告别繁琐数据采集！这款免费开源 A 股量化 SDK，一键搞定全市场行情

做 A 股量化、AI 交易模型、个人复盘，最头疼的永远是数据：

• 想拉日 K、分时、资金流，要对接 N 个平台接口
• 接口格式不统一、字段乱、稳定性差
• 付费数据太贵，免费数据又难用

今天给大家推荐一个纯免费、开源、专注 A 股的 Python 量化数据工具 ——adata，一行代码就能拿到干净、规整、可直接训练的行情数据，小白也能快速上手。

项目地址：https://github.com/luomor/adata

一、adata 到底是什么？

adata 是一款面向 A 股个人量化的开源 Python SDK，主打：

• 永久免费、纯净开源，无套路、无付费门槛
• 多数据源融合自动切换，保证高可用
• 接口极简、返回标准 DataFrame，直接用于回测与 AI 训练
• 只聚焦交易真实数据，干净不冗余，适合量化与机器学习

一句话：不用再写爬虫、不用再拼接口、不用再整理字段，pip install 直接用。

二、核心亮点：为什么选 adata？

1. 安装超简单，一行搞定

bash

运行

# 安装
pip install adata -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 升级
pip install -U adata

国内镜像秒装，无复杂依赖。

2. 接口极简，Pythoner 零门槛

所有接口统一风格，返回 pandas DataFrame，复制即用。

python

运行

import adata

# 1. 获取全市场A股代码
df_codes = adata.stock.info.all_code()

# 2. 获取单股票日K行情
df_k = adata.stock.market.get_market(
    stock_code="000001",
    k_type=1,  # 1日K 2周K 3月K
    start_date="2021-01-01"
)

# 3. 获取实时行情
df_rt = adata.stock.market.list_market_current(["000001", "600000"])

3. 数据覆盖极全，满足绝大多数量化场景

adata 已覆盖股票、ETF、可转债、舆情资金、龙虎榜、热度榜等一整套个人量化刚需数据：

表格

4. 多数据源自动兜底，稳！

对接同花顺、东方财富、新浪、腾讯、百度股市通等公开接口，自动融合切换，一个挂了自动切另一个，大幅提升可用性。

5. 专为量化与 AI 训练设计

• 字段规范、可直接建库入库
• 只保留交易相关真实数据，无噪音
• 适合因子挖掘、策略回测、强化学习、时序预测

三、快速上手：3 个最常用示例

1. 拿到全市场股票列表

python

运行

import adata
df = adata.stock.info.all_code()
print(df.shape)
df.head()

2. 拉一只股票的历史 K 线

python

运行

df = adata.stock.market.get_market(
    stock_code="000001",
    start_date="2023-01-01"
)
# 直接画图、做回测、训练模型

3. 看北向资金实时 + 历史

python

运行

# 历史流入
df_north = adata.sentiment.north.north_flow(start_date="2024-01-01")

# 实时分时
df_north_min = adata.sentiment.north.north_flow_min()

四、适合谁用？

• 想学量化、刚入门 Python 的股民
• 做 A 股因子研究、回测框架的开发者
• 用机器学习 / 深度学习做股价预测的学生 / 研究者
• 不想花钱买数据、只想快速验证思路的个人投资者

五、与其他开源库对比（简单说）

相比其他热门 A 股数据库，adata 的优势：

• 更轻量：接口少而精，不搞大而全
• 更稳定：多源自动兜底，个人使用更稳
• 更纯净：只做交易数据，适合量化与 AI
• 完全免费：无 token、无积分、无付费接口

六、写在最后

A 股个人量化的门槛，一半在数据，一半在思路。

adata 把数据门槛降到最低，让你把时间花在策略、模型、复盘上，而不是在写爬虫、修接口。

项目完全开源，欢迎 Star、提 Issue、参与共建：

👉 https://github.com/luomor/adata

向阳而生，做干净、有用、免费的 A 股量化工具。