yfinance-data

yfinance 数据技能

如果宿主尚未执行以下 shell 探测（例如在 Codex 中），请在选择设置方案前，使用其 shell 工具运行 ! 包裹的命令。使用实际输出；如果无法访问 shell，请说明这一限制。

使用 yfinance Python 库获取 Yahoo Finance 的金融和市场数据。

重要：yfinance 与 Yahoo, Inc. 没有关联。数据仅供研究和教育用途。

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第 1 步：确保 yfinance 可用

当前环境状态：

!`python3 -c "exec('try:\n import yfinance\n print(\'yfinance \' + yfinance.__version__ + \' installed\')\nexcept Exception:\n print(\'YFINANCE_NOT_INSTALLED\')')"`

如果出现 YFINANCE_NOT_INSTALLED，请先安装，然后再运行任何代码：

import subprocess, sys
subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "yfinance"])

如果已安装 yfinance，请跳过安装步骤，直接继续。

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第 2 步：确定用户的需求

将用户的请求对应到以下一个或多个数据类别，然后使用 references/api_reference.md 中相应的代码。

用户请求	数据类别	主要方法
股票价格、报价	当前价格	ticker.info 或 ticker.fast_info
价格历史、图表数据	历史 OHLCV	ticker.history() 或 yf.download()
资产负债表	财务报表	ticker.balance_sheet
利润表、营收	财务报表	ticker.income_stmt
现金流	财务报表	ticker.cashflow
股息	公司行为	ticker.dividends
股票拆分	公司行为	ticker.splits
期权链、看涨期权、看跌期权	期权数据	ticker.option_chain()
财报、EPS	分析	ticker.earnings_history
分析师目标价	分析	ticker.analyst_price_targets
建议、评级	分析	ticker.recommendations
上调/下调评级	分析	ticker.upgrades_downgrades
机构持有人	所有权	ticker.institutional_holders
内部人交易	所有权	ticker.insider_transactions
公司概况、行业	通用信息	ticker.info
比较多只股票	批量下载	yf.download()
筛选股票	筛选器	yf.screen() + yf.EquityQuery
行业/产业数据	市场数据	yf.Sector / yf.Industry
新闻	新闻	ticker.news

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第 3 步：编写并执行代码

通用模式

import yfinance as yf

ticker = yf.Ticker("AAPL")
# ... use the appropriate method from the reference

关键规则

1. 始终使用 try/except 包裹——Yahoo Finance 可能会限制请求频率或返回空数据
2. 比较多个代码时使用 yf.download()——多线程处理速度更快
3. 获取期权数据时，先通过 ticker.options 列出到期日期，再调用 ticker.option_chain(date)
4. 获取季度数据时，使用 quarterly_ 前缀：ticker.quarterly_income_stmt、ticker.quarterly_balance_sheet、ticker.quarterly_cashflow
5. 查询较大的日期范围时，注意日内数据的限制——1m 数据最多追溯约 7 天，1h 数据最多追溯约 730 天
6. 清晰地输出 DataFrame——使用 .to_string() 或 .to_markdown() 提高可读性，或选择关键列
7. 时区处理——yfinance 返回带时区的 datetime 索引（例如 America/New_York）。比较日期时，始终使用 pd.Timestamp(..., tz=...)，或通过 .tz_localize(None) 去掉时区。详情请参阅参考文件。

有效周期和间隔

周期	1d、5d、1mo、3mo、6mo、1y、2y、5y、10y、ytd、max
间隔	1m、2m、5m、15m、30m、60m、90m、1h、1d、5d、1wk、1mo、3mo

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第 4 步：呈现数据

先用用户要求的数字作答，再提供辅助表格（Markdown 格式，或仅保留关键列的精简 DataFrame）。指出数据中的显著情况——例如财报超预期或不及预期、成交量异常、股息变动——并在有助于解读数字时补充背景，例如行业平均值、历史区间或分析师共识。如果用户需要图表，请同时提供数据可视化。

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参考文件

• references/api_reference.md — 完整的 yfinance API 参考，涵盖每个数据类别的代码示例

需要准确的方法签名或边界情况处理方式时，请阅读参考文件。