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教程

# 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」。
[阅读](/docs/guides/python-ashare-quotes)
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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。
[阅读](/docs/guides/mcp-claude-code)
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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。
[阅读](/docs/guides/ai-quant-mcp)
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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」。
[阅读](/docs/guides/longhubang-data)
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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。
[阅读](/docs/guides/python-sdk)
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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。
[阅读](/docs/guides/nodejs-ashare-quotes)
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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。
[阅读](/docs/guides/market-mood)
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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。
[阅读](/docs/guides/sector-rotation)
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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。
[阅读](/docs/guides/financial-redflags)
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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。
[阅读](/docs/guides/migrate-from-akshare)
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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。
[阅读](/docs/guides/convertible-bond-alerts)
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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。
[阅读](/docs/guides/main-capital-flow)
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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）。
[阅读](/docs/guides/factor-screening)
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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"。
[阅读](/docs/guides/screen-expressions)
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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。
[阅读](/docs/guides/stock-screening-strategies)
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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。
[阅读](/docs/guides/value-stock-screening)
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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）。
[阅读](/docs/guides/block-trade-signals)
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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。
[阅读](/docs/guides/shareholder-structure)
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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。
[阅读](/docs/guides/kline-technical-indicators)
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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。
[阅读](/docs/guides/market-breadth)
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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。
[阅读](/docs/guides/quote-realtime-price)