做回测/研究时最烦的不是「拉一次数」,而是口径长期一致:复权、退市股、历史成分、PIT ,每个脚本自己拼很快就分叉。
开源了 CNEquity:把多源 A 股数据落到本地 Parquet 湖,可日更、可复查、行级溯源。不给交易信号,只做数据底座。
和常见工具的分工大概是:
- AkShare 等:怎么调数据源
- Tushare:云端(要积分/token )
- Qlib / vn.py:研究或交易平台
- CNEquity:中间的本地湖 + 日更编排
几个点:
- 42 个数据集(行情 / 基本面 / 资金 / 公告 / 指数行业 / 宏观风险等)
- 复权、历史成分、PIT 统一在 load()
- 保留退市股( README 里有个等权持有实验:有无退市股,2016–2021 收益 5.9% vs 12.0%)
- 零注册、零 API Token ; pip 就能试
- 可选 MCP ,把本地湖只读挂给 AI Agent
- cne serve 只读运维台看水位和审计
30 秒:
pip install cnequity
cne demo
仓库: https://github.com/rootSunc/CNEquity 文档: https://rootsunc.github.io/CNEquity/
个人维护,Apache-2.0 。代码开源。
欢迎试用、提 issue 。如果帮你省了搭底座的时间,顺手点个 star 也行。 有在用 AkShare 现场拉数做多年回测的,也想听听你们最痛的是哪一块。