Ashare - 技术发现报告

Ashare 是一个极简的 Python A 股（中国A股）股票行情数据获取库，将新浪财经和腾讯股票双数据源的全部逻辑封装到单个文件（Ashare.py，约 70 行）中，通过唯一核心函数 `get_price()` 以 pandas DataFrame 格式输出日线/周线/月线/分钟线数据，专为量化研究和程序化交易设计。

Ashare - 技术发现报告

基本信息

  • 名称： Ashare
  • 官方地址： https://github.com/mpquant/Ashare（GitHub 为唯一发布渠道，无独立官网）
  • GitHub 仓库： https://github.com/mpquant/Ashare
  • 当前版本： 无正式版本号（无 Git Tag、无 GitHub Release、无 PyPI 标准发布），源码注释标注"2025-12-21日正常使用"，仓库最后推送日期 2025-12-24
  • License： 未标注（仓库中无 LICENSE 文件，PyPI 包 ashares 也未声明 License）
  • 主要编程语言： Python
  • 首次发布日期： 2021-06-11（GitHub 仓库创建日期）
  • 创建者/维护团队： mpquant

一句话定位

Ashare 是一个极简的 Python A 股（中国A股）股票行情数据获取库，将新浪财经和腾讯股票双数据源的全部逻辑封装到单个文件（Ashare.py，约 70 行）中，通过唯一核心函数 get_price() 以 pandas DataFrame 格式输出日线/周线/月线/分钟线数据，专为量化研究和程序化交易设计。

核心特性

  1. 单文件极简封装（Single-File Minimalist） - 整个库只有一个文件 Ashare.py（约 70 行代码），无复杂依赖层级，只需 import pandas 和 requests。安装方式为 pip install ashares 或直接复制 Ashare.py 到项目目录。使用方式为 from Ashare import *，无需学习复杂 API。

  2. 双数据源热备（Dual Data Source Hot-Standby） - 内置新浪财经（Sina）和腾讯股票（Tencent）两个数据源，自动切换。当主数据源（Sina）请求失败时，自动降级到备用数据源（Tencent），确保数据获取的稳定性和可用性。源码中标注更新日期为 2025-12-21，表明双核心仍在正常维护。

  3. 统一接口多周期支持（Unified Multi-Period API） - 通过 get_price(code, end_date, count, frequency) 一个函数支持全部周期：日线（'1d'）、周线（'1w'）、月线（'1M'）、分钟线（'1m'、'5m'、'15m'、'30m'、'60m'）。输出统一为 pandas DataFrame 格式，包含 open、close、high、low、volume 列。

  4. 多股票代码格式兼容（Multi-Code Format Compatible） - 支持通达信格式（如 sh600519、sz000001）、同花顺格式（如 600519.XSHG）和聚宽格式，无需手动转换股票代码，降低迁移成本。

  5. 零配置即用（Zero Configuration） - 无需 API Key、无需注册账户、无需 Token 认证。安装后直接调用 get_price() 即可获取数据，无任何配置门槛。

社区生态

  • GitHub Stars： 3,348（截至 2026-04-12）
  • Forks： 610
  • Contributors： 以 mpquant 为主要维护者，社区贡献较少
  • 最近更新日期： 2025-12-24（距今约 3.5 个月，更新频率较低）
  • 社区讨论热度： GitHub Issues 较少（项目定位为简单工具），但在知乎、CSDN、百度开发者社区等中文技术平台有较多使用教程和讨论
  • PyPI 包名： ashares（注意：PyPI 包名为 ashares，导入时使用 from Ashare import *）

技术栈定位

  • 所属领域： 金融数据获取 / 量化交易 / A股市场数据接口
  • 解决的核心问题： 为量化研究者和程序化交易开发者提供最简化的 A 股行情数据获取接口，将新浪和腾讯数据源的复杂 API 调用逻辑封装为单一函数调用
  • 替代/竞品技术： AKShare（功能更全面的财经数据接口库，覆盖股票/期货/期权/基金/外汇/债券等）、Tushare（专业级金融数据接口，需积分/捐赠获取高级数据）、BaoStock（开源 A 股数据接口）、Pytdx（通达信数据接口）
  • 依赖的上游技术： Python 3.x、pandas（数据处理）、requests（HTTP 请求）、新浪财经 API、腾讯股票 API
  • 下游使用者/集成方： 量化交易系统、股票分析工具、金融数据研究项目、MCP 服务（如 Ashare-MCP 基于 Ashare 提供 AI Agent 数据查询服务）

关键链接汇总

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信息来源