零 API Key · 零注册 · 零付费 · 开箱即用
市面上几乎所有 A 股数据方案都需要你去注册、付费、拿 API Key:
- Tushare 要积分、要付费
- Wind/Choice 动辄上万
- 免费 API 三天两头改接口
Stoke 不一样。 它直接基于通达信 TCP 协议和公开财经数据,不用注册、不用付费、不用 API Key。你装上就能用。
| 层面 | 数据 | 来源 |
|---|---|---|
| 📈 行情 | 实时行情(5 档盘口)、历史 K 线、PE/PB 估值 | 通达信 TCP + 腾讯 |
| 📊 基础数据 | F10 财务快照 | 通达信 |
| 📰 新闻 | 个股新闻、财联社电报(分钟级) | 东财 + 财联社 |
| 📋 研报 | 机构研报(含 PDF 下载 + 盈利预测) | 东财 |
| 🚀 信号 | 涨停板 + 强势涨停题材归因 + 概念/行业板块 | 同花顺 |
| 📑 公告 | 巨潮资讯网公告 | 巨潮 |
14 个接口,6 大层面,覆盖量化投研的核心数据需求。
# 1. 安装 uv(如果还没有)
# macOS: brew install uv
# Windows: winget install astral.uv
# 或官方脚本: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
# 2. 克隆
git clone https://github.com/birdilsss-byte/stoke.git && cd stoke
# 3. 安装依赖(需要 Python 3.11+)
uv sync
# 4. 查实时行情
uv run python3 -c "
from stoke import Stoke
s = Stoke()
df = s.realtime(['000001', '600000', '000858'])
print(df[['code', 'price', 'high', 'low', 'vol']].to_string())
"不需要 API Key。不需要注册。不需要付费。
Stoke 遵循 agentskills.io 开放标准,可在 27+ 个 AI Agent 平台中直接安装:
# 先安装 uv(如果还没有):brew install uv 或 winget install astral.uv
# 然后:
git clone https://github.com/birdilsss-byte/stoke.git ~/stoke
cd ~/stoke && uv sync安装后设置环境变量 STOKE_HOME 指向克隆目录。然后在 Claude Code、OpenClaw 或 Hermes 中直接说 "看看今天的涨停板" 或 "查一下平安银行行情",Skill 自动触发。
SKILL.md 同时兼容 Claude Code · OpenClaw · Hermes,一套文件,三平台通用。
stoke/
├── stoke/ # Python 包
│ ├── __init__.py # 导出 Stoke 统一入口
│ ├── client.py # Stoke 门面类(自动路由数据源)
│ ├── config.py # 配置
│ ├── rate_limiter.py # 限流器(带随机抖动+日志)
│ ├── utils.py # 自动重试装饰器
│ └── sources/ # 数据源适配
│ ├── mootdx_source.py # 通达信:K线、实时行情、股票列表
│ ├── akshare_source.py # 新闻、电报、研报、公告、涨停、概念
│ └── tencent_source.py # PE / PB 估值
├── tests/ # 测试(14 个接口全部可测)
├── SKILL.md # Claude Code Skill 定义
└── pyproject.toml # uv 依赖管理
- 限流是铁律 — 每个数据源内置限流器,遵守平台调用间隔,不被封 IP
- 保持简单 — 不做缓存、不过度抽象、三个 Source 各自独立
- health_check() 必实现 — 每个 Source 都能 1 秒验证连通性
- 返回 DataFrame — 直接对接 pandas 生态
| 数据源 | 间隔 | 说明 |
|---|---|---|
| 通达信 (mootdx) | 不限流 | 原生 TCP 协议,本地解析 |
| 东财系 (akshare) | 5 秒 | 必须遵守,否则封 IP |
| 腾讯财经 | 3 秒 | 较为宽松 |
- 🤖 量化开发者 — 免费的数据管道,接上就能用
- 🧠 AI Agent 开发者 — 作为工具层接入你的 AI 应用
- 📊 个人投资者 — 在终端里快速查数据,不依赖任何付费工具
- 🎓 学习研究 — 了解 A 股数据获取的技术方案
MIT — 拿去用,随便改,随便商用。
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