1. 项目定位与用途
tdx2db 是一款开源的 A 股量化数据管道工具，核心定位是将本地通达信（TDX）已下载的行情数据转化为用户自有、可 SQL 查询的数据库资产。它支持读取通达信本地 vipdoc 目录下的日线、5/15/30/60 分钟线数据，增量同步到 PostgreSQL、MySQL、SQLite 三类数据库，无需依赖付费行情 API，降低 A 股量化分析的数据成本。
项目档案开源项目
xbfighting/tdx2db 是什么？用途、安装与使用指南
xbfighting/tdx2db：tdx2db 是一款开源 A 股量化数据工具，可将本地通达信已下载的日线、多周期分钟线行情数据增量同步到 PostgreSQL/MySQL/SQ本页整理它解决什么问题、适用场景、安装方式和使用方法。
AI 总结
tdx2db 是一款开源 A 股量化数据工具，可将本地通达信已下载的日线、多周期分钟线行情数据增量同步到 PostgreSQL/MySQL/SQLite 数据库，无需付费行情 API 即可搭建自有可查询的 A 股历史行情资产。
中文项目介绍
tdx2db 是面向 A 股量化分析场景的开源命令行工具，核心能力是读取本地通达信（TDX）已缓存的日线、5/15/30/60 分钟线行情数据，增量同步到 PostgreSQL、MySQL、SQLite 三类数据库，把本地行情文件转化为结构化可 SQL 查询的数据资产。
它解决了量化分析场景下依赖付费行情 API 的成本痛点，同时通过增量幂等、断点自愈的同步机制，避免了数据重复、丢失的问题，还支持已退市股票的历史数据留存，不存在幸存者偏差。
工具适合个人或小团队搭建自有 A 股历史行情库用于量化回测、因子分析，也适合已有通达信本地数据的用户导出为结构化格式供 pandas 等工具分析，还提供状态可观测命令、AI Agent 适配契约，支持按股票、按表分别计算同步起点，中断重跑不丢数据不重复。
详细信息与使用说明
2. 解决的问题
该工具主要解决两类核心问题：一是 A 股量化分析场景下，用户无需采购付费行情 API，即可基于本地已有的通达信行情数据搭建可长期维护的结构化行情库；二是解决了本地行情数据难以直接用 SQL/pandas 高效查询、分析的痛点，同时通过增量幂等、断点自愈的同步逻辑，避免了同步过程中数据重复、丢失的问题，已退市股票的历史数据也可完整留存，无幸存者偏差。
3. 适用场景
tdx2db 适用于以下场景：1. 个人或小团队搭建自有 A 股历史行情数据库，用于量化回测、因子挖掘、策略验证等分析工作；2. 已有通达信本地行情数据的用户，需将本地二进制格式的行情文件导出为结构化 SQL 格式，供 pandas、SQL 工具分析使用；3. 需要定期增量更新 A 股历史行情数据，无需手动处理行情文件的场景。
4. 安装方式
tdx2db 要求 Python 版本 >= 3.9，基础安装仅需执行 pip install tdx2db 即可，默认支持 SQLite 数据库，零配置开箱即用。若需使用 PostgreSQL 或 MySQL，可额外安装对应依赖：pip install 'tdx2db[postgres]' 安装 PostgreSQL 驱动，pip install 'tdx2db[mysql]' 安装 MySQL 驱动，也可执行 pip install 'tdx2db[all]' 同时安装两类驱动。国内网络用户可通过 -i 参数指定 PyPI 镜像加速安装。使用 PostgreSQL/MySQL 时需先手动创建目标数据库，SQLite 无需此步骤，数据库表结构会在首次同步时自动创建。
5. 使用方式
使用 tdx2db 前需先打开通达信完成盘后数据下载，确保本地已缓存目标股票的日线和分钟线数据。基础使用流程为：1. 在运行命令的目录创建 .env 文件配置通达信路径、数据库连接信息，或直接通过命令行参数指定配置；2. 执行 tdx2db stock-list --db-only 同步股票列表到数据库；3. 执行 tdx2db sync 一键完成所有行情数据的增量同步；4. 执行 tdx2db status 查看各数据表的行数、覆盖范围等入库状态。此外还支持单独同步日线/分钟线、指定日期范围同步、导出 CSV 等操作。
思维导图
当前仓库信息不足，或结构不够稳定，暂时没有生成可靠的思维导图。
常见问题
xbfighting/tdx2db 是做什么的？
tdx2db 是一款开源 A 股量化数据工具，可将本地通达信已下载的日线、多周期分钟线行情数据增量同步到 PostgreSQL/MySQL/SQLite 数据库，无需付费行情 API 即可搭建自有可查询的 A 股历史行情资产。
xbfighting/tdx2db 适合用在什么场景？
tdx2db 是一款开源的 A 股量化数据管道工具，核心定位是将本地通达信（TDX）已下载的行情数据转化为用户自有、可 SQL 查询的数据库资产。它支持读取通达信本地 vipdoc 目录下的日线、5/15/30/60 分钟线数据，增量同步到 PostgreSQL、MySQL、SQLite 三类数据库，无需依赖付费行情 API，降低 A 股量化分析的数据成本。
xbfighting/tdx2db 如何安装？
tdx2db 要求 Python 版本 >= 3.9，基础安装仅需执行 pip install tdx2db 即可，默认支持 SQLite 数据库，零配置开箱即用。若需使用 PostgreSQL 或 MySQL，可额外安装对应依赖：pip install 'tdx2db[postgres]' 安装 PostgreSQL 驱动，pip install 'tdx2db[mysql]' 安装 MySQL 驱动，也可执行 pip install 'tdx2db[all]' 同时安装两类驱动。国内网络用户可通过 -i 参数指定 PyPI 镜像加速安装。使用 PostgreSQL/MySQL 时需先手动创建目标数据库，SQLite 无需此步骤，数据库表结构会在首次同步时自动创建。
xbfighting/tdx2db 如何开始使用？
使用 tdx2db 前需先打开通达信完成盘后数据下载，确保本地已缓存目标股票的日线和分钟线数据。基础使用流程为：1. 在运行命令的目录创建 .env 文件配置通达信路径、数据库连接信息，或直接通过命令行参数指定配置；2. 执行 tdx2db stock-list --db-only 同步股票列表到数据库；3. 执行 tdx2db sync 一键完成所有行情数据的增量同步；4. 执行 tdx2db status 查看各数据表的行数、覆盖范围等入库状态。此外还支持单独同步日线/分钟线、指定日期范围同步、导出 CSV 等操作。