企业官网建设流程全解析

free-stockdb 快速上手：全市场 39 种技术指标数秒批量算完，5 种自定义指数一并讲清

【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

free-stockdb 是一款面向 A 股的本地量化数据引擎：数据同步落盘后，全市场 39 种技术指标（MA、MACD、KDJ 等）与 5 种自定义指数方法可在数秒内批量算完，所有计算都在本机完成，不受远程接口限频约束，适合新手快速进入量化研究，也适合全市场回测。

为什么指标公式还要自己从头写

做量化的第一步，很多人卡在数据工程上。想算全市场的 MACD，得先拿到 7000+ 只股票的行情：远程接口有限频，逐股拉取实测要 3-5 天；数据到手后还要自己写公式、用 pandas 逐股遍历，一次滚动计算动辄数小时；复权因子、历史回刷又要再占一两天。

free-stockdb 把这段流程搬到了本地：数据同步、清洗、复权完成后，指标和指数的计算交给本地 C++ 引擎，全市场批量计算数秒完成。

项目速览：一个本地引擎搞定同步与计算

一句话定位：数据落在你磁盘上的"本地数据 + 本地计算"底座，查询、回测、指标计算都在本机进行，不与远程请求链路耦合。

几个核心数字先记住：

• 内置39种指标与5种指数计算方法，统一由zb.get()入口调用
• 覆盖日、周、月 K 与 1/5/15/30 分钟 K，全市场批量计算数秒完成
• 复权方式（前复权/后复权/不复权）查询时随查随选
• 五种调用方式：Python、HTTP API、Excel/WPS 宏、HTML 页面、AI MCP

其中 HTML 页面无需写代码，可直接查询多周期 K 线、复权与市值字段：

快速上手：三步批量算完全市场指标

先在 Python 环境运行一次 pybao/安装.py，本地服务启动后即可调用：

from zhibiao import zb # 批量计算：2 只股票 × 3 个指标，各自独立参数 d = zb.get("ma,kdj,macd", ["600633", "000007"], start="20260601", end="20260630", frequency="1d", n=["5,10,20", None, "12,26,9"])

几个参数细节值得注意：

• name用逗号分隔多个指标，n按位置一一对应，每个指标参数互不干扰（MA 传5,10,20，MACD 传12,26,9）
• frequency支持日、周、月 K 与分钟级周期
• 单只股票代码传字符串，返回 list；传列表则返回{代码: list}，每只股票按日期独立计算，无需全市场日期对齐

想看更多参数组合，可参考 调用方式/python/zb_test.py 里的完整示例。

指标清单：39 项按使用场景怎么选

官方口径是"39 种指标、5 种指数"：38 个常用技术指标，外加 1 个指数计算接口zhishu，全部走zb.get()。下面按"你想回答什么"来组织，方便对照需求挑：

对新手友好的还有几个设计：

• 批量调用：一次传入 7000+ 只股票加多个指标，不必循环逐股请求
• 字段可指定：MA/EMA/STD/HHV/LLV 等基础指标可通过fields参数改按收盘价、成交量、成交额等字段计算
• 周期自由：日 K、周 K、月 K 以及 1/5/15/30 分钟 K 线均可计算，复权方式随查随选

进阶玩法：自编指数与金叉信号

zhishu：股票池指数怎么编

传入一组股票代码，zhishu就能算出这个股票池的虚拟指数，可用作行业轮动基准、风格因子或策略对比基线。5 种加权方法对比：

指数默认base=1000初始基点，可按需调整。参数定义见 pybao/zhibiao.py 中的jisuan()函数（method=1/2/3/4/5对应上表）。

cross：金叉死叉一次返回

选股里最常见的"金叉/死叉"判断也内置了，在任意指标查询上加一个cross参数即可：

• cross=False（默认）：返回原始指标数值
• cross=True：只返回交叉信号，1=金叉，-1=死叉，0=无交叉
• cross="with_value"：原始数值与金叉信号一起返回，方便复盘验证

多指标同时传入时，cross字段在所有单项指标同时金叉时才为 True，天然适合做多因子共振筛选。

# 编制股票池自定义指数：method=1 等权，初始基点 base=1000 d = zb.get("zhishu", ["600633", "000007"], start="20260601", end="N", frequency="1d", method=1)

选型建议：不同行情下怎么挑指标

• 中低频波段：MA 看方向，MACD/DMI 确认趋势强度
• 震荡市：KDJ、RSI、WR 判断超买超卖找拐点
• 价格突破时：用 OBV、MFI 验证量能是否真实
• 控制仓位：ATR 度量波动，BOLL/KTN 划出价格通道
• 需要自己的基准：zhishu 五选一加权方法，股票池指数即编即用
• 多因子共振：加cross过滤，只保留所有指标同时金叉的时点

资源导航：相关文档与源码

• 指标计算模块源码：pybao/zhibiao.py
• 指标调用完整示例：调用方式/python/zb_test.py
• 五种调用方式说明：调用方式/调用说明.txt
• 数据源与镜像协议：docs/DATA_SOURCE.md
• 本地服务配置：stockdb.conf

free-stockdb 用于软件学习、数据管理与量化研究，不构成投资建议。

【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