CNEquity · 中国市场金融数据湖

by rootSunc

Open, self-hosted financial data infrastructure for China markets, starting with A-shares. Provides a local Parquet data lake with multi-source A-share market data, fundamentals, events, and macro data that can be updated daily and queried historically. Configuration file path is passed via --config argument to the MCP server command.

FinancestdioCommunity

Repository-wide counts · Cached 2026-08-30

Overview

The CNEquity · 中国市场金融数据湖 MCP server is a publicly available project. Review the upstream repository for installation instructions, supported tools, compatibility, permissions, and current maintenance status.

Configuration

Configuration, transport, authentication, and runtime requirements vary by project. Open the repository before connecting and use the smallest set of credentials and permissions required.

Open the CNEquity · 中国市场金融数据湖 repository to read the latest documentation.

KEEP EXPLORING

Compare source, connection, and authentication details before choosing an implementation.

View the complete category

Financial Datasets MCP Server

financial-datasets

Community

一个模型上下文协议(MCP)服务器,提供股票市场数据的访问,包括财务报表(收入表、资产负债表、现金流量表)、股票价格和市场新闻。需要通过环境变量 FINANCIAL_DATASETS_API_KEY 设置 API 密钥,配置在 .env 文件中。

stock-api

zhangxiangliang

Community

TypeScript stock market data tool supporting A-share, Hong Kong, and US stock quotes. Supports Node.js, browser, CLI, and MCP usage with zero runtime dependencies. No external data files required.

a-share-mcp

24mlight

Community

A MCP 服务器,专注于A股市场,提供股票基础信息、历史K线数据、财务指标、宏观经济数据等。采用Baostock作为数据源,无需付费账户。

Augur

BruceLanLan

Community

Augur is a local research memory system designed to help you remember when you knew what, what changed, and who disagreed on what facts. It is not an AI stock recommendation tool but a multi-agent investment analysis system with 18 investor persona agents, consensus mechanism, and multi-platform deployment. Requires Python 3.9+ (3.10+ for MCP features). External data files are stored locally in ~/.augur by default, configurable via the AUGUR_DATA_DIR environment variable.

FROM THE SOURCE

Repository README

Build-time snapshot · Retrieved 2026-10-05

View original
CNEquity · 中国市场金融数据湖

CNEquity · 中国市场金融数据湖

打破数据垄断,构建属于每个人的本地金融数据集

CNEquity 将股票行情、期货合约、财报、公司事件和资金面等多源数据整理为本地 Parquet 数据湖,提供增量采集、失败续跑、质量审计与统一查询。适合反复回测、积累历史数据。提供个人研究者和AI Agent一套完整的金融数据解决方案。

CI PyPI Python 3.10+ Apache-2.0

English · 完整文档 · 数据集目录 · 更新日志

数据范围

当前开发树注册 52 个数据集:47 个 curated + 5 个 derived,按用途分为 L0–L9。完整字段、主键、历史起点和来源集中在数据集目录与数据源说明。

层次 研究用途 代表数据集
L0 基础参考 证券主数据、交易日历、交易状态
L1 行情 日线、指数、复权因子、可选分钟线与分笔、退市事件
L2 公司事件 公司行为、公告索引、业绩披露预约
L3 基本面 财报、估值、股本、股东、一致预期
L4 资金面 北向、融资融券、龙虎榜、大宗交易、资金流
L5 结构行业 指数成分、行业与板块成分、行业指数
L6 宏观 宏观指标、市场宽度
L7 舆情与轮动 新闻、快讯、情绪、人气、板块行情与资金流
L8 风险合规 解禁日程、监管事件
L9 衍生品 期货与期权合约、逐合约行情、连续合约、Greeks、分钟线

分钟线、分笔和期货/期权默认关闭;按需启用后仍须检查来源的历史视野与实际覆盖。

展开注册表的主备来源速查(实际路由与历史限制见数据集目录)
数据集 层次 登记主源 登记备源
instruments L0 tdx_protocol baostock
etf_profiles L0 exchange —
trading_calendar L0 tdx_protocol exchange
trading_status L0 eastmoney exchange
adj_factors L1 sina baostock
daily_bars L1 tdx_protocol eastmoney
delisting_events L1 derived —
index_bars L1 tdx_protocol eastmoney
minute_bars L1 tdx_protocol —
minute_bars_5m L1 tdx_protocol —
trade_ticks L1 tdx_protocol —
announcement_index L2 cninfo —
corporate_actions L2 eastmoney tdx_protocol
earnings_disclosure_schedule L2 eastmoney —
analyst_consensus L3 eastmoney —
financial_statement_items L3 eastmoney —
share_structure L3 eastmoney —
shareholder_counts L3 eastmoney —
top_holders L3 eastmoney —
valuation_metrics L3 eastmoney —
block_trades L4 eastmoney exchange
dragon_tiger L4 eastmoney exchange
fund_flow L4 eastmoney —
fund_flow_ths L4 ths —
institutional_holdings L4 eastmoney —
margin_trading L4 exchange —
northbound_flows L4 eastmoney —
northbound_holdings L4 eastmoney —
index_constituents L5 eastmoney —
industry_index L5 derived —
industry_members L5 eastmoney —
sector_members L5 eastmoney —
macro_indicators L6 eastmoney pboc
market_breadth L6 derived —
economic_calendar L7 eastmoney —
flash_news_wire L7 eastmoney —
hot_rank L7 eastmoney —
news_headlines L7 eastmoney —
sector_bars L7 ths —
sector_fund_flow L7 eastmoney —
sector_fund_flow_ths L7 ths —
sentiment_scores L7 derived eastmoney
regulatory_events L8 cninfo —
share_unlock_schedule L8 eastmoney —
commodity_bars L9 sina eastmoney
futures_bars L9 futures_exchange —
futures_continuous L9 derived —
futures_contracts L9 futures_exchange —
futures_minute_bars L9 sina —
option_bars L9 futures_exchange —
option_contracts L9 futures_exchange —
option_greeks L9 derived —

登记主备源是数据集元数据;日更 tip、历史回填和显式修复可能走不同路径。请结合来源说明使用。

快速开始

需要 Python 3.10+(macOS / Linux / Windows),不需要账号或 token。

pip install cnequity
cne init     # 下载沪深京全市场最近 3 年的数据,第一次可能需要几个小时
cne check    # 检查数据是否完整、可用

中途断了,再运行一次 cne init,已经下载的部分不会重来。

读取数据:

from cnequity.query import load

bars = load("daily_bars", symbols=["600519.SH"])
print(bars.tail())

之后每天运行一次 cne run daily 保持更新。想要更长的历史,或了解 init 具体做了什么,见初始化指南。

为什么值得把数据管起来

  • 少写重复的数据工程。 代码、字段、分区和增量窗口由数据层管理;中断后保留成功批次,按失败范围续跑。22 条源探针路由帮助诊断可达性(高成本端点需显式选择)。
  • 把研究口径说清楚。 原始价与复权因子分开存;历史股票池保留退市身份;财报查询区分严格 PIT 与事后重建。
  • 结果有来源,也有版本。 行级 source、data_version、fetched_at 配合不可变数据版本与研究快照,支持复查和重现。
  • 数据留在自己手里。 开放的 Parquet 文件,通过 Python、DuckDB、Polars、控制台和只读 MCP 消费。

幸存者偏差:今天的名单不能代替历史股票池

同一等权买入持有策略、同一时间窗口,仅按今天仍在交易的股票回看过去,会漏掉后来退市的标的。下图用历史样本展示两种股票池得到的结果差异:

含退市股与只留幸存者的历史等权持有结果对比

历史样本仅用于说明股票池口径;图中收益和标的数量不代表当前湖覆盖或未来投资表现。退市股按最后一根可用行情计价,因子及退市覆盖限制见股票池画像。

CNEquity 在数据层保留退市身份,并让复权、历史成分和 PIT 口径进入查询契约,避免下游研究在无意中丢掉这些标的。

CNEquity 控制台:健康状态、数据覆盖与待处理问题

控制台示意截图(标有 ILLUSTRATIVE DEMO);图中的 42/42、行数和容量均为虚构展示值,不是当前注册数量或实际覆盖。

如果这正是你一直在重复搭建的数据底座,欢迎给 CNEquity 一个 ⭐ Star,方便找回,也帮助更多研究者发现它。

能用它研究什么

你的问题 数据与入口 需要确认的口径
跨分红、送转后的历史收益 daily_bars + adj_factors · 复权示例 adjust="hfq",研究时开启 strict_adj=True
某个调仓日已经知道哪些财报信息 financial_statement_items · PIT 示例 显式 as_of + pit_mode="strict";新回填不等于当时可见
历史股票池、退市前行情 instruments、trading_status、delisting_events · 股票池画像 历史 ST、退市和行情覆盖需另行核验
估值、资金流、行业轮动 valuation_metrics、资金面与结构数据 · 查询指南 分清可回补历史与启用后积累的快照
期货期限结构、期权链与 Greeks 逐合约行情和派生数据 · 衍生品指南 默认关闭,按交易所、合约生命周期与覆盖证据验收

架构

CNEquity 从多源采集、编排到本地 Parquet 湖及研究消费的架构图

数据经适配器与批次编排进入 staging,校验后发布为 curated 或 derived 数据;质量审计、Python/SQL 查询、控制台和 MCP 围绕已发布数据工作。图示用于说明职责边界,具体来源协议与启用状态以数据流说明和数据集目录为准。

初始化之后:每日更新

cne run daily

每天(含周末)用系统调度器运行这一条:交易日跑行情及其他已启用的日更组,然后更新公告、监管事件和资讯;非交易日只更新事件流。cne serve 的操作页也可以为当前用户安装定时日更和收尾补抓,不必复制仓库脚本。验收用 cne check,有缺口或质量 error 时返回非零。

升级版本时:

pip install -U cnequity
cne config upgrade

cne config upgrade 把新版本加入的调度 step 补进你的配置,原文件自动备份。

继续阅读:初始化、范围与续跑 → 日常运维。

Python、SQL 和 AI agent 共用一份数据

已建立含复权因子的正式湖后:

from cnequity.query import load

bars = load(
    "daily_bars",
    symbols=["600519.SH"],
    start="2024-01-01",
    end="2024-12-31",
    adjust="hfq",
    strict_adj=True,
)
print(bars.select("trade_date", "close", "adj_close", "adj_is_exact"))
cne query --sql "SELECT symbol, max(trade_date) AS last_date FROM daily_bars GROUP BY symbol LIMIT 10"
cne mcp --config /abs/path/to/cnequity.toml

load() 提供复权、PIT 和股票池语义;scan() 提供原始 LazyFrame。MCP 默认只读本地湖,提供描述、代码解析、行情、财报、通用数据集和 SQL 六类工具。客户端配置见 MCP 指南,查询边界见 Python API。

适合与边界

适合持续积累历史、反复查询、检查研究口径和自托管数据的工作。若只需偶尔取一个最新报价,直接调用取数接口通常更轻;已有研究或交易平台也可以把 CNEquity 放在数据层,见选型说明。

  • 当前处于 0.x 迭代阶段。本仓库文档对应当前实现,PyPI 稳定版可能落后;升级前核对 cne --version 和更新日志。
  • 公共来源的网络可达性、历史深度和发布节奏会变化。基础采集无需 token,部分补充来源需要自备凭证;安装不代表获得所有上游权限。
  • fresh 表示新鲜度,不能单独证明历史完整或研究有效。严格 PIT 可能返回空结果,历史股票池可能因证据不足拒绝读取。
  • 项目提供数据基础设施,不含回测引擎、交易信号或下单功能。代码采用 Apache-2.0,数据另受上游许可约束,仓库不附带数据湖。

文档与参与

想做什么 从这里开始
安装、跑通首个查询 安装 · 快速开始
找数据、确认口径 目录 · 字段 · 研究示例
查命令、参数和副作用 CLI · 参数默认值 · 联网与写入清单
配调度、处理失败 运行手册 · 取数与源保护 · 排障
理解产品方向与反馈问题 产品设计 · 升级与反馈

欢迎提交带最小复现的 Issue、文档修正或数据适配 PR。研究引用见 CITATION.cff;安全问题请按安全策略私下报告。

觉得有用?点一个 Star,或把项目分享给同样在维护 A 股数据的人。