5 个免费股票数据 API 深度横评：从 AkShare 到 BaoStock，如何为你的 AI 量化项目精准'配粮'
在构建一个 AI 驱动的量化分析项目时，数据源的选择往往比模型算法本身更早地决定了项目的天花板与下限。对于个人开发者、学生研究团队或初创量化小组而言，动辄数万甚至数十万的商业数据接口费用，无疑是横亘在理想与现实之间的一道高墙。幸运的是，开源社区和部分数据平台为我们提供了'零成本'入场的可能。但免费是否意味着廉价？在数据质量、稳定性、易用性之间，我们又该如何权衡？
今天，我们就抛开那些昂贵的商业解决方案，聚焦于五个完全免费的股票数据 API：AkShare、BaoStock、Yahoo Finance (via yfinance)、EOD Historical Data 的免费层，以及 Alpha Vantage 的免费 API。我们将从数据质量、更新频率、Python 集成友好度、社区生态以及隐藏的'成本'等多个维度，进行一场硬核的实测对比。目标只有一个：帮你找到那个最适合你当前项目阶段、技术栈和需求的'免费午餐'。
1．评测框架与核心考量维度
在深入每个 API 之前，我们首先需要建立一套清晰的评测标准。对于 AI 量化项目，数据源不仅仅是数字的提供者，更是模型训练和策略回测的基石。一个糟糕的数据源，可能导致回测结果失真、模型学习到错误规律，甚至在实际交易中产生致命错误。
我们的评测将围绕以下五个核心维度展开：
- 数据质量与准确性：这是生命线。包括价格（开盘、最高、最低、收盘）、成交量、复权处理（前复权、后复权）的准确性，以及是否存在异常值、缺失值。
- 数据覆盖范围与历史深度：支持哪些市场（A 股、港股、美股、加密货币等）、哪些品种（股票、指数、基金、期货），以及能回溯多长的历史数据。
- 更新频率与实时性：是日级、分钟级，还是实时（通常免费 API 不提供真正的实时数据）。对于日内策略，分钟级数据的延迟至关重要。
- API 稳定性与调用限制：接口的可用性、响应速度，以及每日/每分钟的免费调用次数限制。这直接关系到数据采集系统的健壮性。
- 开发者体验与集成难度：是否有成熟的 Python 库、文档是否清晰、社区是否活跃、错误处理是否友好。
注意：所谓的'免费'API，其商业模式通常是通过限制调用频率、数据延迟或提供基础数据集，来吸引用户升级到付费套餐。理解这些限制，是选型的关键。
为了更直观地对比，我们先通过一个表格概览这五个 API 的基本特性：
| API 名称 | 主要数据源 | 核心优势 | 主要限制 | 最适合场景 |
|---|---|---|---|---|
| AkShare | 国内多家财经网站（新浪、腾讯等） | 数据源丰富、品种极其全面、完全开源免费 | 接口可能随源站变动、稳定性依赖源站 | 需要多品种（如宏观、行业、财报）数据的 A 股研究 |
| BaoStock | 自有数据源（声称来自交易所） | 数据质量高、提供标准复权数据、文档规范 | 仅限 A 股、需注册获取 token | 专注于 A 股、追求数据准确性和复权一致性的量化回测 |
| yfinance | Yahoo Finance | 全球市场覆盖、历史悠久、使用极其简单 | Yahoo 数据源本身偶有错误、历史数据需注意分红调整 | 需要快速获取全球主流市场历史行情的原型开发 |
| Alpha Vantage | 自有数据源（部分来自交易所） | 提供大量技术指标、基本面数据、有较规范的 API | 免费版调用频率低（5 分钟/次）、日级数据为主 | 需要集成技术指标计算、进行低频策略研究 |
| EOD Historical Data | 自有数据源 | 提供全球股票、ETF、基本面数据，免费层额度尚可 | 免费层有每日限额，实时数据延迟 |
