tushare-complete

Tushare Complete - 完整接口库

Tushare Pro最完整的数据接口库，包含266个数据接口，覆盖A股、港股、美股、基金、期货、债券、宏观经济等所有领域。

适用场景

• 需要获取任何金融市场数据
• 量化投资研究
• 财务分析
• 行业研究
• 宏观经济分析
• 资金流向分析
• 两融数据分析

接口分类索引

一、股票数据 (14个)

接口	方法	说明
股票列表	pro.stock_basic()	获取所有股票基本信息
每日股本（盘前）	pro.daily_basic()	每日股本变动
交易日历	pro.trade_calendar()	交易日历查询
ST股票列表	pro.st_stock_list()	ST股票列表
沪深港通股票列表	pro.hs_const()	沪深港通成分股

二、行情数据 (23个)

接口	方法	说明
历史日线	pro.daily()	日线行情数据
实时日线	pro.daily_now()	实时日线
历史分钟	pro.stk_mins()	分钟线数据
周线行情	pro.weekly()	周线数据
月线行情	pro.monthly()	月线数据

三、财务数据 (10个)

接口	方法	说明
利润表	pro.income()	营业收入、净利润
资产负债表	pro.balancesheet()	在建工程、总资产
现金流量表	pro.cashflow()	资本开支、现金流
财务指标数据	pro.fina_indicator()	ROE、ROA等

重要字段说明：

资产负债表 (balancesheet)：

• cip - 在建工程（重要！）
• fix_assets - 固定资产
• total_assets - 资产总计

现金流量表 (cashflow)：

• c_pay_acq_const_fiolta - 购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金（资本开支）
• n_cashflow_act - 经营活动现金流净额

四、宏观经济 (28个)

接口	方法	说明
Shibor利率	pro.shibor()	Shibor利率
LPR贷款基础利率	pro.lpr()	LPR利率
国内生产总值（GDP）	pro.gdp()	GDP数据
居民消费价格指数（CPI）	pro.cpi()	CPI数据
工业生产者出厂价格指数（PPI）	pro.ppi()	PPI数据
货币供应量	pro.m2()	M2数据
采购经理指数（PMI）	pro.pmi()	PMI数据

快速开始

Token配置

import tushare as ts
pro = ts.pro_api('your_token_here')

常用接口示例

获取股票列表

df = pro.stock_basic(exchange='', list_status='L',
                  fields='ts_code,symbol,name,area,industry,list_date')

获取日线行情

df = pro.daily(ts_code='000001.SZ',
             start_date='20240101',
             end_date='20241231')

获取资产负债表（含在建工程）

df = pro.balancesheet(ts_code='600000.SH',
                    start_date='20240101',
                    end_date='20241231')
cip_data = df[['ts_code', 'end_date', 'cip', 'fix_assets', 'total_assets']]

获取现金流量表（含资本开支）

df = pro.cashflow(ts_code='600000.SH',
                start_date='20240101',
                end_date='20241231')
capex_data = df[['ts_code', 'end_date', 'c_pay_acq_const_fiolta']]

获取宏观GDP

df = pro.gdp(start_date='20220101', end_date='20221231')

获取CPI

df = pro.cpi(start_date='20220101', end_date='20221231')

获取PMI

df = pro.pmi(start_date='20220101', end_date='20221231')

获取Shibor

df = pro.shibor(start_date='20240101', end_date='20240131')

数据质量检验规则

根据规则3，调取100组完整数据后需要检验：

def validate_data_quality(df, required_fields):
    """
    数据质量检验
    
    参数:
        df: DataFrame
        required_fields: 必需字段列表
    
    返回:
        dict: 检验结果
    """
    result = {
        'total_records': len(df),
        'missing_values': {},
        'zero_values': {},
        'valid_records': 0
    }
    
    for field in required_fields:
        missing = df[field].isna().sum()
        zeros = (df[field] == 0).sum()
        result['missing_values'][field] = missing
        result['zero_values'][field] = zeros
    
    result['valid_records'] = len(df.dropna(subset=required_fields))
    
    return result

# 使用示例
required_fields = ['cip', 'c_pay_acq_const_fiolta', 'revenue', 'n_income_attr_p']
quality = validate_data_quality(df, required_fields)
print(quality)

接口调用频率限制

• 免费用户：每分钟120次
• 积分用户：根据积分等级提升

积分要求

部分接口需要特定积分：

• 基础数据：免费
• 财务数据：2000积分
• 高级数据：5000积分

参考资源

• Tushare官方文档：https://tushare.pro/document/2
• API测试工具：https://tushare.pro/document/1
• 积分说明：https://tushare.pro/document/1?doc_id=108

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最后更新时间：2026-02-02 10:51