Английский | 中

Выделенный инструмент MCP-сервера, предназначенный для количественного анализа, FinQ4Cn-mcp-сервер предназначен для предоставления крупным моделям удобного, бесплатного и открытого доступа к финансовым данным. Построенный на библиотеке T0, проект фокусируется на китайском рынке A-share, предлагая пользователям всестороннюю поддержку данных для акций и связанных с ними финансовых продуктов. Он особенно хорошо подходит для профессионалов, занимающихся количественным анализом, а также для пользователей, заинтересованных во внутреннем фондовом рынке Китая, удовлетворяя их потребности в данных с финансовых рынков Китая. FinQ4Cn-mcp-сервер позволяет пользователям легко получать доступ к многомерным данным, включая, но не ограничиваясь ценами на акции, финансовыми показателями и волатильностью рынка.

Будущая реализация

###Время

• Обогащение данных по запасам и улучшение категоризации данных
• Обеспечить возможности технического анализа
• Поддержка фондов, фьючерсов и многое другое
• Поддержка модулей обратного тестирования

Особенности

###Безопасность акций

• Восстановить детали волатильности указанной компании, котирующейся на бирже.

###Общие показатели

FinQ4Cn MCP Server

English| 简体中文

A dedicated MCP server tool designed for quantitative analysis, FinQ4Cn-mcp-server aims to provide large models with convenient, free, and open-source access to financial data. Built on the akshare library, the project focuses on China’s A-share market, offering users comprehensive data support for stocks and related financial products. It is particularly well-suited for professionals engaged in quantitative analysis as well as users interested in China’s domestic stock market, meeting their needs for data from China’s financial markets. As an ideal choice tailored to domestic investors, FinQ4Cn-mcp-server allows users to effortlessly access multi-dimensional data, including but not limited to stock prices, financial indicators, and market volatility, empowering precise decision-making.

Future Implementation

Timeline

• Enrich stock metrics data and improve data categorization
• Provide technical analysis capabilities
• Support funds, futures, and more
• Support backtesting modules

Features

Stocks Risk Alert

• Retrieve the volatility details of the specified stock code’s listed company.

Stocks Common Metrics

• Retrieve the main business composition of the listed company with the specified stock code
• Obtain historical price data for the stock within the specified time period
• Retrieve the financial summary data of the specified stock
• Obtain the margin trading and short selling details of the specified stock within the specified time range
• Retrieve the historical dividend and rights issue details of the specified stock

News Report

• Fetch the latest financial news and market trends within a specified date range.
• Fetch the latest news articles and information related to a specific stock within a specified date range.

Back Testing

• Perform backtesting on historical stock data using the specified trading strategy to evaluate its performance. The strategy is as follows: if the stock is not currently held, buy the stock based on the specified holding percentage (percent) and set a profit-taking percentage (stop_profit_pct).

Project Structure

mcp-server/
├── utils    
├── |──modules.py # 数据校验模块
├── |──stocks_common_metrics.py # 常用指标数据
├── |──stocks_risk_alert.py     # 股票风险提示信息
├──fs_server.py # mcp server启动文件

Dependencies

Required Dependencies

• FastMCP
• Pydantic
• akshare

To install dependencies:

pip install -r requirements.txt

It is recommended to install the backtesting package using the following method:

pip install lib-pybroker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Setup

1. Clone the repository:

git clone https://github.com/jinhongzou/FinQ4Cn-mcp-server.git
cd FinQ4Cn-mcp-server

2. Create and activate a virtual environment:

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Install dependencies:

pip install -r requirements.txt