Agent Skillsqusong0627/QuantMind › quantdb-data-structure

quantdb-data-structure

GitHub

提供QuantDB数据目录结构、分区规律、代码格式转换及DuckDB视图清单,指导读写本地parquet数据。

skills/quantdb-data-structure/SKILL.md qusong0627/QuantMind

Trigger Scenarios

查询或探查QuantDB数据 排查数据缺失或路径错误 编写DuckDB查询语句 处理股票代码格式转换

Install

npx skills add qusong0627/QuantMind --skill quantdb-data-structure -g -y
More Options

Use without installing

npx skills use qusong0627/QuantMind@quantdb-data-structure

指定 Agent (Claude Code)

npx skills add qusong0627/QuantMind --skill quantdb-data-structure -a claude-code -g -y

安装 repo 全部 skill

npx skills add qusong0627/QuantMind --all -g -y

预览 repo 内 skill

npx skills add qusong0627/QuantMind --list

SKILL.md

Frontmatter
{
    "name": "quantdb-data-structure",
    "description": "QuantDB 服务器数据结构与读取口径 — 数据目录组织(1_kline_data~6_ml_datasets)、Hive 分区规律(dt=YYYYMMDD 整数)、单文件 {symbol}.parquet、parquet 后缀式代码 600519.SH 与 PG 前缀式 SH600519 的转换口径、quantdb_hub.py 单一读取入口与 DuckDB 视图清单、服务器路径映射(\/opt\/quantmind\/data\/quantdb → 容器 \/data\/quantdb)。凡需要读写\/探查\/补数\/验证 QuantDB 本地 parquet 数据、查目录结构、写 DuckDB 查询、排查查不到数据问题时使用。触发词:quantdb 结构、数据目录、dt 分区、hive 分区、parquet 路径、数据在哪里、600519.SH、代码格式、qdb_ 视图、quantdb_hub、增量同步、数据缺失排查"
}

quantdb-data-structure — QuantDB 数据结构与读取口径

写任何触碰 QuantDB 本地数据的代码/查询前必读。字段单位与口径陷阱另见 skills/quantdb-fields/SKILL.md(本技能管「数据在哪、怎么组织、怎么读」)。

一、路径映射(先定位数据)

位置 路径
生产服务器宿主机 /opt/quantmind/data/quantdb
容器内(./data:/data bind mount) /data/quantdb
本地仓库 <项目根>/data/quantdb

数据目录解析优先级(quantdb_hub.py._resolve_data_dir): 环境变量 QM_QUANTDB_DATA_DIR/data/quantdb/app/data/quantdbD:/quant_data → 项目根 data/quantdb

二、顶层数据集目录

目录 内容 组织方式
1_kline_data/ 日K(daily_forward/backward/unadjusted 三种复权)、index_daily、min1_kline、min5_kline、tick 日K/指数=分区;分钟线=单文件
2_base_sector/ instrument_detail、sector_concept、trading_calendar、index_weights、margin_trading、hsgt_north 混合
3_financial_data/ balance/income/cashflow/股本/分红因子等财务报表 单文件为主
4_bond_etf/ 债券 / ETF 单文件
5_technical_derived/ valuation(估值)、technical_indicators、market_sentiment 分区
6_ml_datasets/ features_daily、l1_factors、l2_factors、l1_l2_factors、alpha_library(Alpha101+GTJA191+Alpha158 三库因子) 分区

辅助文件:releases/(数据包版本)、.sync_state / quantdb_sync.sqlite(增量同步状态)、.qlib_cache_meta

三、文件组织规律(决定查询写法)

  1. 分区型<数据集>/dt=YYYYMMDD/data.parquetdt 是 Hive 分区列,整数(如 20260828),DuckDB 过滤 WHERE dt BETWEEN 20260101 AND 20260828 可走谓词下推,不要写字符串
  2. 单文件型<数据集>/{symbol}.parquet(财务报表、分钟K)或整表单文件(instrument_detail.parquet),用 pd.read_parquet 直读。
  3. 混合格式6_ml_datasets/l1_factors/ 同时存在平铺 l1_factors_YYYYMMDD.parquetdt=YYYYMMDD/ 分区——只读 dt=* 分区目录,避免混入平铺文件。
  4. 北向资金特殊2_base_sector/hsgt_north/ 日频在 daily_freq/*.parquet(无分区),季度快照用 quarter=YYYYQN Hive 分区(2024-08 起季度披露)。

四、代码格式口径(最高频踩坑点)

存储位置 格式 示例
QuantDB parquet 的 symbol/wind_code 后缀式 600519.SH000001.SZ
PG 表 stock_daily_latest 等内部表 前缀式 SH600519SZ000001
  • 查 QuantDB parquet 前必须转换:后端用 backend/shared/stock_utils.pyStockCodeUtil.to_suffix(code);前端 normalizeStockCode
  • 反面教训:把前缀式代码原样传进 parquet 查询会静默返回空、不报错,快路径还会悄悄跌入兜底数据源(复权口径随之失效)。写完新链路必须实测两种复权参数下首/末根数值真正分化,并核对响应的 source_used 字段。

五、读取入口与 DuckDB 视图清单

唯一推荐入口backend/services/engine/data_platform/quantdb_hub.py(QuantDBDataHub)——懒加载、线程安全、自动做列名映射(time→trade_datewind_code→symbolvolinstock/vol_in_stock→volume)。不要绕过它自己拼 parquet 路径,除非做数据巡检。

分区数据集挂载的 DuckDB 视图(hive_partitioning=1, union_by_name=true):

视图 数据
qdb_daily_forward / qdb_daily_backward / qdb_daily_unadjusted 前复权 / 后复权 / 不复权日K
qdb_index_daily 指数日K
qdb_valuation 估值
qdb_technical_indicators 技术指标
qdb_market_sentiment 市场情绪
qdb_features_daily 每日特征
qdb_margin_trading 融资融券
qdb_l2_factors / qdb_l1_l2_factors L2 / L1+L2 因子
qdb_l1_factors L1 因子(仅当存在 dt=* 分区时挂载)
qdb_alpha_library 三库因子 429 列(训练直读)
qdb_hsgt_north_daily / qdb_hsgt_north 北向资金日频 / 季度

临时探查可直接 DuckDB 查文件:

SELECT * FROM read_parquet('/data/quantdb/1_kline_data/daily_forward/dt=20260828/data.parquet')
WHERE symbol = '600519.SH';

六、服务器核查命令速查

# 目录与体量
ls /opt/quantmind/data/quantdb && du -sh /opt/quantmind/data/quantdb/*

# 容器内可见性
docker exec quantmind ls /data/quantdb

# 某交易日数据是否到位(以日K为例)
ls /opt/quantmind/data/quantdb/1_kline_data/daily_forward/dt=20260828/

数据更新后服务未感知时:docker compose restart quantmind celery-worker(数据走 bind mount,无需重建镜像)。增量同步需先在【个人中心】→【数据平台】绑定 QUANTDB_API_KEYdocker exec 触发。

七、写代码前的自查清单

  • 用的是 QM_QUANTDB_DATA_DIR/默认目录解析,而不是写死路径?
  • 分区过滤用的是整数 dt,范围合理(不跨年全表扫)?
  • 查 parquet 的代码已转后缀式?查 PG 内部表保持前缀式?
  • 查询结果为空时验证过不是「格式错配静默查空」,而是真的无数据?
  • 涉及字段单位(成交量/成交额/市值/股息率)时已对照 quantdb-fields 技能?

Version History

  • 2b47c67 Current 2026-09-02 21:03

Same Skill Collection

skills/ai-ide-strategy-writing/SKILL.md
skills/backtest-center/SKILL.md
skills/batch-inference-analysis/SKILL.md
skills/daily-review/SKILL.md
skills/install-futu-opend/SKILL.md
skills/market-analysis/SKILL.md
skills/model-train-infer-backtest-report/SKILL.md
skills/news-sentiment-finbert/SKILL.md
skills/news-sentiment-research/SKILL.md
skills/quantdb-fields/SKILL.md
skills/quantdb-sdk/SKILL.md
skills/quantmind-operations/SKILL.md
skills/rd-agent-factor-mining/SKILL.md
skills/simulation-trading/SKILL.md
skills/smart-strategy-stock-picking/SKILL.md
skills/stock-market-analysis/SKILL.md
skills/stock-picks/SKILL.md
skills/stock-research/SKILL.md
skills/tdx-live-trading/SKILL.md
skills/trading-agents/SKILL.md
skills/futuapi/SKILL.md
skills/ibkr-cli/SKILL.md
skills/tigeropen-cpp/SKILL.md
skills/tigeropen-csharp/SKILL.md
skills/tigeropen-go/SKILL.md
skills/tigeropen-java/SKILL.md
skills/tigeropen-rust/SKILL.md
skills/tigeropen-typescript/SKILL.md
skills/tigeropen/SKILL.md

Metadata

Files
0
Version
2b47c67
Hash
edf97e27
Indexed
2026-09-02 21:03

trang chủ - Wiki
Copyright © 2011-2026 iteam. Current version is 2.155.2. UTC+08:00, 2026-09-02 22:43
浙ICP备14020137号-1 $bản đồ khách truy cập$