🚀 AgentPit 金融AI开放API平台
为量化开发者和金融研究者提供免费、开放的金融AI API接口
— Google实时搜索 + 清华Kronos开源大模型+多因子K线预测，即刻接入，无需信用卡。
https://github.com/hangeaiagent/kronos-free-api
📖 完整文档：develop.agentpit.io/help
✨ 核心能力
| API |
功能 |
典型场景 |
| 🔍 Google搜索API |
实时搜索Google全网，AI自动生成摘要 |
获取券商研报、新闻资讯、机构观点 |
| 📈 基于清华Kronos开源大模型+公司信息数据调整：K线预测API |
清华大学开源金融模型Kronos Pro 多因子模型预测未来N日K线 + 评级 |
量化策略辅助、趋势研判、因子分析 |
| 📊 Kronos 纯基础模型 K线预测API |
清华大学开源金融模型Kronos 原始 OHLCV 预测序列 |
自定义因子融合、学术对比研究 |
🎁 目前完全免费开放
💬 开发者社群
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入群有问题，请微信：agentpit 加入，Star本仓库持续关注
🧠 K线预测模型说明
K线预测 API 采用 Pro 多因子模型，非简单方向预测，而是综合 8 个维度输出：
| 因子 |
默认权重 |
说明 |
| 清华大学开源金融模型Kronos |
10% |
Kronos 深度学习形态预测 |
| 均线趋势 |
10% |
MA5/10/20/60 多头排列 |
| MACD动量 |
8% |
MACD柱 / ATR 比值 |
| RSI超买卖 |
7% |
RSI14 超买超卖判断 |
| 主力净流入 |
35% |
近5日主力资金净流入 |
| 筹码分布 |
15% |
主力 vs 散户资金背离 |
| 近5日K线 |
5% |
近5日阳线占比 |
| PE估值 |
10% |
当前PE相对历史分位 |
模型输出：调整后K线序列、综合评级（强烈看多/温和看多/中性/温和看空/强烈看空）、各因子贡献明细。
🏁 快速开始
第一步：注册账号
访问 agentpit.io → 点击右上角注册（免费，无需信用卡）
第二步：申请API Key
登录后 → 点右上角头像 → 「进入后台」 → 左侧「开发API」→「我的API」→「申请新API」
第三步：开始调用
# 快速测试（curl）
curl -X POST https://api.agentpit.io/v1/open-api/kpred \
-H "Authorization: Bearer oapk_your_key_here" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"code": "300308", "days": 5}'
📡 API 接口文档
1. Google 搜索 API
接口地址
POST https://api.agentpit.io/v1/open-api/search
请求参数
| 参数 |
类型 |
必填 |
说明 |
query |
string |
✅ |
搜索关键词，如 “贵州茅台 机构评级 最新研报” |
Python 示例
import requests
API_KEY = "oapk_your_key_here"
resp = requests.post(
"https://api.agentpit.io/v1/open-api/search",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json={"query": "贵州茅台 机构评级 最新研报 2026"},
)
data = resp.json()
print(data["result"]) # AI搜索摘要
Node.js 示例
const res = await fetch("https://api.agentpit.io/v1/open-api/search", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": "Bearer oapk_your_key_here",
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ query: "紫金矿业 铜价上涨影响分析" }),
});
const { result } = await res.json();
console.log(result);
返回格式
{
"result": "根据最新搜索，中际旭创2026年Q1净利润57.35亿元，同比增长262%...",
"latencyMs": 3200
}
2. K线预测 API（Pro 多因子）
接口地址
POST https://api.agentpit.io/v1/open-api/kpred
请求参数
| 参数 |
类型 |
必填 |
说明 |
code |
string |
✅ |
股票代码，如 300308、600519 |
days |
number |
否 |
预测天数 1~30，默认 5 |
Python 示例
import requests
API_KEY = "oapk_your_key_here"
resp = requests.post(
"https://api.agentpit.io/v1/open-api/kpred",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json={"code": "300308", "days": 5},
)
data = resp.json()
pro = data["pro"]
# 评级与预期收益
print(f"{data['name']} 最新收盘: {data['last_close']}")
print(f"综合评级: {pro['rating']} 置信度: {pro['confidence']}")
print(f"预期涨跌幅: {pro['adj_return_pct']}%")
# 调整后K线预测
print("\n未来K线预测:")
for p in data["predictions"]:
print(f" {p['date']} 开:{p['open']:.2f} 高:{p['high']:.2f} 低:{p['low']:.2f} 收:{p['close']:.2f}")
# 各因子贡献（按贡献绝对值排序）
print("\n因子明细:")
for f in pro["factors"]:
print(f" {f['label']:8s} 得分:{f['score']:+.3f} 权重:{f['weight']:.0%} 贡献:{f['contribution']:+.3f}")
Node.js 示例
const API_KEY = "oapk_your_key_here";
const res = await fetch("https://api.agentpit.io/v1/open-api/kpred", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ code: "600519", days: 5 }),
});
const data = await res.json();
const { name, last_close, predictions, pro } = data;
console.log(`${name} — 评级: ${pro.rating} 置信度: ${pro.confidence}`);
console.log(`预期涨跌幅: ${pro.adj_return_pct}%`);
predictions.forEach(p => {
console.log(` ${p.date}: 开${p.open} 高${p.high} 低${p.low} 收${p.close}`);
});
返回格式
{
"symbol": "300308",
"name": "中际旭创",
"last_close": 1332.52,
"last_date": "2026-06-25",
"predictions": [
{ "date": "2026-06-26", "open": 1310.0, "high": 1350.0, "low": 1290.0, "close": 1340.0, "volume": 420000 },
{ "date": "2026-06-27", "open": 1340.0, "high": 1370.0, "low": 1315.0, "close": 1355.0, "volume": 388000 }
],
"pro": {
"composite_score": 0.312,
"rating": "温和看多",
"confidence": "62%",
"conflict_level": "low",
"adj_return_pct": 3.85,
"factor_return_pct": 4.12,
"kronos_raw_return_pct": 1.20,
"sigma_daily_pct": 2.15,
"factors": [
{ "key": "main_flow", "label": "主力净流入", "score": 0.68, "weight": 0.35, "contribution": 0.238 },
{ "key": "flow_div", "label": "筹码分布", "score": 0.41, "weight": 0.15, "contribution": 0.062 },
{ "key": "kronos", "label": "Kronos技术", "score": 0.35, "weight": 0.10, "contribution": 0.035 },
{ "key": "ma_align", "label": "均线趋势", "score": 0.28, "weight": 0.10, "contribution": 0.028 }
]
},
"latencyMs": 1850
}
字段说明：
composite_score：综合得分 -1（强烈看空）到 +1（强烈看多）rating：强烈看多 / 温和看多 / 中性观望 / 温和看空 / 强烈看空predictions：已融合多因子调整后的K线序列（非纯模型原始输出）factors：按 contribution 绝对值降序排列，方便快速定位主导因子
⚙️ 自定义因子权重
K线预测 API 支持每个用户独立设置因子权重，权重绑定账号，所有 API 调用自动生效。
如何设置
登录 develop.agentpit.io/dashboard/open-api，K线预测审批通过后，页面下方会出现「自定义因子权重」面板：
- 拖动 8 个因子的滑块调整占比
- 系统自动归一化（无需手动凑 100%）
- 点击「保存权重」即时生效
权重策略建议
| 使用场景 |
推荐调整 |
| 偏重资金面 |
主力净流入 50%+，筹码分布 20% |
| 偏重技术面 |
均线趋势/MACD/RSI 合计 40%+ |
| 偏重估值 |
PE估值 25%+，降低其他权重 |
| 量化中性 |
使用默认权重（主力净流入 35% 为核心） |
返回结果中验证权重
每次 API 响应的 pro.factors[].weight 字段会显示本次使用的实际权重，方便调试：
resp = requests.post("https://api.agentpit.io/v1/open-api/kpred", ...)
for f in resp.json()["pro"]["factors"]:
print(f"{f['label']:8s} 当前权重: {f['weight']:.0%} 贡献: {f['contribution']:+.3f}")
3. Kronos K线预测 API（纯基础模型）
Kronos — 清华大学 IIIS + 自动化系，AAAI 2026 录用，GitHub 31k+ Stars，MIT 协议
直接调用 Kronos 原始模型，输出纯 OHLCV 预测序列，不叠加任何多因子权重
📌 与上方 K线预测 API（Pro 多因子）的区别：Pro 版叠加了主力资金、RSI、MACD 等 8 个因子；本接口为模型原始输出，适合自行融合因子或对比研究
接口信息
请求参数
| 字段 |
类型 |
必填 |
说明 |
| code |
string |
✅ |
A 股股票代码，如 300308、600519 |
| days |
number |
❌ |
预测天数，范围 1~30，默认 5 |
请求示例（curl）
ash curl -X POST https://api.agentpit.io/v1/open-api/kronos \ -H "Authorization: Bearer oapk_YOUR_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"code":"300308","days":5}'
响应示例
json { "symbol": "300308", "name": "中际旭创", "last_date": "2026-06-26", "last_close": 1332.52, "predictions": [ {"date":"2026-06-27","open":1340.1,"high":1368.5,"low":1318.0,"close":1355.2,"volume":412000}, {"date":"2026-06-30","open":1355.2,"high":1380.0,"low":1340.0,"close":1372.8,"volume":388000}, {"date":"2026-07-01","open":1372.8,"high":1395.0,"low":1355.0,"close":1360.5,"volume":356000}, {"date":"2026-07-02","open":1360.5,"high":1370.0,"low":1330.0,"close":1348.0,"volume":320000}, {"date":"2026-07-03","open":1348.0,"high":1365.0,"low":1325.0,"close":1358.5,"volume":298000} ], "latencyMs": 820 }
Python 示例
`python
import requests
API_KEY = “oapk_YOUR_KEY”
resp = requests.post(
“https://api.agentpit.io/v1/open-api/kronos”,
json={“code”: “300308”, “days”: 5},
headers={“Authorization”: f"Bearer {API_KEY}"},
timeout=15,
)
data = resp.json()
print(f"{data[‘name’]} 最新收盘: {data[‘last_close’]}“)
for p in data[“predictions”]:
chg = (p[“close”] - data[“last_close”]) / data[“last_close”] * 100
print(f” {p[‘date’]} 收:{p[‘close’]:.2f} ({chg:+.2f}%)")
`
Node.js 示例
`javascript
const res = await fetch(“https://api.agentpit.io/v1/open-api/kronos”, {
method: “POST”,
headers: {
“Authorization”: “Bearer oapk_YOUR_KEY”,
“Content-Type”: “application/json”,
},
body: JSON.stringify({ code: “600519”, days: 5 }),
});
const { name, last_close, predictions } = await res.json();
console.log(${name} 最新收盘: );
predictions.forEach(p => {
const chg = ((p.close - last_close) / last_close * 100).toFixed(2);
console.log( 收: (%));
});
`
注意事项：
- 本 API 为纯 Kronos 模型输出，预测仅基于历史价量形态，不含资金面、基本面信息
- 如需多因子融合版，请使用上方的 K线预测 API（Pro 多因子，KPRED）
- 预测天数越长不确定性越高，建议配合其他信号使用，不构成投资建议
⚠️ 错误码
| HTTP状态码 |
含义 |
处理方式 |
| 401 |
API Key 无效或已撤销 |
检查Key是否正确，或重新申请 |
| 429 |
超出月度Token额度 |
联系管理员提升额度 |
| 502 |
预测服务异常 |
稍后重试 |
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