Skill: wang-junjian/stock-data-collector (version 1.0.1)

--- name: stock-data-collector description: 采集A股和港股指定股票的历史数据。支持多股票批量采集、多种时间周期（日线/周线/月线/分钟线）、数据导出为CSV格式。使用场景：(1) "采集贵州茅台和腾讯的历史数据"，(2) "批量采集我的自选股"，(3) "获取某只股票的所有历史数据"。 --- # 股票历史数据采集技能 采集A股和港股指定股票的历史数据，支持批量采集和多周期数据。 ## 支持的市场 - **A股**：上海证券交易所（600xxx, 688xxx）、深圳证券交易所（000xxx, 001xxx, 300xxx） - **港股**：香港联合交易所（0xxxx, 1xxxx, 8xxxx） ## 快速开始 ### 单只股票采集 ```bash # A股示例：贵州茅台（600519） python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A # 港股示例：京东健康（06618） python3 scripts/fetch_stock.py --code 06618 --market HK ``` ### 批量采集 ```bash # 从列表文件批量采集 python3 scripts/batch_fetch.py --file stock_list.txt # 命令行指定多只股票 python3 scripts/batch_fetch.py --codes 600519,000001,06618 --markets A,A,HK ``` ## 详细用法 ### 单只股票采集脚本 ```bash python3 scripts/fetch_stock.py [选项] 选项: --code CODE 股票代码（必需） --market MARKET 市场：A=A股，HK=港股（必需） --period PERIOD 时间周期：daily/weekly/monthly/1min/5min/15min/30min/60min（默认：daily） --start DATE 开始日期：YYYYMMDD（默认：20000101） --end DATE 结束日期：YYYYMMDD（默认：今天） --output DIR 输出目录（默认：./stock_data） --name NAME 股票名称（可选，自动获取） ``` 示例： ```bash # 采集贵州茅台日线数据 python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A # 采集腾讯控股周线数据 python3 scripts/fetch_stock.py --code 00700 --market HK --period weekly # 采集指定时间范围 python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A --start 20200101 --end 20231231 ``` ### 批量采集脚本 ```bash python3 scripts/batch_fetch.py [选项] 选项: --file FILE 股票列表文件（每行格式：代码,市场,名称） --codes CODES 股票代码列表，逗号分隔 --markets MARKETS 市场列表，逗号分隔（A=A股，HK=港股） --names NAMES 股票名称列表，逗号分隔（可选） --period PERIOD 时间周期（默认：daily） --output DIR 输出目录（默认：./stock_data） ``` 示例： ```bash # 从文件批量采集 python3 scripts/batch_fetch.py --file my_stocks.txt # 命令行批量采集 python3 scripts/batch_fetch.py --codes 600519,000001,06618 --markets A,A,HK # 批量采集并指定输出目录 python3 scripts/batch_fetch.py --file my_stocks.txt --output ./my_portfolio_data ``` ### 股票列表文件格式 创建一个文本文件，每行一只股票： ``` # my_stocks.txt # 格式：股票代码,市场,股票名称（名称可选） 600519,A,贵州茅台 000001,A,平安银行 00700,HK,腾讯控股 06618,HK,京东健康 300750,A,宁德时代 ``` ## 数据源 - **A股数据**：akshare（免费开源） - **港股数据**：akshare + yfinance ## 数据字段 ### A股数据字段 - 日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额、振幅、涨跌幅、涨跌额、换手率 ### 港股数据字段 - 日期、开盘、收盘、最高、最低、成交量、成交额（根据数据源可能有所不同） ## 输出格式 所有数据导出为 **CSV 格式**，UTF-8编码，可直接用 Excel、Pandas 等工具打开。 文件命名规则： ``` {股票名称}_{股票代码}_{市场}_{周期}.csv 示例：贵州茅台_600519_A_daily.csv ``` ## 依赖安装 ```bash # 安装必需的库 pip install akshare yfinance pandas ``` ## 技能文件结构 ``` stock-data-collector/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── fetch_stock.py # 单只股票采集脚本 │ ├── batch_fetch.py # 批量采集脚本 │ └── example_list.txt # 股票列表示例 └── examples/ # 示例文件（可选） ``` ## 常见问题 **Q: 如何知道某只股票的代码？** A: A股600xxx/688xxx是沪市，000xxx/001xxx/300xxx是深市；港股是5位数字。 **Q: 采集失败怎么办？** A: 检查网络连接，确认股票代码正确。部分港股可能需要用 yfinance 作为备选数据源。 **Q: 数据频率有哪些选项？** A: 支持 daily（日线）、weekly（周线）、monthly（月线）、以及分钟级数据（1min/5min/15min/30min/60min）。

path: QUICKSTART.md
content: # 快速开始指南

## 第一次使用

### 1. 测试单只股票采集

```bash
# 测试采集贵州茅台（A股）
cd skills/stock-data-collector
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A
```

### 2. 测试批量采集

```bash
# 使用示例列表文件
python3 scripts/batch_fetch.py --file scripts/example_list.txt
```

## 常见使用场景

### 场景1: 采集我的自选股

创建 `my_stocks.txt`：
```
600519,A,贵州茅台
000001,A,平安银行
00700,HK,腾讯控股
```

然后运行：
```bash
python3 scripts/batch_fetch.py --file my_stocks.txt
```

### 场景2: 快速采集几只股票

```bash
python3 scripts/batch_fetch.py --codes 600519,00700 --markets A,HK --names 贵州茅台,腾讯控股
```

### 场景3: 采集不同周期

```bash
# 周线数据
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A --period weekly

# 月线数据
python3 scripts/fetch_stock.py --code 600519 --market A --period monthly
```

## 输出位置

默认输出到当前目录下的 `stock_data/` 文件夹。

## 获取帮助

```bash
# 单只股票采集帮助
python3 scripts/fetch_stock.py --help

# 批量采集帮助
python3 scripts/batch_fetch.py --help
```


path: scripts/batch_fetch.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
批量采集多只股票的历史数据
支持从文件或命令行读取股票列表
"""

import argparse
import sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime

# 导入单只股票采集功能
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))

try:
    from fetch_stock import fetch_stock_data
except ImportError:
    print("错误: 无法导入 fetch_stock 模块")
    sys.exit(1)


def parse_stock_file(file_path: str) -> list:
    """
    解析股票列表文件
    
    文件格式：
    # 注释行
    股票代码,市场,名称（名称可选）
    600519,A,贵州茅台
    00700,HK
    
    Args:
        file_path: 文件路径
    
    Returns:
        股票列表 [(code, market, name), ...]
    """
    stocks = []
    file_path = Path(file_path)
    
    if not file_path.exists():
        print(f"错误: 文件不存在: {file_path}")
        return stocks
    
    with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        for line_num, line in enumerate(f, 1):
            line = line.strip()
            
            # 跳过空行和注释
            if not line or line.startswith("#"):
                continue
            
            parts = [p.strip() for p in line.split(",")]
            
            if len(parts) < 2:
                print(f"警告: 第 {line_num} 行格式错误，跳过: {line}")
                continue
            
            code = parts[0]
            market = parts[1].upper()
            name = parts[2] if len(parts) > 2 else None
            
            if market not in ["A", "HK"]:
                print(f"警告: 第 {line_num} 行市场错误，跳过: {market}")
                continue
            
            stocks.append((code, market, name))
    
    return stocks


def batch_fetch(stocks: list, period: str = "daily", output_dir: str = "stock_data"):
    """
    批量采集股票数据
    
    Args:
        stocks: 股票列表 [(code, market, name), ...]
        period: 时间周期
        output_dir: 输出目录
    
    Returns:
        (success_count, fail_count, result_files)
    """
    if not stocks:
        print("错误: 没有股票需要采集")
        return 0, 0, []
    
    print("=" * 60)
    print(f"批量采集 {len(stocks)} 只股票")
    print("=" * 60)
    
    success_count = 0
    fail_count = 0
    result_files = []
    
    for i, (code, market, name) in enumerate(stocks, 1):
        print(f"\n[{i}/{len(stocks)}] " + "-" * 50)
        
        success, file_path = fetch_stock_data(
            code=code,
            market=market,
            period=period,
            output_dir=output_dir,
            stock_name=name
        )
        
        if success:
            success_count += 1
            if file_path:
                result_files.append(file_path)
        else:
            fail_count += 1
    
    # 输出汇总
    print("\n" + "=" * 60)
    print("批量采集完成!")
    print("=" * 60)
    print(f"成功: {success_count} 只")
    print(f"失败: {fail_count} 只")
    
    if result_files:
        print(f"\n生成的文件:")
        for f in result_files:
            print(f"  - {Path(f).name}")
    
    return success_count, fail_count, result_files


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="批量采集多只股票的历史数据"
    )
    
    # 输入方式：文件或命令行
    input_group = parser.add_mutually_exclusive_group(required=True)
    input_group.add_argument("--file", help="股票列表文件")
    input_group.add_argument("--codes", help="股票代码列表，逗号分隔")
    
    parser.add_argument("--markets", help="市场列表，逗号分隔（A=A股，HK=港股）")
    parser.add_argument("--names", help="股票名称列表，逗号分隔（可选）")
    parser.add_argument("--period", default="daily", 
                       choices=["daily", "weekly", "monthly"],
                       help="时间周期（默认：daily）")
    parser.add_argument("--output", default="stock_data", help="输出目录（默认：./stock_data）")
    
    args = parser.parse_args()
    
    stocks = []
    
    if args.file:
        # 从文件读取
        print(f"从文件读取股票列表: {args.file}")
        stocks = parse_stock_file(args.file)
        
        if not stocks:
            print("错误: 未找到有效的股票")
            sys.exit(1)
        
        print(f"已加载 {len(stocks)} 只股票")
    
    elif args.codes:
        # 从命令行读取
        codes = [c.strip() for c in args.codes.split(",")]
        
        if not args.markets:
            print("错误: 使用 --codes 时必须同时指定 --markets")
            sys.exit(1)
        
        markets = [m.strip().upper() for m in args.markets.split(",")]
        
        if len(codes) != len(markets):
            print(f"错误: 代码数量({len(codes)})与市场数量({len(markets)})不匹配")
            sys.exit(1)
        
        names = []
        if args.names:
            names = [n.strip() for n in args.names.split(",")]
            if len(names) != len(codes):
                print(f"警告: 名称数量({len(names)})与代码数量({len(codes)})不匹配，将忽略名称")
                names = [None] * len(codes)
        else:
            names = [None] * len(codes)
        
        stocks = list(zip(codes, markets, names))
    
    # 执行批量采集
    success_count, fail_count, result_files = batch_fetch(
        stocks=stocks,
        period=args.period,
        output_dir=args.output
    )
    
    sys.exit(0 if fail_count == 0 else 1)


if __name__ == "__main__":
    main()


path: scripts/example_list.txt
content: # 股票列表示例
# 格式：股票代码,市场,股票名称（名称可选）
# 市场：A=A股，HK=港股

# A股示例
600519,A,贵州茅台
000001,A,平安银行
300750,A,宁德时代
688981,A,中芯国际

# 港股示例
00700,HK,腾讯控股
06618,HK,京东健康
09988,HK,阿里巴巴
09618,HK,京东集团

# 更多股票可以继续添加...


path: scripts/fetch_stock.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
采集单只股票的历史数据
支持A股和港股
"""

import argparse
import sys
from pathlib import Path
from datetime import datetime

try:
    import akshare as ak
    import pandas as pd
except ImportError:
    print("错误: 未安装必需的库")
    print("请运行: pip install akshare yfinance pandas")
    sys.exit(1)


def get_stock_name(code: str, market: str) -> str:
    """
    尝试获取股票名称
    
    Args:
        code: 股票代码
        market: 市场（A/HK）
    
    Returns:
        股票名称，如果获取失败则返回代码
    """
    try:
        if market == "A":
            # A股：尝试获取名称
            try:
                # 先尝试用日线接口获取
                df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=code, period="daily", start_date="20240101", end_date="20240131")
                if len(df) > 0 and "股票代码" in df.columns:
                    # 虽然akshare的返回可能没有直接的名称，但我们可以用代码
                    pass
            except:
                pass
            return f"A股{code}"
        
        elif market == "HK":
            # 港股
            try:
                df = ak.stock_hk_daily(symbol=code, start_date="20240101", end_date="20240131")
                if len(df) > 0:
                    pass
            except:
                pass
            return f"港股{code}"
    except:
        pass
    
    return code


def fetch_stock_data(code: str, market: str, period: str = "daily", 
                     start_date: str = None, end_date: str = None, 
                     output_dir: str = "stock_data", stock_name: str = None):
    """
    采集股票数据
    
    Args:
        code: 股票代码
        market: 市场（A/HK）
        period: 周期（daily/weekly/monthly）
        start_date: 开始日期（YYYYMMDD）
        end_date: 结束日期（YYYYMMDD）
        output_dir: 输出目录
        stock_name: 股票名称（可选）
    
    Returns:
        (success, data_file_path)
    """
    # 设置默认日期
    if end_date is None:
        end_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    if start_date is None:
        start_date = "20000101"
    
    # 获取股票名称
    if stock_name is None:
        stock_name = get_stock_name(code, market)
    
    # 创建输出目录
    output_path = Path(output_dir)
    output_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    print(f"正在采集: {stock_name} ({code})")
    print(f"市场: {market}, 周期: {period}")
    print(f"时间范围: {start_date} 至 {end_date}")
    
    df = None
    data_source = ""
    
    try:
        if market == "A":
            # A股数据采集
            data_source = "akshare(A股)"
            print(f"使用数据源: {data_source}")
            
            # 映射周期参数
            period_map = {
                "daily": "daily",
                "weekly": "weekly",
                "monthly": "monthly"
            }
            ak_period = period_map.get(period, "daily")
            
            df = ak.stock_zh_a_hist(
                symbol=code,
                period=ak_period,
                start_date=start_date,
                end_date=end_date,
                adjust="qfq"  # 前复权
            )
            
        elif market == "HK":
            # 港股数据采集
            data_source = "akshare(港股)"
            print(f"使用数据源: {data_source}")
            
            try:
                df = ak.stock_hk_daily(
                    symbol=code,
                    start_date=start_date,
                    end_date=end_date
                )
            except Exception as e:
                print(f"  akshare港股接口失败: {e}")
                print("  尝试使用yfinance...")
                
                # 备选：使用yfinance
                try:
                    import yfinance as yf
                    data_source = "yfinance"
                    
                    ticker = f"{code}.HK"
                    stock = yf.Ticker(ticker)
                    
                    # 映射周期
                    period_map = {
                        "daily": "1d",
                        "weekly": "1wk",
                        "monthly": "1mo"
                    }
                    yf_period = period_map.get(period, "1d")
                    
                    df = stock.history(period="max", interval=yf_period)
                    
                    # 重置索引，使日期成为列
                    df = df.reset_index()
                    
                except Exception as e2:
                    print(f"  yfinance也失败: {e2}")
                    raise
        else:
            print(f"错误: 不支持的市场: {market}")
            return False, None
        
        if df is None or len(df) == 0:
            print("错误: 未获取到数据")
            return False, None
        
        # 生成输出文件名
        safe_name = stock_name.replace(" ", "_").replace("/", "_")
        output_file = output_path / f"{safe_name}_{code}_{market}_{period}.csv"
        
        # 保存数据
        df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8-sig")
        
        print(f"✓ 采集成功!")
        print(f"  记录数: {len(df)}")
        
        # 显示时间范围
        if len(df) > 0:
            if "日期" in df.columns:
                print(f"  时间范围: {df.iloc[0]['日期']} 至 {df.iloc[-1]['日期']}")
            elif "Date" in df.columns:
                print(f"  时间范围: {df.iloc[0]['Date']} 至 {df.iloc[-1]['Date']}")
            elif hasattr(df, 'index') and len(df.index) > 0:
                print(f"  时间范围: {df.index[0]} 至 {df.index[-1]}")
        
        print(f"  保存文件: {output_file}")
        
        return True, str(output_file)
        
    except Exception as e:
        print(f"✗ 采集失败: {e}")
        return False, None


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="采集单只股票的历史数据（支持A股和港股）"
    )
    parser.add_argument("--code", required=True, help="股票代码")
    parser.add_argument("--market", required=True, choices=["A", "HK"], help="市场：A=A股，HK=港股")
    parser.add_argument("--period", default="daily", 
                       choices=["daily", "weekly", "monthly", "1min", "5min", "15min", "30min", "60min"],
                       help="时间周期（默认：daily）")
    parser.add_argument("--start", help="开始日期：YYYYMMDD（默认：20000101）")
    parser.add_argument("--end", help="结束日期：YYYYMMDD（默认：今天）")
    parser.add_argument("--output", default="stock_data", help="输出目录（默认：./stock_data）")
    parser.add_argument("--name", help="股票名称（可选）")
    
    args = parser.parse_args()
    
    print("=" * 60)
    print("股票历史数据采集")
    print("=" * 60)
    
    success, file_path = fetch_stock_data(
        code=args.code,
        market=args.market,
        period=args.period,
        start_date=args.start,
        end_date=args.end,
        output_dir=args.output,
        stock_name=args.name
    )
    
    print("\n" + "=" * 60)
    if success:
        print("完成!")
    else:
        print("采集失败，请检查股票代码和网络连接")
    print("=" * 60)
    
    sys.exit(0 if success else 1)


if __name__ == "__main__":
    main()


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