sanguo_quant_live/zhaoyun-data/research/task-20240326-a-stock-data-preparation

调研任务：全量A股数据准备

📋 任务信息

• 任务ID: task-20240326-a-stock-data-preparation
• 任务名称: 全量A股数据准备
• 负责人: 赵云（数据工程将军）
• 分配时间: 2026-03-26 11:23
• 状态: 🔄 进行中

🎯 任务目标

核心目标

准备全量A股数据，用于因子有效性验证和量化策略研究

具体数据需求

1. A股全市场日线行情数据

   • 范围：全部A股（包括已退市）
   • 时间：2010年1月1日至今
   • 字段：开高低收、成交量、成交额、复权信息
   • 存储：按股票分文件存储，或统一parquet

2. 财报财务数据

   • 范围：全部A股上市公司
   • 时间：2010年至今，每季度更新
   • 字段：资产负债表、利润表、现金流量表核心指标
   • 需要：PE、PB、ROE、股息率等常用估值指标计算

3. 股票基础信息数据

   • 股票代码、名称
   • 上市日期、退市日期
   • 行业分类（申万/证监会）
   • 是否ST、是否退市

4. 数据质量要求

   • 完整性：不缺失关键交易日数据
   • 准确性：价格和财务数据准确无误
   • 更新机制：支持每日/每周增量更新

📊 数据规模估算

1. 股票基础信息

• 总数: 约5000只A股（包括已退市）
• 字段: 代码、名称、行业、上市日期、状态等
• 数据量: 约5MB

2. 日线行情数据

• 时间跨度: 16年（2010-2026）
• 交易日: 约3900天（每年244个交易日）
• 股票数量: 约5000只
• 日线记录: 5000 × 3900 ≈ 19,500,000条
• 数据量: 约1.5GB（未压缩）

3. 财报财务数据

• 季度数: 64个季度（16年×4）
• 公司数: 约5000家
• 财务记录: 5000 × 64 ≈ 320,000条
• 数据量: 约300MB（包含详细指标）

🛠️ 技术实现方案

数据源选择

1. AKShare - 开源免费，支持批量下载
2. Tushare Pro - 高质量数据，需要API Token
3. 聚宽数据 - 已有部分数据基础

存储格式

• Parquet - 列式存储，压缩率高，适合大数据查询
• 分区策略: 按年份和月份分区
• 压缩算法: Snappy（快速压缩解压）

数据质量保证

1. 完整性检查: 确保每个交易日都有数据
2. 准确性验证: 价格逻辑检查，财务数据校验
3. 一致性维护: 统一数据格式和标准

📁 存储结构

sanguo_quant_live/zhaoyun-data/data/
├── raw/                          # 原始数据
│   ├── a_stock_daily/           # A股日线行情原始数据
│   │   ├── 2010/                # 按年份分区
│   │   ├── 2011/
│   │   └── ...
│   ├── financial_reports/       # 财报原始数据
│   │   ├── quarterly/           # 季度财报
│   │   └── annual/              # 年度财报
│   ├── stock_info/              # 股票基础信息
│   │   ├── basic_info.json
│   │   └── industry_mapping.json
│   └── data_sources/            # 数据源配置
│       ├── akshare_config.json
│       └── tushare_config.json
├── processed/                    # 处理后数据
│   ├── a_stock_daily/           # 清洗后的日线数据
│   │   ├── parquet_files/       # 标准化Parquet文件
│   │   └── index/               # 数据索引
│   ├── financial_indicators/    # 财务指标计算数据
│   │   ├── valuation/           # 估值指标（PE, PB等）
│   │   ├── profitability/       # 盈利能力指标
│   │   └── liquidity/           # 流动性指标
│   ├── stock_info/              # 标准化股票信息
│   └── quality_reports/         # 数据质量报告
└── running_data/                # 运行数据
    ├── update_logs/             # 更新日志
    ├── data_index/              # 数据索引
    ├── quality_monitor/         # 质量监控数据
    └── config/                  # 运行配置

🔧 实施计划

第一阶段：架构搭建（今天）

1. ✅ 创建完整目录结构
2. ✅ 设计数据存储方案
3. ✅ 创建基础配置和文档

第二阶段：基础信息采集（1-2天）

1. ⏳ 采集股票基础信息
2. ⏳ 建立股票代码映射
3. ⏳ 行业分类数据准备

第三阶段：历史数据采集（3-5天）

1. ⏳ 批量采集日线行情数据
2. ⏳ 采集历史财务数据
3. ⏳ 数据清洗和质量检查

第四阶段：数据处理和交付（2-3天）

1. ⏳ 计算财务指标
2. ⏳ 生成质量报告
3. ⏳ 创建数据文档
4. ⏳ 建立更新机制

🚀 立即执行

1. 测试AKShare数据源

# 测试股票基础信息获取
import akshare as ak
stock_info = ak.stock_info_a_code_name()
print(f"获取到 {len(stock_info)} 只A股信息")

2. 创建数据采集脚本

• 基础信息采集脚本
• 日线数据批量下载脚本
• 财务数据采集脚本

3. 建立质量监控

• 数据完整性检查
• 准确性验证逻辑
• 更新日志记录

📈 进度跟踪

任务阶段	状态	开始时间	完成时间	说明
架构搭建	✅	11:30	11:45	目录结构完成
基础信息	🔄	11:45	-	进行中
日线数据	⏳	-	-	待开始
财务数据	⏳	-	-	待开始
质量检查	⏳	-	-	待开始
交付文档	⏳	-	-	待开始

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赵云确认：立即开始全量A股数据准备，按照标准结构和质量要求完成。

任务负责人: 赵云（数据工程将军） 开始时间: 2026-03-26 11:30:00 任务状态: 🔄 进行中