auto-sync: 2026-05-02 18:43:15
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cfdaily
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# P3 需求规格文档：分钟线数据下载与导入
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**任务ID**: data-platform-p3-20260502
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**节点**: pangtong_requirements
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**作者**: 庞统（副军师）
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**日期**: 2026-05-02
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## 一、背景
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### 1.1 已完成的前置工作
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| 项 | 状态 | 证据 |
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| P1 vnpy数据通路 | ✅ 完成 | 5191只日线，1281万行，回测验证通过 |
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| P0 腾讯限频验证 | ✅ 通过 | 100只100%成功，0.19秒/请求，无封禁 |
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| vnpy DB Schema | ✅ 已知 | DbBarData表，interval字段：d=日线，1m=1分钟 |
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| 已有分钟线数据 | ⚠️ 84只 | `/Volumes/stock/minute_kline/15min/sz{code}_15min.parquet` |
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### 1.2 已有分钟线数据格式
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**文件名**：`sz000001_15min.parquet`
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**字段**：day, open, high, low, close, volume, amount（7列）
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**日期范围**：2025-09-17 ~ 2026-03-27（约1970条/只）
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**字段类型**：day=object, open/high/low/close=float64, volume/amount=object
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### 1.3 vnpy DB分钟线interval值
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根据P1赵云确认：`1m` = 1分钟线。**15分钟线的interval值需在编码阶段确认**（可能是 `15m` 或其他值）。
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### 1.4 腾讯mkline API
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唯一可用的分钟线数据源（akshare `stock_zh_a_minute()` 已失效）。
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- 限频：100只连续请求无限制，全市场预估17分钟
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- 需确认API的请求格式、返回格式、单次返回的历史数据长度
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## 二、功能需求
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### P3-1：下载脚本 `download_minute.py`
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| 项 | 说明 |
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| 需求 | 从腾讯mkline API下载15分钟线数据 |
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| 数据源 | 腾讯财经mkline API（唯一可用源） |
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| 存储格式 | Parquet，与已有84只保持一致（day,open,high,low,close,volume,amount） |
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| 存储路径 | `/Volumes/stock/minute_kline/15min/{code}_15min.parquet` |
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| 文件名格式 | `sz000001_15min.parquet` 或 `sh600000_15min.parquet` |
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**功能要求**：
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1. 支持指定股票列表（HS300 / 全市场）
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2. 支持增量下载（已有数据只追加新部分）
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3. 断点续传（记录已下载到哪只）
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4. 限频保护（如遇封禁自动等待重试，最大重试次数限制）
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5. 下载日志（成功/失败/跳过/耗时）
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6. 对已有84只文件做增量更新而非覆盖
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**输出**：
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- 下载报告（成功数、失败数、总耗时、总数据量）
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### P3-2：HS300 15分钟线全量下载
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| 项 | 说明 |
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| 需求 | 下载HS300成分股的15分钟线 |
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| 股票数 | ~300只 |
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| 预估耗时 | ~1分钟（基于P0验证：0.19秒/只） |
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| 预估存储 | ~1.2GB（300只 × ~4MB/只） |
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### P3-3：全市场15分钟线下载
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| 项 | 说明 |
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| 需求 | 下载全市场A股15分钟线 |
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| 股票数 | ~5500只 |
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| 预估耗时 | ~17分钟 |
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| 预估存储 | ~22GB |
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| 前置 | P3-2验证无问题 |
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### P3-4：分钟线导入vnpy DB `import_vnpy_minute.py`
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| 项 | 说明 |
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| 需求 | 将15分钟线Parquet导入vnpy SQLite DB |
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| 输入 | `/Volumes/stock/minute_kline/15min/{code}_15min.parquet` |
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| 输出 | quant_trading.db 新增分钟线数据（interval ≠ 'd'） |
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| 约束 | 复用P1的导入逻辑（pandas向量化+批量INSERT OR REPLACE） |
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**关键映射**：
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| Parquet字段 | DB字段 | 转换规则 |
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|------------|--------|---------|
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| day | datetime | 直接使用（已是 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" 格式） |
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| open | open_price | 直接映射 |
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| high | high_price | 直接映射 |
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| low | low_price | 直接映射 |
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| close | close_price | 直接映射 |
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| volume | volume | float转换 |
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| amount | turnover | float转换 |
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| 文件名前缀 | symbol+exchange | sz→SZSE, sh→SSE |
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| 固定值 | interval | **待确认**（可能为 "15m"） |
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| 固定值 | open_interest | 0.0 |
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**SMB锁库问题**：同P1，先写 `/tmp/` 再复制到NAS。或在本地操作DB后整体替换。
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## 三、交付物清单
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### 代码文件（`~/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_vnpy/data_platform/`）
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| 文件 | 功能 | 预估行数 |
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| `download_minute.py` | 腾讯mkline下载+增量+断点续传 | ~200 |
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| `import_vnpy_minute.py` | Parquet→vnpy DB导入 | ~150（复用P1逻辑） |
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### 数据文件
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| 产物 | 位置 | 预估大小 |
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| HS300 15分钟线Parquet | `/Volumes/stock/minute_kline/15min/` | ~1.2GB |
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| 全市场15分钟线Parquet | `/Volumes/stock/minute_kline/15min/` | ~22GB |
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| vnpy DB（增量） | `/Volumes/stock/sanguo_vnpy/data/quant_trading.db` | 增加~2GB |
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### 报告
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| 文件 | 内容 |
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| 下载报告 | 成功/失败/耗时统计 |
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| 导入报告 | 记录数/字段校验结果 |
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## 四、假设与不确定项
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| # | 不确定项 | 影响 | 验证方式 |
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| 1 | 腾讯mkline API的具体请求/返回格式 | 下载脚本实现 | 赵云编码时实测 |
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| 2 | vnpy 15分钟线的interval值 | 导入脚本实现 | 查vnpy源码或实测 |
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| 3 | 腾讯API单次返回的历史数据长度（是否支持获取全量历史） | 全量下载策略 | P3-1实测 |
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| 4 | SMB写入大量小文件的性能 | 下载耗时 | 实测 |
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| 5 | DB导入分钟线后的总大小和对查询性能影响 | 回测性能 | P3-4后验证 |
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| 6 | 已有84只Parquet的字段格式与新下载是否一致 | 数据一致性 | 编码时对比 |
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## 五、约束
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1. 产出放到 `~/.openclaw/sanguo_projects/sanguo_vnpy/data_platform/`
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2. 不引新依赖
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3. 15分钟线优先，1分钟线暂缓
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4. 腾讯API是唯一数据源
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5. 遇阻塞用最大尝试轮数限制
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6. 先输出设计方案经评审再编码
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7. 与已有84只Parquet格式保持一致
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## 六、成功标准
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| # | 标准 | 验证方法 |
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| 1 | HS300 300只15分钟线下载完成 | 检查文件数和数据完整性 |
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| 2 | 全市场5500只下载完成 | 检查文件数和总大小 |
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| 3 | 分钟线成功导入vnpy DB | DB中有interval≠'d'的记录 |
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| 4 | 已有84只数据增量更新无覆盖 | 对比更新前后首条记录 |
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| 5 | 断点续传有效 | 中断后重启继续 |
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