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name: tonghuashun
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description: "Use when user mentions '同花顺', 'THS', 'A股行情', 'A股财务', 'A股板块', 'A股排名', 'a股数据', or wants A-share stock market data (real-time quotes, K-lines, financials, board/concept analysis, market rankings). Provides A-share data via AKShare (同花顺/东方财富 sources). Cannot execute trades (同花顺无Linux API)."
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version: 1.0.0
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author: Hermes Agent
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license: MIT
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platforms: [linux, macos]
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metadata:
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hermes:
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tags: [trading, a-shares, stocks, data, china-market]
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related_skills: [stock-analysis, longbridge-python-sdk]
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scripts:
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- ths_query.py: "python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py {quote|kline|financial|board|rank|scan} [args]"
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requires:
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- python3 + akshare (pip install akshare)
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- pandas
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# 同花顺 A股数据 Skill
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基于 **AKShare**（同花顺/东方财富数据源）的 A 股行情数据查询工具。**只做数据查询，不做交易执行**（同花顺无官方 Linux API）。
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## 数据源说明
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AKShare 是一个免费开源的 Python 金融数据接口库，底层数据源包括：
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- **同花顺 (THS)** — 财务数据、板块概念、排名、IPO、股东变动等
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- **东方财富 (EM)** — 实时行情、K线、个股信息
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- **新浪/腾讯** — 辅助行情源
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所有数据**免费**、**无需API Key**，直接从网页公开接口爬取。
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## 何时使用
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- 用户问 A 股行情："看看茅台多少钱"、"A股今天涨跌"
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- 用户问财务基本面："五粮液PE多少"、"宁德时代净利润"
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- 用户问板块："今天什么板块涨得好"、"AI概念股有哪些"
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- 用户要排名："连续下跌的股票"、"创新高的股票"
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- 用户要 A 股数据补充长桥 LongBridge 的覆盖
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- **用户给 fuyao.aicubes.cn API key**（同花顺官方 REST API，2026-09-19 发现）→ **优先用官方 API**，akshare 仅作 fallback
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## 核心函数速查
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### 1️⃣ 实时行情
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```python
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import akshare as ak
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# 方式A: 全市场行情（第一次调用慢~70s，后续有缓存）
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df = ak.stock_zh_a_spot_em()
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# 筛选特定股票
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df[df['代码'].isin(['600519','000858','000333'])][['代码','名称','最新价','涨跌幅','成交额','换手率']]
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# 方式B: 单只股票日K（快速 1-2s）
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df = ak.stock_zh_a_hist(symbol='600519', period='daily',
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start_date='20260601', end_date='20260629', adjust='qfq')
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# 最新价=收盘价最后一列，涨跌幅也在里面
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```
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### 2️⃣ 同花顺财务数据
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```python
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# 财务摘要（利润表核心指标）
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df = ak.stock_financial_abstract_ths(symbol='600519') # 旧版
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df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='600519') # 新版
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# 盈利能力
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df = ak.stock_financial_benefit_ths(symbol='600519')
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# 现金流
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df = ak.stock_financial_cash_ths(symbol='600519')
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# 资产负债
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df = ak.stock_financial_debt_ths(symbol='600519')
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```
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### 3️⃣ 主营业务
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```python
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df = ak.stock_zyjs_ths(symbol='600519')
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# 返回: 股票代码, 主营业务, 产品类型, 产品名称, 经营范围
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```
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### 4️⃣ 板块/概念
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```python
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# 行业板块名称列表
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df = ak.stock_board_industry_name_ths() # 56个行业
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# 概念板块名称列表
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df = ak.stock_board_concept_name_ths() # 373+个概念
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# 行业板块行情（含涨跌幅）
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df = ak.stock_board_industry_summary_ths()
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# 概念板块行情
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df = ak.stock_board_concept_summary_ths()
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# 板块历史K线
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df = ak.stock_board_industry_index_ths(symbol='白酒概念')
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df = ak.stock_board_concept_index_ths(symbol='AI手机')
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```
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### 5️⃣ 市场排名
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```python
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# 连续下跌
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df = ak.stock_rank_cxd_ths() # 连续下跌
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df = ak.stock_rank_cxfl_ths() # 连续下跌分类
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df = ak.stock_rank_cxg_ths() # 连续上涨
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df = ak.stock_rank_cxsl_ths() # 连续上涨分类
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# 量价
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df = ak.stock_rank_ljqd_ths() # 量价齐跌
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df = ak.stock_rank_ljqs_ths() # 量价齐升
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df = ak.stock_rank_lxsz_ths() # 连续上涨(另一种)
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df = ak.stock_rank_lxxd_ths() # 连续下跌(另一种)
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# 形态
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df = ak.stock_rank_xstp_ths() # 向上突破
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df = ak.stock_rank_xxtp_ths() # 向下突破
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df = ak.stock_rank_xzjp_ths() # 向中间靠
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```
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### 6️⃣ 股东/管理层变动
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```python
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df = ak.stock_shareholder_change_ths(symbol='600519') # 股东变动
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df = ak.stock_management_change_ths(symbol='600519') # 高管变动
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```
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### 7️⃣ IPO
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```python
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df = ak.stock_ipo_ths() # A股IPO一览
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df = ak.stock_ipo_benefit_ths() # IPO受益股
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df = ak.stock_ipo_hk_ths() # 港股IPO
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```
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### 8️⃣ 利润预测
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```python
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df = ak.stock_profit_forecast_ths(symbol='600519') # 盈利预测
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```
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## 快速 CLI 工具
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项目已包含一个速查脚本 `~/.hermes/scripts/ths_query.py`，可直接在终端使用：
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```bash
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py quote 600519 # 实时行情
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py kline 600519 5 # 最近5天K线
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py financial 600519 # 财务摘要
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py board industry # 行业板块排行
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py board concept # 概念板块排行
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py rank cxd # 连续下跌
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python3 ~/.hermes/scripts/ths_query.py scan # 全市场速览
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```
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## 快速查询模板
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### 查单只股票行情
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```python
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import akshare as ak
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from datetime import datetime, timedelta
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code = '600519' # 用户输入的股票代码
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today = datetime.now().strftime('%Y%m%d')
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# 往前取5天确保有数据
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start = (datetime.now() - timedelta(days=5)).strftime('%Y%m%d')
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df = ak.stock_zh_a_hist(symbol=code, period='daily',
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start_date=start, end_date=today, adjust='qfq')
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latest = df.iloc[-1]
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print(f"{latest['日期']} | {code} | 收盘: {latest['收盘']} | 涨跌: {latest['涨跌幅']}% | 成交额: {latest['成交额']/1e8:.2f}亿")
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```
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### 查板块涨跌排行
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```python
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import akshare as ak
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df = ak.stock_board_industry_summary_ths()
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top5 = df.head(5) # 涨幅前5
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bot5 = df.tail(5) # 跌幅前5
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```
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### 查财务数据（同比）
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```python
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df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='600519')
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# 取最近一期
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latest = df.iloc[0]
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print(f"营收: {latest['营业总收入']} | 净利润: {latest['净利润']} | 净利同比: {latest.get('净利润同比增长率','N/A')}")
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```
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## 注意事项
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⚠️ 以下函数**下载全市场数据**，第一次调用较慢（30-70秒），但后续调用有缓存：
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- `stock_zh_a_spot_em()` — 全市场实时行情（5000+只）
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- `stock_board_industry_summary_ths()` — 行业板块行情
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- `stock_board_concept_summary_ths()` — 概念板块行情
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- `stock_rank_*_ths()` — 各种排名
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⚠️ 推荐策略：优先用 `stock_zh_a_hist()` 单只查询（1-2秒），全市场扫描用 `stock_zh_a_spot_em()` 一次性拉取。
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⚠️ 同花顺数据源偶尔会因反爬机制暂时不可用，建议备选东方财富数据源：
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- `ak.stock_zh_a_hist()` — 东方财富K线（稳定）
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- `ak.stock_zh_a_spot_em()` — 东方财富实时行情（稳定）
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## Common Pitfalls
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1. **🔴 脑补股票代码 → 先查证再答 (2026-09-17 实战)**:
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- **场景**: 用户问"北京银行是多少", agent **脑补**"北京银行 = 601988", 实查 601988 = 中国银行, 真实北京银行 = 601169, 用户从没说过 601988 是北京银行
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- **正解**: 用户问"X 是多少/是哪个" → **先查证** (grep / akshare / 长桥), **不联想**; **不确定 → 列 3-4 个候选项** 让用户选, **不要脑补一个当答案**; 验证后答, **带源**: "601169 (akshare 验证), 当前价 X, 股息率 Y"
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- **触发词**: "X 是哪个" / "X 是多少" / "那 X 呢" / "X 是 Y 吗" / "你找错了" / "你说的不对" / "我说过吗" → 触发脑补陷阱
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2. **代码格式**：A股代码直接传字符串（如 '600519'），不要加后缀
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2. **实时行情慢**：full_spot = `stock_zh_a_spot_em()` 第一次跑很慢，但Hermes会话中变量保持，可以复用
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3. **同花顺 vs 东方财富**：同花顺的财务/板块数据更全，东方财富的K线/行情更稳定，按需选择
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4. **无法交易**：同花顺没有Linux API，本skill只做数据查询
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5. **数字货币/期货**：AKShare也支持，但不是本skill重点
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6. **板块列名是'板块'不是'板块名称'**：`stock_board_industry_summary_ths()` 返回的列名是中文'板块'，不是'板块名称'。直接用 `df['板块']` 取，`ths_query.py` 已处理此问题
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7. **全市场扫描只跑一次**：`stock_zh_a_spot_em()` 拉全市场约70秒，跑完后 DataFrame 可重复筛选多只股票，不要每查一只就重新拉一次
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8. **🔴 系统全局代理会阻断AKShare请求**：如果系统设置了 `HTTP_PROXY`/`HTTPS_PROXY` 环境变量，`requests` 库会自动走代理，但代理（如 mihomo clash）可能不支持 HTTPS CONNECT 到东方财富/同花顺的 API 域名，导致 `ProxyError`。
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**症状**：`requests.exceptions.ProxyError: HTTPSConnectionPool(host='push2his.eastmoney.com')`
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**诊断**：`env | grep -i proxy`
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**修复**：在 Python 中调用 AKShare 前清除代理变量：
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```python
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import os
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for k in ['http_proxy','https_proxy','HTTP_PROXY','HTTPS_PROXY']:
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os.environ.pop(k, None)
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```
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或在终端中 `unset http_proxy https_proxy HTTP_PROXY HTTPS_PROXY`。
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或使用 Session 关闭代理：`s.trust_env = False`
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9. **`stock_financial_abstract_new_ths()` 返回长格式**：该函数返回长格式 DataFrame，列名为 `['report_date','report_name','report_period','quarter_name','metric_name','value','single','yoy','mom','single_yoy']`，`metric_name` 字段包含指标名称（如 `parent_holder_net_profit`），`value` 为数值。需筛选 `metric_name` 提取具体指标：
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```python
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df = ak.stock_financial_abstract_new_ths(symbol='000333')
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profit = df[df['metric_name'] == 'parent_holder_net_profit']
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print(f"净利润: {profit.iloc[0]['value']}")
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```
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如需宽格式，用旧版 `stock_financial_abstract_ths()`。
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10. **分红/股息率接口（2026-09-17 实测）**：
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- **批量（推荐）**：`ak.stock_fhps_em(date='20241231')` 一次返回 ~3700 只股票的分红数据。字段含 `现金分红-股息率`（**同花顺 APP 算法**直接给出，不用算）。
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```python
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df = ak.stock_fhps_em(date='20241231') # 该报告期所有实施/预案
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# 字段：'代码','名称','送转股份-送转总比例','现金分红-现金分红比例',
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# '现金分红-股息率','每股收益','方案进度','股权登记日','除权除息日'...
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```
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- **单只（带历史）**：`ak.stock_fhps_detail_ths(symbol='601169')` 返回该股**所有历史派息**。关键字段 `税前分红率`（**直接是 %**，同花顺 APP 算法）。
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```python
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df = ak.stock_fhps_detail_ths(symbol='601169')
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# 字段：'报告期','董事会日期','股东大会预案公告日期','实施公告日',
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# '分红方案说明'(如"10派1.2元"),'分红总额','股利支付率','税前分红率'
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# 进度过滤：df[df['方案进度']=='实施方案']
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```
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- **🔴 单位陷阱（必踩）**：`ak.stock_history_dividend` 的 `年均股息` 字段单位是 **"每 10 股"**（不是每股！）。`ak.stock_history_dividend_detail` 的 `派息` 字段也是 **"每 10 股"**。计算股息率必须 `/10`：
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```python
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avg_div = float(row['年均股息']) # 例如 4.10
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px = prices[code] # 当前价
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div_per_share = avg_div / 10 # /10 → 每股派息
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yield_pct = div_per_share / px * 100
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```
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- **🔴 "派息" / % 字符串**：同花顺/东方财富股息率带 `%` 符号，转 float 必须 `str.replace('%','')`：
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```python
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df = ak.stock_fhps_detail_ths(symbol='601169')
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yld = df['税前分红率'].astype(str).str.replace('%','',regex=False)
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yld = pd.to_numeric(yld[yld != '--'], errors='coerce').dropna()
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```
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- **🔴 不要自己算 TTM 用"报告期"过滤**：按"实施公告日"过滤才是同花顺算法。北京银行 2024 中报 2025-01-14 实施，按"报告期 2024-06-30"会算漏，要按"实施公告日"找最近 365 天。
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```python
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from datetime import datetime, timedelta
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||
now = datetime.now()
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ttm_start = now - timedelta(days=365)
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||
df['imp_dt'] = pd.to_datetime(df['实施公告日'], errors='coerce')
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recent = df[df['imp_dt'] >= ttm_start]
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||
ttm_yield = float(pd.to_numeric(recent['税前分红率'].astype(str)
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.str.replace('%','',regex=False), errors='coerce').sum())
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```
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- **🔴 AI 算不过同花顺专家**：user 原话 2026-09-17 "你一个AI写算法，还能比得过人家真正的专家吗"。**能用 `现金分红-股息率` 字段就别用派息金额反推**；多只股票优先用 `stock_fhps_em(date=)` 批量接口，不要循环 `stock_fhps_detail_ths`。
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## Reference Documents
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See `references/buy-point-analysis.md` for a complete A-share buy-point analysis framework (technical + valuation + financials + profit forecast + entry/stop/target strategy templates).
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See `references/cn-broker-account-api-2026-09-14.md` for A股券商账户 API 接入路线 (同花顺无账户API; 中泰 XTP / easytrader / QMT 对比, 2026-09-14 中泰证券实战调研)。
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See `references/fuyao-aicubes-ths-official-api-2026-09-19.md` for 同花顺官方 REST API (fuyao.aicubes.cn) — key 存 `~/.bashrc` FUYAO_API_KEY; `corporate-actions/adjustment-factors` 返 dividend_per_share 每股派息流; **官方无股息率 TTM 字段**, valuations 只有 PE/PB/PS/PCF TTM。
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## Verification Checklist
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- [ ] `pip show akshare` 确认已安装
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- [ ] 单只行情: `stock_zh_a_hist(symbol='600519')` 返回正常
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- [ ] THS财务: `stock_financial_abstract_ths(symbol='600519')` 返回正常
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- [ ] 板块: `stock_board_industry_name_ths()` 返回正常
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