wmshare

English TL;DR — wmshare is a BSD-3-Clause Python SDK for China A-share / Hong Kong / US market data: k-line, intraday, money flow, statements, 2,639 metrics, screener and whole-market batch; ships an offline catalog, data guards and AI skill. Credentials required on open.winmale.com; try offline first with wmshare.demo_client() (frozen snapshot; not live). Install: pip install wmshare.

给 Python 量化开发者的中文财经数据 SDK：一行接口拿到清洗好的 A股/港股/美股数据—— 估值分位、TTM 股息率等指标服务端算好直出，全市场批量 12 次请求绕开限流。 凭证在开放平台（open.winmale.com）获取后即可取数；各市场逐能力明细见「市场覆盖」。

目录

特性 · 快速上手 · MCP server · 能力一览 · 市场覆盖 · 我想做 X → 用哪一行 · 批量取数 · 单位与数据守护 · 许可与数据服务 · 更多

特性

• 数据要全——18 个数据域、131 个核心接口一站取全：K 线/盘中/ETF/指数、分红、报表、资金流、 公告业绩、股东治理、回购并购、两融、可转债、盈利预测、指数、全市场列表、港美披露、宏观与期货。
• 数据要准——财报按最新会计准则归一，跨年跨公司直接比较；全库基础单位 （比率/涨跌幅=小数、金额=元、量=股），每次返回做量级守护与不变量校验，错误的量级到不了你的代码。
• 特色数据——盘中实时快照与当日 1 分钟分时；cli.screener 筛选一行直出，全市场涨跌 全景/分桶/行业分布/涨跌榜走服务端预计算索引，毫秒级响应；2,639 个指标码（TTM、3/5/10 年 历史分位、192 个行业内分位、TTM 股息率/派息率 + 11 个质量筛选器）服务端算好直出。
• 凭证即用——开放平台签发 client_id/api-key，环境变量、凭证文件、构造参数任选其一配置；遇到 401/403/429 错误消息即完整指引。
• 目录随包 + AI 原生——267 个底层函数、131 个核心接口、2,752 个指标码离线可查； 附 Agent Skills 格式 skill（wmshare.skill_dir()）与本地 MCP server（wmshare-mcp）。

快速上手

安装

pip install wmshare                  # 基础安装
pip install "wmshare[dataframe]"     # 可选：pandas 支持（_df=True）
pip install "wmshare[mcp]"           # 可选：本地 MCP server
python3 -c "import wmshare; print(wmshare.__version__)"   # 验证安装

国内直连不稳时换清华源：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple wmshare（镜像滞后时回官方源）；升级 pip install -U wmshare（Windows 用 py -m pip install -U wmshare）；开发者安装见 CONTRIBUTING.md。

配置凭证

凭证在 开放平台「我的 → 开放平台 → 我的应用」页获取 AppId（Client ID） 与 API Key（Client Secret） 两个值（缺一不可），配置方式任选其一：

export WMSHARE_CLIENT_ID=<AppId> WMSHARE_CLIENT_SECRET=<API Key>   # 方式一：环境变量
# 方式二：~/.wmshare/credentials.env（KEY=VALUE 每行一条）
# 方式三：构造参数 cli = wmshare.Client(client_id="...", client_secret="...")

MCP server

本地 MCP 让 AI 直接调用目录发现与取数工具（20 个 task tools；其余 127 个 friendly API 用 wmshare_call(target=..., mode="api") 兜底），凭证仍由本机 SDK 读取：

wmshare-mcp setup --client-id <AppId> --client-secret-stdin --market cn # 提示后粘贴 API Key
wmshare-mcp doctor            # 真实取数前检查配置；--check 零凭证检查安装

AI 客户端最小配置（不写入凭证）：{"mcpServers":{"wmshare":{"command":"wmshare-mcp","args":[]}}}。

选股实战：10 行筛出「高股息 + PE 十年低位」

逐票请求全市场会撞限流（5,691 家 = 5,691 次请求），所以先用一次批量拿到股息率（12 次请求），只对候选逐票查 PE 与十年分位：

import wmshare
cli = wmshare.Client.from_env()
pool = cli.stocks.list()                                     # 全市场 5,691 家
meta = {r["symbol"]: r for r in pool}
yld = cli.batch_all("bonus.snapshot_yield_ttm", list(meta))   # 12 次请求，不是 5,691 次
top = sorted(((s, v) for s, v in yld.results.items() if isinstance(v, (int, float))),
             key=lambda kv: -kv[1])
cand = [(s, v) for s, v in top if 0.03 <= v <= 0.10 and not meta[s].get("is_st")][:60]
rows = []
for s, v in cand:
    m = cli.indicator.metrics(s, ["$PE_TTM_LAST", "$PCT_PE_TTM_10Y_LAST"])
    pe, pct = m["$PE_TTM_LAST"], m["$PCT_PE_TTM_10Y_LAST"]
    if pe and 0 < pe < 40 and pct is not None and pct <= 0.5:
        rows.append((s, meta[s]["name"], v, pe, pct))
rows.sort(key=lambda r: r[4])
for s, n, v, pe, pct in rows[:8]:                            # 取前 8 行打印
    print(f"{s}  {n}  股息率 {v:.2%}  PE {pe:.1f}  十年分位 {pct:.1%}")

没配凭证也能先看调用面：cli = wmshare.demo_client()（同签名、不联网）。这是 2026-10-30 真实 API 固定快照：10 只演示宇宙 + 当日全市场 screener，非实时数据； 换成 Client.from_env() 即接真实数据。

能力一览

随包离线目录：18 个数据域 · 267 个底层函数 · 2752 个指标代码；友好层 131 个核心接口， 按使用视角组织为（11 个指标组、74 个精选常用指标代码，cat.search("中文") 可编程检索）：

市场覆盖

市场切换：Client(market="cn" / "hk" / "us")，缺省 cn；代码与市场不匹配会被服务端直接拒绝（如 cn 市场查 00700 报 market mismatch）。美股用裸代码（AAPL/BRK_B），AAPL.O/BRK.B 由 SDK 按代码表自动归一；cli.intl 港美股披露也要用对应市场客户端调用。

如实注记（2026-11-09 实测）：港/美列 ✅ 均经 live 探针逐族验证；美股代码用裸代码（AAPL / BRK_B）—— 带交易所后缀的 AAPL.O/BRK.N 会被上游当成宏观序列，SDK 已按随包代码表自动归一（裸代码实测正常）； 美股日 K 已转日更常态（上游管线调度转正 + EOD 盖回翻闸，2026-11-09 验收），盘中最新价量仍用 cli.kline.live / snapshot；深研宽表暂仅 cn；hk 十大流通股东与回购数据管线已有、SDK 接口待路由。

我想做 X → 用哪一行

常用示例（输出为预期量级；cli.kline.bars / statements.income 等其余接口同风格）：

import wmshare

cli = wmshare.Client.from_env()

# TTM 股息率：小数口径，0.0396 = 3.96%
print(cli.dividend.yield_ttm("600519"))                      # 0.0396

# 估值温度计：PE(TTM) 处于近 10 年 42% 分位（小数）
print(cli.indicator.get("600519", "$PCT_PE_TTM_10Y_LAST"))   # 0.42

# 行业定位：ROE 在同行业内的分位（1.0 = 行业最高；茅台 ROE 为行业之最）
print(cli.indicator.get("600519", "$CUR_IND_ROE_PCT_LAST"))  # 1.0

# 技术面一行布尔：是否站上 20 日均线
print(cli.screener.screen_above_ma20("600519"))              # True

# 全市场涨跌全景：服务端索引直出，免本地扫描（*_pct 百分数、median_pct 小数）
print(cli.screener.index_breadth_summary())
# {'total': 5685, 'up': 4567, 'down': 934, 'flat': 184, 'up_pct': 80.3, ...}

# 分红质量：高股息 + 派息可持续（默认精品窗口=派息率 30%–70%，可显式放宽）
print(cli.dividend.screen_quality("600519", min_yield=0.02, payout_max=1.5))  # True

# 公告信号：近 6 个月是否有回购公告
print(cli.notice.has_buyback("600519", "6m"))                # True

# 全市场列表 / 行业成分（中文名直达，也可传 "S48"）/ 批量：单标的接口传 list 即批量（≤500/批）
rows = cli.stocks.list()                 # A 股 ≈5.7k 行：代码/名称/交易所/行业/上市日；港/美换 market
banks = cli.stocks.industry_members("银行")
df = cli.call_batch("kline.snapshot", ["600519", "000001"]).to_df()   # 带 symbol 列的长表；to_df 需 pandas

以上能力全部在离线目录可查（cat = wmshare.load() 后）：cat.search("分位")、cat.metrics_in_group("dividend")。

批量取数

服务端按请求次数限流（免费档 500 次/小时、5,000 次/日）：逐票取 A 股 5,691 家 = 5,691 次请求必然撞 429，批量只需 12 次。

import wmshare
cli = wmshare.Client.from_env()

# ① 一站式：自动分批（默认 500/批）聚合为一个结果（A 股全市场 = 12 次请求）
codes = [r["symbol"] for r in cli.stocks.list()]      # 全市场代码池（港/美换 market）
res = cli.batch_all("kline.snapshot", codes)
print(len(res.results), res.requests)                 # 5,691 12

# ② 逐批：可进度、可中断、长任务边取边落盘
for i, part in enumerate(cli.batch_iter("dividend.history", codes), 1):
    print(f"第 {i} 批 {len(part.results)} 家")          # part.to_df() 可自行落盘

# ③ 单批（≤500）：cli.call_batch("kline.snapshot", ["600519", "000001"]).to_df()

三个入口的参数与语义对照：

name/symbols 都是位置参数；_raw=True、_units="native" 三个入口通用。on_batch_error （批级：跳过整批）≠ on_error（票级：逐票请求）。长表用 to_df()，批量入口不提供 _df。 指标码不是批量 name：name 必须是目录函数名（267 个，如 kline.snapshot）；一票多码用 cli.indicator.metrics(sym, codes)，全市场指标码只能逐票调用。

分批策略由你定，SDK 负责切片与执行：代码池来自 cli.stocks.list()（全市场）、 cli.stocks.industry_members("银行")（按行业）或自己的筛选结果，batch_size=（默认 500、 上限 max_limit）控制每批大小；单批触发 CALC_LIMIT_EXCEEDED（算力超限）时减小 batch_size。 限流（429）在任何模式下都会停止并给续跑位置（消息含已完成标的数与 codes[done:] 切片），不会闷头连败。

市场边界：一个批次只能是同一市场——Client(market="cn") 只传 A 股代码，混入港股/美股 代码会直接报错（网关只校验请求参数里的代码，不逐个校验批内；他市场代码会在本市场 引擎里走错数据管线，返回的 close/涨跌幅不可信）。跨市场请分别调用：A 股 12 批 + 港股 6 批 + 美股 11 批 = 29 次请求。

容错：batch_all(on_batch_error="skip") 跳过失败的批继续（失败批进 errors，键如 batch#3[1000:1500]）。 不要用 call_batch(on_error="skip") 做容错——它逐票发请求，12 批会放大成 5,691 次、正好制造 429。

返回：results（{代码: 结果}，保序去重 + 代码归一）/ errors / requests（实际请求数， 可对比标的数看省了多少配额）/ ec_cost（各批 EC 合计——批量省请求次数不省 EC，开放 API 按计算量计费，全市场最新快照优先服务端直出 cli.moneyflow.board()）；to_df() 每标的一行 （MAP 展平、symbol 列在前），多次行结果建议读 results[代码]。实测：全市场 12 批 9–16 秒（0 错误）。

单位与数据守护

全库统一基础单位：比率 / 涨跌幅 = 小数（0.01 = 1%，ROE 0.332 = 33.2%）、 金额 / 价格 / 市值 = 元（报表原币）、成交量 = 股；各接口单位口径见「能力一览」表。 返回前做量级与关系不变量校验，违例抛 DataError——错误的量级到不了你的代码。 需要脚本原始口径时：_raw=True（上游原始行）、_units="native"（保留上游原单位，如手/百分数）、Client(validate=False)（关校验留换算）。

数据深度：个股/ETF 日 K 覆盖自上市首日以来的全部交易日（最早 1991 年）；单次区间上限 5 年、 默认单次 500 根（Client(max_limit=...) 可调）；深回溯老数据可能触发守护，整段历史时 validate=False。

许可与数据服务

• 代码采用 BSD-3-Clause：可自由使用、修改、再分发（含商业用途），保留版权声明即可。
• 云端数据服务需 开放平台 账号：免费档 500 次/小时、5,000 次/日，更高额度以平台为准。
• 数据仅供研究参考，不构成任何投资建议。

更多

• AI 原生：随包 SKILL.md、AI 用法、本地 MCP server（skill 可复制进 .agents/.zcode/.claude 的 skills/）
• 生态工具 big-winner：基于本 SDK 的开源工具。
• 文档中心 docs/：使用指南 GUIDE（单票菜谱/批量/多市场/故障排查）· AI 用法 · llms.txt 索引 · API 参考（按资产类别分章的 131 个核心接口 + 指标组）
• 可转债日更管线：cli.cbond.daily() → article() → figures() 一条命令出图文（三层口径 + 三道闸 + 状态机 + 事件日历，每个数字带 sources 与 as_of，缺条目抛错而非补猜测值）；实战 notebook 见 docs/notebooks/cb_double_low.ipynb（2026-11-07 真实数据）
• 示例课程 examples/：14 个编号示例（入门→进阶→生产→AI），全部支持演示客户端离线试跑，CI 端到端覆盖
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