# ProStock 代理指南 A股量化投资框架 - Python 项目,用于量化股票投资分析。 ## 交流语言要求 **⚠️ 强制要求:所有沟通和思考过程必须使用中文。** 所有与 AI Agent 的交流必须使用中文 代码中的注释和文档字符串使用中文 禁止使用英文进行思考或沟通 ## 构建/检查/测试命令 **⚠️ 重要:本项目强制使用 uv 作为 Python 包管理器和运行工具。禁止直接使用 `python` 或 `pip` 命令。** ```bash # 安装依赖(必须使用 uv) uv pip install -e . # 运行所有测试 uv run pytest # 运行单个测试文件 uv run pytest tests/test_sync.py # 运行单个测试类 uv run pytest tests/test_sync.py::TestDataSync # 运行单个测试方法 uv run pytest tests/test_sync.py::TestDataSync::test_get_all_stock_codes_from_daily # 使用详细输出运行 uv run pytest -v # 运行覆盖率测试(如果安装了 pytest-cov) uv run pytest --cov=src --cov-report=term-missing ``` ### 禁止的命令 ❌ 以下命令在本项目中**严格禁止**: ```bash # 禁止直接使用 python python -c "..." # 禁止! python script.py # 禁止! python -m pytest # 禁止! python -m pip install # 禁止! # 禁止直接使用 pip pip install -e . # 禁止! pip install package # 禁止! pip list # 禁止! ``` ### 正确的 uv 用法 ✅ ```bash # 运行 Python 代码 uv run python -c "..." # ✅ 正确 uv run python script.py # ✅ 正确 # 安装依赖 uv pip install -e . # ✅ 正确 uv pip install package # ✅ 正确 # 运行测试 uv run pytest # ✅ 正确 uv run pytest tests/test_sync.py # ✅ 正确 ``` ## 项目结构 ``` ProStock/ ├── src/ # 源代码 │ ├── config/ # 配置管理 │ │ ├── __init__.py │ │ └── settings.py # pydantic-settings 配置 │ │ │ ├── data/ # 数据获取与存储 │ │ ├── api_wrappers/ # Tushare API 封装 │ │ │ ├── API_INTERFACE_SPEC.md # 接口规范文档 │ │ │ ├── api.md # API 接口定义 │ │ │ ├── api_daily.py # 日线数据接口 │ │ │ ├── api_stock_basic.py # 股票基础信息接口 │ │ │ ├── api_trade_cal.py # 交易日历接口 │ │ │ └── __init__.py │ │ ├── __init__.py │ │ ├── client.py # Tushare API 客户端(带速率限制) │ │ ├── config.py # 数据模块配置 │ │ ├── db_inspector.py # 数据库信息查看工具 │ │ ├── db_manager.py # DuckDB 表管理和同步 │ │ ├── rate_limiter.py # 令牌桶速率限制器 │ │ ├── storage.py # 数据存储核心 │ │ └── sync.py # 数据同步主逻辑 │ │ │ ├── factors/ # 因子计算框架 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── base.py # 因子基类(截面/时序) │ │ ├── composite.py # 组合因子和标量运算 │ │ ├── data_loader.py # 数据加载器 │ │ ├── data_spec.py # 数据规格定义 │ │ ├── engine.py # 因子执行引擎 │ │ ├── momentum/ # 动量因子 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── ma.py # 移动平均线 │ │ │ └── return_rank.py # 收益排名 │ │ └── financial/ # 财务因子 │ │ └── __init__.py │ │ │ ├── pipeline/ # 模型训练管道 │ │ ├── __init__.py │ │ ├── pipeline.py # 处理流水线 │ │ ├── registry.py # 插件注册中心 │ │ ├── core/ # 核心抽象 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ ├── base.py # 基类定义 │ │ │ └── splitter.py # 时间序列划分策略 │ │ ├── models/ # 模型实现 │ │ │ ├── __init__.py │ │ │ └── models.py # LightGBM、CatBoost 等 │ │ └── processors/ # 数据处理器 │ │ ├── __init__.py │ │ └── processors.py # 标准化、缩尾、中性化等 │ │ │ └── training/ # 训练入口 │ ├── __init__.py │ ├── main.py # 训练主程序 │ ├── pipeline.py # 训练流程配置 │ └── output/ # 训练输出 │ └── top_stocks.tsv # 推荐股票结果 │ ├── tests/ # 测试文件 │ ├── test_sync.py │ └── test_daily.py ├── config/ # 配置文件 │ └── .env.local # 环境变量(不在 git 中) ├── data/ # 数据存储(DuckDB) ├── docs/ # 文档 ├── pyproject.toml # 项目配置 └── README.md ``` ## 代码风格指南 ### Python 版本 - **需要 Python 3.10+** - 使用现代 Python 特性(match/case、海象运算符、类型提示) ### 导入 ```python # 标准库优先 import os import time from datetime import datetime, timedelta from pathlib import Path from typing import Optional, Dict, Callable from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import threading # 第三方包 import pandas as pd import numpy as np from tqdm import tqdm from pydantic_settings import BaseSettings # 本地模块(使用来自 src 的绝对导入) from src.data.client import TushareClient from src.data.storage import Storage from src.config.settings import get_settings ``` ### 类型提示 - **始终使用类型提示** 用于函数参数和返回值 - 对可空类型使用 `Optional[X]` - 当可用时使用现代联合语法 `X | Y`(Python 3.10+) - 从 `typing` 导入类型:`Optional`、`Dict`、`Callable` 等 ```python def sync_single_stock( self, ts_code: str, start_date: str, end_date: str, ) -> pd.DataFrame: ... ``` ### 文档字符串 - 使用 **Google 风格文档字符串** - 包含 Args、Returns 部分 - 第一行保持简短摘要 ```python def get_next_date(date_str: str) -> str: """获取给定日期之后的下一天。 Args: date_str: YYYYMMDD 格式的日期 Returns: YYYYMMDD 格式的下一天日期 """ ... ``` ### 命名约定 - 变量、函数、方法使用 `snake_case` - 类使用 `PascalCase` - 常量使用 `UPPER_CASE` - 私有方法:`_leading_underscore` - 受保护属性:`_single_underscore` ### 错误处理 - 使用特定的异常,不要使用裸 `except:` - 使用上下文记录错误:`print(f"[ERROR] 上下文: {e}")` - 对 API 调用使用指数退避重试逻辑 - 在关键错误时立即停止(设置停止标志) ```python try: data = api.query(...) except Exception as e: print(f"[ERROR] 获取 {ts_code} 失败: {e}") raise # 记录后重新抛出 ``` ### 配置 - 对所有配置使用 **pydantic-settings** - 从 `config/.env.local` 文件加载 - 环境变量自动转换:`tushare_token` → `TUSHARE_TOKEN` - 对配置单例使用 `@lru_cache()` ### 数据存储 - 使用 **DuckDB** 嵌入式 OLAP 数据库进行持久化 - 存储在 `data/` 目录中(通过 `DATA_PATH` 环境变量配置) - 使用 UPSERT 模式(`INSERT OR REPLACE`)处理重复数据 - 多线程场景使用 `ThreadSafeStorage.queue_save()` + `flush()` 模式 ### 线程与并发 - 对 I/O 密集型任务(API 调用)使用 `ThreadPoolExecutor` - 实现停止标志以实现优雅关闭:`threading.Event()` - 数据同步默认工作线程数:10 - 出错时始终使用 `executor.shutdown(wait=False, cancel_futures=True)` ### 日志记录 - 使用带前缀的 print 语句:`[模块名] 消息` - 错误格式:`[ERROR] 上下文: 异常` - 进度:循环中使用 `tqdm` ### 测试 - 使用 **pytest** 框架 - 模拟外部依赖(Tushare API) - 使用 `@pytest.fixture` 进行测试设置 - 在导入位置打补丁:`patch('src.data.sync.Storage')` - 测试成功和错误两种情况 ### 日期格式 - 使用 `YYYYMMDD` 字符串格式表示日期 - 辅助函数:`get_today_date()`、`get_next_date()` - 完全同步的默认开始日期:`20180101` ### 依赖项 关键包: - `pandas>=2.0.0` - 数据处理 - `numpy>=1.24.0` - 数值计算 - `tushare>=2.0.0` - A股数据 API - `pydantic>=2.0.0`、`pydantic-settings>=2.0.0` - 配置 - `tqdm>=4.65.0` - 进度条 - `pytest` - 测试(开发) ### 环境变量 创建 `config/.env.local`: ```bash TUSHARE_TOKEN=your_token_here DATA_PATH=data RATE_LIMIT=100 THREADS=10 ``` ## 常见任务 ```bash # 同步所有股票(增量) uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all()" # 强制完全同步 uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all(force_full=True)" # 自定义线程数 uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all(max_workers=20)" ``` ## 架构变更历史 ### v2.1 (2026-02-28) - 同步模块规范更新 #### sync.py 职责划分 **变更**: 明确 `sync.py` 只包含每日更新的数据同步 **原因**: 区分高频(每日)和低频(季度/年度)数据,避免不必要的 API 调用 **规范**: - `sync.py` / `sync_all_data()`: **仅包含每日更新的数据** - 日线数据 (`api_daily`) - Pro Bar 数据 (`api_pro_bar`) - 交易日历 (`api_trade_cal`) - 股票基本信息 (`api_stock_basic`) - 历史股票列表 (`api_bak_basic`) - **不应放入 `sync.py` 的季度/低频数据**: - 财务数据 (`financial_data/` 目录): 利润表、资产负债表、现金流量表等 - 名称变更 (`api_namechange`): 已移除自动同步,建议手动定期同步 - **季度数据同步方式**: ```python # 财务数据单独同步(不在 sync_all_data 中) from src.data.api_wrappers.financial_data.api_financial_sync import sync_financial sync_financial() # 增量同步利润表 # 名称变更手动同步 from src.data.api_wrappers import sync_namechange sync_namechange(force=True) ``` ### v2.0 (2026-02-23) - 重要更新 #### 存储层重构 **变更**: 从 HDF5 迁移到 DuckDB **原因**: DuckDB 提供更好的查询性能、SQL 下推能力、并发支持 **影响**: 所有数据表现在使用 DuckDB 存储,旧 HDF5 文件可手动迁移 #### Sync 类迁移 **变更**: `DataSync` 类从 `sync.py` 迁移到 `api_daily.py` **原因**: 实现代码职责分离,每个 API 文件包含自己的同步逻辑 **影响**: - `sync.py` 保留为调度中心 - `api_daily.py` 包含 `DailySync` 类和 `sync_daily` 函数 #### 新增模块 **pipeline 模块**: 机器学习流水线组件(处理器、模型、划分策略) **training 模块**: 训练入口程序 **factors/momentum**: 动量因子(MA、收益率排名) **factors/financial**: 财务因子框架 **data/utils.py**: 日期工具函数集中管理 #### 新增 API 接口 `api_namechange.py`: 股票曾用名接口(手动同步) `api_bak_basic.py`: 历史股票列表接口 #### 工具函数统一 `get_today_date()`、`get_next_date()`、`DEFAULT_START_DATE` 等函数统一在 `src/data/utils.py` 中管理 其他模块应从 `utils.py` 导入这些函数,避免重复定义 ## AI 行为准则 ### LSP 检测报错处理 **⚠️ 强制要求:当进行 LSP 检测时报错,必定是代码格式问题。** 如果 LSP 检测报错,必须按照以下流程处理: 1. **问题定位** - 报错必定是由基础格式错误引起:缩进错误、引号括号不匹配、代码格式错误等 - 必须读取对应的代码行,精确定位错误 2. **修复方式** - ✅ **必须**:读取报错文件,检查具体代码行 - ✅ **必须**:修复格式错误(缩进、括号匹配、引号闭合等) - ❌ **禁止**:删除文件重新修改 - ❌ **禁止**:自行 rollback 文件 - ❌ **禁止**:新建文件重新修改 - ❌ **禁止**:忽略错误继续执行 3. **验证要求** - 修复后必须重新运行 LSP 检测确认无错误 - 确保修改仅针对格式问题,不改变代码逻辑 **示例场景**: ``` LSP 报错:Syntax error on line 45 ✅ 正确做法:读取文件第 45 行,发现少了一个右括号,添加后重新检测 ❌ 错误做法:删除文件重新写、或者忽略错误继续 ```