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Tushare 金融数据助手

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Tushare Pro 金融数据接口,覆盖A股、港股、美股、基金、期货、债券及宏观经济,提供220+数据接口,支持财务报表、估值分析、行业研究

Tushare Pro 金融数据助手

功能概述

Tushare Pro 金融数据助手是一项面向实际任务的技能,主要用于股票行情查询(自动重试机制);基础财务数据;

核心要点

  • 宏观经济数据;
  • 全量 220+ 接口;
  • 自动财务报表;

使用与执行

DCF 估值模型;行业对比分析;定时数据推送;智能错误处理;Token 验证;自动财务报表生成;在 OpenClaw 配置定时任务:;接口速查表;

结果检查与注意事项

daily, weekly, monthly, stock_basi。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Tushare Pro 金融数据助手

功能特性

  • 股票行情查询(自动重试机制)
  • 基础财务数据
  • 宏观经济数据
  • 全量 220+ 接口
  • 自动财务报表
  • DCF 估值模型
  • 行业对比分析
  • 定时数据推送
  • 智能错误处理
  • Token 验证

快速开始

pip install tushare pandas
export TUSHARE_TOKEN="your_token"

股票行情

import tushare as ts

pro = ts.pro_api()

# 日线行情
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20240101', end_date='20241231')

# 周线行情
df = pro.weekly(ts_code='000001.SZ')

# 月线行情
df = pro.monthly(ts_code='000001.SZ')

基础财务

# 财务指标
df = pro.fina_indicator(ts_code='000001.SZ')

# 利润表
df = pro.income(ts_code='000001.SZ')

# 资产负债表
df = pro.balancesheet(ts_code='000001.SZ')

# 现金流量表
df = pro.cashflow(ts_code='000001.SZ')

宏观经济

# GDP
df = pro.gdp()

# CPI
df = pro.cpi()

# PMI
df = pro.pmi()

# 货币供应
df = pro.m2()

自动财务报表生成

def generate_financial_report(ts_code):
    """生成完整财务报表"""
    report = {}
    
    # 基本信息
    info = pro.stock_basic(ts_code=ts_code, fields='ts_code,name,industry,market')
    report['info'] = info.iloc[0].to_dict()
    
    # 财务指标
    indicator = pro.fina_indicator(ts_code=ts_code, period='20231231')
    report['indicator'] = indicator.iloc[0].to_dict() if not indicator.empty else {}
    
    # 利润表
    income = pro.income(ts_code=ts_code, period='20231231')
    report['income'] = income.iloc[0].to_dict() if not income.empty else {}
    
    # 资产负债表
    balance = pro.balancesheet(ts_code=ts_code, period='20231231')
    report['balance'] = balance.iloc[0].to_dict() if not balance.empty else {}
    
    return report

DCF 估值模型

def dcf_valuation(ts_code, growth_rate=0.15, wacc=0.1, terminal_growth=0.03):
    """DCF 估值模型"""
    # 获取历史财务数据
    income = pro.income(ts_code=ts_code)
    
    if income.empty:
        return None
    
    latest = income.iloc[0]
    base_revenue = latest.get('revenue', 0)
    net_margin = latest.get('net_profit', 0) / base_revenue if base_revenue > 0 else 0
    
    # 预测未来5年现金流
    cash_flows = []
    for year in range(1, 6):
        revenue = base_revenue * (1 + growth_rate) ** year
        net_profit = revenue * net_margin
        cash_flows.append(net_profit)
    
    # 计算终值
    terminal_value = cash_flows[-1] * (1 + terminal_growth) / (wacc - terminal_growth)
    
    # 折现
    pv_sum = sum(cf / (1 + wacc) ** i for i, cf in enumerate(cash_flows, 1))
    pv_terminal = terminal_value / (1 + wacc) ** 5
    
    total_value = pv_sum + pv_terminal
    
    return {
        'company_value': total_value,
        'cash_flows': cash_flows,
        'terminal_value': terminal_value,
        'assumptions': {
            'growth_rate': growth_rate,
            'wacc': wacc,
            'terminal_growth': terminal_growth,
            'net_margin': net_margin
        }
    }

行业对比分析

def industry_comparison(industry, top_n=10):
    """行业对比分析"""
    # 获取行业股票列表
    stocks = pro.stock_basic(industry=industry, list_status='L', 
                            fields='ts_code,name,market_cap')
    
    if stocks.empty:
        return None
    
    # 按市值排序
    stocks = stocks.sort_values('market_cap', ascending=False).head(top_n)
    
    results = []
    for _, stock in stocks.iterrows():
        try:
            indicator = pro.fina_indicator(ts_code=stock['ts_code'], period='20231231')
            if not indicator.empty:
                results.append({
                    'ts_code': stock['ts_code'],
                    'name': stock['name'],
                    'market_cap': stock['market_cap'],
                    'roe': indicator.iloc[0].get('roe', None),
                    'net_profit_margin': indicator.iloc[0].get('netprofit_margin', None),
                    'revenue_growth': indicator.iloc[0].get('or_yoy', None)
                })
        except:
            continue
    
    return pd.DataFrame(results)

定时数据推送

在 OpenClaw 配置定时任务:

{
  "cron": {
    "jobs": [
      {
        "id": "daily-market",
        "schedule": "0 16 * * 1-5",
        "prompt": "生成今日A股市场日报",
        "channel": "feishu"
      },
      {
        "id": "weekly-report",
        "schedule": "0 9 * * 1",
        "prompt": "生成本周行业研究报告",
        "channel": "feishu"
      }
    ]
  }
}

接口速查表

类别 接口数 常用接口
股票数据 39 daily, weekly, monthly, stock_basic
指数数据 18 index_daily, index_weight
基金数据 11 fund_nav, fund_daily
期货期权 16 fut_daily, opt_daily
宏观经济 10 gdp, cpi, pmi, m2
港股美股 23 hk_daily, us_daily
债券数据 16 bond_daily, bond_cov

配置说明

  1. 注册 Tushare Pro: https://tushare.pro
  2. 获取 API Token
  3. 设置环境变量: export TUSHARE_TOKEN="your_token"

风险提示

  1. 数据来源: Tushare Pro,需遵守使用协议
  2. 数据延迟: 部分数据有 15 分钟延迟
  3. 投资风险: 数据仅供参考,不构成投资建议
目录

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