上证综指
3888.11−1.18%
数据日 · 三个市场已更新
A 股、港股、美股
A 股、港股、美股
一套接口取全市场
覆盖沪深两市全部 A 股、港股与美股主要标的的行情、财务与公司档案。REST API、Python SDK 与 MCP —— 同一套主键、同一套复权口径，跨市场研究不必换工具。
免费层 500 次/天（A 股）
无需信用卡
港股与美股在 专业版 开放
响应示例 / GET us/stock/history
LIVE
| 代码 | 最新 | 涨跌 | 币种 |
|---|---|---|---|
| A600519 | 1,682.40 | +1.24% | CNY |
| A300750 | 228.55 | +2.08% | CNY |
| HK00700 | 385.20 | −0.68% | HKD |
| USAAPL | 231.45 | +0.94% | USD |
| USNVDA | 128.60 | +1.72% | USD |
同一套字段 · 未复权 · 日频
JSON →
沪深 300
4510.16−0.84%
深证成指
13471.26−1.08%
创业板指
3322.04−0.49%
科创 50
1024.50+0.62%
01数据规模
三个市场共用一套主键与复权口径，跨市场可以直接对齐。
3
市场 · A 股 / 港股 / 美股
42
REST 端点
38
MCP 工具
33
技术因子
10年+
历史回溯
02三个市场
免费档覆盖 A 股全量；港股与美股在专业版开放，接口形态完全一致。
A 股 免费档可用
沪深两市全部标的的日线、估值、财务、公告与技术因子，裸码调用。
- 个股日线
/cn/stock/history - 财务与档案
/cn/stock/financial_data - 技术因子
/cn/stock/factors - 指数与板块
/cn/index/history
港股 专业版
港股清单、公司简介与历史 k 线，代码按五位对齐（如 00700）。
- 港股列表
/hk/stocks - 港股日线
/hk/stock/history - 公司简介
/hk/stock/info
美股 专业版
美股清单、完整档案、分红与拆股，以及美股指数 k 线。
- 美股日线
/us/stock/history - 分红 / 拆股
/us/stock/dividends - 美股指数
/us/index/history
03数据域覆盖
按使用场景分组，字段口径与返回结构在同组内保持一致。
| 数据域 | 代表端点 | 频率 | 回溯 |
|---|---|---|---|
| 行情与估值日线 OHLCV、复权序列、估值指标 | /cn/stock/history · /hk/stock/history · /us/stock/history | 日频 / 实时 | 2010 → |
| 财务与公告三大报表、每股指标、公告原文直链 | /cn/stock/financial_data · /cn/stock/announcements | 季度 / 日频 | 2010 → |
| 指数与 ETF指数清单、成分股、ETF 申赎与持仓反查 | /cn/index/history · /us/index/list · /cn/etfs/etf_pcf | 日频 | 2010 → |
| 技术与因子33 项因子：动量、波动、MACD、多头排列 | /cn/stock/factors · /cn/stock/factors/snapshot | 日频 | 2010 → |
| 市场与情绪申万行业涨跌、恐惧贪婪指数、实时 tick | /cn/market/sector_data/sw1 · /cn/market/fear_greed · /cn/stock/tick | 日频 / 实时 | — |
| 新闻与宏观滚动财经快讯、宏观时间序列、交易日历 | /v2/news/flash · /macro/indicator · /cn/tick/trading_calendar | 实时 / 月度 | 1985 → |
04三种接入方式
同一份数据，按你的工作流选择入口。
05十行代码跑通
同一套方法覆盖三个市场，换的只是标的代码。
# 安装 SDK $ pip install databull from databull import DataBull client = DataBull("dbt_your_key_here") # A 股裸码：600519，不带 .SH / .SZ df_cn = client.get_stock_history("600519", "20240101", "20241231", adj="back") # 港股与美股：同名方法，换代码即可 df_hk = client.get_hk_stock_history("00700", "20240101", "20241231") df_us = client.get_us_stock_history("AAPL", "20240101", "20241231") print(df_cn.tail(), df_hk.tail(), df_us.tail())