做回测/研究时最烦的不是「拉一次数」，而是口径长期一致：复权、退市股、历史成分、PIT ，每个脚本自己拼很快就分叉。

开源了 CNEquity：把多源 A 股数据落到本地 Parquet 湖，可日更、可复查、行级溯源。不给交易信号，只做数据底座。

和常见工具的分工大概是：

  • AkShare 等：怎么调数据源
  • Tushare：云端（要积分/token ）
  • Qlib / vn.py：研究或交易平台
  • CNEquity：中间的本地湖 + 日更编排

几个点：

  • 42 个数据集（行情 / 基本面 / 资金 / 公告 / 指数行业 / 宏观风险等）
  • 复权、历史成分、PIT 统一在 load()
  • 保留退市股（ README 里有个等权持有实验：有无退市股，2016–2021 收益 5.9% vs 12.0%）
  • 零注册、零 API Token ； pip 就能试
  • 可选 MCP ，把本地湖只读挂给 AI Agent
  • cne serve 只读运维台看水位和审计

30 秒：

pip install cnequity

cne demo

仓库： https://github.com/rootSunc/CNEquity 文档： https://rootsunc.github.io/CNEquity/

个人维护，Apache-2.0 。代码开源。

欢迎试用、提 issue 。如果帮你省了搭底座的时间，顺手点个 star 也行。 有在用 AkShare 现场拉数做多年回测的，也想听听你们最痛的是哪一块。