Futu-Stock

📈 富途官方行情数据 · 跨市场实时接入

富途 OpenAPI 官方 MCP 服务,提供港股美股 A 股实时行情、K 线、期权及账户信息查询,需配合 OpenD 运行。

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安装
1.6k
版本
1.0.2
CLS 安全性认证2026-08-03
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使用说明

核心用法

本 Skill 通过 MCP 协议接入富途 OpenAPI,支持港股、美股、A 股三大市场的实时数据获取。用户需先部署 Futu OpenD 后台服务,配置 FUTU_HOSTFUTU_PORT 环境变量后即可调用。

主要功能模块

  • 实时行情get_stock_quoteget_market_snapshot 获取即时报价与买卖盘快照
  • K 线数据get_history_kline 查询历史日线/分钟线,get_cur_kline 获取实时 K 线(需先订阅)
  • 期权工具get_option_chain 查询期权链,支持蝶式/鹰式策略组合
  • 账户信息get_fundsget_positionsget_max_power 等交易账户数据
  • 智能筛选get_stock_filter 支持无代码条件下的多维度股票筛选(价格、涨跌幅、成交量等)

调用流程:明确股票代码(如 HK.00700)时直接查询;仅给条件(如「港股 10-50 元」)时用筛选工具;需实时推送数据时先执行 subscribe

显著优点

1. 官方数据背书:直接对接富途证券 OpenAPI,行情数据与交易终端同源,延迟低、可靠性高
2. 市场覆盖全面:同时支持港股主板/创业板、美股纳斯达克/纽交所、A 股沪深主板,一站式解决跨市场数据需求

3. 功能深度完整:不仅覆盖基础报价,还提供 Level-2 级买卖盘、逐笔成交、经纪队列等专业数据

4. 筛选能力强大get_stock_filter 支持 250+ 筛选条件组合,适合量化初筛与策略研究

5. 开源透明:MCP Server 源码公开(GitHub),可自行审计与二次开发

潜在缺点与局限性

1. 部署门槛较高:必须独立安装并维护 OpenD 服务,对非技术用户不够友好;Windows/Linux/macOS 配置差异大
2. 订阅机制复杂:实时 K 线、逐笔成交等高级数据需先订阅才能查询,增加调用链路复杂度

3. 限频严格:筛选接口 30 秒限 10 次,历史 K 线 30 天内限 30 只股票,高频量化场景受限

4. 账户功能依赖实盘:资金、持仓、交易力等接口需真实富途账户登录,模拟环境支持不完善

5. 代码格式强制:必须使用 {市场}.{代码} 格式(如 US.AAPL),不支持纯代码或简称直接查询

适合人群

  • 个人量化投资者:需要程序化获取富途行情数据进行策略回测或信号监控
  • 跨市场交易者:同时操作港股、美股、A 股,希望统一数据接口
  • 期权策略研究者:需要快速查询期权链及组合策略盈亏分析
  • 有一定技术基础的用户:能独立完成 Python 环境配置、OpenD 部署及故障排查

常规风险

1. 连接稳定性风险:OpenD 进程可能异常退出,需自行实现保活与重连机制
2. 数据订阅遗漏:忘记 subscribe 直接查询会导致空数据或报错,需严格遵循调用顺序

3. 限频触发:高频调用筛选或 K 线接口可能被临时限制,建议本地缓存结果

4. 账户安全风险:配置文件中需存储富途账号密码,存在本地泄露风险;建议配合密码管理工具或环境变量注入

5. 合规边界:获取的实时行情数据仅限个人研究使用,商业化分发或搭建对外服务可能违反富途用户协议

安全解读

核心用法

futu-stock 是一个基于 MCP(Model Context Protocol)协议的股票行情查询 Skill,通过调用本地运行的富途 OpenD 服务,为 Agent 提供港股、美股、A 股三大市场的实时数据接入能力。

使用流程分为三步:首先通过 python3 executor.py --check-env 完成环境检测,确保 Python3、futu-mcp-server、mcp 包及 OpenD 服务就绪;随后根据查询场景选择工具——有明确股票代码(如 HK.00700)时直接调用 get_market_snapshotget_history_kline 等接口,无代码时则使用 get_stock_filter 进行条件筛选;部分高级数据(如逐笔成交、买卖盘)需先执行 subscribe 订阅后才能获取。

代码格式规范:采用 {市场}.{代码} 形式,港股前缀 HK.、美股 US.、沪市 SH.、深市 SZ.,如腾讯港股为 HK.00700、苹果美股为 US.AAPL

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显著优点

1. 多市场全覆盖:单一 Skill 同时支持港股主板/创业板、美股纳斯达克/纽交所、A 股沪深深市三大交易所,满足全球化资产配置需求。

2. 数据维度丰富:除基础实时报价外,提供历史 K 线(日/周/月/分钟级)、期权链、逐笔成交(Ticker)、买卖盘(Order Book)、经纪队列等 Level 2 级深度数据,以及账户资金、持仓、交易力等资产信息。

3. 灵活的筛选能力get_stock_filter 支持按价格、涨跌幅、成交量等多维度条件组合筛选,无需记住具体代码即可发现标的,适合策略选股场景。

4. 本地化部署架构:数据通过本地 127.0.0.1:11111 端口与富途 OpenD 通信,行情数据不落外部服务器,降低隐私泄露风险。

5. 自动化运维支持:支持通过 OPEND_PATH 环境变量实现 OpenD 自动启动,减少人工干预,适合长期运行的自动化交易或监控系统。

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潜在缺点与局限性

1. 依赖本地服务强绑定:必须预先安装并运行富途 OpenD,且需要有效的富途账号登录,无法独立工作,增加了部署复杂度。

2. 订阅机制限制:逐笔、买卖盘等高频数据需先订阅,订阅数量有限且存在并发管理成本,误操作可能导致订阅超限或数据缺失。

3. 调用频次限制get_stock_filter 限频为每 30 秒 10 次,历史 K 线 30 天内最多查询 30 只股票,高频策略需自行设计缓存机制。

4. 环境配置门槛高:涉及 Python 包管理(pip/pipx)、环境变量配置、OpenD XML 配置文件修改,对非技术用户不够友好。

5. 个人维护风险:源码由个人开发者维护(GitHub: shuizhengqi1),非富途官方或知名开源组织背书,长期更新与合规支持存在不确定性。

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适合的目标群体

  • 量化交易开发者:需要程序化获取多市场实时行情、历史数据进行策略回测与实盘交易
  • 专业个人投资者:管理港股、美股、A 股多账户,需统一监控持仓与资金状况
  • 金融数据分析师:获取结构化行情数据进行可视化分析、因子研究
  • 自动化交易机器人:构建基于实时信号的自动下单系统,需低延迟数据推送

不适合:纯小白用户(无 Python/命令行基础)、仅需偶尔查看股价的轻度用户、对数据来源合规性要求极高的机构客户。

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使用风险

供应链安全风险:Skill 自动通过 subprocess 执行 pip installpipx install 安装 futu-stock-mcp-servermcp 包,若 PyPI 账号被盗或遭遇 typosquatting 攻击,可能引入恶意依赖。

权限控制风险:配置 OPEND_PATH 后,代码会自动启动外部可执行文件,若环境变量被篡改,可能导致执行非预期程序。

运行时稳定性风险:OpenD 服务可能因网络波动、富途服务器维护或账号异常而断开,导致数据中断,需设计重连与降级逻辑。

合规与数据使用风险:富途 OpenAPI 对数据用途有明确限制,禁止未经授权的转发与商用,用户需自行确认使用场景符合富途协议条款。

信息泄露风险:异常处理时输出完整堆栈信息,可能暴露系统路径和代码结构,建议生产环境禁用详细报错。

Futu-Stock 内容

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