update Export Data Farmat

DataAnalysis/DataExporter.py

@@ -45,11 +45,11 @@ class DataExporter:
                 field_names = [col['COLUMN_NAME'] for col in columns 
                              if col['COLUMN_NAME'] not in ('id', 'update_time')]
                 
-                # 查询数据
+                # 查询数据, 按照 avg_all 字段倒叙排列
                 data = db.execute_query(f"""
                     SELECT {', '.join(field_names)} 
                     FROM {table_name}
-                    ORDER BY stock_code
+                    ORDER BY avg_all DESC
                 """)
                 
                 if not data:

DataAnalysis/MarketDataCalculator.py

@@ -31,33 +31,6 @@ class MarketDataCalculator:
     - 导出数据到CSV文件
     """
     
-    # # 表头映射配置
-    # HEADER_MAP = {
-    #     'stock_code': '股票代码',
-    #     'stock_name': '股票名称',
-    #     'ym_2501': '2025年01月',
-    #     'ym_2502': '2025年02月',
-    #     'ym_2503': '2025年03月',
-    #     'ym_2504': '2025年04月',
-    #     'ym_2505': '2025年05月',
-    #     'ym_2506': '2025年06月',
-    #     'ym_2507': '2025年07月',
-    #     'ym_2508': '2025年08月',
-    #     'avg_all': '月度均值'
-    # }
-    
-    # # 月份范围配置
-    # MONTH_RANGES = {
-    #     'ym_2501': ('2025-01-01', '2025-01-31'),
-    #     'ym_2502': ('2025-02-01', '2025-02-28'),
-    #     'ym_2503': ('2025-03-01', '2025-03-31'),
-    #     'ym_2504': ('2025-04-01', '2025-04-30'),
-    #     'ym_2505': ('2025-05-01', '2025-05-31'),
-    #     'ym_2506': ('2025-06-01', '2025-06-30'),
-    #     'ym_2507': ('2025-07-01', '2025-07-31'),
-    #     'ym_2508': ('2025-08-01', '2025-08-31')
-    # }
-    
     def __init__(self, db_config: dict, logger_name: str = 'Calculate'):
         """
         初始化市场数据计算器
@@ -155,7 +128,9 @@ class MarketDataCalculator:
                         """.format(source_table)
 
                         result = db.execute_query(sql, (stock_code, start_date, end_date))
-                        monthly_data[month_col] = float(result[0]['avg_close']) * 1000 if result and result[0]['avg_close'] else None
+                        # 保存小数点后两位，以亿为单位
+                        # monthly_data[month_col] = float(result[0]['avg_close']) * 1000 if result and result[0]['avg_close'] else None
+                        monthly_data[month_col] = round(float(result[0]['avg_close']) * 1000 / 100000000, 3) if result and result[0]['avg_close'] else None
                     
                     # 提取所有以 'ym_' 开头的键的值
                     ym_values = [value for key, value in monthly_data.items() if key.startswith('ym_')]
@@ -167,6 +142,7 @@ class MarketDataCalculator:
                         monthly_data['avg_all'] = average
                         self.logger.debug(f"股票 {stock_code} 月间流通市值平均值为: {average}")
                     else:
+                        monthly_data['avg_all'] = 0         # 给一个空值，保证数据库不报错
                         self.logger.warning(f"股票 {stock_code} 没有有效的月度数据")
 
                     # 插入或更新数据

UpdateFutuData/KLineUpdater.py

@@ -362,7 +362,7 @@ class KLineUpdater:
         # 这里可以添加具体的更新逻辑
         # 例如：遍历股票代码，获取数据并保存到数据库
             # 每天收盘后更新数据 -> 操作界面中，这个参数需要放出来
-        start_date = (datetime.now() - timedelta(days = 3 * 356)).strftime("%Y-%m-%d")
+        start_date = (datetime.now() - timedelta(days = 1)).strftime("%Y-%m-%d")
         end_date = (datetime.now() + timedelta(days = 1)).strftime("%Y-%m-%d")
 
         # 获取流通股数据字典

config/HK_futu.txt

@@ -892,4 +892,7 @@ HK.01591
 HK.01715
 HK.00489
 HK.08218
-HK.06960
+HK.06960
+HK.02936
+HK.03858
+HK.08132