A股量化数据获取全攻略

数据源对比 · API 接入 · AI Agent 新玩法 · FactorHub 量化研究团队

一、量化研究需要哪些数据

行情数据(日线/分钟线/Tick,最基础);财务数据(三大报表+披露日, 做基本面因子必备,注意 point-in-time);因子数据(直接拿计算好的因子值+检验指标, 省去清洗计算);另类数据(龙虎榜、北向资金、融资融券、舆情——A股特色 alpha 来源)。

二、主流数据源横向对比

数据源免费额度优势局限
Tushare积分制,基础免费接口全、社区大高频/财务细项要积分,无因子检验
AkShare完全免费开源、源多爬虫式接口稳定性波动,无因子数据
聚宽/掘金研究环境免费数据+回测一体数据难导出,绑定自家平台
Wind/同花顺无(机构付费)权威全面个人用不起
FactorHub200 次/日免费180+因子含完整检验数据(IC/分层/相关性)、41个API、MCP接入聚焦 A股,暂无期货期权

结论:行情打底用 AkShare/Tushare 都行;因子层数据(带检验指标的因子值) FactorHub 是少有的开箱即用来源——自己从行情算因子并做完整检验,单因子要写 200+ 行代码。

三、FactorHub 数据 API 速览

35 个 RESTful 接口覆盖:股票基础信息、日线行情、技术指标、财务报表、行业/概念板块、 资金流向、因子数据(按因子/按股票双向查询)、回测提交与结果查询。 全部 JSON 返回,文档见数据 API 文档,免费注册即有 200 次/日额度, 付费档从 ¥99/月 1 万次起。

四、AI Agent 时代的数据接入(MCP)

比 REST API 更进一步:通过 MCP 协议,Claude、Cursor 等 AI Agent 可以 直接调用 FactorHub 的行情、因子、回测能力——你用自然语言问"最近动量因子表现如何", Agent 自己调接口、做分析、出图表。配合 Claude Skills 量化技能包OpenClaw 量化助手,研究工作流从写代码变成对话。

五、延伸阅读

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