FQData 模块
金融数据模块，提供数据获取、存储、数据结构等功能。
模块结构
FQData/
├── DataSource/ # 数据源抽象
│ ├── base.py # 数据源基类和协议
│ ├── registry.py # 数据源注册表
│ ├── facade.py # 数据源统一入口
│ ├── health_check.py # 健康检查
│ └── adapters/ # 数据源适配器
│ ├── tdx/ # 通达信适配器
│ ├── eastmoney/ # 东方财富适配器
│ └── ...
├── DataStore/ # 存储抽象
│ ├── base.py # 存储适配器基类
│ ├── facade.py # 存储统一入口
│ ├── mongodb_adapter.py # MongoDB 适配器
│ ├── query.py # 查询函数
│ ├── query_adv.py # 高级查询函数
│ ├── query_async.py # 异步查询函数
│ ├── connection_pool.py # 连接池
│ ├── transaction.py # 事务管理
│ └── savers/ # 数据持久化
├── DataStruct/ # 数据结构
│ ├── base.py # 基础数据类
│ ├── stock.py # 股票数据
│ ├── index.py # 指数数据
│ ├── future.py # 期货数据
│ ├── bond.py # 债券数据
│ └── ...
└── normalizer.py # 代码规范化核心模块
FQData 采用分层架构，核心模块包括：
| 模块 | 说明 | 文档 |
|---|---|---|
| DataSource | 数据源模块（通达信、东方财富、同花顺等） | API |
| DataStore | 存储模块（MongoDB 适配器、Savers） | API |
| DataStruct | 数据结构模块（股票、指数、期货等） | API |
| Pipeline | 任务调度模块（Celery 定时任务） | API |
| Processors | 数据处理模块（盘后/实时处理） | API |
快速开始
获取数据
python
from FQData import get_datasource
# 获取数据源
ds = get_datasource()
# 查询股票日线
data = ds.get_stock_day('600000', start='2024-01-01', end='2024-12-31')存储数据
python
from FQData import save_stock_day
# 保存股票日线数据
save_stock_day('600000', data)数据查询
python
from FQData import query_stock_day, query_stock_min
# 查询股票日线
df = query_stock_day('600000', start='2024-01-01', end='2024-12-31')
# 查询股票分钟线
df = query_stock_min('600000', freq='5min', start='2024-01-01')数据类型
| 类型 | 说明 | 数据源 |
|---|---|---|
| 股票 | A股、B股 | TDX |
| 指数 | 上证、深证 | TDX |
| ETF | 交易型开放式指数基金 | TDX |
| 期货 | 商品期货、金融期货 | TDX |
| 债券 | 国债、企业债 | TDX |
| 期权 | 50ETF期权、300ETF期权 | TDX |
| 港股 | 香港股票 | TDX |
文档索引
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| README | 本文档，模块索引 |
| DataSource | 数据源模块 |
| DataStore | 存储模块 |
| DataStruct | 数据结构模块 |
| API | 完整API参考 |
| 使用指南 | 使用指南与示例 |
| 最佳实践 | 开发建议与注意事项 |
| 开发指南 | 开发环境、调试、测试 |
| FAQ | 常见问题解答 |
依赖
FQData 依赖以下 FQBase 模块：
FQBase.Foundation- 单例、重试、生命周期FQBase.Cache- 缓存接口FQBase.Util- 工具函数