Quote System

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd Quote

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 复制配置文件
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置必要的参数

# 下载A股市场数据（默认所有年份）
python3 main.py download --exchanges SSE SZSE

# 下载指定年份的数据
python3 main.py download --exchanges SSE SZSE --years 2023 2024

# 下载指定日期范围的数据
python3 main.py download --exchanges SZSE --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-12-31

# 下载从指定日期到今天的数据
python3 main.py download --exchanges SSE --start-date 2024-06-01

# 下载从开始到指定日期的数据
python3 main.py download --exchanges SSE SZSE --end-date 2024-12-31

# 使用市场预设
python3 main.py download --preset a_shares
python3 main.py download --preset hk_stocks
python3 main.py download --preset us_stocks

# 指定单个股票下载
python3 main.py download --instrument-id 000001.SZ

# 续传模式（中断后继续下载，默认启用）
python3 main.py download --exchanges SSE SZSE --resume

# 重置进度重新下载
python3 main.py download --exchanges SZSE --no-resume

# 按品种类型下载（stock=股票, index=指数, etf=ETF）
python3 main.py download --types index              # 仅下载指数
python3 main.py download --types stock index         # 股票+指数
python3 main.py download --types index --no-resume   # 全量重新下载指数

# 查看所有可用的市场预设
python3 main.py download --list-presets

# 更新当日日线数据
python3 main.py update --exchanges SSE SZSE

# 补充指定日期的缺失数据
python3 main.py update --target-date 2026-03-27
python3 main.py update --target-date 2026-03-27 --exchanges SSE

# 数据缺口检测
python3 main.py gap --exchanges SSE SZSE --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-12-31

# 交互式下载模式
python3 main.py interactive --mode both

# 启动API服务器
python3 main.py api --host 0.0.0.0 --port 8000

# 启动调度器（仅定时任务）
python3 main.py scheduler

# 启动完整系统（调度器 + API服务）
python3 main.py full --host 0.0.0.0 --port 8000

# 安装 systemd 服务并生成环境变量文件
sudo scripts/service_manager.sh install

# 编辑密钥值；不要把真实密钥写入 git 跟踪的配置文件
sudo nano /etc/quote-system/quote-system.env

# 启动或重启服务，使环境变量生效
sudo scripts/service_manager.sh start
sudo scripts/service_manager.sh restart

# 查看服务状态和日志
sudo scripts/service_manager.sh status
sudo scripts/service_manager.sh logs 100

sudo scripts/service_manager.sh env

# 启动包含任务管理器的完整系统
python3 main.py full --host 0.0.0.0 --port 8000

# 或分别启动调度器和API服务
python3 main.py scheduler
python3 main.py api --host 0.0.0.0 --port 8000

# 在Telegram中直接发送命令
/status                                   # 显示任务状态（智能时间显示）
/detail daily_data_update                 # 查看每日数据更新任务详情
/backfill 2026-03-27 SSE                  # 仅补充上交所 3/27 数据
/reload_config                            # 重载任务配置

# 显示系统状态
python3 main.py status

# 运行指定任务
python3 main.py job --job-id daily_data_update
python3 main.py job --job-id monthly_data_integrity_check
python3 main.py job --job-id database_backup

# 补充指定日期的缺失数据
python3 main.py update --target-date 2026-03-27 --exchanges SSE SZSE

# 设置 download_chunk_days=0 实现一次性下载
# 或通过配置文件设置

# 健康检查（应用根路径）
curl http://localhost:8000/health

# 系统状态
curl http://localhost:8000/api/v1/system/status

# 系统统计
curl http://localhost:8000/api/v1/stats

# 获取交易品种列表（支持过滤）
curl "http://localhost:8000/api/v1/instruments?exchange=SSE&limit=100"

# 根据ID获取品种信息
curl http://localhost:8000/api/v1/instruments/000001.SZSE

# 根据代码获取品种信息
curl http://localhost:8000/api/v1/instruments/symbol/000001

# 获取日线数据（默认前复权）
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?symbol=600519&start_date=2025-01-01&end_date=2025-12-31"

# 获取不复权原始数据
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?symbol=600519&start_date=2025-01-01&end_date=2025-12-31&adjust=none"

# 获取后复权数据
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?symbol=600519&start_date=2025-01-01&end_date=2025-12-31&adjust=hfq"

# symbol 会解析为一个首选品种；如需精确查询股票/指数/ETF，请使用 instrument_id
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?symbol=000001&start_date=2026-04-22&end_date=2026-04-24"

# 获取指数数据（指数无复权概念，adjust 参数被忽略）
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?instrument_id=000001.SH&start_date=2024-01-01&end_date=2024-01-31"

# 获取最新行情数据（支持 SZSE/SSE 标准后缀，返回查询窗口内 time 最大的记录）
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/latest?instrument_ids=000001.SZSE&instrument_ids=600000.SSE"

# 取回退市证券历史行情（include_delisted，默认 false 不改变原行为）+ 分页
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/daily?instrument_id=600000.SH&start_date=2024-01-01&end_date=2024-12-31&include_delisted=true&limit=100&offset=0"

# 行情覆盖率自查（当日上市证券数 vs 有行情证券数）
curl "http://localhost:8000/api/v1/quotes/coverage?date=2024-06-03&exchange=SSE"

# 时点化行业归属（返回 as_of_date 当日生效的行业及 effective/expiry 区间）
curl "http://localhost:8000/api/v1/research/company/600000.SH/industry/as-of?as_of_date=2021-03-15"

# 无风险利率序列（中国 10Y 国债收益率，存于 data/interests.db）
curl "http://localhost:8000/api/v1/research/risk-free-rate?series_id=china_treasury_10y&start_date=2026-01-01&end_date=2026-07-11"

# 获取数据缺口
curl "http://localhost:8000/api/v1/gaps?exchange=SSE&start_date=2024-01-01&end_date=2024-12-31"

# 填补数据缺口任务
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/gaps/fill \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"exchange": "SSE", "dry_run": false}'

# 数据质量报告
curl "http://localhost:8000/api/v1/gaps/report"

# 获取交易日历
curl "http://localhost:8000/api/v1/calendar/trading?exchange=SSE&start_date=2024-01-01&end_date=2024-12-31"

# 获取下一个交易日
curl "http://localhost:8000/api/v1/calendar/trading/next?exchange=SSE&date=2024-01-01"

# 获取上一个交易日
curl "http://localhost:8000/api/v1/calendar/trading/previous?exchange=SSE&date=2024-01-01"

# 基础缺口检测
python3 main.py gap --exchanges SSE SZSE

# 指定时间范围和严重程度
python3 main.py gap --exchanges SSE --start-date 2024-01-01 --severity high

# 生成详细报告
python3 main.py gap --exchanges SZSE --output gap_report.json --detailed

# 运行备份任务
python3 main.py job --job-id database_backup

# 检查下载状态
python3 main.py status

# 检查数据缺口
python3 main.py gap --exchanges SSE SZSE

# 继续下载（续传模式）
python3 main.py download --exchanges SSE SZSE --resume

# 检查数据源状态
curl http://localhost:8000/health

# 查看数据源日志
grep "DataSource" log/task.log

# 检查调度器状态
python3 main.py job --job-id system_health_check

# 重启调度器
python3 main.py scheduler

# 检查数据库状态
python3 main.py status

# 手动备份数据库
python3 main.py job --job-id database_backup

# 数据库优化
python3 main.py job --job-id weekly_data_maintenance

# 实时查看任务日志
tail -f log/task.log

# 查看任务错误日志
grep "ERROR" log/task.log

# 查看调度器日志
grep "Scheduler" log/task.log

# 查看 API 访问流水
tail -f log/access.log

# 查看系统生命周期日志
tail -f log/sys.log

# 设置开发环境
pip install -r requirements.txt

# 运行测试
python3 -m pytest tests/

# 代码格式化
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