Financial Market Data Skill

统一金融行情数据接口 — 多源互补、自动降级、永不单点故障

安装指南（全新 OpenClaw 实例）

第一步：复制 Skill 目录

将整个 skills/financial-market-data/ 目录复制到目标机器的对应位置：

~/.openclaw/workspace/skills/financial-market-data/

目录结构：

financial-market-data/
├── SKILL.md              # 本文件
├── skill.yaml            # Skill 元数据
└── python/
    ├── pyproject.toml   # Python 依赖
    ├── template.py       # 基础接口（TickFlow/pytdx/baostock/akshare）
    └── ths.py             # 同花顺专用接口（新增）

第二步：安装 Python 依赖（推荐 uv）

cd ~/.openclaw/workspace
uv sync

或使用 pip：

pip install tickflow akshare baostock pytdx requests pandas

第三步：使用说明

在任意 Python 脚本中引用：

import sys
sys.path.insert(0, 'skills/financial-market-data/python')
from ths import get_daily_k, get_1min_k, get_intraday, get_realtime
from template import get_daily_k as tk_daily, get_realtime_eastmoney

一、同花顺数据接口 ✅ 推荐（无需注册，完全免费）

同花顺官方免费接口，1分钟K线最强（约821条历史，覆盖2009年至今）。

1.1 同花顺 日K线

import sys
sys.path.insert(0, 'skills/financial-market-data/python')
from ths import get_daily_k, get_daily_k_page

# 获取日K（每次最多140条，总量约3856条）
records = get_daily_k("300006")  # 莱美药业
for r in records[-5:]:
    print(r['date'], r['close'], r['volume'])

# 翻页获取更早数据（以第一条记录日期为end参数）
older = get_daily_k_page("300006", end_date="20250902")

1.2 同花顺 1分钟K线（最强免费源）

from ths import get_1min_k

# 获取1分钟K（全部历史，约821条）
records = get_1min_k("300006")
print(f"共 {len(records)} 条, {records[0]['date']} ~ {records[-1]['date']}")

优势对比：

1.3 同花顺 分时数据

from ths import get_intraday

# 获取分时（每分钟汇总，需差分计算增量）
result = get_intraday("300006")
for r in result['records'][-10:]:
    print(r['time'], r['price'], r['volume'], '手/分钟')

1.4 同花顺 实时行情

from ths import get_realtime, get_multi_realtime

# 单只
rt = get_realtime("300006")
print(rt['price'])

# 批量
data = get_multi_realtime(["300006", "002560", "601975"])
for d in data:
    print(d.get('code'), d.get('price'))

1.5 同花顺接口字段说明

注意： 同花顺接口返回JSONP格式（quotebridge_v6_line_hs_xxx({"num":...})），需解析JSONP并用分号分割数据字段。

二、A股日K线

2.1 TickFlow（推荐，接口简洁）

from tickflow import TickFlow
tf = TickFlow.free()
df = tf.klines.get("600519.SH", period="1d", count=100, as_dataframe=True)
# 返回字段：trade_date, open, high, low, close, volume

2.2 BaoStock（全量历史，支持复权）