量化投研基础设施:股票日频数据库的搭建
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发布时间：2024-09-25 18:59
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时间：2024-12-03 17:07
背景与需求
本文旨在手搓一个股票日频数据库，以满足量化投资书籍编写与本地数据接口实现的需求。使用tushare作为数据源，提供稳定可靠的数据，同时，通过代码实现数据库搭建，便于后续章节的深入探讨与因子计算。
准备工作
选用tushare作为数据来源，安装库并获取token。考虑数据储存方式，推荐使用交易日为单位的文件夹结构，结合feather文件提高读取速度，确保高效数据接口的实现。复权数据处理也纳入考量，为量化分析提供完整数据集。
数据库搭建与优化
采用交易日为更新单位，简化数据库维护流程。选择feather文件格式，利用pandas的高效性能，实现数据的快速读写。在数据接口设计上，支持按股票代码、日期、复权方式与字段查询，确保研究需求的灵活满足。复权操作确保数据的准确性和分析的可靠性。
Python实现与功能
代码实现包括数据提取、数据接口设计与数据更新功能。数据提取部分遍历交易日，合并股票日度行情与复权因子，保存至feather文件。数据接口提供按参数查询所需数据的能力，数据更新功能确保数据库的及时更新，满足研究与分析需求。
测试与应用
通过示例展示了如何调用接口获取特定股票的后复权数据与全市场数据，验证了数据接口的灵活性与高效性。量化研究应聚焦于核心问题，而非基础设施层面的细节，确保在这些基础上深入研究，实现真正意义上的价值。
