# akshare → vn.py 数据适配器系统

## 项目概述

本项目实现了从 akshare 数据源获取A股历史数据，并批量写入 vn.py SQLite 数据库的完整解决方案。

**作者**: 赵云（数据护军）
**完成日期**: 2026-03-24

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## 功能特性

### 1. 数据适配器 (`akshare_vnpy_adapter.py`)

- ✅ 自动初始化 vn.py 数据库表结构
- ✅ 获取全市场A股股票列表
- ✅ 下载单只/全市场历史K线数据
- ✅ 数据格式自动转换（akshare → vn.py）
- ✅ 批量插入优化（使用 executemany）
- ✅ 数据完整性验证
- ✅ 支持日期范围筛选
- ✅ 支持复权类型选择（不复权/前复权/后复权）

### 2. 批量下载器 (`batch_downloader.py`)

- ✅ 断点续传支持（保存进度到JSON文件）
- ✅ 失败重试机制
- ✅ 进度实时保存
- ✅ 统计信息跟踪
- ✅ 测试模式（可限制下载数量）

### 3. 测试脚本 (`test_adapter.py`)

- ✅ 单元测试
- ✅ 完整流程验证
- ✅ 数据完整性验证

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## 数据库结构

### DbBarData 表（K线数据）

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| id | INTEGER | 主键（自增） |
| symbol | TEXT | 股票代码 |
| exchange | TEXT | 交易所（SH/SZ/BJ） |
| datetime | TEXT | K线时间 |
| interval | TEXT | 周期（1d/1w/1m等） |
| open_price | REAL | 开盘价 |
| high_price | REAL | 最高价 |
| low_price | REAL | 最低价 |
| close_price | REAL | 收盘价 |
| volume | REAL | 成交量 |
| turnover | REAL | 成交额（元） |
| open_interest | REAL | 持仓量 |

### DbTickData 表（TICK数据）

包含完整五档行情数据（预留）

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## 使用方法

### 1. 基本用法

```python
from akshare_vnpy_adapter import AkshareToVnpyAdapter

# 创建适配器
adapter = AkshareToVnpyAdapter('database.db')

try:
    # 初始化数据库
    adapter.initialize_database()

    # 下载单只股票
    inserted = adapter.download_and_insert_stock_daily(
        code='600519',  # 茅台
        start_date='20240101',
        end_date='20241231'
    )
    print(f"插入 {inserted} 条K线")

    # 验证数据完整性
    integrity = adapter.verify_data_integrity()
    print(integrity)

finally:
    adapter.close()
```

### 2. 批量下载全市场数据

```python
from batch_downloader import BatchDownloader

downloader = BatchDownloader(
    db_path='database.db',
    progress_file='download_progress.json'
)

try:
    # 批量下载
    stats = downloader.download(
        start_date='20240101',  # 开始日期
        max_stocks=None,        # None=全部，可设置如100测试
        resume=True,            # 断点续传
        retry_failed=True       # 重试失败的
    )

    # 验证数据
    integrity = downloader.verify()

finally:
    downloader.close()
```

### 3. 运行测试

```bash
# 运行单元测试
python3 test_adapter.py

# 运行完整下载（测试模式：50只股票）
python3 batch_downloader.py

# 修改配置后运行完整下载（全市场）
# 编辑 batch_downloader.py 中的 config
python3 batch_downloader.py
```

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## 数据格式映射

### akshare → vn.py 字段映射

| akshare | vn.py | 说明 |
|---------|-------|------|
| date | datetime | 日期时间 |
| open | open_price | 开盘价 |
| high | high_price | 最高价 |
| low | low_price | 最低价 |
| close | close_price | 收盘价 |
| volume | volume | 成交量 |
| money | turnover | 成交额 |
| - | open_interest | 持仓量（默认0） |

### 交易所映射

| 股票代码前缀 | 交易所 |
|-------------|--------|
| 6xxxxx | SH（上交所） |
| 0xxxxx | SZ（深交所） |
| 3xxxxx | SZ（深交所） |
| 8xxxxx | BJ（北交所） |

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## 性能优化

### 1. 批量写入

- 使用 `executemany` 代替逐条插入
- 默认批量大小：1000 条/批

### 2. 事务控制

- 每个批次在一个事务中完成
- 自动提交或回滚

### 3. 索引优化

- `(symbol, exchange, interval, datetime)` 联合索引
- `datetime` 单独索引

### 4. 连接管理

- 复用数据库连接
- 自动关闭

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## 断点续传

进度保存在 `download_progress.json` 文件中：

```json
{
  "last_code": "600519",
  "completed": ["000001", "000002", "600000", ...],
  "failed": ["600123", "600456", ...],
  "start_time": "2026-03-24T12:00:00",
  "stats": {
    "total": 5000,
    "success": 3000,
    "failed": 5,
    "total_bars": 1500000
  }
}
```

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## 数据完整性验证

验证结果示例：

```python
{
  "total_bars": 150.5万,
  "total_stocks": 3000,
  "min_date": "2024-01-01 09:30:00",
  "max_date": "2026-03-23 15:00:00",
  "low_count_samples": 0,
  "has_duplicates": false,
  "duplicates_count": 0,
  "status": "OK"
}
```

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## 配置文件

### batch_downloader.py 配置

```python
config = {
    'db_path': '/path/to/database.db',
    'progress_file': '/path/to/download_progress.json',
    'start_date': '20240101',      # 开始日期
    'max_stocks': None,            # None=全部，测试时可设置
    'resume': True,                # 断点续传
    'retry_failed': True           # 重试失败的
}
```

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## 日志文件

- `akshare_vnpy_adapter.log` - 适配器日志
- `batch_downloader.log` - 批量下载日志

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## 错误处理

### 1. 网络错误

自动重试（akshare内置重试机制）

### 2. 数据库错误

- 重复数据自动忽略（UNIQUE约束）
- 事务回滚保证一致性

### 3. 格式转换错误

- 记录错误日志
- 跳过错误数据，继续处理

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## 已知限制

1. **网络依赖**: 需要稳定网络连接访问 akshare API
2. **数据频率**: akshare有访问频率限制，批量下载需要控制并发
3. **数据范围**: 历史数据可能有限（新股上市时间短）
4. **TICK数据**: 当前只实现了K线数据，TICK数据待扩展

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## 下一步计划

1. ✅ akshare 数据适配器 - **已完成**
2. ⏸️ 聚宽（jqdatasdk）适配器 - 待开发
3. ⏸️ Tushare Pro 适配器 - 待开发
4. ⏸️ Wind 适配器 - 待调研
5. ⏸️ TICK数据支持 - 待扩展
6. ⏸️ 分钟K线支持 - 待扩展

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## 性能指标（预期）

- **K线数据**: 5000只股票 × 500交易日 = 250万条
- **数据库大小**: 约 200-300 MB
- **下载时间**: 约 2-4 小时（网络依赖）
- **写入速度**: 约 5000-10000 条/秒

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## 技术栈

- Python 3.8+
- akshare（数据源）
- SQLite（存储）
- pandas（数据处理）
- tqdm（进度条显示）

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## 许可证

MIT License

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## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

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## 联系方式

作者：赵云（数据护军）
项目：三国之量化交易
仓库：sanguo_quant_live

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*"数据为兵，策略为将，风控为帅" — 赵云*