ashare-lake

本地日更 A 股数据湖，零 token 喂给 AI agent

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 108 🐛 待处理 2 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 973
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 完全开源免费，本地部署，零 token 零注册，无付费版本。

项目预览

ashare-lake 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队rootSunc
官网地址https://rootsunc.github.io/CNEquity
GitHubhttps://github.com/rootSunc/CNEquity
定价模式🏷️完全免费
价格说明完全开源免费，本地部署，零 token 零注册，无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型a-share,a-shares,a-stock,ai-agent,akshare,ashare,astock,backtesting,baostock,china-stock-market,data-lake,financial-data,market-data,mcp,parquet,python,quant,quantitative-finance,stock-market,tushare
GitHub 星标★ 973
上线时间2026-06-28 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积56.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数10

项目介绍

ashare-lake 是一个面向 A 股研究的本地数据湖项目，旨在解决 AI 智能体获取中国股市历史数据时依赖在线 API、高 token 消耗和注册门槛的问题。它通过 AkShare 抓取数据，并利用 DuckDB 和 Parquet 格式存储，内置 39 个数据集，覆盖行情、财务、指数等维度。项目核心能力是提供本地、可每日更新的数据源，并通过 MCP（Model Context Protocol）协议无缝对接 AI agent，让 LLM 能直接查询结构化数据，无需额外 token 或注册。它适合量化回测、投研分析和 AI 辅助决策场景，强调数据自主可控和低成本。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 973

使用教程

难度：入门 约 20 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • 约 20GB 磁盘

安装与启动步骤

  1. 1装包

    CNEquity 是 A 股本地数据湖，pip 装完即可初始化。

    pip install cnequity

  2. 2初始化数据目录

    首次运行会建目录结构，57 个数据集落到本地 Parquet。

  3. 3增量拉数据

    支持按日期续跑，中断后重跑不会重复下载已完成的区间。

  4. 4查数据

    既可读 Parquet，也可挂 MCP 让 AI 直接查行情与财务。

如何确认成功

数据目录出现 Parquet 文件，能查询到某只股票日线。

注意事项

  • 行情数据仅用于研究，不构成投资建议。

核心亮点

  • 内置 39 个数据集，覆盖行情、财务等核心维度，开箱即用
  • 通过 MCP 协议对接 AI agent，免去 token 消耗和注册流程
  • 基于 DuckDB + Parquet，查询性能高且存储紧凑，支持本地日更

不足之处

  • 早期项目，文档和社区生态待观察
  • 数据源依赖 AkShare，稳定性受上游接口影响

适用场景

  • 量化策略回测时快速获取本地历史数据
  • AI 投研助手通过 MCP 直接查询 A 股数据
  • 个人研究者搭建离线股票数据仓库

替代项目

akshare、tushare、baostock

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