skills/tushare-data-1.0.5/references/数据接口/债券专题/全球财经事件.md
wangyitong a65adcc2e5 Initial commit: merged, deduplicated, and vetted skill collection
Sources: extracted from two upstream archives (skill-repo, skills-main),
merged with the following policy:

- 15 broken symlinks (pointing to /Users/jameslee/.cc-switch/skills or
  ../../.agents/skills on a foreign machine) discarded
- 3 real name collisions with identical content (ai-pair, ifind-http-api,
  zhipu-websearch) kept as one copy
- Functional overlaps deduped keeping the strongest variant:
  - docx family: kept docx (official, full toolchain) + docx-cn
    (GB/T 9704 Chinese official-document constants),
    dropped docx_writer (no scripts, name collided with docx)
  - humanizer family: kept humanizer-zh (6 zh reference docs),
    dropped humanizer (en, redundant for CN workflow)
- Skills that only ran in a foreign environment removed:
  ablemind-ops, app-publish, hlb-design-system, openclaw-adj-skill,
  claude-driver
- alphapai excluded from this public repo because its SKILL.md hard-coded
  live credentials

Result: 25 skills, 572 files, ~7.5 MB.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-13 14:47:12 +08:00

101 lines
3.6 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

## 财经日历
----
接口eco_cal
描述:获取全球财经日历、包括经济事件数据更新
限量单次最大获取100行数据
积分2000积分可调取
<br>
<br>
**输入参数**
名称 | 类型 | 必选 | 描述
---- | ----- | ---- | ----
date | str | N | 日期YYYYMMDD格式
start_date | str | N | 开始日期
end_date | str | N | 结束日期
currency | str | N | 货币代码
country | str | N | 国家(比如:中国、美国)
event | str | N | 事件 (支持模糊匹配: \*非农\*
<br>
<br>
**输出参数**
名称 | 类型 | 默认显示 | 描述
--- | ---- | ---- | ----
date | str | Y | 日期
time | str | Y | 时间
currency | str | Y | 货币代码
country | str | Y | 国家
event | str | Y | 经济事件
value | str | Y | 今值
pre_value | str | Y | 前值
fore_value | str | Y | 预测值
<br>
<br>
**接口示例**
```python
pro = ts.pro_api()
#获取指定日期全球经济日历
df = pro.eco_cal(date='20200403')
#获取中国经济事件
df = pro.eco_cal(country='中国')
#获取美国非农数据
df = pro.eco_cal(event='美国季调后非农*', fields='date,time,country,event,value,pre_value,fore_value')
```
<br>
<br>
**数据示例**
date time country event value pre_value fore_value
0 20200410 09:30 中国 中国PPI年率(%)(年度)(三月) -0.4% -1.1%
1 20200410 09:30 中国 中国CPI月率(%)(月度)(三月) 0.8% -0.7%
2 20200410 09:30 中国 中国CPI年率(%)(年度)(三月) 5.2% 4.9%
3 20200407 15:00 中国 中国外汇储备(美元) 3.107T
4 20200403 09:45 中国 中国财新服务业PMI(三月) 43.0 26.5
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 20200229 09:00 中国 中国官方非制造业PMI(二月) 29.6 54.1
96 20200229 09:00 中国 中国官方制造业PMI(二月) 35.7 50.0 46.0
97 20200229 09:00 中国 中国官方综合PMI(二月) 28.9 53.0
98 20200308 00:17 中国 中国贸易帐(美元)(二月) 47.21B 12.75B
99 20200308 00:17 中国 中国进口年率-美元计价(%)(年度)(二月) 16.5% -9.0%
<br>
<br>
美国非农数据:
date time country event value pre_value fore_value
0 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) -701K 275K -100K
1 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -100K
2 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -124K
3 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -100K
4 20200403 20:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(三月) 273K -123K
.. ... ... ... ... ... ... ...
95 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 181K
96 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 180K
97 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 185K
98 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 180K
99 20190308 21:30 美国 美国季调后非农就业人口变动(二月) 304K 185K