1. 项目定位与用途
free-stockdb 是面向 A 股的本地量化数据引擎，核心定位是将数据同步、清洗、复权、组织为可直接用于批量查询、批量计算研究的数据底座，面向量化研究者、策略开发者提供开箱即用的本地行情数据服务，实现数据与策略研究流程解耦，无需依赖远程接口即可完成全流程量化研究工作，大幅降低全市场回测的数据工程成本。
项目档案应用项目
hello245m/free-stockdb 是什么？用途、安装与使用指南
hello245m/free-stockdb：free-stockdb 是面向 A 股的本地量化数据引擎，支持日K、分钟K、tick级行情数据本地落盘，内置增量同步、复权处理、39种技术指标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
free-stockdb 是面向 A 股的本地量化数据引擎，支持日K、分钟K、tick级行情数据本地落盘，内置增量同步、复权处理、39种技术指标计算与多端调用能力，可将全市场量化研究的数据工程成本从10余天压缩至30分钟内。
中文项目介绍
free-stockdb 是面向 A 股的本地量化数据引擎，核心定位是将数据同步、清洗、复权、组织为可直接用于批量查询、批量计算研究的数据底座，解决量化研究中数据工程耗时久、远程接口受限的痛点。
传统全市场回测方案依赖远程 API，面临限频、封 IP、数据清洗复权成本高、指标计算慢等问题，仅数据准备环节就需要10-15个工作日，且无法离线运行，多工具数据不统一也大幅增加了对接成本。
free-stockdb 采用本地优先架构，全量行情数据落盘用户本地磁盘，支持日K、周K、月K、1/5/15/30分钟K及tick级数据，内置增量同步、Zstd压缩传输、断点续传、SHA-256校验机制，自动完成停牌、退市、代码变更等数据清洗，内置完整复权因子、39种技术指标、5种指数计算、申万行业与1200+概念板块映射，指标计算核心性能优于 pandas 3倍。
适用于 A 股全市场批量回测、量化策略研究、本地离线行情分析、多工具统一数据调用等场景，提供 Python SDK、HTTP API、Excel/WPS、HTML网页、AI MCP 五种调用方式，数据与策略完全解耦，更新与研究流程彼此独立。
详细信息与使用说明
2. 解决的问题
传统 A 股量化研究的全市场回测场景中，数据工程是核心瓶颈：远程 API 方案面临限频、封 IP、数据清洗复权成本高、指标计算慢等问题，仅全市场 7000+ 股票分钟线数据准备就需要10-15个工作日，且无法离线运行；多工具（Python、Excel、AI 助手）数据不统一，对接成本高。free-stockdb 通过本地数据落盘、内置数据工程能力、统一多端调用接口，彻底解决上述痛点。
3. 适用场景
适用于 A 股全市场批量回测、量化策略研究的本地数据底座搭建、本地离线行情数据批量查询与分析、技术指标与指数批量计算、多工具（Python/Excel/AI 助手）统一行情数据调用、私有自定义数据本地存储与查询等场景，支持单人研究、局域网多人协作、分布式回测等不同使用模式，满足从个人研究者到团队协作的各类量化研究需求。
4. 安装方式
从 GitHub Releases 页面下载对应操作系统（Windows/macOS/Linux）的发行包，运行数据更新工具完成首次全量数据同步到本地 ./data 目录，双击启动 stockdb 服务（默认监听 7899 端口）即可使用；Python 端调用需先运行 pybao/安装.py 安装依赖，将依赖写入 Python 目录的 pybao.pth 文件，仓库中未明确给出其他安装方式。
5. 使用方式
支持五种调用方式：1. Python SDK：通过 rd.get_data() 批量查询行情、zb.get() 计算指标、bk.get() 查询板块映射，支持返回 list/dict/DataFrame 格式，还支持通过 rd.pipe()、rd.set() 接口批量读写私有数据到 ./mydb 目录；2. HTTP API：访问 http://127.0.0.1:7899 拼接参数即可查询行情、复权、指标等数据；3. Excel/WPS：通过自定义 JS 宏函数 STOCK_DATA 调用本地服务；4. HTML 网页：内置网页版查询界面；5. AI MCP：通过配置 Claude Desktop 接入，支持自然语言查询行情与计算指标。
6. 补充说明与实现特点
数据存储采用 Zstd 压缩，比 csv/mysql 体积小3倍以上；数据同步支持增量更新、断点续传，通过 manifest.txt 做 SHA-256 校验保证数据一致性，自动完成新股、停牌、退市、代码变更等数据清洗；内置申万一二三级行业板块与1200+概念板块，支持股票与板块双向毫秒级查询；本地服务支持配置为局域网服务，可满足多人协作、分布式回测需求。
思维导图
free-stockdb 本地量化数据引擎
核心定位
A股本地量化数据底座
数据与策略解耦
数据同步模块
增量同步
Zstd压缩传输
断点续传
SHA-256校验
自动数据清洗
本地数据引擎
C++时序引擎
本地数据落盘
7899端口服务
局域网支持
指标计算模块
39种技术指标
5种指数计算
Rust高性能核心
写时复权计算
多端调用层
Python SDK
HTTP API
Excel/WPS
HTML网页
AI MCP
私有存储模块
批量读写接口
./mydb本地目录
自定义数据存储
常见问题
free-stockdb 的数据需要一直联网使用吗？
不需要。数据完成首次同步后落盘本地，后续查询、计算、回测全程使用本地数据，无需联网即可离线运行，仅数据更新时需要联网从配置的镜像源同步增量数据。
free-stockdb 支持哪些频率的行情数据？
默认支持日K、周K、月K、1/5/15/30分钟K线，tick级数据可按需同步，同时支持前复权、后复权、不复权三种复权方式查询。
如何对接 free-stockdb 的本地数据服务？
支持 Python SDK、HTTP API、Excel/WPS 宏、HTML 网页、AI MCP 五种调用方式，可根据使用场景选择对应方式，默认服务监听本地 7899 端口。
free-stockdb 的指标计算性能如何？
内置 39 种技术指标与 5 种指数计算能力，核心采用 Rust 实现，性能优于 pandas 3倍，全市场 7000+ 股票批量指标计算可在数秒内完成。