免费行情接口哪里找？2025年最新渠道有哪些？

摘要： 免费不等于“无限”和“无限制”在开始之前，请务必理解：绝大多数“免费”行情接口都有严格的频率限制、数据延迟和功能限制， 它们通常是为个人学习、非高频应用或展示用途设计的,不适合用于...

免费不等于“无限”和“无限制”

在开始之前，请务必理解：绝大多数“免费”行情接口都有严格的频率限制、数据延迟和功能限制。 它们通常是为个人学习、非高频应用或展示用途设计的,不适合用于商业高频交易或需要海量数据的应用。

A股行情接口

A股市场数据相对封闭，高质量的实时免费接口非常稀少,大部分都有延迟或限制。

新浪财经 / 腾讯财经 (最常用，但有延迟)

这是国内开发者最常用的免费数据源,通过解析其网页或API获取数据。

• 优点:
  • 完全免费：无需注册,直接调用。
  • 数据丰富：提供股票、指数、基金、期货、外汇等多种行情数据。
  • 使用简单：接口格式固定,易于解析。
• 缺点:
  • 数据延迟：通常有 15分钟 的延迟,不适合实时交易。
  • 不稳定：接口可能会随时变更,需要自己维护解析代码。
  • 频率限制：高频请求容易被临时封禁IP。
• 接口示例 (新浪):
  • 实时行情: http://hq.sinajs.cn/?list=s_sh000001 (上证指数)
  • 历史K线: http://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh600519/kline.shtml?mid=market&symbol=sh600519&begin_timestamp=...&end_timestamp=...
• 获取方式:
  • 直接在浏览器中访问，或使用 requests (Python) 等库进行HTTP请求，然后解析返回的 var hq_str_...= 格式的字符串。

东方财富

与新浪类似,通过解析其网页数据获取。

• 优点:

  多，包含财务、新闻等。

• 缺点:
  • 延迟同样存在。
  • 反爬虫机制比新浪更严格,解析难度稍高。
• 获取方式:
  • 分析其网页的XHR请求，找到数据接口，然后进行抓取，其K线数据通常通过一个 v6/f10/kline/get 之类的API获取。

Tushare Pro (推荐，功能最全)

Tushare是一个知名的开源金融数据平台，其免费版（Pro版）提供了非常强大的功能。

• 优点:

  • 数据规范：提供结构化的Pandas DataFrame格式,非常方便。
  • 数据全面：包含A股、港股、美股、期货、宏观等数据。
  • 接口稳定：有官方SDK支持,比解析网页稳定得多。
  • 历史数据：提供便捷的历史行情、财务数据获取接口。

• 缺点:

  • 需要注册：需要注册账号并获取 Token。
  • 积分制度：免费版调用次数受限于积分，可以通过签到、分享、参与社区等方式获取积分。
  • 部分数据收费：最高频的实时数据和一些深度数据需要付费。

• 获取方式:

  1. 访问 Tushare官网 注册并获取Token。

  2. 安装Python库：pip install tushare

     

  3. 在代码中调用接口：

     import tushare as ts
     ts.set_token('你的Token') # 设置你的Token
     pro = ts.pro_api()
     # 获取实时行情
     df = pro.daily(ts_code='600519.SH', trade_date='20251027')
     print(df)
     # 获取历史K线
     kline_df = pro.query('daily_kline', ts_code='600519.SH', start_date='20250101', end_date='20251027')
     print(kline_df)

港股/美股行情接口

港股和美股市场数据相对开放,免费的选择也更多。

Yahoo Finance (雅虎财经)

经典中的经典,全球开发者都在用。

• 优点:

  • 完全免费。
  • 覆盖广：支持美股、港股、部分A股（如通过ADR）、全球主要指数和加密货币。
  • 实时性好：美股行情基本是实时的（延迟约15-20秒）。
  • 接口稳定：有成熟的第三方库支持。

• 缺点:

  • 需要处理分股和复权：获取历史数据时需要注意。
  • 部分数据可能失效：偶尔会遇到接口不可用的情况。

• 获取方式:

  • 使用 yfinance (Python) 库,这是目前最推荐的方式。

    import yfinance as yf
    # 获取苹果股票的实时和历史数据
    data = yf.Ticker("AAPL")
    # 获取最近5天的日K线
    hist_data = data.history(period="5d")
    print(hist_data)
    # 获取腾讯控股(0700.HK)的历史数据
    tencent_hist = yf.download("0700.HK", start="2025-01-01", end="2025-10-27")
    print(tencent_hist)

Alpha Vantage

一个功能强大的金融数据API,提供实时和历史数据。

• 优点:
  • 数据质量高,提供技术指标计算。
  • 免费版调用次数限制：每天500次（非实时数据）、25次（实时数据）。
• 缺点:
  • 需要注册获取API Key。
  • 免费版有严格的调用次数限制。
• 获取方式:
  1. 访问 Alpha Vantage官网 注册获取API Key。
  2. 直接调用其RESTful API或使用第三方库。

Twelve Data

与Alpha Vantage类似,提供高质量的金融数据API。

• 优点:
  • 界面友好,文档清晰。
  • 提供比免费版更多的调用次数（每月8次实时，800次历史）。
• 缺点:

  同样需要API Key,且免费版限制较多。

• 获取方式: 访问其官网注册并获取API Key,然后调用其API。

加密货币行情接口

加密货币领域的数据是开放的,免费接口选择非常多。

Binance API (币安API)

币安是全球最大的交易所,其官方API功能强大且稳定。

• 优点:

  • 官方支持,稳定可靠。
  • 数据全面：现货、合约、资金费率等应有尽有。
  • 提供WebSocket：可以实现真正的实时推送。

• 缺点:

  • 部分接口（如交易）需要API Key和权限。
  • 作为数据源,大部分公共接口无需认证即可使用。

• 获取方式:

  • 访问 币安API文档。

  • 使用 python-binance (Python) 库非常方便。

    from binance import Client, ThreadedWebsocketManager
    import pandas as pd
    client = Client()
    # 获取单个交易对的24小时价格变动统计
    ticker = client.get_ticker(symbol='BTCUSDT')
    print(ticker)
    # 获取K线数据
    klines = client.get_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_1DAY, limit=100)
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(klines, columns=['Open time', 'Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Close time', 'Quote asset volume', 'Number of trades', 'Taker buy base asset volume', 'Taker buy quote asset volume', 'Ignore'])
    print(df.head())

CoinGecko / CoinMarketCap

这两个是知名的加密货币数据聚合网站,提供全面的代币信息。

• 优点:
  • 数据覆盖极广，包含市值、历史价格、开发者活跃度等链上数据。
  • 免费API调用次数相对慷慨。
• 缺点:

  主要以历史数据为主，实时行情数据粒度较粗（通常以分钟为单位）。

• 获取方式:
  • 访问它们的官网，找到开发者API文档，直接调用或使用Python库（如 pycoingecko）。

总结与对比

如何选择？

• 如果你主要做A股个人量化或研究：首选 Tushare Pro，它的数据规范性和全面性是最好的，虽然有限制,但对于个人来说通常够用。
• 如果你主要做港股或美股：Yahoo Finance + yfinance 是最简单、最经典、最稳定的选择。
• 如果你需要加密货币的实时行情：直接使用 Binance API，功能最强大,社区支持也最好。
• 如果你只是临时需要查几个数据：直接访问新浪或腾讯财经网页手动查看最快。

最后提醒：无论使用哪个接口，都请遵守其服务条款，不要进行恶意高频请求，以免被限制访问，对于商业级应用，建议直接购买付费的商业数据服务，以获得稳定、低延迟、无限制的数据保障。