CNEquity · 本地、可日更、可溯源的中国市场数据湖

将 A 股行情、财报、公司事件与资金面等多源数据整理为本地 Parquet，供 Python、DuckDB、Polars 和 AI agent 反复查询。包含增量采集、失败续跑、质量审计与只读控制台。

Python 3.10+ · macOS / Linux / Windows · CLI 命令：cne

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先跑通一个查询

基础体验无需账号或 token，也不必克隆仓库：

pip install cnequity
cne init --profile demo

默认抓取 5 只股票、最近约 30 个交易日的真实日线，写入独立的 data/cnequity-demo/，配置为 configs/cnequity.demo.toml。耗时依赖 TDX 可达性。

from cnequity.query import load

bars = load("daily_bars", data_root="data/cnequity-demo")
print(bars.select("symbol", "trade_date", "close", "source").tail(10))

cne serve --config configs/cnequity.demo.toml
# http://127.0.0.1:8787

无法连接数据源时，可使用独立的离线样例：

cne init --profile sample --data-root data/cnequity-sample --config-out configs/cnequity.sample.toml
cne query --config configs/cnequity.sample.toml --sql "SELECT * FROM daily_bars LIMIT 5"

所有合成行标记为 source=mock，仅用于验证安装和读写链路，不能用于研究。

数据与研究口径

当前开发树所有 52 个数据集的字段与历史能力见数据集目录；注册数包含可选、兼容和停用源占位，已安装版本以本机契约为准。

• 行情、复权、证券身份与交易状态；公司行为、财报、估值与股东；资金面、行业成分、宏观、新闻与监管事件。
• 可选分钟线、分笔及期货/期权数据，默认关闭；实际来源能力见数据集目录。
• 原始价格与 hfq 因子分开保存，查询时复权；PIT 研究显式使用 as_of 与 pit_mode="strict"，当前回填不冒充过去已经观察到的版本。
• 行级来源和不可变数据版本支持复查；严格股票池与复权查询会暴露证据缺口。

建立长期数据湖

cne config create
cne config validate
cne init
cne run daily --all-groups
cne run events
cne status --datasets

默认 init 建沪深京全市场最近 3 年的主干；--profile full 加深历史，其中日线从 2016-01-01 起。初始化并不填满所有数据集。默认 400 只上限仅作用于 Baostock 历史 ST 扫描，后续用 cne backfill trading_status 继续；完整性仍需按市场与证据核验。

日更和事件流是两个入口：--all-groups 遍历日更组，run events 更新公告和资讯，周末也可运行。裸 run daily 只跑核心 waves。范围、成本和恢复见初始化指南。

继续使用

Python API · 研究示例 · MCP 接入 · 运维手册

项目处于 0.x 迭代阶段。仓库主分支文档可能领先于已安装版本，请用 cne --version 核对发布说明。运行时依赖一次安装，无需 extras；部分补充来源需要自备凭证，来源可达性与历史深度不作保证。

代码 Apache-2.0；数据另受上游许可约束，本包不附带数据湖。

如果它帮你省下重复搭建数据底座的时间，欢迎在 GitHub 点一个 ⭐ Star。