很多散户投资者做股票研究时面临两大痛点:数据要钱和分析靠猜。
其实,有大量免费数据源可以用于A股研究,配合AI工具把数据整合起来,就能大幅提升研究效率。今天手把手教大家用OpenClaw配合免费数据源,搭建一套完整的A股研究体系。

OpenClaw是一个本地运行的AI助手,具备以下优势:
1. Tushare(最推荐)
2. AKShare(强烈推荐)
3. 聚宽(JoinQuant)

pip install akshare pandas jiebaimport akshare as ak
import pandas as pd
# 获取格力电器基本信息
stock_info = ak.stock_info_a_code_name()
geli = stock_info[stock_info['name'] == '格力电器']
print(geli)
# 获取最近一年日K线数据
df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="000651", period="daily",
start_date="20250101", end_date="20260101")
print(df.tail())# 获取最新财务数据
df_finance = ak.stock_financial_analysis_indicator(symbol="000651")
print(df_finance[['报告日期', '净资产收益率(%)', '销售毛利率(%)', '资产负债率(%)']].head())把数据保存为CSV后,直接问OpenClaw:
帮我分析000651格力电器的财务状况,重点看盈利能力、负债水平和现金流
OpenClaw会结合数据给出分析结论。
用Python批量筛选"三低一高"股票:
import akshare as ak
import pandas as pd
# 获取所有A股实时数据
stock_list = ak.stock_zh_a_spot_em()
print(f"共获取 {len(stock_list)} 只股票")
# 筛选条件演示(简化版)
print(stock_list[['代码', '名称', '市盈率-动态', '市净率', '总市值']].head(10))结合之前教的"三低一高"法则,用代码批量筛选出候选股票池:
用OpenClaw设置每日自动任务:
用OpenClaw配合免费数据源,散户完全可以搭建一套零成本、够专业的A股研究体系。
关键在于:选对数据源、掌握基本Python用法、善用AI工具提高效率、保持独立思考和理性决策。

风险提示:本文仅供参考,不构成投资建议。A股市场有风险,投资需谨慎。
更新时间:2026-04-29
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