Maintainer of this skill?
Automated security scan — not a certification.
by rootSunc
开源中国股市（A股）本地数据湖：沪深股票行情、A股股票数据与金融数据，面向量化研究、量化交易与回测，含财务数据、期货数据、资金流向、公告、指数行业与宏观。86个日更数据集，复权与历史成分内置，行级溯源、PIT，MCP原生。免注册、免 Token，自托管。Open-source China stock market data lake for quant research, backtesting and AI agents.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/rootSunc/CNEquityGuides for using ai agents skills like CNEquity.
Last scanned: 8/16/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-08-16T04:34:23.221Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}See how CNEquity compares with popular alternatives.
CNEquity is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by rootSunc. 开源中国股市（A股）本地数据湖：沪深股票行情、A股股票数据与金融数据，面向量化研究、量化交易与回测，含财务数据、期货数据、资金流向、公告、指数行业与宏观。86个日更数据集，复权与历史成分内置，行级溯源、PIT，MCP原生。免注册、免 Token，自托管。Open-source China stock market data lake for quant research, backtesting and AI agents. It has 1,028 GitHub stars.
Yes. CNEquity passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/rootSunc/CNEquity" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
CNEquity is primarily written in Python. It is open-source under rootSunc on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh CNEquity against similar tools.
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This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
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Automated security scan — not a certification.
CNEquity 是开源的中国 A股本地数据湖：整理沪深股票行情、股票数据、财务与期货数据，面向量化研究、量化交易与回测。86 个数据集落到本地 Parquet，可增量续跑，也能通过 MCP 让 AI 直接查 A 股。
cne serve 控制台真实录屏。
和常用取数工具的区别（完整说明见对比页）：
| AKShare | Tushare Pro | Baostock | CNEquity | |
|---|---|---|---|---|
| 账号与 Token | 不需要 | 注册 + Token，按积分开放 | 不需要，匿名登录 | 基础采集不需要 |
| 数据落盘与增量 | 调用方自己做 | 调用方自己做 | 调用方自己做 | 本地 Parquet，内置增量与续跑 |
| 退市股与 PIT 财报 | 取决于接口 | 取决于接口 | 部分提供 | 保留退市股，财报按公告日严格 PIT |
| 行级溯源 | 无 | 无 | 无 | 每行带来源、版本和抓取时间 |
| 给 AI 用 | 自己封装 | 自己封装 | 自己封装 | cne mcp 只读接入 |
需要 Python 3.10+（macOS / Linux / Windows），不需要账号或 token。
① 一分钟试用。 用真实数据源抓 5 只股票最近 30 个交易日，建在独立目录里，不影响以后的正式湖：
pip install cnequity
cne init --profile demo # 约 1 分钟；结束时打印行情表、查询示例和接给 AI 的命令
cne serve --config configs/cnequity.demo.toml # 在浏览器里打开上面的控制台
② 让 AI 直接查 A 股。 把湖以只读方式接给 Claude、ChatGPT、Codex、Gemini CLI、Cursor、VS Code 等支持 MCP 的客户端（--config 用绝对路径）。以 Claude Code 为例：
claude mcp add cnequity -- cne mcp --config /abs/path/to/configs/cnequity.demo.toml
各家客户端的写法见 MCP 接入指南；ChatGPT 只接公网网址，用 cne mcp --http --token 加隧道接入。然后直接问：「宁德时代最近 30 个交易日的最高收盘价是哪天？」
真实 MCP 工具调用与返回；收盘价为未复权价。
③ 建正式湖。 沪深京全市场、最近 3 年：
cne init # 开始建正式湖，支持中断续传
cne check # 检查数据是否完整、可用
from cnequity.query import load
bars = load("daily_bars", symbols=["600519.SH"])
print(bars.tail())
之后每天运行一次 cne run daily 保持更新。想要更长的历史，或了解 init 具体做了什么，见初始化指南。
| 你的问题 | 数据与入口 |
|---|---|
| 跨分红、送转后的历史收益 | daily_bars + adj_factors · 复权示例 |
| 某个调仓日已经知道哪些财报信息 | financial_statement_items · PIT 示例 |
| 历史股票池、退市前行情 | instruments、trading_status、delisting_events · 股票池画像 |
| 估值、资金流、行业轮动 | valuation_metrics、资金面与结构数据 · 查询指南 |
| 期货期限结构、期权链与 Greeks | 逐合约行情和派生数据 · 衍生品指南 |
支持 86 个数据集（78 个 curated、8 个 derived），按用途分为 L0–L9。字段、主键、历史起点和来源见数据集目录与数据源说明。
| 层次 | 研究用途 | 代表数据集 |
|---|---|---|
| L0 | 基础参考 | 证券主数据、交易日历、交易状态 |
| L1 | 行情 | 日线、指数、复权因子、可选分钟线与分笔、退市事件 |
| L2 | 公司事件 | 公司行为、公告索引、业绩披露预约 |
| L3 | 基本面 | 财报、估值、股本、股东、一致预期 |
| L4 | 资金面 | 北向、融资融券、龙虎榜、大宗交易、资金流 |
| L5 | 结构行业 | 指数成分、行业与板块成分、行业指数 |
| L6 | 宏观 | 宏观指标、市场宽度 |
| L7 | 舆情与轮动 | 新闻、快讯、情绪、人气、板块行情与资金流 |
| L8 | 风险合规 | 解禁日程、监管事件 |
| L9 | 衍生品 | 期货与期权合约、逐合约行情、连续合约、Greeks、分钟线 |
分钟线、分笔、期货/期权，以及资金流、新闻、人气榜等拓展数据集默认关闭，需要时用户自行打开。
今天的名单不能代替历史股票池。
cne schedule install # 为当前用户安装每日定时任务（macOS / Linux / Windows）
cne run daily # 或者自己每天运行一次
cne check # 验收；有缺口或质量 error 时返回非零
升级：pip install -U cnequity，然后 cne config upgrade 和 cne migrate（先预览，确认后加 --apply）。调度、操作页和失败后续见日常运维，范围与续跑见初始化指南。
适合持续积累历史、反复查询和自托管。
项目处于 0.x，不含回测引擎或下单。代码采用 Apache-2.0，数据另受上游许可约束，仓库不附带数据湖。
| 想做什么 | 从这里开始 |
|---|---|
| 安装、跑通首个查询 | 安装 · 快速开始 |
| 常见问题 | 免费获取 A股历史数据 · 回测避免未来函数 · 用 AI 查 A股 · 与 AKShare、Tushare、Baostock 对比 |
| 找数据、确认口径 | 目录 · 字段 · 研究示例 |
| 查命令、参数和副作用 | CLI · 参数默认值 · 联网与写入清单 |
| 配调度、处理失败 | 运行手册 · 取数与源保护 · 排障 |
| 理解产品方向与反馈问题 | 产品设计 · 升级与反馈 |
欢迎提交带最小复现的 Issue、文档修正或数据适配 PR。研究引用见 CITATION.cff；安全问题请按安全策略私下报告。
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