如何用free-stockdb批量计算全市场MACD、KDJ、RSI？zb.get()实战教程
如何用free-stockdb批量计算全市场MACD、KDJ、RSIzb.get()实战教程【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-stockdbfree-stockdb是一款面向 A 股日K、分钟K与ETF分钟数据的本地量化引擎内置 39 种技术指标与 5 种指数计算。它的zb.get()接口可以在数秒内批量算出全市场 7000 只股票的MACD、KDJ、RSI等指标无需自己写公式、无需逐股遍历 DataFrame也不受远程 API 限频影响。本教程带你从零到实战安装、取全市场代码、一次调用批量计算三大指标、获取金叉信号。为什么全市场批量算指标这么难用传统方案给全市场算一遍 MACD通常要经历四步噩梦环节传统做法free-stockdb取数据逐股请求远程接口全市场分钟级数据实测要3-5 天还怕限频封号本地落盘一次批量读取算指标pandas 全市场滚动计算单次数小时Rust 计算核心比 pandas 快约 3 倍数秒完成复权自己拉分红送转、推算因子、历史回刷内置复权因子fqqfq即得前复权金叉信号自己写交叉判断逻辑cross参数直接返回信号核心思想是数据同步在同步层完成策略代码只读本地数据更新与研究彼此独立。快速上手三步让 zb.get() 可用第一步同步数据并启动服务双击数据更新.exe等待数据同步到./data目录可多次运行直到完全同步双击stockdb.exe启动本地服务仅 2.2MB默认监听127.0.0.1:7899不会暴露公网。 详细步骤见 先看这个使用说明.txt第二步运行一次安装脚本python ./pybao/安装.py该脚本会把pybao目录加入 Python 全局 path此后任何位置都能直接import类似 pip 全局安装。依赖包为 pybao/stock_sdk.py。第三步导入即用from stock_sdk import * # 拿到 rd行情、zb指标、bk板块zb.get() 参数速查表完整接口定义见 pybao/zhibiao.py官方示例见 调用方式/python/zb_test.py。参数说明示例name指标名逗号分隔或列表macd,kdj,rsicodes股票代码单股传字符串、批量传列表[600633, 000007]或全市场列表start/end日期YYYYMMDDendN表示到最新start20260601, endNfrequency周期默认日K1d/5m/1w/1Mfq复权类型默认前复权qfq/hfq/Nonen每个指标独立参数需与 name 对齐[None, None, 24]cross金叉信号模式False/True/with_value常用默认参数MACD 默认12,26,9KDJ 默认9,3,3RSI 可传n24。实战一一次调用批量计算全市场 MACD、KDJ、RSIcodes rd.get(股票代码) # 全市场代码支持正则/区间/截取等类SQL查询 d zb.get( [macd, kdj, rsi], codes, start20260601, end20260630, frequency1d, fqqfq, n[None, None, 24] # 与指标一一对齐None 用默认参数 )返回值结构很直观多股票时返回{code: [rows]}每只股票内部按日期升序独立计算无需全市场对齐单股传字符串则直接返回list。每行包含date、dif、dea、macd、k、d、j、rsi等字段可直接喂给策略。实战二直接拿金叉/死叉信号策略最关心的往往不是指标值本身而是交叉信号。加一个cross参数即可# 只返回交叉信号 d zb.get([macd, kdj, rsi], codes, start20260601, end20260630, n[None, None, 24], crossTrue) # 原始指标值 金叉信号同时返回 d zb.get([macd, kdj, rsi], codes, start20260601, end20260630, n[None, None, 24], crosswith_value)信号约定1 金叉-1 死叉0 无交叉多指标场景下cross字段仅在全部单项都为金叉时为True天然适合做共振选股。实战三分钟级与自定义参数同一接口无缝切换到分钟K线和自定义参数# 5分钟K自定义 MACD 参数 8,17,9 BOLL 20,2 d zb.get(macd,boll, 600633, start20260601, endN, frequency5m, fqqfq, n[8,17,9, 20,2])另外还支持 5 种指数计算namezhishu等权/市值加权/成交额加权等 4 种加权方式适合自建股票池指数。常见坑位清单 ⚠️n必须与指标数量严格对齐多指标却只传一个n会直接抛出对齐错误提示见 pybao/zhibiao.py 中的参数映射校验不用None占位是新手最常踩的坑。fields参数仅支持基础指标只有 ma/ema/sma/wma/std/sum/hhv/llv/ref 可指定基于open、volume等字段计算MACD/KDJ/RSI 传fields会报错。先确认服务已启动zb.get()走的是本地127.0.0.1:7899服务未启动stockdb.exe时所有调用都会失败。离线也能用数据已落盘在./data断网时查询、回测、计算照常进行。相关资源完整调用示例调用方式/python/zb_test.py、调用方式/python/sdk_test.py其他调用方式HTTP / Excel / MCP / 网页调用方式/调用说明.txt数据源与镜像协议docs/DATA_SOURCE.md项目总览与硬件要求README.md数据本地落盘研究不再依赖远程接口——把数据工程交给 free-stockdb把时间留给策略本身。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考