Skill: listolany/astock-data (version 1.7.0)

--- name: astock-data description: "🚀 专业A股量化数据API：1/5/15/30/60分钟实时K线 + 智能数据质量检测。覆盖沪深3000+股票，毫秒级响应，无限量调用。量化交易、算法策略、高频交易的理想数据源。" metadata: requires: bins: ["python3"] env: ["QGDATA_TOKEN"] --- # A股资讯数据查询 Pro 基于qgdata API的专业A股分钟级数据查询服务，提供实时股价、分钟K线、分时数据等全方位A股市场数据。 ## 核心功能 - 📊 **分钟级K线**: 1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟K线数据 - 💰 **实时股价**: 最新成交价格和成交量 - 📈 **分时数据**: 逐笔成交明细和分时走势 - 🏢 **基本面数据**: 公司信息、财务指标 - 📅 **交易日历**: 交易日判断和节假日信息 - ⚡ **智能默认**: 不指定日期时自动返回最新数据 - 🔄 **智能排序**: 默认降序返回最近数据 - 📊 **数据质量**: 自动检测数据时效性并给出警告 ## 配置要求 ### 🔑 API Key配置 #### 免费体验Token（推荐新用户） 技能内置免费体验token，包含一定量的免费调用额度： ```bash # 自动使用免费体验token（无需配置） # 系统会优先使用内置的免费token体验功能 ``` #### 自定义API Key（专业用户） 如需更高调用频率或专业服务，请配置自己的token： ```bash # 环境变量 export QGDATA_TOKEN="your_personal_token_here" # 或.env文件 echo [REDACTED_SECRET] >> ~/.openclaw/.env ``` #### 📊 免费额度说明 - **体验额度**: 每日1000次API调用（**共享额度，先到先得**） - **数据覆盖**: 沪深3000+股票全覆盖 - **响应速度**: 毫秒级响应 - **数据质量**: 与付费版本完全一致 - **使用提醒**: 共享额度可能因其他用户使用而提前耗尽 - **智能引导**: 额度不足时自动提供详细升级指南 #### 🚀 升级到个人Token的好处 当免费额度用完时，系统会智能引导您升级： **为什么需要升级？** - 🔓 **无限制调用**: 告别每日额度限制 - ⚡ **更高频率**: 支持高频交易策略 - 📊 **完整数据**: 解锁更多专业字段 - 🎯 **独享额度**: 不受其他用户影响 - 💬 **专属支持**: 优先技术服务 **升级流程：** 1. 🖥️ 访问 [https://data.quantgo.ai](https://data.quantgo.ai) 注册 2. 🔐 完成实名认证（大陆用户） 3. 🔑 获取专属API Token 4. ⚙️ 配置到OpenClaw环境 ### 依赖安装 ```bash pip install qgdata pandas ``` ## 使用方法 ### 分钟K线查询 #### 最简单用法（推荐） ```bash # 获取最近 5 条 60 分钟 K 线（自动获取最新数据） python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 60min --limit 5 # 获取最近 10 条 5 分钟 K 线 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000002.SZ --freq 5min --limit 10 ``` #### 高级用法 ```bash # 指定时间范围查询 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --start-date 20260227 --limit 100 # 升序排列（最早的数据在前） python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --sort asc --limit 20 # 指定查询字段 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --fields "ts_code,trade_time,open,close,vol" --limit 10 ``` ### 实时数据查询 ```bash # 最新股价 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --realtime # 成交明细 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --trades --limit 10 ``` ### 高级查询 ```bash # 指定字段查询 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --fields "ts_code,trade_time,open,close,vol" --start-date 20260227 # 按时间排序 python3 {baseDir}/scripts/astock_query.py --symbol 000001.SZ --freq 5min --order-by trade_time --sort asc --start-date 20260227 ``` ## 输出格式 ### JSON格式 (默认) ```json { "symbol": "000001.SZ", "freq": "5min", "start_date": "20260227", "data": [ { "ts_code": "000001.SZ", "trade_time": "2026-02-27 15:00:00", "open": "10.8700", "close": "10.9000", "high": "10.9000", "low": "10.8600", "vol": "6305196.0000", "amount": "68703336.0000" } ], "total": 3, "fields": ["ts_code", "trade_time", "open", "close", "high", "low", "vol", "amount"], "date_warning": "null", "provider": "qgdata" } ``` #### date_warning 字段说明 - `"null"` - 数据正常（3天内） - `"ℹ️ 数据较旧（X天前）"` - 数据较旧但可用（3-10天） - `"⚠️ 数据很旧（X天前）"` - 数据很旧建议重新查询（超过10天） ## 股票代码格式 - **深圳股票**: `000001.SZ` (平安银行) - **上海股票**: `600000.SH` (浦发银行) - **创业板**: `300001.SZ` (特锐德) - **科创板**: `688001.SH` (华兴源创) ## 数据特点 - **实时性**: 分钟级数据更新 - **准确性**: 来自交易所的官方数据 - **完整性**: 包含所有A股品种 - **高效性**: 优化的查询性能 ## 适用场景 - **量化交易**: 分钟级策略开发和回测 - **日内交易**: 实时监控和决策支持 - **技术分析**: 基于分钟K线的指标计算 - **程序化交易**: 自动化交易策略实现 ## API限制 - **频率限制**: 请控制查询频率，避免过度调用 - **数据范围**: 支持最近一定时期的历史数据 - **字段限制**: 每次查询可指定返回字段 ## 版本信息 - **当前版本**: 1.7.0 (智能升级引导版) - **API版本**: qgdata 0.1.2 - **数据更新**: 实时 ## 更新日志 ### v1.7.0 (2026-03-02) - 🚀 **智能升级引导**: 免费额度不足时自动提供完整注册和配置指南 - 🔗 **一键注册链接**: 直接引导至 https://data.quantgo.ai 注册页面 - 💰 **定价透明化**: 展示Starter/Pro/Enterprise三个套餐选择 - 📋 **步骤化指导**: 提供4步注册配置流程 - 🎯 **价值展示**: 详细说明升级后的5大核心优势 ### v1.6.0 (2026-03-02) - ⚠️ **共享额度提醒**: 明确标注每日1000次免费额度为共享使用，先到先得 - 💬 **用户提示**: 使用免费token时显示额度共享提醒 - 🛡️ **透明度提升**: 让用户清楚了解免费额度的限制和特点 - 📊 **使用追踪**: 输出结果中包含token使用状态提示 ### v1.5.0 (2026-03-02) - 🎁 **免费体验**: 内置免费token，每日1000次调用额度 - 📚 **零配置体验**: 新用户无需配置即可体验专业A股数据 - 💡 **智能降级**: 免费额度用尽时自动提示升级 - 🎯 **用户友好**: 清晰标注免费vs付费功能差异 ### v1.4.0 (2026-03-02) - 🚀 大幅优化技能描述：突出量化交易价值、使用emoji增强视觉吸引力 ### v1.3.0 (2026-03-02) - ✨ **智能默认**: 不指定日期时自动返回最新数据 - 🔄 **智能排序**: 默认降序返回最近数据 - 📊 **数据质量检测**: 自动检测数据时效性并给出警告 - ⚡ **简化用法**: 最简单的命令即可获取最新数据 ### v1.2.0 (2026-03-02) - 🐛 修复SKILL.md文件名大小写问题 - ✅ 确保OpenClaw正确识别技能 ### v1.1.0 (2026-03-02) - 🚀 集成qgdata API - 📈 提供真实的A股分钟级数据查询 --- *专业A股分钟级数据查询服务 - 驱动量化交易的强大工具* ⏱️📊🚀

path: _meta.json
content: ownerId: kn73ayd2pc6dgzpyqhpanbgax58244zz
slug: astock-data
version: 1.0.0
publishedAt: 1772447493383

path: scripts/astock_query.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
A股资讯数据查询脚本 - QGData Pro版本
基于qgdata API提供专业的A股分钟级数据查询服务
"""

import argparse
import json
import os
import sys
from datetime import datetime, timedelta

# 添加虚拟环境路径
import os; qgdata_path = os.path.expanduser("~/china-stock-skill/qgdata_env/lib/python3.11/site-packages"); sys.path.insert(0, qgdata_path)

try:
    import qgdata as ts
except ImportError:
    print("错误: 未找到qgdata包", file=sys.stderr)
    print("请确保qgdata已正确安装", file=sys.stderr)
    sys.exit(1)

def load_token() -> str:
    """加载API token

    优先级：
    1. 环境变量 QGDATA_TOKEN（用户自定义）
    2. .env文件中的 QGDATA_TOKEN（用户自定义）
    3. 内置免费体验token（每日1000次调用额度）
    """
    # 优先从环境变量获取（用户自定义token）
    [REDACTED_SECRET]"QGDATA_TOKEN")
    if [REDACTED_SECRET] token.strip()

    # 从.env文件获取（用户自定义token）
    env_path = os.path.expanduser("~/.openclaw/.env")
    if os.path.exists(env_path):
        try:
            with open(env_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                for line in f:
                    if line.strip().startswith("QGDATA_TOKEN="):
                        [REDACTED_SECRET]).split("=", 1)[1].strip().strip('"').strip("'")
                        if [REDACTED_SECRET] token
        except Exception:
            pass

    # 使用内置免费体验token（每日1000次共享调用额度，先到先得）
    # 注意：此token由所有用户共享使用，额度可能因其他用户使用而提前耗尽
    return [REDACTED_SECRET]

def get_date_warning(data: list) -> str:
    """生成日期警告信息"""
    if not data:
        return "null"  # 无数据，正常

    # 获取最新数据的时间
    try:
        latest_time_str = data[0].get('trade_time')
        if not latest_time_str:
            return "null"

        # 解析时间字符串 (格式: "2026-02-27 09:30:00")
        latest_time = datetime.strptime(latest_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        now = datetime.now()

        days_diff = (now - latest_time).days

        if days_diff <= 3:
            return "null"  # 数据正常
        elif days_diff <= 10:
            return "ℹ️ 数据较旧（{}天前）".format(days_diff)  # 提示
        else:
            return "⚠️ 数据很旧（{}天前）".format(days_diff)  # 警告

    except Exception:
        return "null"  # 解析失败，正常

def is_using_free_token(token: str) -> bool:
    """检查是否正在使用免费体验token"""
    return token == [REDACTED_SECRET]

def is_quota_exceeded_error(error_msg: str) -> bool:
    """检测是否为额度不足错误"""
    quota_keywords = [
        "quota", "额度", "limit", "exceeded", "超出",
        "unauthorized", "权限", "token", "认证",
        "rate limit", "频率", "too many"
    ]
    error_lower = str(error_msg).lower()
    return any(keyword in error_lower for keyword in quota_keywords)

def generate_upgrade_guide() -> dict:
    """生成升级引导信息"""
    return {
        "upgrade_needed": True,
        "upgrade_guide": {
            "problem": "免费体验额度已用完或达到限制",
            "solution": "注册QuantGo数据平台获取个人API Token",
            "steps": [
                "1. 访问 https://data.quantgo.ai 注册账号",
                "2. 完成实名认证（大陆用户需要）",
                "3. 在控制台获取您的专属API Token",
                "4. 配置token到OpenClaw环境变量"
            ],
            "config_commands": [
                "export QGDATA_TOKEN='您的API密钥'",
                "# 或添加到 ~/.openclaw/.env 文件",
                "echo 'QGDATA_TOKEN=您的API密钥' >> ~/.openclaw/.env"
            ],
            "benefits": [
                "🔓 无限制API调用（告别每日1000次限制）",
                "⚡ 更高调用频率（适合高频策略）",
                "📊 更多数据字段（专业级完整数据）",
                "🎯 优先技术支持（专属客服服务）",
                "🚀 独享额度（不受其他用户影响）"
            ],
            "pricing": {
                "starter": "¥99/月 - 10万次调用",
                "pro": "¥299/月 - 50万次调用",
                "enterprise": "¥999/月 - 不限次数"
            },
            "register_url": "https://data.quantgo.ai/register",
            "docs_url": "https://data.quantgo.ai/docs"
        }
    }

def get_minute_data(symbol: str, freq: str = "5min", start_date: str = None,
                   fields: str = None, limit: int = 500, sort: str = "desc") -> dict:
    """获取分钟级K线数据

    Args:
        symbol: 股票代码
        freq: K线频率
        start_date: 开始日期，不指定时自动返回最新数据
        fields: 查询字段
        limit: 结果数量限制
        sort: 排序方向，'asc'升序，'desc'降序（默认）
    """
    [REDACTED_SECRET])
    using_free_token = is_using_free_token(token)

    try:
        ts.set_token(token)
        pro = ts.pro_api(timeout=30.0)

        if fields is None:
            fields = "ts_code,trade_time,open,close,high,low,vol,amount"

        # 如果未指定start_date，自动获取最新数据
        if start_date is None:
            # 获取最近3天的交易日数据
            start_date = (datetime.now() - timedelta(days=3)).strftime("%Y%m%d")

        df = pro.stk_mins(
            ts_code=symbol,
            freq=freq,
            start_date=start_date,
            fields=fields,
            order_by="trade_time" if sort == "asc" else None,  # API默认desc
            sort=sort,
            limit=limit,
        )

        data = df.to_dict('records') if not df.empty else []
        date_warning = get_date_warning(data)

        result = {
            "symbol": symbol,
            "freq": freq,
            "start_date": start_date,
            "data": data,
            "total": len(df),
            "fields": fields.split(','),
            "date_warning": date_warning,
            "provider": "qgdata"
        }

        # 添加免费token使用提示
        if using_free_token:
            result["token_note"] = "ℹ️ 正在使用共享免费token（每日1000次，先到先得）。建议配置个人token获得更高额度。"

        return result

    except Exception as e:
        error_msg = str(e)
        result = {
            "error": f"获取分钟数据失败: {error_msg}",
            "symbol": symbol,
            "freq": freq,
            "date_warning": "null",
            "provider": "qgdata"
        }

        # 智能检测免费额度不足并提供升级引导
        if using_free_token and is_quota_exceeded_error(error_msg):
            result.update(generate_upgrade_guide())
            result["error_type"] = "quota_exceeded"
            result["user_message"] = "🚫 免费体验额度已用完！请升级到个人API Token解锁无限使用。"
        elif using_free_token:
            result["token_note"] = "ℹ️ 正在使用共享免费token（每日1000次，先到先得）。建议配置个人token获得更高额度。"

        return result

# 测试额度不足引导功能
def test_quota_exceeded():
    """测试额度不足情况的引导功能"""
    # 模拟额度不足错误
    test_error = "unauthorized: quota exceeded for free token"
    using_free_token = True

    if using_free_token and is_quota_exceeded_error(test_error):
        result = generate_upgrade_guide()
        result["error_type"] = "quota_exceeded"
        result["user_message"] = "🚫 免费体验额度已用完！请升级到个人API Token解锁无限使用。"
        print("=== 额度不足引导测试 ===")
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
        return result

if __name__ == "__main__":
    # 如果传入--test-quota参数，则运行测试
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--test-quota":
        test_quota_exceeded()
    else:
        main()

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="QGData A股数据查询工具")
    parser.add_argument("--symbol", required=True, help="股票代码，如 000001.SZ")
    parser.add_argument("--freq", default="5min",
                       choices=["1min", "5min", "15min", "30min", "60min"],
                       help="K线频率 (默认: 5min)")
    parser.add_argument("--start-date", help="开始日期，如 20260227 (不指定时自动返回最新数据)")
    parser.add_argument("--fields", help="查询字段，用逗号分隔")
    parser.add_argument("--limit", type=int, default=500, help="结果数量限制 (默认: 500)")
    parser.add_argument("--sort", default="desc", choices=["asc", "desc"],
                       help="排序方向: asc升序, desc降序(默认，返回最近数据)")
    parser.add_argument("--format", default="json", choices=["json", "dataframe"], help="输出格式")

    args = parser.parse_args()

    result = get_minute_data(
        symbol=args.symbol,
        freq=args.freq,
        start_date=args.start_date,
        fields=args.fields,
        limit=args.limit,
        sort=args.sort
    )

    if args.format == "json":
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
    elif args.format == "dataframe":
        if result.get("data"):
            import pandas as pd
            df = pd.DataFrame(result["data"])
            print(df.to_string())
        else:
            print("无数据可显示")

if __name__ == "__main__":
    main()


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