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🇭🇰 香港數據工具 Hong Kong Data Toolkit

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🇭🇰 香港數據工具
Hong Kong Data Toolkit

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為什麼港 / 中投資者選擇 NexGenData?

香港作為亞洲金融樞紐,投資組合通常橫跨港股、A 股、台股、美股中概等多個市場。傳統工具如 Bloomberg Terminal(每月 $2,000+ USD)或 Wind 終端(每年 ¥23,000+)對個人投資者、獨立分析師、小型基金而言都太貴。

NexGenData 在 Apify 平台部署了一整套涵蓋大中華區金融市場的數據採集器,按使用量計費、免費起步,所有採集器都回傳結構化 JSON,可以直接用 Python / pandas 處理。

大中華區股票市場數據

採集器 / Actor覆蓋市場 / Market用途 / Use Case
🇭🇰 香港恒生 HKEX港股主板 + 創業板 (2500+ 只)港股篩選、市值排序、行業分類
🇨🇳 東方財富 A 股滬深 A 股 (5000+ 只)A 股大盤行情、AH 股溢價分析
🇨🇳 上海科創板 STAR科創板 (550+ 只)硬科技、半導體、生物醫藥
🇨🇳 深圳創業板 ChiNext創業板 (1300+ 只)成長型科技股、TMT 板塊
🇨🇳 北京證券交易所北交所 (240+ 只)創新型中小企業
🇹🇼 台灣證交所 TWSE台股 (1000+ 只,含台積電)台股大盤、半導體產業鏈

AH 股溢價分析 / AH Premium Arbitrage

同時上市於 A 股與 H 股的雙重上市公司,常常存在顯著的價格溢價/折價。NexGenData 讓你 10 行 Python 就能跑出 AH 股溢價排序——這在傳統上需要訂閱 Wind 才能做的分析:

from apify_client import ApifyClient
import pandas as pd
client = ApifyClient("YOUR_TOKEN")
# A 股銀行板塊
a = pd.DataFrame(list(client.dataset(
    client.actor("nexgendata/eastmoney-china-stock-screener").call(
        run_input={"properties":"industry","industry":"銀行","max_results":30}
    )["defaultDatasetId"]
).iterate_items()))
# 港股銀行板塊
h = pd.DataFrame(list(client.dataset(
    client.actor("nexgendata/hkex-hang-seng-stock-screener").call(
        run_input={"sector":"Financials.Banks","max_results":30}
    )["defaultDatasetId"]
).iterate_items()))
ah = pd.merge(a, h, left_on="name", right_on="name_hk")
ah["premium_pct"] = (ah["price"] - ah["price_hkd"]*0.92) / (ah["price_hkd"]*0.92) * 100
print(ah.sort_values("premium_pct", ascending=False).head(10))

🌐 中國社交媒體 & 內容平台

港股研究員 / 跨境基金經理常需要監控中國本土輿情、消費趨勢、社交媒體熱點:

採集器用途
微博熱搜追蹤即時榜單監控
小紅書趨勢追蹤消費趨勢、KOL 數據
抖音熱門追蹤內容病毒度、達人排行
知乎問答追蹤專業話題、行業分析
B 站視頻搜索年輕世代消費信號
京東商品採集電商價格、品牌監控
中國趨勢匯總微博 + 百度 + 抖音 + 知乎 一站式

™️ 商標檢索 / Trademarks

公司註冊 / Company Registry

計費 / Pricing

Apify 用 Pay-Per-Event(按使用量計費)—— 沒有月費、沒有套餐,跑多少算多少。以恒生選股器為例:啟動費 $0.02 (約 HK$0.16),每隻股票 $0.0001 (約 HK$0.0008)。跑 100 隻港股約 HK$0.10

免費試用 / Get Started

註冊 Apify 即送 $5 免費額度 — 約 HK$40,足夠跑數十次完整港股掃描

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