ProStock/docs/api/FINANCIAL_API_SPEC.md

财务数据 API 封装规范

文档版本: v1.3
适用范围: 所有财务数据 API（利润表、资产负债表、现金流量表等）
更新日期: 2026-03-08

---

目录

1. 概述
2. 架构设计原则
3. 文件结构规范
4. 类设计规范
5. 同步策略规范
6. 数据差异检测
7. 表结构设计
8. 索引设计规范
9. 报表类型过滤
10. 代码示例
11. 常见问题

---

概述

财务数据特点

财务数据与日频数据（日线、分钟线）有本质区别：

特性	日频数据	财务数据
更新频率	每日更新	季度更新
获取方式	按股票循环获取	VIP接口一次性获取全市场
数据修正	极少发生	经常发生（财报修正）
数据量	大（5000+股票×250交易日）	小（5000+股票×4季度）
版本控制	无	多版本（report_type）

核心要求

1. 必须实现 QuarterBasedSync 基类：所有财务数据同步必须继承此基类
2. 不设置唯一约束：不创建主键和唯一索引，支持数据多次修正
3. 先删除后插入：数据更新采用删除旧数据再插入新数据的策略
4. 无跳过逻辑：财务数据必须每次都进行对比更新
5. 报表类型过滤：默认只同步合并报表，支持灵活配置

---

架构设计原则

1. 职责分离

调度中心 (api_financial_sync.py)
    |
    v
各 API 文件 (api_income.py, api_balance.py, api_cashflow.py)
    |
    v
基类 (base_financial_sync.py - QuarterBasedSync)
    |
    v
存储层 (storage.py - ThreadSafeStorage)

规范:

• 调度中心只负责任务协调，不包含具体同步逻辑
• 各 API 文件实现具体的 fetch_single_quarter() 方法
• 通用逻辑下沉到 QuarterBasedSync 基类

2. 统一继承

必须继承 QuarterBasedSync 基类：

from src.data.api_wrappers.base_financial_sync import QuarterBasedSync

class IncomeQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """利润表季度同步实现。"""
    pass

禁止在 API 文件中重复实现同步逻辑。

---

文件结构规范

文件位置

财务数据 API 文件必须位于：

src/data/api_wrappers/financial_data/
├── __init__.py              # 可选：导出公共接口
├── api_income.py            # 利润表接口（已实现）
├── api_balance.py           # 资产负债表接口（已实现）
├── api_cashflow.py          # 现金流量表接口（已实现）
└── api_financial_sync.py    # 调度中心（只保留调度逻辑）

基类位置

src/data/api_wrappers/
├── base_sync.py             # StockBasedSync, DateBasedSync
└── base_financial_sync.py   # QuarterBasedSync（本规范核心）

快速开始

已实现的财务数据接口可以直接使用：

# 同步所有财务数据（利润表 + 资产负债表 + 现金流量表）
from src.data.api_wrappers.financial_data.api_financial_sync import sync_financial
sync_financial()

# 只同步利润表
from src.data.api_wrappers.financial_data.api_income import sync_income
sync_income()

# 只同步资产负债表
from src.data.api_wrappers.financial_data.api_balance import sync_balance
sync_balance()

# 只同步现金流量表
from src.data.api_wrappers.financial_data.api_cashflow import sync_cashflow
sync_cashflow()

# 全量同步
sync_cashflow(force_full=True)

# 预览同步
from src.data.api_wrappers.financial_data.api_cashflow import preview_cashflow_sync
preview_cashflow_sync()

文件内容结构

每个 API 文件必须包含以下部分（按顺序）：

"""模块文档字符串。

包含：模块用途、使用方式、注意事项。
"""

# 1. 标准库导入
from typing import Optional
import pandas as pd

# 2. 第三方库导入
# （无特殊要求）

# 3. 本地模块导入
from src.data.client import TushareClient
from src.data.api_wrappers.base_financial_sync import (
    QuarterBasedSync, 
    sync_financial_data,
    preview_financial_sync
)

# 4. 同步类实现
class XXXQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """具体财务数据同步实现类。"""
    pass

# 5. 便捷函数

def sync_xxx(force_full: bool = False, dry_run: bool = False) -> list:
    """同步数据便捷函数。"""
    pass

def preview_xxx_sync() -> dict:
    """预览同步信息便捷函数。"""
    pass

# 6. 原始数据接口（可选，向后兼容）
def get_xxx(period: str, fields: Optional[str] = None) -> pd.DataFrame:
    """获取原始数据接口。"""
    pass

---

类设计规范

类命名规范

必须遵循以下命名模式：

# 格式: {DataType}QuarterSync

# 正确示例
IncomeQuarterSync       # 利润表
BalanceQuarterSync      # 资产负债表
CashflowQuarterSync     # 现金流量表

# 错误示例
IncomeSync              # 缺少 Quarter，不统一
SyncIncome              # 动词开头，不符合类命名规范

必须覆盖的类属性

子类必须定义以下类属性：

class IncomeQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """利润表季度同步实现。"""
    
    # 1. 表名（必须）
    table_name = "financial_income"
    
    # 2. API 接口名（必须）
    api_name = "income_vip"
    
    # 3. 目标报表类型（可选，默认 "1"）
    TARGET_REPORT_TYPE = "1"
    
    # 4. 表结构定义（必须）
    TABLE_SCHEMA = {
        "ts_code": "VARCHAR(16) NOT NULL",
        "end_date": "DATE NOT NULL",
        "report_type": "INTEGER",
        # ... 其他字段
    }
    
    # 5. 索引定义（必须）
    TABLE_INDEXES = [
        ("idx_financial_income_ts_code", ["ts_code"]),
        ("idx_financial_income_ts_period", ["ts_code", "end_date", "report_type"]),
    ]

必须实现的抽象方法

子类必须实现以下抽象方法：

@abstractmethod
def fetch_single_quarter(self, period: str) -> pd.DataFrame:
    """获取单季度的全部上市公司数据。
    
    Args:
        period: 报告期，季度最后一天日期（如 '20231231'）
    
    Returns:
        包含该季度全部上市公司财务数据的 DataFrame
        
    注意:
        - 使用 VIP 接口（如 income_vip）
        - 不要在此方法中过滤 report_type，基类会统一处理
        - 返回的 DataFrame 必须包含 ts_code 和 end_date 列
    """
    params = {"period": period}
    return self.client.query(self.api_name, **params)

禁止的操作

子类禁止覆盖或修改以下方法：

# 基类核心方法，禁止覆盖
- sync_quarter()          # 单季度同步流程
- sync_range()            # 范围同步
- sync_incremental()      # 增量同步
- sync_full()             # 全量同步
- delete_stock_quarter_data()  # 删除数据
- compare_and_find_differences()  # 差异检测
- ensure_table_exists()   # 建表逻辑

---

同步策略规范

增量同步策略

规范: 财务数据同步必须每次都执行，不存在"跳过"的情况。

原因: 财务数据可能会被修正，即使本地已有数据，也需要重新对比更新。

流程:

def sync_incremental(self, dry_run: bool = False) -> List[Dict]:
    """增量同步流程。
    
    注意：财务数据必须每次都进行对比更新，因为数据可能被修正。
    """
    # 1. 确保表存在（首次同步时自动建表）
    self.ensure_table_exists()
    
    # 2. 获取本地最新季度
    latest_quarter = self._get_latest_quarter()
    
    # 3. 获取当前季度
    current_quarter = self.get_current_quarter()
    
    # 4. 确定同步范围（不检查是否需要同步，直接执行）
    # 注意：即使 latest_quarter >= current_quarter，也要执行
    start_quarter = self.get_prev_quarter(latest_quarter)
    
    # 5. 执行同步
    return self.sync_range(start_quarter, current_quarter, dry_run)

全量同步策略

规范: 全量同步从默认起始日期（2018Q1）同步到当前季度。

流程:

def sync_full(self, dry_run: bool = False) -> List[Dict]:
    """全量同步流程。"""
    # 1. 创建表结构（如不存在）
    self.ensure_table_exists()
    
    # 2. 清空表（可选，根据需求决定）
    # self.storage.clear_table(self.table_name)
    
    # 3. 获取同步范围
    start_quarter = self.DEFAULT_START_DATE  # "20180331"
    end_quarter = self.get_current_quarter()
    
    # 4. 执行同步
    return self.sync_range(start_quarter, end_quarter, dry_run)

单季度同步策略

规范: 单季度同步采用"先删除后插入"策略，并优化首次同步场景。

流程:

def sync_quarter(self, period: str, dry_run: bool = False) -> Dict:
    """单季度同步流程（核心）。"""
    # 1. 获取远程数据
    remote_df = self.fetch_single_quarter(period)
    
    # 2. 根据 TARGET_REPORT_TYPE 过滤报表类型
    if self.TARGET_REPORT_TYPE and 'report_type' in remote_df.columns:
        remote_df = remote_df[remote_df['report_type'] == self.TARGET_REPORT_TYPE]
    
    remote_total = len(remote_df)
    
    # 3. 检查本地是否有该季度数据（首次同步优化）
    local_counts = self.get_local_data_count_by_stock(period)
    is_first_sync_for_period = len(local_counts) == 0
    
    if is_first_sync_for_period:
        # 首次同步：直接插入所有数据，跳过差异检测
        print(f"[{self.__class__.__name__}] First sync for quarter {period}, inserting all data directly")
        if not dry_run:
            self.storage.queue_save(self.table_name, remote_df, use_upsert=False)
            self.storage.flush()
        return {...}
    
    # 4. 非首次同步：对比找出差异股票
    diff_df, stats_df = self.compare_and_find_differences(remote_df, period)
    
    # 5. 执行同步（先删除后插入）
    if not dry_run and not diff_df.empty:
        diff_stocks = list(diff_df['ts_code'].unique())
        
        # 5.1 删除差异股票的旧数据
        self.delete_stock_quarter_data(period, diff_stocks)
        
        # 5.2 插入新数据（必须使用 use_upsert=False）
        self.storage.queue_save(self.table_name, diff_df, use_upsert=False)
        self.storage.flush()
    
    return {...}

重要:

1. 禁止使用 UPSERT（INSERT OR REPLACE），必须使用"先删除后插入"
2. 首次同步优化：本地无数据时直接插入，不进行差异检测，提升性能
3. 必须使用 use_upsert=False：调用 queue_save() 时必须显式指定，避免触发 UPSERT 错误

---

数据差异检测

检测逻辑

规范: 按股票级别对比本地与远程数据量，识别差异。

算法:

def compare_and_find_differences(
    self, 
    remote_df: pd.DataFrame, 
    period: str
) -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame]:
    """对比远程数据与本地数据，找出差异。
    
    逻辑：
    1. 统计远程数据中每只股票的数据量
    2. 查询本地数据库中该季度每只股票的数据量
    3. 对比找出差异股票（新增或数据量不一致）
    4. 返回需要插入的差异数据
    
    注意：主键为 (ts_code, end_date, report_type)，但差异检测按股票级别进行。
    如果某股票的记录总数不一致，则更新该股票的所有记录。
    """
    # 1. 统计远程数据中每只股票的数据量
    remote_counts = remote_df.groupby('ts_code').size().to_dict()
    
    # 2. 获取本地数据量（按股票汇总）
    local_counts = self.get_local_data_count_by_stock(period)
    
    # 3. 对比找出差异
    diff_stocks = []
    stats = []
    
    for ts_code, remote_count in remote_counts.items():
        local_count = local_counts.get(ts_code, 0)
        
        if local_count == 0:
            status = "new"           # 本地不存在
            diff_stocks.append(ts_code)
        elif local_count != remote_count:
            status = "modified"      # 数据量不一致，可能包含修正
            diff_stocks.append(ts_code)
        else:
            status = "same"          # 数据量一致
        
        stats.append({
            'ts_code': ts_code,
            'remote_count': remote_count,
            'local_count': local_count,
            'status': status
        })
    
    # 4. 提取差异数据
    diff_df = remote_df[remote_df['ts_code'].isin(diff_stocks)].copy()
    stats_df = pd.DataFrame(stats)
    
    return diff_df, stats_df

删除策略

规范: 删除指定季度和指定股票的所有数据。

def delete_stock_quarter_data(
    self,
    period: str,
    ts_codes: Optional[List[str]] = None
) -> int:
    """删除指定季度和股票的数据。
    
    Args:
        period: 季度字符串 (YYYYMMDD)
        ts_codes: 股票代码列表，None 表示删除该季度所有数据
    
    Returns:
        删除的记录数
    """
    if ts_codes:
        # 删除指定股票的数据
        placeholders = ', '.join(['?' for _ in ts_codes])
        query = f'''
            DELETE FROM "{self.table_name}" 
            WHERE end_date = ? AND ts_code IN ({placeholders})
        '''
        result = storage._connection.execute(query, [period] + ts_codes)
    else:
        # 删除整个季度的数据
        query = f'DELETE FROM "{self.table_name}" WHERE end_date = ?'
        result = storage._connection.execute(query, [period])
    
    return result.rowcount

删除计数处理

注意: DuckDB 的 DELETE 操作 rowcount 属性可能返回 -1（表示未知数量），需要特殊处理。

改进方案:

def delete_stock_quarter_data(self, period: str, ts_codes: Optional[List[str]] = None) -> int:
    """删除指定季度和股票的数据。"""
    storage = Storage()
    
    try:
        # 将 YYYYMMDD 转换为 YYYY-MM-DD 格式（DuckDB DATE 类型要求）
        period_formatted = f"{period[:4]}-{period[4:6]}-{period[6:]}"
        
        if ts_codes:
            # 删除指定股票的数据
            placeholders = ', '.join(['?' for _ in ts_codes])
            query = f'''
                DELETE FROM "{self.table_name}" 
                WHERE end_date = ? AND ts_code IN ({placeholders})
            '''
            storage._connection.execute(query, [period_formatted] + ts_codes)
            # DuckDB rowcount 返回 -1，使用传入的股票数量作为估算
            return len(ts_codes)
        else:
            # 删除整个季度的数据
            query = f'DELETE FROM "{self.table_name}" WHERE end_date = ?'
            storage._connection.execute(query, [period_formatted])
            return -1  # 标记为未知
    except Exception as e:
        print(f"[{self.__class__.__name__}] Error deleting data: {e}")
        return 0

日志输出改进:

# 改进后的日志输出
if not dry_run and not diff_df.empty:
    deleted_stocks_count = len(diff_stocks)
    self.delete_stock_quarter_data(period, diff_stocks)
    deleted_count = len(diff_df)
    print(f"[{self.__class__.__name__}] Deleted {deleted_stocks_count} stocks' old records (approx {deleted_count} rows)")

输出示例：

[IncomeQuarterSync] Deleted 100 stocks' old records (approx 500 rows)

---

日期格式转换

DuckDB DATE 类型要求

DuckDB 的 DATE 类型要求格式为 YYYY-MM-DD，而 Tushare API 返回的日期格式为 YYYYMMDD（字符串）。必须在 SQL 查询前进行转换。

转换方法

def _format_period_for_sql(self, period: str) -> str:
    """将 YYYYMMDD 格式转换为 YYYY-MM-DD 格式。
    
    Args:
        period: YYYYMMDD 格式的日期字符串
        
    Returns:
        YYYY-MM-DD 格式的日期字符串
    """
    return f"{period[:4]}-{period[4:6]}-{period[6:]}"

# 使用示例
period = "20240331"
period_sql = self._format_period_for_sql(period)  # "2024-03-31"

query = f'SELECT * FROM "{self.table_name}" WHERE end_date = ?'
result = storage._connection.execute(query, [period_sql])

需要转换的位置

以下方法中涉及 SQL 查询的 period 参数时必须进行转换：

1. get_local_data_count_by_stock() - 查询本地数据计数
2. get_local_records_by_key() - 按主键查询本地记录
3. delete_stock_quarter_data() - 删除季度数据

错误示例

如果不进行转换，会报以下错误：

Conversion Error: invalid date field format: "20250331", 
expected format is (YYYY-MM-DD)

---

存储层配置

禁用 UPSERT

财务数据表没有主键约束，必须在调用存储层方法时禁用 UPSERT。

ThreadSafeStorage 配置

class ThreadSafeStorage:
    """线程安全的 DuckDB 写入包装器。"""
    
    def queue_save(self, name: str, data: pd.DataFrame, use_upsert: bool = True):
        """将数据放入写入队列。
        
        Args:
            name: 表名
            data: DataFrame 数据
            use_upsert: 若为 True 使用 INSERT OR REPLACE，若为 False 使用普通 INSERT
        """
        if not data.empty:
            self._pending_writes.append((name, data, use_upsert))

财务数据同步时的调用

# 正确：禁用 UPSERT
self.storage.queue_save(self.table_name, diff_df, use_upsert=False)

# 错误：使用默认 UPSERT（会导致 Binder Error）
self.storage.queue_save(self.table_name, diff_df)  # 默认 use_upsert=True

错误信息

如果错误地使用 UPSERT：

Binder Error: There are no UNIQUE/PRIMARY KEY constraints that refer 
to this table, specify ON CONFLICT columns manually

---

表结构设计

必备字段

财务数据表必须包含以下字段：

TABLE_SCHEMA = {
    "ts_code": "VARCHAR(16) NOT NULL",     # 股票代码
    "end_date": "DATE NOT NULL",           # 报告期（季度最后一天）
    "report_type": "INTEGER",              # 报表类型
    "ann_date": "DATE",                    # 公告日期（可选）
    # ... 其他业务字段
}

字段命名规范

遵循 Tushare API 返回的字段名，保持与原 API 一致。

正确示例:

"basic_eps": "DOUBLE",        # 基本每股收益
"total_revenue": "DOUBLE",    # 营业总收入
"operate_profit": "DOUBLE",   # 营业利润

错误示例:

"basicEPS": "DOUBLE",         # 驼峰命名，不符合
"basic_eps_value": "DOUBLE",  # 添加多余后缀
"eps_basic": "DOUBLE",        # 词序颠倒

数据类型规范

Tushare 类型	DuckDB 类型
str	VARCHAR(n)
float	DOUBLE
int	INTEGER
date	DATE

示例:

TABLE_SCHEMA = {
    "ts_code": "VARCHAR(16) NOT NULL",
    "ann_date": "DATE",
    "report_type": "INTEGER",
    "basic_eps": "DOUBLE",
}

---

索引设计规范

禁止唯一索引

严格禁止创建主键和唯一索引：

# 禁止创建主键
PRIMARY_KEY = ("ts_code", "end_date", "report_type")  # 错误！

# 禁止创建唯一索引
("idx_unique", ["ts_code", "end_date"], True)  # 错误！
CREATE UNIQUE INDEX ...  # 错误！

原因: 财务数据可能发生多次修正，同一支股票在同一季度可能有多个版本（不同的 ann_date），设置唯一约束会导致插入失败。

推荐索引

必须创建以下索引：

TABLE_INDEXES = [
    # 1. 股票代码索引（单字段查询）
    ("idx_financial_income_ts_code", ["ts_code"]),
    
    # 2. 报告期索引（时间范围查询）
    ("idx_financial_income_end_date", ["end_date"]),
    
    # 3. 复合索引（股票+报告期+报表类型，最常用）
    ("idx_financial_income_ts_period", ["ts_code", "end_date", "report_type"]),
]

索引命名规范

索引名必须遵循以下格式：

# 格式: idx_{table_name}_{fields_description}

# 正确示例
"idx_financial_income_ts_code"
"idx_financial_income_end_date"
"idx_financial_income_ts_period"

# 错误示例
"ts_code_idx"           # 缺少表名前缀
"income_ts"             # 表名缩写不明确
"index_1"               # 无意义名称

---

报表类型过滤

默认行为

规范: 默认只同步合并报表（report_type='1'）。

class QuarterBasedSync(ABC):
    # 目标报表类型（子类可覆盖）
    # 默认只同步合并报表（report_type='1'）
    # 设为 None 则同步所有报表类型
    TARGET_REPORT_TYPE: Optional[str] = "1"

覆盖方式

子类可以通过覆盖类属性来修改默认行为：

class IncomeQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """利润表同步 - 只同步合并报表。"""
    TARGET_REPORT_TYPE = "1"  # 明确指定

class BalanceQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """资产负债表同步 - 同步所有报表类型。"""
    TARGET_REPORT_TYPE = None  # 不过滤

过滤逻辑

过滤逻辑在基类中统一处理：

def sync_quarter(self, period: str, dry_run: bool = False) -> Dict:
    # 1. 获取远程数据
    remote_df = self.fetch_single_quarter(period)
    
    # 2. 根据 TARGET_REPORT_TYPE 过滤
    if self.TARGET_REPORT_TYPE and 'report_type' in remote_df.columns:
        remote_df = remote_df[remote_df['report_type'] == self.TARGET_REPORT_TYPE]
    
    # ... 后续处理

报表类型说明

根据 Tushare 文档：

代码	类型	说明
1	合并报表	上市公司最新报表（默认）
2	单季合并	单一季度的合并报表
3	调整单季合并表	调整后的单季合并报表
4	调整合并报表	本年度公布上年同期的财务报表数据
5	调整前合并报表	数据发生变更，将原数据进行保留
6	母公司报表	该公司母公司的财务报表数据
...	...	...

---

代码示例

完整实现示例：利润表接口

"""利润表数据接口 (VIP 版本)

使用 Tushare VIP 接口 (income_vip) 获取利润表数据。
按季度同步，一次请求获取一个季度的全部上市公司数据。

使用方式:
    from src.data.api_wrappers.financial_data.api_income import (
        IncomeQuarterSync, 
        sync_income,
        preview_income_sync
    )
    
    # 方式1: 使用类
    syncer = IncomeQuarterSync()
    syncer.sync_incremental()  # 增量同步
    syncer.sync_full()         # 全量同步
    
    # 方式2: 使用便捷函数
    sync_income()              # 增量同步
    sync_income(force_full=True)  # 全量同步
"""

from typing import Optional
import pandas as pd

from src.data.client import TushareClient
from src.data.api_wrappers.base_financial_sync import (
    QuarterBasedSync,
    sync_financial_data,
    preview_financial_sync
)


class IncomeQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """利润表季度同步实现。
    
    使用 income_vip 接口按季度获取全部上市公司利润表数据。
    
    表结构: financial_income
    注意: 不设置主键和唯一索引，支持财务数据多次修正
    """
    
    table_name = "financial_income"
    api_name = "income_vip"
    
    # 只同步合并报表
    TARGET_REPORT_TYPE = "1"
    
    # 表结构定义
    TABLE_SCHEMA = {
        "ts_code": "VARCHAR(16) NOT NULL",
        "ann_date": "DATE",
        "f_ann_date": "DATE",
        "end_date": "DATE NOT NULL",
        "report_type": "INTEGER",
        "comp_type": "INTEGER",
        "basic_eps": "DOUBLE",
        "diluted_eps": "DOUBLE",
        "total_revenue": "DOUBLE",
        "revenue": "DOUBLE",
        # ... 其他字段
    }
    
    # 普通索引（不要创建唯一索引）
    TABLE_INDEXES = [
        ("idx_financial_income_ts_code", ["ts_code"]),
        ("idx_financial_income_end_date", ["end_date"]),
        ("idx_financial_income_ts_period", ["ts_code", "end_date", "report_type"]),
    ]
    
    def fetch_single_quarter(self, period: str) -> pd.DataFrame:
        """获取单季度的全部上市公司利润表数据。
        
        Args:
            period: 报告期，季度最后一天日期（如 '20231231'）
        
        Returns:
            包含该季度全部上市公司利润表数据的 DataFrame
        """
        params = {"period": period}
        return self.client.query(self.api_name, **params)


# =============================================================================
# 便捷函数
# =============================================================================


def sync_income(
    force_full: bool = False,
    dry_run: bool = False,
) -> list:
    """同步利润表数据（便捷函数）。
    
    Args:
        force_full: 若为 True，强制全量同步
        dry_run: 若为 True，仅预览不写入
    
    Returns:
        同步结果列表
    """
    return sync_financial_data(IncomeQuarterSync, force_full, dry_run)


def preview_income_sync() -> dict:
    """预览利润表同步信息。
    
    Returns:
        预览信息字典
    """
    return preview_financial_sync(IncomeQuarterSync)


def get_income(period: str, fields: Optional[str] = None) -> pd.DataFrame:
    """获取利润表数据（原始接口，单季度）。
    
    用于直接获取某个季度的数据，不进行同步管理。
    
    Args:
        period: 报告期，季度最后一天日期（如 '20231231'）
        fields: 指定返回字段，默认返回全部字段
    
    Returns:
        包含利润表数据的 DataFrame
    """
    client = TushareClient()
    
    if fields is None:
        fields = "ts_code,ann_date,end_date,report_type,basic_eps,..."
    
    return client.query("income_vip", period=period, fields=fields)

完整实现示例：资产负债表接口

"""资产负债表数据接口 (VIP 版本)

使用 Tushare VIP 接口 (balancesheet_vip) 获取资产负债表数据。
按季度同步，一次请求获取一个季度的全部上市公司数据。

使用方式:
    from src.data.api_wrappers.financial_data.api_balance import (
        BalanceQuarterSync,
        sync_balance,
        preview_balance_sync
    )

    # 方式1: 使用类
    syncer = BalanceQuarterSync()
    syncer.sync_incremental()  # 增量同步
    syncer.sync_full()         # 全量同步

    # 方式2: 使用便捷函数
    sync_balance()             # 增量同步
    sync_balance(force_full=True)  # 全量同步
"""

from typing import Any, override
import pandas as pd

from src.data.client import TushareClient
from src.data.api_wrappers.base_financial_sync import (
    QuarterBasedSync,
    sync_financial_data,
    preview_financial_sync,
)


class BalanceQuarterSync(QuarterBasedSync):
    """资产负债表季度同步实现。

    使用 balancesheet_vip 接口按季度获取全部上市公司资产负债表数据。

    表结构: financial_balance
    注意: 不设置主键和唯一索引，支持财务数据多次修正
    """

    table_name: str = "financial_balance"
    api_name: str = "balancesheet_vip"

    # 只同步合并报表
    TARGET_REPORT_TYPE: str | None = "1"

    # 表结构定义 - 完整的资产负债表字段
    TABLE_SCHEMA: dict[str, str] = {
        "ts_code": "VARCHAR(16) NOT NULL",
        "ann_date": "DATE",
        "f_ann_date": "DATE",
        "end_date": "DATE NOT NULL",
        "report_type": "INTEGER",
        "comp_type": "INTEGER",
        "end_type": "VARCHAR(10)",
        "total_share": "DOUBLE",
        "cap_rese": "DOUBLE",
        "undistr_porfit": "DOUBLE",
        "surplus_rese": "DOUBLE",
        "special_rese": "DOUBLE",
        "money_cap": "DOUBLE",
        "trad_asset": "DOUBLE",
        "notes_receiv": "DOUBLE",
        "accounts_receiv": "DOUBLE",
        # ... 其他150+个字段（完整字段列表见 api_balance.py）
    }

    # 普通索引（不要创建唯一索引）
    TABLE_INDEXES: list[tuple[str, list[str]]] = [
        ("idx_financial_balance_ts_code", ["ts_code"]),
        ("idx_financial_balance_end_date", ["end_date"]),
        ("idx_financial_balance_ts_period", ["ts_code", "end_date", "report_type"]),
    ]

    def __init__(self):
        """初始化资产负债表同步器。"""
        super().__init__()
        self._fields: str | None = None  # 默认返回全部字段

    @override
    def fetch_single_quarter(self, period: str) -> pd.DataFrame:
        """获取单季度的全部上市公司资产负债表数据。

        Args:
            period: 报告期，季度最后一天日期（如 '20231231'）

        Returns:
            包含该季度全部上市公司资产负债表数据的 DataFrame
        """
        params = {"period": period}

        if self._fields:
            params["fields"] = self._fields

        return self.client.query(self.api_name, **params)


# =============================================================================
# 便捷函数
# =============================================================================


def sync_balance(
    force_full: bool = False,
    dry_run: bool = False,
) -> list[dict[str, Any]]:
    """同步资产负债表数据（便捷函数）。

    Args:
        force_full: 若为 True，强制全量同步
        dry_run: 若为 True，仅预览不写入

    Returns:
        同步结果列表
    """
    return sync_financial_data(BalanceQuarterSync, force_full, dry_run)


def preview_balance_sync() -> dict[str, Any]:
    """预览资产负债表同步信息。

    Returns:
        预览信息字典
    """
    return preview_financial_sync(BalanceQuarterSync)


def get_balance(period: str, fields: str | None = None) -> pd.DataFrame:
    """获取资产负债表数据（原始接口，单季度）。

    Args:
        period: 报告期，季度最后一天日期（如 '20231231'）
        fields: 指定返回字段，默认返回全部字段

    Returns:
        包含资产负债表数据的 DataFrame
    """
    client = TushareClient()

    if fields is None:
        fields = (
            "ts_code,ann_date,f_ann_date,end_date,report_type,comp_type,end_type,"
            "total_share,cap_rese,undistr_porfit,surplus_rese,special_rese,"
            "money_cap,trad_asset,notes_receiv,accounts_receiv,..."
        )

    return client.query("balancesheet_vip", period=period, fields=fields)

---

常见问题

Q1: 为什么不设置主键和唯一索引？

A: 财务数据可能发生多次修正。例如：

第一次发布：600000.SH, 20240331, report_type='1', ann_date='20240428'
第二次修正：600000.SH, 20240331, report_type='1', ann_date='20240515'

如果设置了唯一约束（如 PRIMARY KEY (ts_code, end_date, report_type)），第二次插入会失败。因此采用"先删除后插入"策略，不设置唯一约束。

Q2: 为什么增量同步不跳过已同步的季度？

A: 财务数据与日频数据不同，可能会被修正。即使本地已有某季度的数据，也需要重新获取远程数据进行对比，确保数据完整性。

Q3: 为什么要获取前一季度？

A: 财务数据修正可能发生在发布后的一段时间内。获取前一季度可以捕获上一季度可能发生的修正数据。

示例:

当前日期: 2024-04-15
当前季度: 2024Q1 (20240331)
本地最新: 2023Q4 (20231231)

同步范围: 2023Q3 (20230930) -> 2024Q1 (20240331)
          (包含前一季度以确保数据完整性)

Q4: 如何支持其他报表类型？

A: 覆盖 TARGET_REPORT_TYPE 类属性：

class IncomeAllReportSync(QuarterBasedSync):
    """同步所有报表类型。"""
    TARGET_REPORT_TYPE = None  # 不过滤

或者同步特定类型：

class IncomeParentReportSync(QuarterBasedSync):
    """只同步母公司报表。"""
    TARGET_REPORT_TYPE = "6"  # 母公司报表

Q5: 如何处理字段变更？

A: 如果 Tushare API 字段发生变更：

1. 更新 TABLE_SCHEMA 添加新字段
2. 使用 ALTER TABLE 添加新列（对已存在的数据）
3. 更新 fetch_single_quarter() 中的字段列表（如果使用了 fields 参数）

注意: 不要删除已有字段，保持向后兼容。

Q6: 如何调试同步问题？

A: 使用 dry_run=True 进行预览：

from src.data.api_wrappers.financial_data.api_income import sync_income

# 预览同步，不写入数据
result = sync_income(dry_run=True)
print(result)

查看日志输出，检查：

• 远程数据量
• 本地数据量
• 差异股票列表
• 删除/插入记录数

Q7: 为什么要优化首次同步？

A: 首次同步某个季度时，本地没有数据，不需要进行差异检测和删除操作。直接插入所有数据可以提升性能。

优化逻辑：

# 检查本地是否有该季度数据
local_counts = self.get_local_data_count_by_stock(period)
is_first_sync_for_period = len(local_counts) == 0

if is_first_sync_for_period:
    # 首次同步：直接插入，跳过差异检测
    print(f"First sync for quarter {period}, inserting all data directly")
    self.storage.queue_save(self.table_name, remote_df, use_upsert=False)
    self.storage.flush()
else:
    # 非首次同步：进行差异检测
    diff_df, stats_df = self.compare_and_find_differences(remote_df, period)
    # ... 删除旧数据并插入新数据

输出对比：

首次同步：

[IncomeQuarterSync] Syncing quarter 20240331...
[IncomeQuarterSync] Fetched 5300 records from API
[IncomeQuarterSync] First sync for quarter 20240331, inserting all data directly
[IncomeQuarterSync] Inserted 5300 new records

非首次同步：

[IncomeQuarterSync] Syncing quarter 20240331...
[IncomeQuarterSync] Fetched 5300 records from API
[IncomeQuarterSync] Comparison result:
  - Stocks with differences: 100
  - Unchanged stocks: 5200
[IncomeQuarterSync] Deleted 100 stocks' old records (approx 500 rows)
[IncomeQuarterSync] Inserted 500 new records

Q8: 为什么会报日期格式错误？

A: DuckDB 的 DATE 类型要求格式为 YYYY-MM-DD，而系统中使用的日期格式为 YYYYMMDD（字符串）。在 SQL 查询前必须进行转换。

错误示例：

# 错误：直接传入 YYYYMMDD 格式
query = 'SELECT * FROM table WHERE end_date = ?'
result = storage.execute(query, ["20240331"])
# 错误：Conversion Error: invalid date field format: "20240331"

正确示例：

# 正确：转换为 YYYY-MM-DD 格式
period_formatted = f"{period[:4]}-{period[4:6]}-{period[6:]}"
query = 'SELECT * FROM table WHERE end_date = ?'
result = storage.execute(query, [period_formatted])

需要转换的方法：

• get_local_data_count_by_stock()
• get_local_records_by_key()
• delete_stock_quarter_data()

Q9: 为什么会报 UPSERT 错误？

A: 财务数据表没有主键约束，不能使用 INSERT OR REPLACE（UPSERT）。必须使用普通 INSERT，并通过"先删除后插入"策略确保数据一致性。

错误信息：

Binder Error: There are no UNIQUE/PRIMARY KEY constraints that refer
to this table, specify ON CONFLICT columns manually

正确做法：

# 1. 调用 storage.save() 时指定 use_upsert=False
storage.save(table_name, data, use_upsert=False)

# 2. 调用 queue_save() 时指定 use_upsert=False
self.storage.queue_save(self.table_name, diff_df, use_upsert=False)

# 3. 在删除旧数据后插入新数据
self.delete_stock_quarter_data(period, diff_stocks)
self.storage.queue_save(self.table_name, diff_df, use_upsert=False)
self.storage.flush()

---

附录

相关文档

• 财务数据 API 说明 - Tushare 财务数据接口说明
• 通用 API 接口规范 - 通用接口规范
• 数据同步重构计划 - 本次重构的详细计划

相关代码

• src/data/api_wrappers/base_financial_sync.py - QuarterBasedSync 基类
• src/data/api_wrappers/financial_data/api_income.py - 利润表示例实现
• src/data/api_wrappers/financial_data/api_balance.py - 资产负债表实现
• src/data/api_wrappers/financial_data/api_cashflow.py - 现金流量表实现
• src/data/api_wrappers/financial_data/api_financial_sync.py - 调度中心

变更历史

日期	版本	变更内容
2026-03-08	v1.3	现金流量表接口实现： - 完成 api_cashflow.py 封装 - 添加 95 个现金流量表完整字段 - 更新调度中心注册 - 更新文档标记现金流为已实现
2026-03-08	v1.2	资产负债表接口实现： - 完成 api_balance.py 封装 - 添加 157 个资产负债表完整字段 - 更新调度中心注册 - 更新文档中的资产负债表示例为完整实现
2026-03-08	v1.1	完善实际编码细节： - 添加首次同步优化说明 - 添加日期格式转换规范 - 添加存储层 UPSERT 禁用说明 - 添加删除计数处理说明 - 扩充常见问题（Q7-Q9）
2026-03-07	v1.0	初始版本，规范财务数据 API 封装要求

---

注意: 本文档为强制性规范，所有财务数据 API 封装必须遵循。如有特殊情况需要例外，需经过架构评审。