免费抓取中国A股数据：从东方财富到京东，开箱即用的 Apify 实战指南

适合人群：量化研究员、数据分析师、独立交易者、构建中国市场仪表盘的开发者 预计阅读时间：8 分钟 工具：Python 3.10+，Apify SDK（免费层即可）

痛点：中国市场数据获取的几大门槛

如果你做过中国股市的数据分析，你大概率遇到过这些麻烦：

• **Tushare**：免费版接口限速严重，全 A 股每分钟只能拉取几只；Pro 版每年收费上千元
• **Wind / Choice / iFinD**：终端授权动辄两三万一年，个人开发者完全负担不起
• **东方财富官方接口**：没有公开 API，自己写爬虫又要应对频繁变更的反爬策略
• **跨市场（A 股 + 港股 + 台股 + 中概股）**：每个市场都要单独写一套抓取器，维护成本极高

下面介绍一个能跳过所有这些坑的方案：使用 Apify 上的一组现成的中国市场数据采集器，免费层就能起步，按用量计费，单次调用几分钱人民币。

方案概览：一个统一的接口，覆盖中国全市场

我们在 Apify 平台部署了一套针对中国市场的 Stock Screener 全家桶，每个采集器都返回结构化 JSON，可以直接喂给 pandas 做分析：

所有数据通过 Apify 的代理基础设施抓取，自动处理反爬，返回标准化字段（市值统一为亿元、价格统一为元/港币/新台币、行业按 GICS 分类）。

5 行代码跑通：以东方财富 A 股为例

from apify_client import ApifyClient
client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN")
run = client.actor("nexgendata/eastmoney-china-stock-screener").call(
    run_input={
        "properties": "all_a",      # 所有 A 股
        "sort_by": "market_cap",     # 按市值排序
        "sort_order": "desc",
        "max_results": 50,           # 取前 50
    },
)
# 拉取结果
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    print(f"{item['symbol']:8} {item['name']:12} 市值: ¥{item['market_cap']/1e8:.0f}亿  PE: {item.get('pe_ratio', 'N/A')}")

输出示例：

601398   工商银行         市值: ¥21430亿  PE: 5.8
600519   贵州茅台         市值: ¥18920亿  PE: 28.4
601288   农业银行         市值: ¥15640亿  PE: 5.2
601988   中国银行         市值: ¥13280亿  PE: 5.4
601857   中国石油         市值: ¥12150亿  PE: 9.1
...

无需自己处理 HTTP 请求、反爬虫、字段标准化——所有这些 Apify 替你做了。

进阶用法：多市场组合 + 跨市场比较

如果你做的是中概股研究，或者想做”AH 股溢价比较”这类多市场策略，可以把几个采集器串起来：

import pandas as pd
from apify_client import ApifyClient
client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN")
# 拉取 A 股银行板块
a_run = client.actor("nexgendata/eastmoney-china-stock-screener").call(
    run_input={"properties": "industry", "industry": "银行", "max_results": 30}
)
a_banks = pd.DataFrame(list(client.dataset(a_run["defaultDatasetId"]).iterate_items()))
# 拉取港股银行板块
hk_run = client.actor("nexgendata/hkex-hang-seng-stock-screener").call(
    run_input={"sector": "Financials.Banks", "max_results": 30}
)
hk_banks = pd.DataFrame(list(client.dataset(hk_run["defaultDatasetId"]).iterate_items()))
# 匹配 AH 股（按公司名称模糊匹配）
ah_pairs = pd.merge(
    a_banks[["symbol", "name", "price"]],
    hk_banks[["symbol_hk", "name_hk", "price_hkd"]],
    left_on="name", right_on="name_hk", how="inner"
)
ah_pairs["premium_pct"] = (ah_pairs["price"] - ah_pairs["price_hkd"] * 0.92) / ah_pairs["price_hkd"] / 0.92 * 100
print(ah_pairs.sort_values("premium_pct", ascending=False).head(10))

这段代码就是一份完整的 AH 股溢价排序工具——传统上需要订阅万得资讯才能跑出来的分析，现在用免费工具几行代码就搞定。

不只是股票：京东商品、微博热搜、B 站视频

如果你的研究范围更广，比如做消费行业研究需要电商价格数据、做品牌监控需要社媒舆情，我们还做了配套的采集器：

# 京东商品价格 + 评分
jd_run = client.actor("nexgendata/jd-com-product-scraper").call(
    run_input={"keyword": "iPhone 17", "max_products": 50}
)
# 微博热搜实时榜
weibo_run = client.actor("nexgendata/weibo-hot-search-tracker").call(
    run_input={"max_topics": 50}
)
# B 站视频元数据（按关键词）
bilibili_run = client.actor("nexgendata/bilibili-video-search").call(
    run_input={"keyword": "量化交易", "max_videos": 100}
)

所有这些采集器都遵循同一套 actor.call() + dataset.iterate_items() 模式，学一次会全部。

计费透明：到底多少钱

Apify 用的是 Pay-Per-Event（按事件计费）模式，没有月费、没有套餐——你跑多少算多少。以东方财富采集器为例：

• 启动费：$0.02（约人民币 0.14 元）
• 每只股票数据：$0.0001（约人民币 0.0007 元）

跑 1000 只 A 股的成本大约是 $0.12（约 0.85 元人民币）。对比 Tushare Pro 每年 199 元起、万得终端每年 23000 元起——免费层就足以覆盖大多数个人开发者的需求。

新用户注册 Apify 还有 $5 免费额度（通过这个链接注册），足够你跑几十次完整的全 A 股扫描，先把工具跑通再决定要不要付费。

对比表：免费方案 vs 付费数据终端

总结：先把工具跑通再决定要不要付费

整个中国市场数据采集流程从”自己造轮子”变成”调用三方函数”，开发时间从几天压缩到几分钟。如果你只是做研究或者小规模交易策略，免费层和按用量计费已经够用；如果业务规模做大了，再考虑升级 Apify 付费套餐（Starter 月费 $29 起），仍然比 Wind/Choice 便宜两个数量级。

链接汇总：

• 东方财富 A 股：https://apify.com/nexgendata/eastmoney-china-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 上海科创板：https://apify.com/nexgendata/star-market-china-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 深圳创业板：https://apify.com/nexgendata/chinext-china-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 北京交易所：https://apify.com/nexgendata/bse-beijing-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 港股恒生：https://apify.com/nexgendata/hkex-hang-seng-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 台股 TWSE：https://apify.com/nexgendata/twse-stock-screener?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 京东商品：https://apify.com/nexgendata/jd-com-product-scraper?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 微博热搜：https://apify.com/nexgendata/weibo-hot-search-tracker?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• B 站搜索：https://apify.com/nexgendata/bilibili-video-search?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh
• 中国趋势汇总：https://apify.com/nexgendata/china-trends-tracker?fpr=2ayu9b&utm_source=tngn&utm_medium=blog&utm_campaign=free-china-a-share-data-scraping-apify-guide-zh

注册 Apify（含 $5 免费额度）：https://www.apify.com/sign-up?fpr=2ayu9b

*作者：NexGenData 团队。我们在 Apify 上发布了 270+ 个数据采集器，覆盖全球主要金融市场、社交平台和电商网站。欢迎在评论区告诉我们你想要哪些数据源。*

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