#V2EX
### [推广] 从 efinance 到 TickFlow：斩获 GitHub 3.4k ⭐ 后，我又开发了免费、稳定、全面的股票、ETF 行情数据服务
## 📌 太长不看
* **官网**：[
https://tickflow.org](https://tickflow.org?utm_source=v2ex)
* **文档**：<
https://docs.tickflow.org>
* **Github**：<
https://github.com/tickflow-org/tickflow>
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## 前言
2021 年，我发布了 **efinance**，一个专注从东方财富获取股票、ETF 、期货、基金等数据的 Python 库。至今累计获得 3.4k ⭐。开发难度不大，但它的火爆说明了量化研究者对高质量数据的需求非常大。
当时接口没有严格限流，efinance 上手简单、数据齐全，受到广泛好评。可惜到 2025 年上半年，东方财富开始限制匿名接口调用，频繁访问会被阻断，需要验证或审核。通过后又可能被拉入“小黑屋”，反复循环。
AI 的快速发展降低了量化研究门槛，参与人数激增，导致数据提供方带宽成本上升，限流在所难免。但限流并不能阻挡大家的热情，自此，efinance 仓库收到越来越多关于数据稳定性的问题反馈。可见，一个稳定且价格合理的数据源，已经成为量化研究者的刚需。
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## TickFlow 的诞生
为了解决这一痛点，我和团队启动了新项目 **TickFlow**，提供覆盖 A 股行情、K 线、财务数据的 API 。目标是：
* **低延迟、高可用**
* **让开发者专注策略本身，而非数据抓取**
开发过程中，有几十位 GitHub 网友作为早期用户，他们见证了 TickFlow 从 0 到 1 的成长。解决他们的需求，也能覆盖大部分量化研究者的需求。
### 定价与服务
TickFlow 区分两类用户：
1. **免费用户**：只需要日 K 级别历史数据
2. **高级用户**：需要实时行情、分钟级 K 线及全市场覆盖
免费用户无需注册和 API key ；高级用户需注册获取 API key ，以保障流量和权限管理。
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## 产品对比
| 特性 | TickFlow | Tushare | Akshare |
| --- | --- | --- | --- |
| **数据稳定性** | ✅ 可靠 | ✅ 可靠 | ❌ 完全爬虫，易中断 |
| **日 K 线** | 全量历史，免费层支持不复权、等差/等比复权，可批量获取 | 全量历史，免费层仅不复权 | 全量历史，复权依赖数据源 |
| **分钟 K 线** | 近一年历史 + 当日实时 | j 近十几年历史+高价订阅实时 K 线 | 仅近几天分钟级 |
| **实时行情** | 全量 A 股、ETF 、指数 | 需付费且昂贵 | ❌ 无可靠实时行情 |
| **接入门槛** | 5 分钟上手，文档齐全，SDK + API 接入 | 低 | 低 |
| **数据完整性** | 历史 K 线、财务、除权因子 | 免费版有限，高阶贵 | 数据缺失多，零散 |
| **开发体验** | 免费套餐长期可用，按需升级 | 免费版受限，高阶贵 | 稳定性差，维护成本高 |
> TickFlow 的优势：低门槛、稳定、免费套餐可长期使用、高阶功能按需升级。
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## 快速体验
TickFlow 提供官方 **Python SDK**，支持 A 股、ETF 、美股、港股、国内期货等。
> **完整文档**：<
https://docs.tickflow.org>
### 安装
```
# 安装完整版（支持 DataFrame 与进度条）
pip install "tickflow[all]" --upgrade
# 安装基础版
pip install tickflow
```
> 支持 Python 3.9+，推荐 3.10+。
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### 初始化客户端
#### 免费服务（无需注册）
```
from tickflow import TickFlow
tf = TickFlow.free() # 免费服务
# 获取日 K 线
df = tf.klines.get("600000.SH", period="1d", count=100, as_dataframe=True)
print(df.tail())
# 获取标的信息
instruments = tf.instruments.batch(symbols=["600000.SH", "000001.SZ"])
print(instruments)
```
**特点**：
* ✅ 无需注册
* ✅ 提供历史日 K 线（ 1d 、1w 、1M 、1Q 、1Y ）
* ✅ 标的信息、交易所、标的池查询
* ❌ 不提供实时行情
* ❌ 不提供分钟级 K 线
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#### 完整服务（需注册 API key ）
1. **获取 API Key**
登录 [tickflow.org](
https://tickflow.org)，在控制台生成 API key 。
2. **配置认证**
**方式一：直接传入**
```
from tickflow import TickFlow
tf = TickFlow(api_key="your-api-key")
```
**方式二：环境变量（ Windows / Linux / Mac ）**
```
# Linux / Mac
export TICKFLOW_API_KEY="your-api-key"
# Windows CMD
set TICKFLOW_API_KEY=your-api-key
```
```
from tickflow import TickFlow
tf = TickFlow() # 自动读取环境变量
```
1. **发起第一个请求**
```
quotes = tf.quotes.get(symbols=["600000.SH", "000001.SZ"])
for q in quotes:
print(f"{q['symbol']}: {q['last_price']}")
```
**完整服务特点**：
* ✅ 实时行情数据
* ✅ 分钟级 K 线（ 5m 、15m 、30m 、60m 、4h ）
* ✅ 日内分时数据
* ✅ 高调用频率支持
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## 标的代码与支持市场
统一格式：\*\*`代码.市场后缀`\*\*，示例：
* 股票：`600000.SH`（浦发银行）、`000001.SZ`（平安银行）
* ETF：`510300.SH`（沪深 300 ETF ）
* 指数：`000001.SH`（上证指数）
* 期货：`au2604.SHF`（上期所黄金主力合约）
| 后缀 | 市场 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| SH | 上海证券交易所 | 沪市 A 股、ETF 、债券等 |
| SZ | 深圳证券交易所 | 深市 A 股、创业板、ETF 等 |
| BJ | 北京证券交易所 | 北交所股票 |
| SHF | 上海期货交易所 | 上期所期货 |
| DCE | 大连商品交易所 | 大商所期货 |
| ZCE | 郑州商品交易所 | 郑商所期货 |
| CFX | 中国金融期货交易所 | 股指/国债期货 |
| INE | 上海国际能源交易中心 | 原油等期货 |
| GFE | 广州期货交易所 | 广期所期货 |
| US | 美股 | 美国证券市场 |
| HK | 港股 | 香港联交所 |
> 支持 A 股、国内期货，部分美股、港股接口已支持格式，但暂无数据。
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## 基础用法示例
### K 线
```
# 单标的获取日 K 线
klines = tf.klines.get("600000.SH", period="1d", count=10000, as_dataframe=True)
print(klines.tail(5))
# 批量获取多标的
symbols = ["600000.SH", "000001.SZ", "600519.SH"]
dfs = tf.klines.batch(symbols, period="1d", count=10000, as_dataframe=True, show_progress=True)
print(list(dfs.keys()))
```
### 日内分时 K 线
```
# 单标的 1 分钟 K 线
df = tf.klines.intraday("600000.SH", period="1m", as_dataframe=True)
print(df.tail())
# 批量
dfs = tf.klines.intraday_batch(["600000.SH", "000001.SZ"], as_dataframe=True, show_progress=True)
print(dfs["600000.SH"].tail())
```
### 实时行情
```
# 按标的查询
quotes = tf.quotes.get(symbols=["600000.SH", "000001.SZ"], as_dataframe=True)
# 按标的池查询
quotes_a = tf.quotes.get(universes=["CN_Equity_A"], as_dataframe=True)
quotes_etf = tf.quotes.get(universes=["CN_ETF"], as_dataframe=True)
```
---
## 异步使用
```
import asyncio
from tickflow import AsyncTickFlow
async def main():
async with AsyncTickFlow(api_key="your-api-key") as tf:
df = await tf.klines.get("600000.SH", as_dataframe=True)
print(df.tail())
tasks = [tf.klines.get(s, as_dataframe=True) for s in ["600000.SH", "000001.SZ"]]
results = await asyncio.gather(*tasks)
asyncio.run(main())
```
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## 结语
TickFlow 提供**低延迟、稳定、易用**的行情数据服务，适合量化研究者快速上手：
* 免费服务：历史日 K ，直接用，无需注册
* 完整服务：实时行情、分钟级 K 线，高并发支持
无论你是初学者还是专业量化团队，TickFlow 都能帮助你专注策略开发，而非数据抓取。
> 官网：[
https://tickflow.org](https://tickflow.org?utm_source=v2ex)
> 文档：<
https://docs.tickflow.org>
V2EX
从 efinance 到 TickFlow：斩获 GitHub 3.4k ⭐ 后，我又开发了免费、稳定、全面的股票、ETF 行情数据服务 - V2EX
推广 - @alex0618 - ## 📌 太长不看- **官网**：[https://tickflow.org]( https://tickflow.org?utm_source=v2ex) - **文档**：[https
)
更新一下，支持自动跟随系统缩放比例调整任务栏大小，并且加入 -t 命令让任务栏置顶显示。
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