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tushare-complete

tushare-complete

github.com/yixw001数据与数据库1540 次安装38 周前更新
代码仓库

关于 tushare-complete

面向量化研究、财务分析及市场数据使用者的 Tushare Pro 数据接口集合，覆盖股票、基金、期货、债券和宏观经济指标，并提供常见查询示例。

主要功能

  1. 01包含 266 个 Tushare Pro 数据接口
  2. 02股票、基金、期货和债券数据
  3. 03行情与财务报表数据
  4. 04宏观经济指标
  5. 05常见数据查询示例
  6. 06接口限制与积分说明

适用场景

  1. 01收集历史行情用于研究
  2. 02查看公司财务报表
  3. 03分析宏观经济指标
  4. 04研究资金流向与两融数据

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yixw001/tushare-complete-skill --skill tushare-complete

安装后在 Claude Code 中输入/tushare-complete确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

README.md
QUICK_REFERENCE.md
reference/
FIELD_REFERENCE.md
README.md
reference/接口文档/
ETF分钟行情.md
ETF复权因子.md
AH股比价.md
ETF份额规模.md
ETF基准指数.md
Hibor利率.md
IPO新股上市.md
Shibor利率.md
ETF基本信息.md
ST股票列表.md
上市公司公告.md
ETF实时日线.md
ETF日线行情.md
Libor利率.md
LPR贷款基础利率.md
业绩预告.md
上市公司管理层.md
东方财富App热榜.md
Shibor报价数据.md
上市公司基本信息.md
上海黄金基础信息.md
上海黄金现货日行情.md
东方财富概念板块.md
业绩快报.md
上证e互动问答.md
东财概念和行业指数行情.md

详细介绍

来自项目 README

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

最后更新时间：2026-02-02 10:51

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