给 AI Agent 造了个免费股票数据弹药库 — pip install 装了就能跑

量化机构花百万买的毫秒级行情通道，散户连一根日线都得手动截图。

我不想抱怨这事，我直接造了个开源工具把墙拆了。

easy-tdx：免费、无注册、无 API Key 的行情数据源

GitHub: https://github.com/handsomejustin/easy-tdx

一行命令装上，30 秒后你屏幕上的数据和机构看到的是同一份。

pip install easy-tdx

它能干嘛？

拉数据：A 股、港股、美股、期货 —— K 线、实时报价、分时明细、逐笔成交、资金流向、板块轮动，毫秒级返回。

# 茅台日 K 线
easy-tdx kline SH 600519 --count 30 --table

# 港股腾讯
easy-tdx ex kline HK_MAIN_BOARD 00700 --count 30 --table

# 美股苹果
easy-tdx ex kline US_STOCK AAPL --table

# 全 A 股按涨幅排序
easy-tdx quote-list A --count 20 --table

算指标：32 个技术指标开箱即用 —— MACD 、KDJ 、RSI 、BOLL 、DMI 、ATR 、WR 、CCI 、BIAS……连"捉妖大师"和"30 日乖离率信号"都给你算好了。

easy-tdx indicator MACD,KDJ,RSI,BOLL -m SH -c 600519 --count 20 --table

缠论分析：K 线合并→分型→笔→中枢→线段→买卖点→背驰，一键出结果。

easy-tdx chanlun SZ 000001 --table

为什么说它是 AI Agent 的天然弹药？

所有命令默认输出 JSON 。Python API 返回 DataFrame 。你的 Agent 不需要解析网页、不需要处理乱码、不需要折腾 API 鉴权。

from easy_tdx import MacClient, Market

with MacClient.from_best_host() as c:
# K 线 + 4 个指标一步到位
df = c.get_stock_kline_with_indicators(
Market.SH, "600519",
indicators=["MACD", "KDJ", "RSI", "BOLL"],
count=30,
)
# df 直接丢给 LLM 分析，或者喂给 Agent 做决策

# 缠论分析
from easy_tdx.chanlun import ChanlunAnalyser

analyser = ChanlunAnalyser("SH600519", "DAILY")
result = analyser.process_klines(df)
print(result.to_dict()) # JSON 兼容，直接进 Agent pipeline

事实是：Claude Code 、OpenClaw 、Hermes……任何能调 Python 的 Agent 都能直接吃这个数据。

你不需要懂 TCP 协议。你不需要写量化框架。你不需要给任何平台付一分钱。

还有什么？

- 离线读取：本地装了通达信？直接读 .day 文件，断网也能用
- 数据同步：一行命令把全市场日线同步到本地 easy-tdx offline sync-all
- 自动选服务器：from_best_host() 自动 ping 最快的通达信服务器
- 同步 + 异步：MacClient 和 AsyncMacClient 随你选
- MIT 协议：随便用，随便改，随便分发

最后说两句

金融数据的获取门槛，从来不该是散户亏钱的理由。

当量化基金用程序化交易像割草一样收割市场时，普通人至少应该有权利拿一样的武器。

这不是一个帮你"赚钱"的工具。这是让你不再裸奔的工具。

如果觉得有用，来 GitHub 给个 ⭐ star 支持一下，让更多人看到：

https://github.com/handsomejustin/easy-tdx

MIT 全开源，代码干净，ruff + mypy strict ，PR welcome 。

handsomejustin80

6 月 10 日

更新一下，距离上次发帖又肝了不少东西。

1. 内置回测引擎

写个 Python 策略文件继承 Strategy 基类，init() 里注册指标，next() 里写买卖逻辑，一行命令跑回测，引擎帮你搞定订单模拟、持仓跟踪、绩效分析。自带 15 个经典策略（双均线、MACD 、布林突破、海龟、捉妖大师共振……），不需要从零开始写。

easy-tdx backtest SZ 300308 --strategy-file strategies/expma_cross.py --count 2000 --adjust QFQ --table

不想一个个跑？ run_all_strategies.py 一键跑完全部策略按收益排名，加 --show 弹出资金曲线对比图，买卖点标在图上。

2. 多因子组合回测

单因子策略再强也有盲区。这次加了组合回测，自动遍历所有 2 因子 / 3 因子组合，找到最优搭配。三种信号合并模式：AND （全部同意才动手，保守）、OR （有一个说买就买，激进）、MAJORITY （过半同意才触发，推荐）。

python run_all_strategies.py SZ 300308 --combo 2 --combo 3 --combo-mode majority

跑完给你一张排名表，哪个组合收益最高、回撤最小直接看。Python API 也一样能调，CombinationRunner 几行代码搞定。

原理不复杂：每个因子的买卖信号只提取一次存成遮罩，组合阶段就是 numpy 数组运算，15 个策略遍历 560 种组合，几十秒出结果。

3. 其他

- 修复了 MyTT 里 MFI / CR 指标分母为零的 RuntimeWarning
- 缠论模块修了一个持续趋势中笔丢失的 bug （分型陷阱）
- 离线数据同步现在支持写入扩展市场日线和分钟线

代码 ruff + mypy strict ，328 个测试全过。

欢迎提 PR 、Fork 拿去改、Star 帮忙扩散。策略不够自己写一个 30 行搞定，指标不够加个函数注册进去就行。

GitHub: https://github.com/handsomejustin/easy-tdx