Financial-API

1. Projektüberblick

Financial-API ist HiThinks offizieller A-Share-Finanzdatendienst (chinesischer Festland-Aktienmarkt), der KI-Agenten, quantitativen Forschern und Anwendungsentwicklern eine einzige, einheitliche Möglichkeit bietet, Echtzeit- und historische Marktdaten, Finanzberichte, Bewertungen, Indizes, Sektoren und Investmentfondsinformationen abzufragen, ohne mehrere Datenanbieter zusammensetzen zu müssen.

2. Hintergrund & Positionierung

HiThink (同花顺), ein bedeutender chinesischer Anbieter von Finanzdaten und Handelssoftware, hat dieses Projekt entwickelt, um seine interne Marktdateninfrastruktur über entwicklerfreundliche, standardisierte Schnittstellen zugänglich zu machen. Die Kernaufgabe besteht darin, mit einem einzigen API-Schlüssel jeden Zugriffsweg zu bedienen – REST-Aufrufe, einen MCP-Server für KI-Chat-Tools, eine CLI für Skripting, ein Python-SDK für Forschungs-Notebooks und einen sofort einsatzbereiten Agent Skill –, damit Teams nicht für jeden Anwendungsfall separate Integrationen schreiben und pflegen müssen.

Was es von typischen offenen Finanzdaten-Wrappern unterscheidet, ist sein KI-Agenten-zuerst-Design: Es liefert ab Werk einen installierbaren Agent Skill und native MCP-Unterstützung, vermeidet ausdrücklich Mock-Daten und Kontextüberlauf in LLM-Workflows und konzentriert sich gezielt und tiefgehend auf den chinesischen A-Share-Markt, statt zu versuchen, globale Börsen allgemein abzudecken.

3. Funktionskategorien

📈 Marktdaten – Echtzeitkurse, K-Linien-Historie (Candlestick), Handelsvolumen und Auktions-Snapshots. Beispiele: Abfrage des letzten Kurses, Intraday-Tick-Daten, historische Tages-/Minuten-Balken, Snapshots der Vorbörsenauktion.

📊 Finanzberichte & Bewertung – Unternehmenskennzahlen für Analyse und Screening. Beispiele: Gewinn- und Verlustrechnungen, Bilanzen, Kapitalflussrechnungen, Bewertungskennzahlen (KGV, KBV, KUV, KCV).

🔥 Spezialisierte Marktindikatoren – Daten, die einzigartig für die Handelsmechanik des A-Share-Marktes sind. Beispiele: Limit-up-/Limit-down-Pools, Board-Break-Tracking, Marktanomalien, Listen mit Trendaktien, Dragon-Tiger-Rankings (Top-Händler).

🏦 Indizes & Sektoren – gruppierte Marktansichten für Makro- und Themenanalysen. Beispiele: Indexbestandteile, Sektorperformance, Sektorrotationsdaten.

💰 Investmentfonds & ETFs – fondsseitige Daten neben Aktien. Beispiele: Fondsbestände, historische Fondsperformance, ETF-/LOF-Marktkurse.

🗄️ Lokale Dateninfrastruktur – Werkzeuge für Offline-Analysen im großen Maßstab. Beispiele: Downloads vollständiger Marktdatensätze, Aufbau einer lokalen DuckDB-Datenbank über marketdb, SQL-Abfragen auf lokal gespeicherten Marktdaten.

4. Wichtige Highlights

• Sieben Zugriffsmethoden, ein API-Schlüssel – Skill, MCP, REST-API, CLI, Python-SDK, marketdb und direkte JSON-API authentifizieren sich alle mit demselben einheitlichen HITHINK_FINANCE_API_KEY.
• Native MCP-Unterstützung – verbindet sich direkt mit Claude Desktop, Cursor und Windsurf und ermöglicht KI-Assistenten, Finanzdaten dialogbasiert abzufragen.
• Installierbarer Agent Skill – eine Installation per npx skills add gibt Coding-Agenten eine einheitliche Schnittstelle, die automatisch das richtige Backend für eine gegebene Anfrage auswählt.
• Lokale DuckDB-Integration (marketdb) – unterstützt den Aufbau und die Abfrage einer persistenten lokalen Datenbank, nützlich für wiederholtes Backtesting, ohne die Remote-API zu überlasten.
• Keine Mock-Daten-Politik – der Dienst meldet ausdrücklich, wenn Daten nicht verfügbar sind, statt Werte zu erfinden, was für Forschungs- und handelsnahe Workflows wichtig ist.
• Tiefe A-Share-Spezialisierung – Indikatoren wie Limit-up-Pools und Dragon-Tiger-Rankings spiegeln tiefe Vertrautheit mit der Mikrostruktur des chinesischen Marktes wider, nicht einen generischen Wrapper für globale Aktien.

5. Anwendungsfälle nach Rolle

Allgemeine Entwickler – integrieren Aktienkurse, Finanzdaten oder Fondsdaten über die REST-API in Web-/Mobile-Apps, ohne eine Datenpipeline von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Daten- & Forschungswissenschaftler / Quants – nutzen das Python-SDK und marketdb, um historische Daten abzurufen, lokale DuckDB-Datensätze aufzubauen und Backtests oder Faktorenforschung direkt in Notebooks durchzuführen.

KI-/Agenten-Entwickler – installieren den Agent Skill oder konfigurieren den MCP-Server, damit LLM-basierte Agenten Finanzfragen beantworten oder Forschungsaufgaben mit Live-Daten automatisieren können.

6. Erste Schritte

Finden, was Sie brauchen – durchsuchen Sie die REST-API-Verträge und Anleitungen im Dokumentations-Hub:

https://fuyao.aicubes.cn/docs/

Installieren und integrieren – wählen Sie die Zugriffsmethode, die zu Ihrem Workflow passt:

# KI-Agenten-/Coding-Assistenten-Integration
npx skills add HiThink-Tech/Financial-API --skill hithink-finance -g --yes

# Kommandozeilen-Tool
npm install -g @hithink-tech/hithink-finance-cli
hithink-finance auth login

# Python-SDK
python -m pip install -e ./python

Registrieren Sie zuerst einen einheitlichen API-Schlüssel unter https://fuyao.aicubes.cn/admin/ und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable HITHINK_FINANCE_API_KEY.

Beitragen – das Repository ist als Monorepo organisiert; lesen Sie die Dokumentation und die paketspezifischen READMEs (hithink-finance-cli/README.md, python/README.md, skills/hithink-finance/SKILL.md), bevor Sie einen Pull-Request auf GitHub eröffnen.

7. Projektstruktur

docs/                    API-Verträge und zentraler Dokumentations-Hub
  api/                   REST-API-Vertragsquelle
skills/
  hithink-finance/        Installierbarer Agent Skill (einheitliche Verträge)
hithink-finance-cli/       Node.js-CLI, unabhängig vom Python-SDK
python/
  marketdb/               Lokale DuckDB-Schnittstelle für Offline-Abfragen
  toolkit/fuyao/          Remote-Datenclient und Hilfsskripte
  examples/               Ausführbare Anwendungsbeispiele
  tests/                  Testsuite
examples/                 Zusätzliche Inspirationsgalerie und statische Beispiele
scripts/                  Wartungsdienstprogramme für das Repository

8. Verwandtes Ökosystem

Financial-API integriert sich mit dem Model Context Protocol (MCP) und ist damit direkt aus Claude Desktop, Cursor und Windsurf nutzbar. Es baut auf DuckDB für die lokale Datenspeicherung über das Modul marketdb auf. Die zugrunde liegende Datenplattform wird unter fuyao.aicubes.cn gehostet, wo sich auch die Verwaltungskonsole für API-Schlüssel und die vollständige Dokumentationsseite befinden.

9. Lizenz

✅ Frei zu nutzen, zu kopieren, zu verändern, zusammenzuführen, zu veröffentlichen und zu verbreiten unter der MIT-Lizenz, auch für kommerzielle Produkte.
✅ Kann in proprietäre oder Closed-Source-Anwendungen eingebettet werden.
❌ Kommt ohne Gewährleistung; die Autoren haften nicht für Schäden aus der Nutzung.
ℹ️ Der Zugriff auf die zugrunde liegenden Finanzdaten erfordert weiterhin einen HiThink-API-Schlüssel und unterliegt HiThinks eigenen API-Nutzungsbedingungen, getrennt von der MIT-Lizenz für den Code selbst.
ℹ️ Der Dienst ist ausdrücklich nicht als Anlageberatung zu verstehen – Ausgaben sollten nicht als Finanzberatung behandelt werden.

10. FAQ

F: Brauche ich einen API-Schlüssel pro Integrationsmethode (REST, CLI, MCP usw.)?
A: Nein – ein einziger HITHINK_FINANCE_API_KEY, erhältlich unter https://fuyao.aicubes.cn/admin/, funktioniert über alle sieben Zugriffsmethoden hinweg.

F: Welche Zugriffsmethode sollte ich für den Bau eines KI-Agenten verwenden?
A: Verwenden Sie den Agent Skill (npx skills add HiThink-Tech/Financial-API --skill hithink-finance -g --yes) für eine einheitliche Schnittstelle oder den MCP-Server, wenn Sie direkt in Claude Desktop, Cursor oder Windsurf arbeiten.

F: Kann ich Daten lokal speichern, statt die API jedes Mal aufzurufen?
A: Ja – verwenden Sie das Modul marketdb im Python-SDK, um eine lokale DuckDB-Datenbank aufzubauen und SQL-Abfragen dagegen auszuführen.

F: Ist dies auf chinesische A-Shares beschränkt oder deckt es globale Märkte ab?
A: Der Dienst konzentriert sich gezielt auf den chinesischen A-Share-Markt, einschließlich marktspezifischer Indikatoren wie Limit-up-/Limit-down-Pools und Dragon-Tiger-Rankings.

F: Was passiert, wenn angeforderte Daten nicht verfügbar sind?
A: Der Dienst meldet die Daten ausdrücklich als nicht verfügbar, statt Mock- oder erfundene Werte zurückzugeben.

11. Schnelllinks

• Repository: https://github.com/HiThink-Tech/Financial-API
• Dokumentations-Hub: https://fuyao.aicubes.cn/docs/
• API-Schlüssel-Verwaltung: https://fuyao.aicubes.cn/admin/
• Website: https://fuyao.aicubes.cn/

12. Zusammenfassung

Financial-API verpackt HiThinks A-Share-Marktdateninfrastruktur in einen einzigen, konsistent authentifizierten Dienst, den Entwickler, Quants und KI-Agenten jeweils in dem Format nutzen können, das zu ihnen passt – REST, CLI, Python, MCP oder ein Plug-and-Play-Agent-Skill. Am wertvollsten ist es für Teams, die Finanzanwendungen für den chinesischen Markt oder KI-Forschungsagenten entwickeln und zuverlässige, gut strukturierte Daten benötigen, ohne mehrere Anbieter zusammenzufügen.