A주 (A-share) 데이터 분석을 할 때 가장 번거로운 것은 전략을 짜는 것이 아니라, 시세, 연구 보고서, 용호방 (Dragon and Tiger List), 북향 자금 (Northbound Capital), 자금 흐름, 공고, 재무제표 등 데이터를 먼저 모두 확보하는 것입니다. 각 유형마다 인터페이스가 다르고 매개변수 (Parameter)도 자주 변경됩니다.
a-stock-data는 AI 프로그래밍 어시스턴트를 위한 A주 풀스택 데이터 Skill로, 13개의 데이터 소스를 직접 호출 가능한 하나의 도구 세트로 캡슐화했습니다.
GitHub: https://t.co/su8Br4fMDB
README에는 매우 실질적인 내용이 적혀 있습니다: 7계층 아키텍처 (Architecture), 28개의 엔드포인트 (Endpoint), HTTP API 직접 연결, V3.0 이후 akshare 의존성을 완전히 제거했습니다.
커버하는 데이터 계층이 매우 포괄적입니다:
- 시세 계층 (Market Data Layer): K선 (K-line), 5단계 호가 (Five-level Order Book), 체결 내역 (Tick Data), PE / PB / 시가총액, 지수 및 ETF
- 연구 보고서 계층 (Research Report Layer): 동차이 (East Money) 연구 보고서, PDF 다운로드, 통화순 (Flush) 컨센서스, iwencai 자연어 검색
- 신호 계층 (Signal Layer): 강세주, 테마 귀인 (Theme Attribution), 북향 자금, 컨셉 섹터, 자금 흐름, 용호방 (Dragon and Tiger List), 보호예수 해제
- 자금 측면 (Fund Side): 신용 거래 및 대차 거래 (Margin Trading), 대량 거래 (Block Trade), 주주 수, 배당 및 무상증자, 120일 자금 흐름
- 뉴스 / 공고 / 기초 데이터: 차이롄스 (Cailian Press) 속보, 글로벌 정보, 거조 (Juchao) 공고, 분기 보고서 37개 필드, F10
Claude Code, Codex, OpenClaw와 같은 도구가 당신을 대신해 A주 연구를 수행하게 하고 싶다면, 이 Skill을 데이터 기반 (Data Base)으로 직접 사용할 수 있습니다.
