / 60 分钟等，另有日 / 周 / 月） | | 复权 | 口径**固定为前复权**（无参数可调，不给复权因子） | 可切 3 种口径（`adjustflag`：1 后复权 / 2 前复权 / 3 不复权），并单独提供**复权因子**（`query_adjust_factor`） | | 数据面 | 32 个端点：行情 / 财务 / 资金流 / 龙虎榜 / 板块 / 宏观 / 可转债 / 因子选股 | SDK 共 **40 个查询函数**：历史 K 线 + 季频财务（利润 / 营运 / 成长 / 偿债 / 现金流 / 杜邦）+ 业绩快报与预告 + 指数成分 + 行业 / 概念 + 宏观（CPI / PPI / PMI / 货币供应）；**没有**资金流 / 龙虎榜 / 板块行情 / 可转债 / 因子选股 | | 数据来源 | **70 个公开源**互为备份、自动切换 + 交叉校验 | **自有数据服务器**（官方原话：We have our own data server）；单一来源、无备份链路 | | 维护节奏 | 我们维护：限流保护、缓存、健康巡检；端点随服务更新（**无需升级 SDK**） | 库仍在发版（0.9.4 · 2026-09-21），数据由官方服务器提供 接入方式 不用装库：HTTP 直接调；接 AI Agent 只要一条 MCP 配置 `pip install baostock` 装成 Python 库，代码里调用（返回 pandas DataFrame） 费用 免费端点无需 Key；付费买断 ¥9.9 起 / 不限量 ¥199 月 **SDK 免费**（官方描述：Free china stock market data）；其官网另有付费的**流量套餐**与积分体系（有支付 / 订单页） 登录 / 鉴权 免费端点无需 Key；付费端点带 `Authorization: Bearer ` 需 `bs.login()` / `bs.logout()` 会话（**无需凭据、无需注册**） 调用语言 任意语言（HTTP）：Python / JS / Go / Excel 都行 + Python、Node 官方 SDK **只有 Python**（库形态，非 HTTP 接口） 实时数据 **含在套餐内**（免费端点也有实时行情快照） 定位是**历史数据**（官方包描述原文：obtaining **historical** data of China stock market） 分钟数据 ❌ 不提供（我们不做分钟级） ✅ 提供（`frequency` 支持 5 / 15 / 30 / 60 分钟等，另有日 / 周 / 月） 复权 口径**固定为前复权**（无参数可调，不给复权因子） 可切 3 种口径（`adjustflag`：1 后复权 / 2 前复权 / 3 不复权），并单独提供**复权因子**（`query_adjust_factor`） 数据面 32 个端点：行情 / 财务 / 资金流 / 龙虎榜 / 板块 / 宏观 / 可转债 / 因子选股 SDK 共 **40 个查询函数**：历史 K 线 + 季频财务（利润 / 营运 / 成长 / 偿债 / 现金流 / 杜邦）+ 业绩快报与预告 + 指数成分 + 行业 / 概念 + 宏观（CPI / PPI / PMI / 货币供应）；**没有**资金流 / 龙虎榜 / 板块行情 / 可转债 / 因子选股 数据来源 **70 个公开源**互为备份、自动切换 + 交叉校验 **自有数据服务器**（官方原话：We have our own data server）；单一来源、无备份链路 维护节奏 我们维护：限流保护、缓存、健康巡检；端点随服务更新（**无需升级 SDK**） 库仍在发版（0.9.4 · 2026-09-21），数据由官方服务器提供 什么时候选我们 - 需要**实时**行情快照（BaoStock 是历史数据工具） - 需要资金流 / 龙虎榜 / 板块 / 可转债 / 因子选股这类**结构化面** - 非 Python 环境（JS / Go / Excel / 低代码） - 要把数据接进 **AI Agent**（MCP 一条配置） - 不想自己处理上游波动与维护 什么时候选 BaoStock - 预算为零，且**就是 Python** - 需要**分钟级历史 K 线**（5 / 15 / 30 / 60 分钟） - 需要**复权因子**（自己算任意复权序列） - 要季频财务 / 指数成分 / 行业概念 / 宏观等历史研究面 - 习惯 DataFrame 工作流，自己掌握数据管道 诚实边界 诚实边界：BaoStock 的 **SDK 免费**（官网另有付费流量套餐），并且提供了我们**没有**的两样东西 —— **分钟级历史 K 线**与**复权因子**；季频财务等历史面也很完整。我们卖的不是"更多历史数据"，而是**托管与可用性**：实时快照、资金 / 龙虎榜等结构化面、**多个数据源互为备份、某个源出问题就自动换**，以及给 AI Agent 的原生接入。两者**可以一起用**：历史与分钟走 BaoStock，实时与结构化面走我们。 ## 常见问题 BaoStock 免费，为什么还要用你们的？ 它的 **SDK 免费**且历史面很全（官网另有付费流量套餐），但形态是**本机 Python 库**：只有 Python、只覆盖历史数据，也没有资金流 / 龙虎榜 / 板块 / 可转债，实时行情更没有。我们提供的是托管接口（任意语言 + MCP）、实时快照、结构化资金面，以及"**某个源出问题就自动换另一个**"的稳定性，且不用你维护数据管道。 你们有分钟数据吗？ 没有。我们不做分钟级行情 —— 需要分钟历史（含 5 / 15 / 30 / 60 分钟）请用 BaoStock 或 Tushare。这是我们的边界，不藏着。 复权口径一样吗？ 不一样，这是最容易对不上的地方：我们的口径**固定为前复权**（无参数可调）；BaoStock 可用 `adjustflag` 在**后复权 / 前复权 / 不复权**之间切换，并单独给复权因子。跨源比对时先对齐口径与数据日期；我们是前复权，**不要再自己复权**（会二次复权）。 能两个一起用吗？ 可以，而且很常见：历史 K 线（含分钟）与季频财务用 BaoStock（免费），实时快照、资金面、龙虎榜与 AI Agent 接入用我们。 它的数据与你们对得上吗？ 同一只票的收盘价通常一致；对不上时优先看三件事：① 复权口径（我们固定前复权）② 数据日期（我们最后一根是最近交易日）③ 是否除权除息日附近。差异若**精确出现在跨除息日的窗口**，基本就是口径差异，不是取数错误。 来源：BaoStock 官方 PyPI 包描述（baostock 0.9.4，发布 2026-09-21，含"free / own data server / historical"等原文）与 SDK 源码（whl 内 40 个 `query_*` 函数、`adjustflag` 取值），核对日期 2026-09-28；官网 www.baostock.com。价格与功能以官方为准。 想先试试？ 免费端点无需 Key，直接调；要全量再买 Key。 [看快速开始](/docs)[查看定价](/pricing) [← 所有对比](/compare)