free-stockdb私有数据表实战rd.set批量写入自定义因子本地永久保存【免费下载链接】free-stockdb面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/free-stockdbfree-stockdb 是一个面向 A 股的本地量化数据引擎除了同步行情还支持通过rd.set把自定义因子、私有策略数据批量写入私有数据表./mydb一次写入、本地永久保存之后随时读取。为什么需要私有数据表做量化研究时你算出来的东西往往不止行情本身动态因子每天收盘后算好的选股评分、风险系数实时缓存盘中高频更新的中间结果私有数据财报解析、资金流、你自己的另类数据源这些数据用在线接口存不住、也不该存。free-stockdb 的私有存储./mydb目录就是为它们准备的一次写入本地永久保存WAL 机制保证写入修改立即可读、无延迟、无丢失。环境准备两步跑通运行数据更新工具数据同步到./data再启动 stockdb仅 2.2mb首次使用 Python 调用运行一次 pybao/安装.py它会把pybao目录写入 Python 路径之后任何地方都能import stockdb效果类似 pip 全局安装之后在 Python 中直接导入即可from stockdb import rd, initrd.set 单条写入支持多级键rd.set是最基础的写入接口支持 1~3 级键值可以是list / dict / int / float / str / bytes / dfawait rd.set(table, value) # 表 - 值 await rd.set(table, key, value) # 表:键 - 值 await rd.set(table, key, key2, value) # 表:键:子键 - 值例如把今天算好的自定义因子存进myfactors表await rd.set(myfactors, 600633, {score: 0.87, date: 20260830})再次写入相同键就是修改支持对 dict 子键做链式修改await rd.set(table, key, key2, new_value) await rd.get(table, key, key2).get(sub_key).set(sub_sub_key).val(new_value)rd.pipe 批量写入百万级因子一把入库单条写入适合实时场景批量场景请用pipe()管道pipeline rd.pipe() for i in range(10000000): pipeline.mset(table, key, key2, value) await pipeline一个贴近实战的例子全市场 7000 只股票收盘后批量入库当日因子pipeline rd.pipe() for code in codes: # 全市场代码 score my_factor_calc(code) # 你的因子计算逻辑 pipeline.mset(myfactors, code, today, score) await pipeline # 一次落盘写入之后读取、筛选、维护私有表和行情表走同一套查询协议支持正则、范围、截取、列式读取await rd.get(table, key, key2) # 精确读取 await rd.get(table, 6*, 2026*).get(score) # 通配列读取 await rd.get(table, key, key2)[-3:] # 截取最后3条其中get可替换成len / keys / vals / delete / set / setr / setl等方法类 SQL 地管理私有数据。完整玩法可参考官方示例 调用方式/python/rd_test.py 与 调用方式/http/rd_test.py。私有表与行情表如何配合目录内容特点./data日K、分钟K、ETF 等行情数据由同步器增量更新自动维护./mydb你的因子、私有数据由你通过rd.set/rd.pipe写入永久保存两者共存于同一个本地引擎写完的因子可以直接和行情做 join 研究回测时因子读取走本机磁盘无远程延迟、无接口配额限制。数据源还可随时在 sync_url.txt 中切换研究接口保持不变。小结rd.set单条写入rd.pipe百万级批量写入均落盘./mydb私有数据表支持 1~3 级键值类型覆盖 list / dict / df 等常见结构WAL 保证写入无丢失立即可读私有因子与本地行情共用一套查询协议研究链路全部本地化私有数据是你策略里最有价值的部分把它存进 free-stockdb 的私有表一次写入永久可用。相关文档docs/DATA_SOURCE.md、调用方式/调用说明.txt【免费下载链接】free-stockdb面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/free-stockdb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 free-stockdb私有数据表实战：rd.set批量写入自定义因子，本地永久保存
free-stockdb私有数据表实战rd.set批量写入自定义因子本地永久保存【免费下载链接】free-stockdb面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/free-stockdbfree-stockdb 是一个面向 A 股的本地量化数据引擎除了同步行情还支持通过rd.set把自定义因子、私有策略数据批量写入私有数据表./mydb一次写入、本地永久保存之后随时读取。为什么需要私有数据表做量化研究时你算出来的东西往往不止行情本身动态因子每天收盘后算好的选股评分、风险系数实时缓存盘中高频更新的中间结果私有数据财报解析、资金流、你自己的另类数据源这些数据用在线接口存不住、也不该存。free-stockdb 的私有存储./mydb目录就是为它们准备的一次写入本地永久保存WAL 机制保证写入修改立即可读、无延迟、无丢失。环境准备两步跑通运行数据更新工具数据同步到./data再启动 stockdb仅 2.2mb首次使用 Python 调用运行一次 pybao/安装.py它会把pybao目录写入 Python 路径之后任何地方都能import stockdb效果类似 pip 全局安装之后在 Python 中直接导入即可from stockdb import rd, initrd.set 单条写入支持多级键rd.set是最基础的写入接口支持 1~3 级键值可以是list / dict / int / float / str / bytes / dfawait rd.set(table, value) # 表 - 值 await rd.set(table, key, value) # 表:键 - 值 await rd.set(table, key, key2, value) # 表:键:子键 - 值例如把今天算好的自定义因子存进myfactors表await rd.set(myfactors, 600633, {score: 0.87, date: 20260830})再次写入相同键就是修改支持对 dict 子键做链式修改await rd.set(table, key, key2, new_value) await rd.get(table, key, key2).get(sub_key).set(sub_sub_key).val(new_value)rd.pipe 批量写入百万级因子一把入库单条写入适合实时场景批量场景请用pipe()管道pipeline rd.pipe() for i in range(10000000): pipeline.mset(table, key, key2, value) await pipeline一个贴近实战的例子全市场 7000 只股票收盘后批量入库当日因子pipeline rd.pipe() for code in codes: # 全市场代码 score my_factor_calc(code) # 你的因子计算逻辑 pipeline.mset(myfactors, code, today, score) await pipeline # 一次落盘写入之后读取、筛选、维护私有表和行情表走同一套查询协议支持正则、范围、截取、列式读取await rd.get(table, key, key2) # 精确读取 await rd.get(table, 6*, 2026*).get(score) # 通配列读取 await rd.get(table, key, key2)[-3:] # 截取最后3条其中get可替换成len / keys / vals / delete / set / setr / setl等方法类 SQL 地管理私有数据。完整玩法可参考官方示例 调用方式/python/rd_test.py 与 调用方式/http/rd_test.py。私有表与行情表如何配合目录内容特点./data日K、分钟K、ETF 等行情数据由同步器增量更新自动维护./mydb你的因子、私有数据由你通过rd.set/rd.pipe写入永久保存两者共存于同一个本地引擎写完的因子可以直接和行情做 join 研究回测时因子读取走本机磁盘无远程延迟、无接口配额限制。数据源还可随时在 sync_url.txt 中切换研究接口保持不变。小结rd.set单条写入rd.pipe百万级批量写入均落盘./mydb私有数据表支持 1~3 级键值类型覆盖 list / dict / df 等常见结构WAL 保证写入无丢失立即可读私有因子与本地行情共用一套查询协议研究链路全部本地化私有数据是你策略里最有价值的部分把它存进 free-stockdb 的私有表一次写入永久可用。相关文档docs/DATA_SOURCE.md、调用方式/调用说明.txt【免费下载链接】free-stockdb面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎集成增量同步、本地缓存、复权、批量查询、回测与指标计算。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fr/free-stockdb创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考