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教程与指南

按「你要做什么」组织:每篇都是可运行的代码 + 取舍说明 + 我们做不到的部分(不藏着)。

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用 Python 获取 A 股实时行情:3 种方法对比

三种做法:直接调 HTTP API、装现成数据 SDK、自己爬网页。推荐第一种 —— 不用注册、代码最短、拿到的是实时价;下面给出三种方法的可运行代码与取舍,并写明各自「什么时候别用」。

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用 Claude Code / Codex 查 A 股数据:MCP 接入

MCP 让 AI Agent 直接查真实数据,而不是凭记忆编答案。配一次就好 —— 填 `https://api.ashareapi.com/mcp`,免费工具连 Key 都不用。

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用 MCP 让 AI 做 A 股量化研究:从取数到验证

接一次 MCP,之后就能在对话里让 AI Agent 自己取行情/财务/资金流;但回测与裁决要你自己做 —— 下面是完整流程与可复制代码。

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用 Python 获取 A股龙虎榜数据:4 种方法对比

四种做法:直接调 HTTP API、Tushare、AkShare、自己爬网页。推荐第一种 —— 它能一次拿到机构榜 / 游资榜 / 活跃席位三种分榜(其他途径通常只给混在一起的明细),下面给出可运行代码与各自「什么时候别用」。

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用 Python SDK 获取 A 股数据:pip install ashareapi

官方 SDK 已发布:`pip install ashareapi`。5 个免费端点无需 Key,返回 pandas DataFrame(没装 pandas 就返回 `list[dict]`);代码格式随便写;出错时 5 类异常分别告诉你该做什么。

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用 Node.js / TypeScript 获取 A 股数据:npm install ashareapi

官方 Node SDK 已发布:`npm install ashareapi`。5 个免费端点无需 Key,零运行时依赖(用 Node 原生 `fetch`),自带 TypeScript 类型;返回对象数组,代码格式随便写,出错时 5 类异常分别告诉你该做什么。

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用数据量化 A 股市场情绪

情绪不是感觉,是可以算的数:涨跌家数、涨停家数、成交额、风格轮动。三个免费接口就能拼出"今天市场什么温度",下面给出可运行代码与口径陷阱。

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A 股板块轮动怎么查

看板块比看个股更早发现方向:涨幅榜找强势、估值分位判贵贱、产业链看逻辑。三个接口串起来就是一次板块体检,下面给可运行代码。

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A 股财务排雷:用数据找风险信号

排雷比选股更重要:有利润没现金、股东户数暴增、大额解禁 —— 这些信号都在公开数据里,四个接口就能查。本教程只讲怎么识别风险,不做任何推荐。

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从 AkShare 迁移到 ashareapi:接口对照与改写

AkShare 强在覆盖广,我们强在不用自己维护。如果你已经在用 AkShare、又被"上游改版→接口报错"折腾过,迁移主要是三处改动:代码格式、调用方式、字段名。下面给对照表与可运行示例,也写清哪些迁移不过来。

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可转债强赎与双低怎么监控

转债玩家最怕两件事:强赎公告没跑掉(溢价一夜归零)、买在高溢价。这两个风险,`/v1/bond` 一条请求都能提前看到 —— 下面给双低排序与强赎判断的代码。

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用数据看主力资金:资金流怎么读

资金流不是"涨跌预测器",是参与度与筹码方向的温度计。`/v1/fund` 一个请求给出主力净流入(当日/5/10/20 日)+ 全市场排名 + 龙虎榜明细 —— 关键是怎么读,下面给代码和四个常见误读。

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A 股因子选股怎么做:用一个接口筛出低估高 ROE 的股票

因子选股 = 把财务与行情指标写成条件,让接口全市场筛一遍。本文讲清三件事:表达式怎么写、结果怎么读、为什么筛完必须做一次数据体检(否则很容易把异常值当机会)。

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因子表达式语法与因子字典

上一篇讲了"怎么筛",这篇讲清"怎么写条件":表达式的结构、运算符、单位的陷阱,以及一份可直接查的 85 因子字典——写作风格是"照抄就能跑"。

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22 个现成的选股方案怎么用

不想自己写筛选条件?接口提供 22 个现成的选股方案(接口里叫 `preset`):低估值、高股息、高ROE、成长、主力资金……调一下就能跑。这篇按类别逐个讲清:筛什么、适合什么场景、跑出来长什么样——附 5 个方案的真实筛选结果。

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实战:价值投资筛选与异常值排查

前面三篇讲了语法、因子、现成方案。这篇是完整实战:写一个四条件的价值筛选 → 跑出结果 → 对筛出来的第一名做完整排查,展示"看着像捡钱的值"是怎么一步步被验证为"不可用"的。

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A 股大宗交易怎么看:折价率与机构席位

大宗交易是大额股份的场外协议转让——它不体现在盘中分时图上,但往往先于股价变化透露资金意图。本文讲清三件事:字段怎么读、折价率说明什么、怎么用 Python 批量扫(附 2026-09-29 真实数据)。

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A 股股东户数怎么看:筹码集中度

股东户数是窥探「筹码在谁手里」最直观的公开指标:户数减少 = 筹码向少数人集中(利好),户数暴增 = 筹码分散(散户涌入)。本文讲清三张表怎么读、字段什么意思,并附一个真实案例。

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K 线数据怎么算技术指标

拿到底层 K 线后,技术指标其实自己就能算——不需要昂贵工具。本文用 ashareapi 免费端点取前复权日线,手写 MA / MACD / RSI / KDJ / BOLL 五个常用指标,纯 Python + pandas,不依赖 TA-Lib。

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用涨跌分布判断市场温度

市场广度(涨跌家数)是判断"今天市场是普涨还是分化"最直接的指标——它比单个指数更能反映全市场的真实情绪。本文用免费端点拿数据,讲清怎么读温度、怎么连续看几天、怎么发现拐点。

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用 /v1/quote 查实时行情与日 K 收盘价

查一只股票"现在多少钱"只需一次 GET —— `/v1/quote` 免 Key、免注册,返回最近 30 个交易日的 OHLC(开/高/低/收)+ 成交量额 + 换手率,`data[0]` 就是最新一天。适合做行情展示、复盘取数、批量取收盘价的底座。

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