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FinanceDatabase / First Run

FinanceDatabase 首次运行：show_equities 查询股票列表示例

安装完成后，用 show_equities() 跑通第一个查询。它无需额外数据源即可返回股票列表，帮你理解 FinanceDatabase 的返回格式。

看完整代码看返回字段
示例：show_equities()返回：pandas DataFrame用途：证券代码/元数据
安装pip install financedatabase
导入import financedatabase as fd
查询show_equities()
DataFrame证券列表
基于 FinanceDatabase 官方 README 快速开始的首次运行流程示意。
Quickstart

完整快速开始代码

以下为官方 README 的首次查询示意（2026-09 核验）。

import financedatabase as fd

# 展示全部股票
equities = fd.show_equities()
print(equities.head())

# 展示 ETF
etfs = fd.show_etfs()

# 展示加密货币
cryptos = fd.show_cryptocurrencies()
先看安装看证券筛选
Steps

分步说明

把上面的代码拆成四步理解。

  1. 导入模块

    import financedatabase as fd 导入，约定别名 fd。

  2. 展示股票

    fd.show_equities() 返回全部股票的 DataFrame。

  3. 查看字段

    DataFrame 列含证券名称、代码、国家、行业、市值、货币等元数据。

  4. 拿代码查行情

    取出 symbol 列，配合 FinanceToolkit 或 yfinance 获取行情。

看 API 体系
DataFrame

返回字段对照

show_equities() 返回的 DataFrame 常见字段如下（以实际返回为准）。

字段含义
name证券名称
symbol证券代码
country所属国家
sector所属板块
industry所属行业
market_cap市值规模
currency计价货币
说明：字段名称以实际返回为准；以上为常见元数据维度，用于证券筛选而非行情。
First Filter

第一次筛选

跑通 show_equities 后，用 select_equities 做第一次筛选。

# 筛选美国科技股
us_tech = fd.select_equities(country="United States", sector="Technology")
print(us_tech[["name", "symbol", "sector"]].head())

按国家

country="United States" 筛美国股票。

按板块

sector="Technology" 筛科技板块。

按市值

market_cap="Large Cap" 筛大盘股。

看证券筛选实战
Pitfalls

首次运行注意事项

跑通示例只是第一步，正式使用前需注意以下事项。

注意点说明
本库不提供行情show_equities 只返回代码/元数据，行情需另配数据源
字段可能滞后市值等字段依赖数据源，可能滞后于实时市场
数据源依赖网络首次加载需联网，数据源不可用时可能返回空
代码唯一性不同交易所可能存在同名代码，需结合国家字段区分
合规：证券列表与元数据不构成投资建议或收益保证。
看证券筛选对比 EasyClaw 路线
FAQ

首次运行常见问题

show_equities 返回什么？

返回全部股票的 pandas DataFrame，含名称、代码、国家、行业、市值等元数据。

能直接拿到行情价格吗？

不能。FinanceDatabase 只提供证券代码与元数据，行情需配 FinanceToolkit 或 yfinance。

首次加载为什么慢？

首次加载需从数据源读取证券数据，可能较慢；后续通常有缓存。

能换成 A 股数据吗？

FinanceDatabase 以美股等数据源为主；A 股数据可看 EasyClaw 的 akshare-finance/tushare-finance Skill。

下一步

跑通 show_equities 后，学习筛选与搜索实战，或了解数据覆盖范围。

证券筛选实战数据覆盖