如何把东方财富行情接口换成新浪行情接口

子晓聊技术

发布于 2026-04-23 16:52:38

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最近一直有同学问akshare怎么行情数据接口ip被封了，有什么更好的替代呢。其实这个问题我之前回答过很多遍了。比如换成miniqmt，或者换成tushare。

毕竟现在东方财富封ip的规则比之前严格多了，不是太推荐用东方财富的数据源。

但是一些同学既不想花钱买tushare（虽然几百块1年不算太贵），也不想开户miniqmt（低门槛入金10w就可以搞定），尽管我知道还有其他付费的接口途径，鉴于需要免费的心理我就不继续推荐了。虽然有些时候免费的其实是最贵的道理，耗费更多的时间精力。对于我来说，又多了一个聊聊技术的素材哈。

既然东方财富用不了，那就把接口无缝迁移到新浪、腾讯等接口呗。办法总比困难多。

历史行情数据-新浪

接口: stock_zh_a_daily

P.S. 建议切换为 stock_zh_a_hist 接口使用(该接口数据质量高, 访问无限制)

目标地址: https://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh600006/nc.shtml(示例)

描述: 新浪财经-沪深京 A 股的数据, 历史数据按日频率更新; 注意其中的 sh689009 为 CDR, 请通过 ak.stock_zh_a_cdr_daily 接口获取

限量: 单次返回指定沪深京 A 股上市公司指定日期间的历史行情日频率数据, 多次获取容易封禁 IP

输入参数

名称	类型	描述
symbol	str	symbol='sh600000'; 股票代码可以在 ak.stock_zh_a_spot() 中获取
start_date	str	start_date='20201103'; 开始查询的日期
end_date	str	end_date='20201116'; 结束查询的日期
adjust	str	默认返回不复权的数据; qfq: 返回前复权后的数据; hfq: 返回后复权后的数据; hfq-facto

需要注意的是，新浪的行情数据接口没有涨跌幅字段，那我们用pandas的内置函数pct_change。

大家知道，涨跌幅计算的核心要点

计算公式: 涨跌幅 = (当日收盘价 - 前一日收盘价) / 前一日收盘价 × 100%

df.pct_change() DataFrame.pct_change(periods=1, fill_method=‘pad’, limit=None, freq=None, **kwargs) 表示当前元素与先前元素的相差百分比，当然指定periods=n,表示当前元素与先前n 个元素的相差百分比。

这里贴一下完整代码，参考下思路，具体根据自己的实际情况改造。备注：如果发现格式有多余的特殊字符，用普通浏览器打开复制应该没问题。希望我的分享对大家有所帮助。

import akshare  as ak
import pandas as pd
def get_stock_zh_a_daily(stock_code, start_date, end_date, adjust=''):
    if stock_code.startswith('6'):
        stock_code = "sh" + stock_code
    else:
        stock_code = "sz" + stock_code
    df = ak.stock_zh_a_daily(
        symbol=stock_code,
        start_date=start_date,
        end_date=end_date,
        adjust=adjust
    )
    column_mapping = {
        'date': '日期',
        'open': '开盘',
        'close': '收盘',
        'high': '最高',
        'low': '最低',
        'volume': '成交量',
        'amount': '成交额',
        'change_rate': '涨跌幅',
        'turnover':'换手率',
        'outstanding_share':'流通股本'
    }
    # 选择你需要的列并重命名
    df.rename(columns=column_mapping, inplace=True)
    # 转换日期格式为 datetime 类型
    df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
    df['涨跌幅'] = df['收盘'].pct_change() * 100
    return df
if __name__ == '__main__':
    symbol = '600000'
    start_date = '20250101'
    end_date = '20251024'
    df = get_stock_zh_a_daily(symbol, start_date, end_date)
    print(df)

如果我的分享对你投资有所帮助，不吝啬给个点赞关注呗。这个号主要分享AI量化技术相关，当天的灵感相关记录，相对比较杂。

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原始发表：2025-10-26，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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