引言 我们在搭建量化数据库时，时常需要考虑到数据库与策略类型是否兼容。数据库的选型直接影响数据存储、查询效率、回测速度和实盘交易的稳定性。根据不同类型数据库可分为以下几类： 1.时间序列数据库 适用场景：高频交易、Tick级数据、市场深度数据等高频时间序列存储。 推荐选项： InfluxDB 优势：专为时间序列优化，高性能写入和压缩，支持连续查询（CQ）和降采样。 缺点：集群版闭源，社区版功能有限。 TimescaleDB 优势：基于PostgreSQL的扩展，支持SQL语法，兼容金融生态工...

一、引言 在量化分析领域，因子库的有效构建与管理是实现精准投资决策的核心环节。为满足因子数据存储与高效分析的需求，选择合适的数据库至关重要。本文专注于本地MongoDB数据库的搭建，以及Python在该数据库配置与因子数据处理中的应用，旨在为量化分析过程中因子库的本地化配置提供系统性的解决方案。  二、MongoDB用于多因子分析的优势 传统的关系型数据库就像一个个整齐排列的小格子房间，每个房间的大小、形状都得提前规定好，东西得规规矩矩地放进去。而Mongo...

一、引言 在A股量化投资中，构建完善的因子库对于策略研发和回测效率至关重要。传统基于CSV文件存储因子数据存在冗余、跨周期计算效率低和扩展性差等问题，而通过建立数据库式的因子库，可以显著提升数据管理和检索效率。本项目旨在基于AkShare和MongoDB构建一个A股的价格-成交量因子库，将常见的技术指标和量价指标按日保存，为选股和策略开发提供数据支持。借助开源工具，我们可以批量获取数据、自动清洗和计算因子，并方便地存入数据库，为后续的回测与分析打下基础。 二、技术架构与依赖工具 2.1该项目采用...