数据服务

PandaData 提供股票、基金、期货、指数等多市场的实时与历史数据，是平台上所有研究的底座：Qube 的回测、因子中心的指标、工作流的信号，取的都是这一份数据。你也可以用 Python SDK 或 MCP 直接把它接进自己的研究环境。

套餐与价格以 数据套餐 页面为准，已订阅的模块在个人中心「数据服务」里查。

#一、数据概述

字段级的接口说明、完整品种表与错误码在 数据 API 文档 里维护，需登录查看。

#二、订阅数据套餐

数据服务不按「版本」卖，而是基础底座 + 场景模块自由搭配：

• 基础底座：一类市场的基础行情与基础字段，是该市场其他模块的前提。
• 场景模块：在底座之上按用途细分的数据集，按需加订。

模块按 A股、期货、港美股、宏观、基金、量化六类归档。全部以算力计价（1 算力 ≈ ¥0.1），页面上标的是年费参考价；进入订购弹窗后再选订阅周期、基础底座与场景模块，组合完成后一次结算。需要组合报价或机构级授权，走 商务合作。

#三、安装与调取

#前提

1. 已在 PandaAI 官网完成注册；
2. 已购买 PandaData 数据服务、开通对应数据权限；
3. 本地已装 Python 3.10+（推荐用 Anaconda 管理环境）。

#安装 SDK

# 常规安装
pip install panda_data

# 网络超时时用国内源
pip install panda_data -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

升级与查看版本：

pip install panda_data --upgrade
pip show panda_data

#初始化 Token

账号规则是 86 + 官网注册手机号（例如 8617777777777），密码与官网密码一致：

import panda_data

panda_data.init_token(
    username="86你的手机号",
    password="你的官网密码",
)

#取一段日线数据

import panda_data

panda_data.init_token(username="86你的手机号", password="你的官网密码")

result = panda_data.get_stock_daily(
    symbol=["000001.SZ"],
    start_date="20250101",
    end_date="20250131",
    fields=["open", "high", "low", "close", "volume"],
)

print(result)

返回的是逐日行情：symbol 股票代码、date 交易日期、open / high / low / close 四价、volume 成交量。日期参数用 YYYYMMDD 字符串，symbol 传列表，可以一次取多只。

#四、给 Agent 用的两种接入

#MCP 服务：不装 SDK 也能对话取数

PandaData MCP 面向支持 MCP 协议的 Agent 客户端（Cursor、Claude Code、Codex CLI 等），支持 OAuth 登录。把下面的配置粘进客户端的 MCP 配置文件（如 Cursor 的 ~/.cursor/mcp.json 或项目根目录的 .mcp.json），保存后按提示完成登录：

{
  "mcpServers": {
    "pandadata": {
      "url": "https://pandadatamcp.pandaaiquant.com/mcp"
    }
  }
}

配置一次，之后各项目会话都能直接用自然语言取数。

#API Skill：把接口文档喂给 Agent

PandaData API Skill 把完整的 panda_data 接口文档打包成本地知识库，帮 Agent 把自然语言需求路由到正确的接口并生成可运行代码。开源仓库 quantskills/skill-pandadata-api（GPL-3.0），检索接口文档不需要凭证，实际取数仍要 Token。

#五、数据 API 参考

接口级的参数、返回字段、示例与错误码表在 数据 API 文档 里维护，需登录查看。常见错误码的含义：

#六、数据更新与限额

• 行情类数据按交易日更新，历史数据随每日结算回补；各模块的更新时点以模块说明为准。
• 调用频率与额度按订阅的模块与账户等级分配，超限时接口会返回权限或限流类错误码。
• 已订阅模块、剩余额度与到期时间，在个人中心「数据服务」里可以查到。

#七、相关页面

• 套餐与订购：数据套餐
• 接口参考：数据 API 文档
• 用数据做研究：Qube 对话研究、量化因子中心
• 遇到问题：常见问题