ProStock
A股量化投资框架 - 从数据获取到模型训练的完整解决方案
功能特性
1. 数据层 (src/data/)
- 多源数据接入: Tushare API 集成，支持日线、股票基础信息、交易日历
- DuckDB 存储: 高性能嵌入式数据库，支持 SQL 查询下推
- 智能同步: 增量/全量同步策略，自动检测数据更新需求
- 速率控制: 令牌桶算法实现 API 限流
- 并发优化: ThreadPoolExecutor 多线程数据获取
2. 因子层 (src/factors/)
- 类型安全: 严格的截面因子 vs 时序因子区分
- 防泄露机制: 框架层面防止未来数据和跨股票数据泄露
- 因子组合: 支持因子加减乘除和标量运算
- 高性能计算: Polars 向量化操作，零拷贝数据导出
- 灵活扩展: 基类抽象便于自定义因子
3. 模型层 (src/models/)
- 插件架构: 装饰器注册机制，新模型即插即用
- 阶段感知: 训练/测试阶段区分，防止数据泄露
- 多模型支持: LightGBM、CatBoost 等模型统一接口
- 数据处理: 缺失值处理、缩尾、标准化、中性化等
- 时序划分: WalkForward、ExpandingWindow 等时间序列划分策略
项目结构
ProStock/
├── src/
│ ├── config/ # 配置管理
│ │ ├── settings.py # pydantic-settings 配置
│ │ └── __init__.py
│ │
│ ├── data/ # 数据获取与存储
│ │ ├── api_wrappers/ # Tushare API 封装
│ │ │ ├── api_daily.py # 日线数据接口
│ │ │ ├── api_stock_basic.py # 股票基础信息
│ │ │ └── api_trade_cal.py # 交易日历
│ │ ├── client.py # Tushare 客户端（含限流）
│ │ ├── config.py # 数据模块配置
│ │ ├── db_manager.py # DuckDB 表管理和同步
│ │ ├── db_inspector.py # 数据库信息查看工具
│ │ ├── rate_limiter.py # 令牌桶限流器
│ │ ├── storage.py # DuckDB 存储核心
│ │ ├── sync.py # 数据同步主逻辑
│ │ └── __init__.py
│ │
│ ├── factors/ # 因子计算框架
│ │ ├── base.py # 因子基类（截面/时序）
│ │ ├── composite.py # 组合因子和标量运算
│ │ ├── data_loader.py # DuckDB 数据加载器
│ │ ├── data_spec.py # 数据规格定义
│ │ ├── engine.py # 因子执行引擎
│ │ └── __init__.py
│ │
│ ├── models/ # 模型训练框架
│ │ ├── core/ # 核心抽象
│ │ │ ├── base.py # 处理器/模型/划分基类
│ │ │ └── splitter.py # 时间序列划分策略
│ │ ├── models/ # 模型实现
│ │ │ └── models.py # LightGBM、CatBoost
│ │ ├── processors/ # 数据处理器
│ │ │ └── processors.py # 标准化、缩尾、中性化等
│ │ ├── pipeline.py # 处理流水线
│ │ ├── registry.py # 插件注册中心
│ │ └── __init__.py
│ │
│ └── __init__.py
│
├── docs/ # 文档
│ ├── factor_framework_design.md # 因子框架设计
│ ├── ml_framework_design.md # 模型框架设计
│ ├── db_sync_guide.md # 数据同步指南
│ └── ...
│
├── data/ # 数据存储（DuckDB）
│ ├── prostock.db # 主数据库文件
│ └── stock_basic.csv # 股票基础信息缓存
│
├── config/ # 配置文件
│ └── .env.local # 环境变量（API Token等）
│
└── tests/ # 测试文件
├── test_sync.py
└── factors/
快速开始
1. 安装依赖
⚠️ 本项目强制使用 uv 作为 Python 包管理器
# 安装 uv (如果尚未安装)
pip install uv
# 安装项目依赖
uv pip install -e .
2. 配置环境变量
创建 config/.env.local 文件：
TUSHARE_TOKEN=your_tushare_token_here
DATA_PATH=data
RATE_LIMIT=100
THREADS=10
3. 数据同步
# 首次同步 - 全量同步（从20180101开始）
uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all(force_full=True)"
# 日常同步 - 增量同步（自动从最新日期开始）
uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all()"
# 预览同步（检查需要同步的数据量）
uv run python -c "from src.data.sync import preview_sync; preview_sync()"
# 自定义线程数
uv run python -c "from src.data.sync import sync_all; sync_all(max_workers=20)"
4. 查看数据库状态
uv run python -c "from src.data.db_inspector import get_db_info; get_db_info()"
使用示例
因子计算
from src.factors import FactorEngine, DataLoader, DataSpec
from src.factors.base import CrossSectionalFactor, TimeSeriesFactor
import polars as pl
# 自定义截面因子：PE排名
class PERankFactor(CrossSectionalFactor):
name = "pe_rank"
data_specs = [DataSpec("daily", ["ts_code", "trade_date", "pe"], lookback_days=1)]
def compute(self, data) -> pl.Series:
cs = data.get_cross_section()
return cs["pe"].rank()
# 自定义时序因子：20日移动平均
class MA20Factor(TimeSeriesFactor):
name = "ma20"
data_specs = [DataSpec("daily", ["ts_code", "trade_date", "close"], lookback_days=20)]
def compute(self, data) -> pl.Series:
return data.get_column("close").rolling_mean(window_size=20)
# 执行计算
loader = DataLoader(data_dir="data")
engine = FactorEngine(loader)
# 计算截面因子
pe_rank = PERankFactor()
result1 = engine.compute(pe_rank, start_date="20240101", end_date="20240131")
# 计算时序因子
ma20 = MA20Factor()
result2 = engine.compute(ma20, stock_codes=["000001.SZ"],
start_date="20240101", end_date="20240131")
# 因子组合
combined = 0.5 * pe_rank + 0.3 * ma20
模型训练
from src.models import PluginRegistry, ProcessingPipeline
from src.models.core import PipelineStage
import polars as pl
# 创建处理流水线
pipeline = ProcessingPipeline([
PluginRegistry.get_processor("dropna")(),
PluginRegistry.get_processor("winsorizer")(lower=0.01, upper=0.99),
PluginRegistry.get_processor("standard_scaler")(),
])
# 准备数据
data = pl.read_csv("features.csv") # 包含特征和标签
# 划分训练/测试集
from src.models.core import WalkForwardSplit
splitter = WalkForwardSplit(train_window=252, test_window=21)
# 获取 LightGBM 模型
ModelClass = PluginRegistry.get_model("lightgbm")
model = ModelClass(task_type="regression", params={"n_estimators": 100})
# 训练循环
for train_idx, test_idx in splitter.split(data):
train_data = data[train_idx]
test_data = data[test_idx]
# 数据处理
X_train = pipeline.fit_transform(train_data.drop("target"))
X_test = pipeline.transform(test_data.drop("target"))
y_train = train_data["target"]
y_test = test_data["target"]
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
核心设计
1. 数据防泄露机制
截面因子 (CrossSectionalFactor):
- 防止日期泄露：每天只传入
[T-lookback+1, T]数据 - 允许股票间比较：传入当天所有股票数据
- 典型应用：PE排名、市值分位数、当日收益率排名
时序因子 (TimeSeriesFactor):
- 防止股票泄露：每只股票单独计算
- 允许历史数据访问：传入完整时间序列
- 典型应用：移动平均线、RSI、历史波动率
2. 插件注册机制
from src.models.registry import PluginRegistry
# 注册自定义处理器
@PluginRegistry.register_processor("my_processor")
class MyProcessor(BaseProcessor):
stage = PipelineStage.TRAIN
def fit(self, data):
# 学习参数
return self
def transform(self, data):
# 转换数据
return data
# 使用
processor_class = PluginRegistry.get_processor("my_processor")
processor = processor_class()
3. 数据同步策略
智能增量同步:
from src.data.db_manager import SyncManager
manager = SyncManager()
result = manager.sync(
table_name="daily",
fetch_func=get_daily,
start_date="20240101",
end_date="20240131"
)
# 自动检测：表不存在→全量，表存在→增量
文档
开发规范
- Python 版本: 3.10+
- 代码风格: Google 风格文档字符串
- 类型提示: 强制类型注解
- 测试: pytest 框架
- 包管理: uv (禁止直接使用 pip/python)
技术栈
- 数据处理: Polars, Pandas, NumPy
- 数据存储: DuckDB (嵌入式 OLAP 数据库)
- API 接口: Tushare Pro
- 机器学习: LightGBM, CatBoost, scikit-learn
- 配置管理: pydantic-settings
许可证
MIT License