A-Query Python SDK

A股20年全量数据查询服务 - Python SDK

安装

pip install aquery-sdk

或者从源码安装：

git clone <repository-url>
cd sdk
pip install -e .

快速开始

from aquery import AQueryClient

# 初始化客户端
client = AQueryClient(token="your_token")

# 查询股票基础信息
df = client.stock_basic(market="主板")
print(df.head())

# 查询多只股票日线
df = client.daily(
    ts_code=["000001.SZ", "000002.SZ"],
    start_date=20240101,
    end_date=20241231,
    fields=["trade_date", "open", "close", "vol", "pe"]
)
print(df)

# 查询某日全市场数据
df = client.daily(
    trade_date=20240320,
    fields=["ts_code", "close", "pe", "net_mf_amount"]
)
print(df.head(10))

特性

• ✅ 统一接口: 简洁的Python API，自动转换为DataFrame
• ✅ 多代码查询: 支持同时查询多只股票
• ✅ 多日期查询: 支持同时查询多个日期/报告期
• ✅ 自适应路由: daily 方法自动选择最优查询路径
• ✅ 分页支持: 支持limit和offset分页参数

支持的API列表

方法名	说明	多代码支持	多日期支持
daily()	日线行情（自适应路由）	✅	✅
stock_basic()	股票基础信息	✅	-
trade_cal()	交易日历	-	✅
company_info()	公司信息	✅	-
industry_sw()	申万行业映射	✅	-
industry_sw_class()	申万行业分类	-	-
fina_indicator()	财务指标	✅	✅
fina_income()	利润表	✅	✅
fina_balancesheet()	资产负债表	✅	✅
fina_cashflow()	现金流量表	✅	✅
fina_dividend()	分红送股	✅	✅

详细用法

初始化

from aquery import AQueryClient

# 方式1: 直接传入token
client = AQueryClient(token="your_token")

# 方式2: 使用环境变量（推荐）
# export AQUERY_TOKEN=your_token
client = AQueryClient()

通用查询接口

# 使用query方法进行任意接口查询
df = client.query(
    api_name="daily",
    params={
        "ts_code": ["000001.SZ", "000002.SZ"],
        "start_date": 20240101,
        "end_date": 20241231
    },
    fields=["trade_date", "close", "vol"],
    limit=1000,
    offset=0
)

日线行情 (daily)

自适应路由说明

daily 方法会根据您的入参自动选择最优的数据集进行查询：

您的入参	自动路由到	原因
ts_code + start_date/end_date	A_by_code	避免扫描多个日期文件，速度最快
trade_date	A_by_date	单日文件更小，查询更快
无参数	A_by_date	默认返回最新日期数据

示例

# 查询单只股票历史数据
df = client.daily(
    ts_code="000001.SZ",
    start_date=20240101,
    end_date=20241231
)

# 查询多只股票
df = client.daily(
    ts_code=["000001.SZ", "000002.SZ", "600000.SH"],
    start_date=20240101,
    end_date=20240131
)

# 查询某日全市场数据
df = client.daily(trade_date=20240320)

# 查询多个日期
df = client.daily(
    ts_code="000001.SZ",
    trade_date=[20240320, 20240321, 20240322]
)

# 查询特定字段
df = client.daily(
    ts_code="000001.SZ",
    start_date=20240101,
    fields=["trade_date", "open", "high", "low", "close", "vol", "pe"]
)

财务数据查询

# 查询单只股票财务指标
df = client.fina_indicator(
    ts_code="000001.SZ",
    end_date=20241231
)

# 查询多只股票多个报告期
df = client.fina_indicator(
    ts_code=["000001.SZ", "600000.SH"],
    end_date=[20240331, 20240630, 20240930]
)

# 查询利润表
df = client.fina_income(
    ts_code="000001.SZ",
    start_date=20240101,
    end_date=20241231
)

# 查询资产负债表
df = client.fina_balancesheet(
    ts_code="000001.SZ",
    end_date=20241231
)

# 查询现金流量表
df = client.fina_cashflow(
    ts_code="000001.SZ",
    end_date=20241231
)

# 查询分红送股
df = client.fina_dividend(ts_code="000001.SZ")

股票基础信息

# 查询所有股票
df = client.stock_basic()

# 查询特定市场
df = client.stock_basic(market="主板")

# 查询多只股票详细信息
df = client.stock_basic(ts_code=["000001.SZ", "000002.SZ"])

公司信息

# 查询单个公司详细信息
df = client.company_info(ts_code="000001.SZ")

# 查询多个公司
df = client.company_info(ts_code=["000001.SZ", "000002.SZ"])

行业分类

# 查询申万行业映射
df = client.industry_sw(ts_code="000001.SZ")

# 查询特定级别行业
df = client.industry_sw_class(level="L1")

交易日历

# 查询日历范围
df = client.trade_cal(
    start_date=20240101,
    end_date=20241231
)

# 查询特定日期是否交易
df = client.trade_cal(trade_date=[20240320, 20240321])

# 只查询交易日
df = client.trade_cal(
    start_date=20240101,
    end_date=20241231,
    is_open=1
)

获取API信息

# 获取所有支持的API列表
apis = client.list_apis()
print(apis)

# 获取指定API的字段列表
fields = client.get_fields("daily")
print(fields)

响应格式

所有查询方法都返回 pandas.DataFrame，并附加以下元数据：

df = client.daily(ts_code="000001.SZ", trade_date=20240320)

# 查看元数据
print(df.attrs["count"])      # 返回数据条数
print(df.attrs["has_more"])   # 是否有更多数据
print(df.attrs["request_id"]) # 请求ID（用于追踪）

错误处理

from aquery import AQueryClient, AQueryError

client = AQueryClient(token="your_token")

try:
    df = client.daily(ts_code="000001.SZ", trade_date=20240320)
except AQueryError as e:
    print(f"查询失败: {e}")
except Exception as e:
    print(f"未知错误: {e}")

完整示例

示例1: 条件选股

# 查询某日全市场数据，筛选PE<20且净流入>1亿的股票
df = client.daily(
    trade_date=20240320,
    fields=["ts_code", "close", "pe", "net_mf_amount", "total_mv"]
)

# 在DataFrame中过滤
selected = df[(df["pe"] < 20) & (df["net_mf_amount"] > 1e8)]
print(selected[["ts_code", "close", "pe", "net_mf_amount"]])

示例2: 获取多只股票历史数据

# 定义股票池
stocks = ["000001.SZ", "000002.SZ", "600000.SH", "600519.SH"]

# 一次查询所有股票的历史数据
df = client.daily(
    ts_code=stocks,
    start_date=20240101,
    end_date=20241231,
    fields=["ts_code", "trade_date", "close", "vol"]
)

# 按股票代码分组分析
for code, group in df.groupby("ts_code"):
    print(f"\n{code}:")
    print(f"  年初价格: {group.iloc[0]['close']}")
    print(f"  年末价格: {group.iloc[-1]['close']}")
    print(f"  年润率: {(group.iloc[-1]['close'] / group.iloc[0]['close'] - 1) * 100:.2f}%")

示例3: 财务数据分析

# 查询多只股票的财务指标
df = client.fina_indicator(
    ts_code=["000001.SZ", "600000.SH"],
    end_date=[20240331, 20240630, 20240930, 20241231],
    fields=["ts_code", "end_date", "roe", "eps", "grossprofit_margin"]
)

# 查看ROE趋势
pivot_df = df.pivot(index="end_date", columns="ts_code", values="roe")
print(pivot_df)

示例4: 分页查询大量数据

all_data = []
offset = 0
limit = 10000

while True:
    df = client.daily(
        trade_date=20240320,
        fields=["ts_code", "close", "pe"],
        limit=limit,
        offset=offset
    )
    all_data.append(df)
    
    if not df.attrs["has_more"]:
        break
    
    offset += limit
    print(f"已获取 {offset} 条数据...")

# 合并所有数据
import pandas as pd
full_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
print(f"总共 {len(full_df)} 条数据")

API参考

AQueryClient

初始化参数

参数	类型	默认值	说明
token	str	None	API认证Token，优先使用环境变量AQUERY_TOKEN

通用方法

query(api_name, params, fields, limit, offset, order_by)

便捷方法

方法	说明	主要参数
daily()	日线行情	ts_code, trade_date, start_date, end_date
stock_basic()	股票基础信息	ts_code, market, exchange
trade_cal()	交易日历	start_date, end_date, trade_date, is_open
company_info()	公司信息	ts_code
industry_sw()	申万行业映射	ts_code, industry_level
industry_sw_class()	申万行业分类	level
fina_indicator()	财务指标	ts_code, end_date, ann_date
fina_income()	利润表	ts_code, end_date, ann_date
fina_balancesheet()	资产负债表	ts_code, end_date, ann_date
fina_cashflow()	现金流量表	ts_code, end_date, ann_date
fina_dividend()	分红送股	ts_code, end_date
list_apis()	获取API列表	-
get_fields()	获取字段列表	api_name

版本历史

v1.1.0 (2026-03-21)

• ✅ 新增多代码查询支持（ts_code支持传入列表）
• ✅ 新增多日期查询支持（trade_date/end_date支持传入列表）
• ✅ 移除已废弃的daily_history和daily_all方法
• ✅ 新增company_info, fina_income, fina_balancesheet, fina_cashflow, fina_dividend方法
• ✅ 新增分页参数支持(limit, offset)
• ✅ 新增get_fields方法

v1.0.0 (2026-03-01)

• ✅ 首个正式版本
• ✅ 支持基本查询接口
• ✅ 自动DataFrame转换

许可证

MIT License

联系方式

• 数据集: https://huggingface.co/datasets/superxu520/
• 问题反馈: 请提交GitHub Issue