免费股票筛选 API
选择与接入指南
从证券池、指标口径、时点数据、分页、时效、授权和工作流比较免费股票筛选 API。
摘要
找到能在明确证券池中执行条件并返回全部合格标的的端点，而不是每次只能接收一个代码的普通行情 API。
核对基本面、技术指标、分类、流动性、价格和上市状态条件，以及操作符与空值处理是否有清晰定义。
接入前确认调用与返回行数限制、延迟、市场覆盖、鉴权、分页、历史查询和公开展示授权。
把查询定义、截至时间、指标报告期、结果数量和排名与股票一起保存，确保筛选结果可以复现。
用户真正需要的免费选股 API 能力
开发者通常需要解决四个实际问题：接口能否筛选完整证券池、能组合哪些财务与行情条件、免费额度允许怎样使用，以及同一筛选能否在代码中复现。同时还要区分选股接口与普通行情接口，并弄清哪些字段是当前值、延迟值，哪些来自最近一次已披露财报。
真正的选股接口会在明确证券池上执行服务端筛选。批量下载全部股票后在本地过滤也可以成立，但它对额度、带宽、延迟、存续偏差和数据授权的要求完全不同。比较端点前，应先判断任务是当前标的发现、定时更新自选股，还是用于研究的历史时点筛选。
支持基本面条件的免费选股 API
重点检查估值、盈利能力、成长性、杠杆、股息、行业和市值字段，并确认指标口径与报告期。
实时股票筛选 API 的延迟
“实时”可能只适用于行情，基本面仍随财报更新。需要核对交易所授权、时间戳、延迟和流式数据范围。
适合 Python 的股票筛选接口
优先选择 JSON 稳定、操作符清晰、支持分页和字段元数据，并提供 requests、pandas 或 SDK 示例的接口。
数据授权与生产使用
免费开发额度不等于允许再分发、公开展示或商业使用，上线前应阅读供应商当前条款。
历史时点基本面与存续偏差
回测需要确认指标是否代表筛选日当时已经公开的信息，而不是后来重述后的最新值。证券池还应保留退市股票和历史行业分类，否则结果会过度偏向存续公司。
空值、单位与财务期间
先规定缺失值是直接不合格，还是在计算前排除；同时核对币种、百分比或小数单位、滚动或年度口径、财务期间，以及每个基本面指标对应的申报日期。
如何比较免费股票筛选 API
| 标准 | 需要核对 | 影响 | 测试方式 |
|---|---|---|---|
| 市场覆盖 | A 股、美股、港股、ETF 与退市标的。 | 决定可筛选范围。 | 查询各市场已知代码。 |
| 筛选字段 | 基本面、技术指标、行业与操作符。 | 区分选股接口与行情接口。 | 执行多条件查询。 |
| 数据时效 | 行情延迟、财报更新与时间戳。 | 避免误判实时性。 | 对照开市状态检查时间。 |
| 免费额度 | 调用次数、返回行数、限速、署名与授权。 | 决定原型和生产可用性。 | 测试分页和限速响应头。 |
| 指标口径 | 公式、单位、币种、期间、申报日与空值规则。 | 避免把不可比数值混在同一条件中。 | 用原始财报重算若干样本指标。 |
| 分页与排序 | 稳定排序键、游标行为、单页上限与重复处理。 | 确保翻页时不会漏掉或重复股票。 | 完整抓取两次并比较证券标识。 |
| 历史完整性 | 截至日查询、退市标的、重述与历史分类。 | 控制前视偏差与存续偏差。 | 只用当时已知数据重建历史筛选。 |
假设要筛选美国普通股：股价不低于 5 美元，20 日成交额中位数高于 500 万美元，过去十二个月经营现金流为正，营收同比增长超过 10%，净债务与 EBITDA 之比低于 3。现金流或杠杆数据缺失的股票直接排除；结果按成交额降序排列，并以稳定证券 ID 作为第二排序键，最多返回 100 只。运行时还要保存证券池定义、指标公式、财报日期、行情时间、空值规则、排序键和完整结果数量。若接口只写 growth > 10，却不说明 10 代表 10%、0.10、同比增长还是其他期间，这个条件就无法复现。
为每个条件返回实际值、阈值、单位、来源期间和通过状态。只有股票代码列表，无法解释公司为何进入结果集。
记录是价格变化、新财报改变指标、证券退出筛选池、数据暂时缺失，还是供应商修订了历史记录。
用免费股票 API 构建选股流程
1. 先定义可复现的选股条件
明确市场、币种、最低流动性、估值或成长阈值、空值处理、排序方式和最大返回数量。
2. 检查接口字段和免费限制
把业务指标映射到 API 字段，记录鉴权、操作符、分页、时间戳、错误格式和当前免费额度。
3. 用 Python 测试一次条件选股请求
先发起小规模查询，人工核对部分股票，保存数据时间戳，并把筛选条件与结果一起记录。
4. 增加缓存、校验和降级
缓存低频变化的基本面数据，拒绝过期或异常响应，遵守限速，并用适配层隔离供应商差异。
5. 使用稳定顺序完成分页
采用文档明确的游标，或用稳定证券 ID 作为确定性次级排序键；跨页去重并记录证券池总数，如果长时间抓取期间页面内容发生漂移，应让本次任务失败并重试。
6. 给筛选规则定版并解释每个结果
保存规范化条件对象、指标定义、来源日期和代码版本，并为每只股票记录哪些条件通过。股票退出结果集时，应指出变化的输入或未通过的条件，而不是无声消失。
用 QVeris 发现并调用金融 API 能力
QVeris 可以帮助智能体发现并检查相关金融数据能力，再发起工具调用；但它不会替供应商承诺免费、实时或再分发权限，这些条件仍需逐一核对。
- 需要查找金融或行情数据能力时，可以先查看 QVeris 中的 Financial Modeling Prep 关键指标工具。
- 加入自动化选股流程前，检查输入、操作符、单位、输出、供应商身份、分页、时间戳与错误行为。
- 明确传入目标市场、证券类型、截至日要求、筛选对象、空值规则、排序方式和最大返回数量，不要让 Agent 猜测缺失条件。
- 筛选结果及其来源证据只应作为研究输入，不构成投资建议。
常见问题
有免费的股票筛选 API 吗？
有些供应商提供免费接口或开发者额度，但市场覆盖、延迟、字段、调用次数与授权范围各不相同。
如何选择免费的选股 API？
根据 A 股、美股或港股覆盖，筛选字段、数据时效、免费限额、文档质量和使用授权来选择。
可以用免费 API 构建股票筛选器吗？
通常可以制作原型：定义条件、调用接口、处理分页、核对股票与时间戳，再加入缓存和监控。
免费股票 API 都是实时行情吗？
不是。行情、基本面和技术指标可能采用不同更新频率，也可能受交易所授权限制。
选股 API 与行情 API 有什么区别？
选股 API 会在证券池中执行条件并返回匹配标的；行情 API 通常只返回用户已经知道的代码。若用行情接口自行选股，还需要证券池、批量抓取和本地过滤。
股票筛选 API 可以用于回测吗？
只有在支持历史时点数据、历史证券池、退市股票和当时已知基本面时才可靠。仅给今天的数据库加一个过去日期，无法消除前视偏差和存续偏差。
筛选时怎样处理缺失基本面？
执行前必须明确规则。缺失比率并不等于零，它可能表示不适用、暂无数据、尚未申报或计算失败；应保留原因码，并把空值判断与数值阈值分开。