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在中国个人量化投资者中，Python 金融数据接口库是两种非常受欢迎的选择。这两种库都能够帮助用户以免费或较低的成本获取包括A股、港股、期货、基金以及宏观经济等在内的多种数据。然而，这两个库在定位、使用方式、数据质量和限制等方面存在显著的不同。
本文将从以下几个方面进行详细的对比分析，同时提供实战演示和使用建议，帮助你选择最适合自己的工具。
一、核心对比总览
| 维度 | akshare | tushare |
|---|---|---|
| 是否免费 | 完全免费，无需注册 | 基础功能免费，需先注册；高级数据需积分/付费 |
| 数据覆盖范围 | 极广（股票、期货、债券、加密、新闻、宏观） | 广泛但部分受限（A股为主） |
| 数据质量 | 良好，更新快，偶有波动 | 高质量，权威性强，结构清晰 |
| 是否需要注册 | 不需要 | 需官网注册并获取 Token |
| 是否需要积分 | 无积分系统 | 多数高频/深度数据需积分 |
| 易用性 | 简单直观，适合初学者 | 中等，需理解接口逻辑 |
| 社区活跃度 | 高（GitHub 活跃） | 高（专业用户多） |
| 推荐用途 | 快速原型开发、学习、研究 | 精准回测、基本面分析 |
二、akshare 详细解析
akshare 是一个开源项目，由社区维护，其目标是“一个库搞定所有金融数据”。它支持超过100种金融数据接口，完全免费且无需注册，没有严格的调用频率限制。
特点
- 开源项目，由社区维护（GitHub: akshare/akshare）
- 目标是“一个库搞定所有金融数据”
- 支持超过100+类金融数据接口
- 完全免费，无需注册，无调用频率严格限制
优势
- 零门槛接入：安装即用
- 覆盖面极广：A股 / 港股 / 美股（通过yf兼容）、期货、期权、基金、ETF、宏观经济、LPR、SHIBOR、新闻舆情、龙虎榜、融资融券、加密货币（BTC、ETH等）
劣势
- 部分接口依赖第三方网站，可能因反爬虫临时失效
- 返回字段命名不统一（如有的叫
，有的叫trade_date
）date - 缺乏官方支持，问题需查 GitHub issues
安装与使用示例
import akshare as ak
# 获取贵州茅台日线数据（前复权）
df = ak.stock_zh_a_daily(symbol="sh600519", adjust="qfq")
print(df.tail())
# 获取沪深300指数
index_df = ak.index_zh_ah_daily(symbol="sh000300")
# 获取融资融券余额
margin_df = ak.stock_margin_szse_summary() # 深市两融汇总
# 获取期货主力合约行情
futures_df = ak.futures_main_sina(symbol="RB") # 螺纹钢
# 获取基金净值
etf_df = ak.fund_etf_hist_em(fund="510300") # 沪深300ETF
pip install akshare
适合场景
初学者练手、快速构建策略原型、跨市场数据整合
三、tushare 详细解析
tushare 是一个专业级的金融数据平台，提供标准化、高质量的结构化数据。用户需要注册并获取 Token 才能使用，采用“积分制”来控制数据访问权限。
特点
- 专业级金融数据平台（官网：tushare.pro）
- 提供标准化、高质量的结构化数据
- 用户需注册 → 获取 Token → 设置权限
- 采用“积分制”控制数据访问权限
优势
- 数据权威可靠：对接交易所和公告源
- 接口规范统一：返回字段一致，便于批量处理
- 支持深度数据：财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）、股东人数、十大股东、公司公告、业绩预告、分钟级K线（需高积分）
- 适合做严谨回测与基本面分析
劣势
- 免费用户积分有限，无法获取高频或历史全量数据
- 新用户初始积分少，需做任务或升级VIP
- 对新手有一定学习成本
注册与使用流程
访问 https://tushare.pro 注册账号 → 登录后查看个人 Token
import tushare as ts
# 设置你的Token（登录后可见）
ts.set_token('your_32_digit_token_here')
pro = ts.pro_api()
# 获取日线行情
df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20200101', end_date='20240101')
# 获取财务数据：利润表
income = pro.income(ts_code='600519.SH', period='20231231')
# 获取资产负债表
balance = pro.balancesheet(ts_code='600519.SH', period='20231231')
# 获取资金流向（沪深港通）
north_money = pro.moneyflow_hsgt()
# 获取公司基本信息
info = pro.stock_company(exchange='SSE', fields='ts_code,reg_capital,setup_date')
pip install tushare
积分提升方法
- 每日签到 +5 分
- 发帖/回答问题可获奖励
- VIP会员（月费约几十元）可解锁更多权限
适合场景
做长期价值投资分析、财务建模、精准回测
四、如何做出选择？——基于需求的匹配
根据您的具体需求，以下是一些建议，帮助您选择合适的工具:
- 目标：快速上手，无需注册账号
- 推荐工具：适合希望立即开始，不希望经历注册过程的用户。
akshare - 目标：进行A股的基本面分析（包括财报、股东信息等）
- 推荐工具：提供详细的财务报告和股东数据分析，满足深入研究的需求。
tushare - 目标：获取期货、加密货币的数据
- 推荐工具：专注于金融衍生品和数字货币市场，提供实时数据。
akshare - 目标：实施分钟级别的高频交易策略
- 推荐工具：适合追求高精度、低延迟数据的专业交易者。
tushare - 目标：处于学习阶段，能承受一定的试错成本
- 推荐工具：为初学者设计，允许试错，成本较低。
akshare - 目标：准备实盘操作，需要稳定的数据支持
- 推荐工具：确保数据的稳定性和可靠性，适用于准备实际操作的投资者。
tushare - 目标：构建自动化的研究流程
- 推荐工具：结合不同工具的优势，实现数据抓取与精细化分析的无缝对接。
akshare - 方法：快速抓取 + 补充精细数据
tushare
五、高级建议：组合使用效果更佳
明智的选择是将两种工具结合起来使用，以弥补各自的不足。
示例：
import akshare as ak
import tushare as ts
# 步骤1: 使用akshare获取最近的热门股票列表
hot_stocks = ak.stock_zh_a_spot_em().sort_values(by='涨跌幅', ascending=False).head(10)
# 步骤2: 提取股票代码，使用tushare查询其ROE
ts.set_token('your_token')
pro = ts.pro_api()
for code in hot_stocks['代码']:
try:
df_roe = pro.fina_indicator(ts_code=f"{code}.SH" if code.startswith('6') else f"{code}.SZ", fields='end_date,roe')
print(f"{code}: {df_roe.iloc[0]['roe']}")
except:
continue
六、注意事项与避坑指南
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| API接口突然无法使用 | 检查GitHub上的issue页面，可能是网站进行了改版，等待官方更新。 |
| 出现“请求过于频繁”的错误 | 在代码中加入延时设置，控制请求频率。 |
| 未进行复权处理导致收益计算错误 | 使用前复权功能处理数据。 |
| 时间格式不统一 | 将所有时间格式统一转换为标准格式。 |
| 中文列名不利于编程 | 将列名重命名为英文名称，便于编程操作。 |
七、总结：最合适的才是最好的
“野马”：
象征着自由奔放、覆盖面广且易于上手。akshare
“良驹”：
代表着训练有素、稳定可靠且能够持久运行。tushare
对于个人量化投资者而言：
最终你会发现，最重要的不是选择了哪一个库，而是你是否能够持续构建自己的“数据—策略—执行”闭环。
最后，送你一句话：“数据是量化世界的氧气，而
和akshare
，就是你的第一台制氧机。”tushare
现在就行动起来，开始搭建你的量化投资平台吧！
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