Import TDX (通达信) local A-share market data into PostgreSQL / MySQL / SQLite.
读取本地通达信股票数据（日线 + 5/15/30/60 分钟线），增量同步到数据库。适合想用 SQL / pandas 做 A 股量化分析、又不想依赖收费行情 API 的人。
# Python >= 3.9
pip install -r requirements.txt
# 国内网络可选用镜像加速：pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# 复制并编辑配置文件
cp .env.example .env
# 创建数据库（表结构会在首次运行时自动创建，但数据库本身需要先建好）
createdb tdx_data # PostgreSQL
# mysql -u root -p -e 'CREATE DATABASE tdx_data' # MySQL
# SQLite 无需此步骤# 通达信安装目录（必填）。判断标准：该目录下应存在 vipdoc/sz/lday/*.day 文件
TDX_PATH=C:\new_tdx # Windows
# TDX_PATH=/Volumes/share/new_tdx # macOS（SMB 挂载 Windows 共享）
# TDX_PATH=/mnt/share/new_tdx # Linux（CIFS 挂载）
DB_TYPE=postgresql # postgresql / mysql / sqlite
DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_NAME=tdx_data # sqlite 时为文件名（生成 tdx_data.db）
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your_password # 密码只从 .env 读取，不提供命令行参数可选项：DB_BATCH_SIZE（批量写入大小）、CSV_OUTPUT_PATH（CSV 导出目录）、USE_TQDM（进度条开关）。
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打开通达信 → 选项 → 盘后数据下载 → 下载日线和分钟线数据（TDX 默认只缓存看过的股票，必须先做这一步）
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同步股票列表：
python main.py stock-list --db-only- 一键同步所有行情数据：
python main.py syncpython main.py sync程序按股票逐只检测数据库最新日期，只同步新数据。
增量同步（自动跳过重复数据）依赖 (code, date/datetime) 唯一约束。
新用户：无需任何操作——表结构由程序自动创建，已内建唯一约束。
老用户（v0.2.0 之前建的表没有约束）需执行一次迁移脚本，否则 PostgreSQL 下增量写入会全部失败、MySQL/SQLite 下会静默累积重复数据。不确定的话可先自检：
-- PostgreSQL：有输出说明约束已存在，无需迁移
SELECT conname FROM pg_constraint WHERE conname LIKE 'uq_%';
-- MySQL
SELECT CONSTRAINT_NAME FROM information_schema.TABLE_CONSTRAINTS
WHERE CONSTRAINT_SCHEMA = DATABASE() AND CONSTRAINT_NAME LIKE 'uq_%';迁移脚本：
# PostgreSQL
psql -U your_user -d your_database -f scripts/add_constraints.sql
# MySQL
mysql -u your_user -p your_database < scripts/add_constraints_mysql.sql脚本会先清理已有重复数据再加约束，执行前请备份。
单独同步日线/分钟线
# 日线增量同步（逐股票精确增量）
python main.py daily --db-only --auto-start --incremental
# 分钟线增量同步
python main.py minutes --db-only --auto-start --incremental指定日期范围
python main.py daily --db-only --start_date 2025-01-01 --end_date 2025-01-31
python main.py minutes --db-only --start_date 2025-01-01导出到 CSV
python main.py daily --csv-only
python main.py minutes --csv-only| 表名 | 唯一约束 | 内容 |
|---|---|---|
daily_data |
(code, date) | 日线 OHLCV + 均线 |
minute5_data / minute15_data / minute30_data / minute60_data |
(code, datetime) | 分钟线 OHLCV + 均线（15/30/60 由 5 分钟重采样） |
stock_info |
code | 股票列表 |
均线列：ma5 / ma10 / ma60 / ma250 为常规窗口，ma13 / ma21 / ma34 / ma55 / ma89 / ma144 / ma233 为斐波那契窗口（服务缠论类分析，不需要可忽略）。上市不足对应窗口天数的行为 NULL。
stock_info.code 带市场前缀（sz000001 / sh600000），而 daily_data / minute*_data 的 code 是 6 位纯数字（000001）。跨表 JOIN 需要 RIGHT(stock_info.code, 6) 或等价处理——这是最容易踩的坑。
已知限制：
stock_info.name目前是深A000001式占位符，不是真实股票名称- 收录范围：深市
000 / 001 / 002 / 300 / 301，沪市60xxxx / 688xxx；北交所、ETF、指数暂未纳入
Q: 报"无法找到股票列表文件"或读到 0 只股票
A: TDX_PATH 指向错误，或通达信还没下载数据。确认该目录下存在 vipdoc/sz/lday/*.day，并先在通达信里执行"盘后数据下载"。
Q: 报 database "tdx_data" does not exist
A: 表结构会自动建，但数据库本身要先创建，见"安装"一节的 createdb。
Q: PostgreSQL 报 no unique or exclusion constraint，或 MySQL 数据越导越多
A: 老库缺唯一约束，见"增量同步与唯一约束"一节的自检和迁移脚本。
Q: 为什么没有北交所 / ETF / 指数数据？
A: 当前 A 股筛选规则只收深市 000/001/002/300/301 和沪市 60/688。北交所（vipdoc/bj/）等扩展欢迎提 PR（见 CONTRIBUTING.md）。
Q: 数据是否复权？ A: 不复权，且默认口径不会改变（设计决策，见 issue #2）。复权请在消费端处理。
四层管道，单向数据流：
CLI (cli.py) → Reader (reader.py) → Processor (processor.py) → Storage (storage.py)
argparse pytdx 读取本地 校验 + 重采样 + 均线 SQLAlchemy 批量写库
命令分发 + .day/.lc5 文件 (OHLCV 校验, resample, 增量 ON CONFLICT +
同步编排 MA 计算) 表名白名单
pip install -r requirements.txt
pytest tests/ # 单元测试（不需要真实 TDX 数据和数据库）贡献前请读 CONTRIBUTING.md——特别是"不接受的改动"一节（数据契约）。
使用 AI 辅助开发的贡献者：仓库带 CLAUDE.md，包含架构细节与历史坑（code 格式差异、增量逻辑），能让 AI 产出符合数据契约的 PR。