UpdateStock A股本地数据库
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技能介绍
解决的问题
A 股行情数据分散在接口、临时脚本和本地文件中,做量化分析前常要先补齐一张可查询、可复用的本地库。UpdateStock 把这件事收敛为一个 stdio MCP 服务:围绕 DuckDB 数据库创建、更新和查询 A 股行情数据,输出结构化的 stock、stock_basic、stock_factor、stock_forecast、stock_dividend、stock_report 等表,并兼容 QuantAll 数据源。
工作方式
- 通过
ping、Creat_DB、Update_Stock_Data、get_stock、get_adj_stock等工具管理数据库,配置由DB_setting.json和API_tushare.txt读取,调用时无需反复传入路径或 token。 - 全量更新按指数、日线行情、基础信息、行情因子、业绩预告、分红、财报 7 个阶段执行,并在阶段 7 使用心跳机制发送进度与 ETA。
- 查询能力支持按股票代码和时间范围获取非复权或前复权行情,字段以
YYYY-MM-DD日期和 JSON 返回,方便后续绘图与分析。 - 对 QuantAll 提供
Start_QuantAll与Set_QuantAll_DataBase,用于启动本地 HTTP MCP 服务并写入数据库路径。
适用边界
- 全量更新依赖 tushare 积分,精简版可覆盖指数与日线行情,但完整财务表需要更高权限。
Test.duckdb只适合验证连接,正式使用应创建独立数据库,避免覆盖测试结构。- QuantAll 属于外部依赖,首次启动需确认用户协议并重连 MCP;部分更新过程较慢,应避开中断时段运行。
使用场景
- 做策略回测前,把全A日线、因子、财报数据更新到同一 DuckDB 库。
- 查询某只股票前复权日线,按日期范围取数并交给绘图脚本分析。
- 给 QuantAll 准备数据源,设置数据库路径并启动本地 HTTP MCP 服务。
- 用低积分接口只做指数和日线更新,生成可查询的 OHLCV 基础库。
适合人员
- 本地量化研究员:需要把 A 股日线、因子和财报放进统一 DuckDB 查询。
- AI Agent 开发者:需要 stdio MCP 工具创建、更新和查询本地股票数据库。
- QuantAll 用户:需要兼容的本地行情库与 HTTP MCP 启动入口。
- 数据工程助手:需要把 tushare/baostock 数据落到可配置映射的数据库表。