马斯克眼里都是月亮，不妨碍他满口袋的六便士

最新的代码：

Quantlab3.9代码：内置大模型LLM因子挖掘，全A股数据源以及自带GUI界面

01 关于zvt的数据存储 

这两天读zvt的代码，挺有意思。

一直追求模块化的编码，zvt这方面做得还是不错的，而且编码风格良好，可读性很强。

估计是本地化的考量，zvt使用sqlite作为存储后端（不过看代码里，有留出配置，应该兼容所有sqlalchemy的关系型数据库都是可以的，比如mysql）。

不过金融数据，尤其是时间序列，个人还是比较喜欢mongo。

比如灵活高效。

另外，sqlite占用地方比较大，3000多支股票历史数据，已经2.5G左右：

从架构的角度，我们希望一次性更新数据——可能会从多个源整合数据，然后提供给前端回测和交易使用。

本地回测如果每次均从服务器同步数据，可能会比较慢。本地可以通过csv的方式来缓存（使用sqlite的好处是可以增量更新，不必每次都全量下载），通过csv简单直接，而且每天仅需要下载一次（或者每周一次也行，可以手动更新）。

我可能仍然会自己实现这份数据下载与存储方案，不过zvt给了不少有意思的启发！

02 Quantlab数据存储的设计

1、基础信息表：basic_fund,basic_index,  basic_stock, basic_bond, basic_future这样的结构。drop后新增，一次性重建，这里的symbols都需要更新qotes。

record_data()：get_data单独走api即可。

2、quotes_etf， quotes_stock, quotes_bond, quotes_future（考虑到回测效率，一般直接存储后复权数据，不过有些上市早的股票，股价看起来会特别高）。

3、财务基本面数据：类似时序数据，加载时需要fill数据。

4、其他数据：比如北向资金等。

5、query_data(type=’etf’，symbols=[], start_date, end_date,columns=[])

本地维持当前的dataloader不变，使用csv缓存时序数据。

吾日三省吾身

昨天听《月亮与六便士》。

说实话，主人公让人很不舒服。

这位艺术家抛妻舍业，远走他乡且不说；勾引人妻，致真心帮助他的好朋友家破人亡。。。——美其名曰，为了艺术。。。

其实，有梦想的人，是幸福的；勇敢追求梦想的人，是令人敬佩的。

不过，做人之底限，你可以放弃你自己，但不应伤害他人——以艺术之名。

我们搞科学的，确实欣赏不了艺术。

在科学领域，技术与商业是可以相互成就的。比如OpenAI的奥特曼，马斯克，爱迪生等，都是天才中的天才，也是富豪中的富豪，而且家庭还经营得很好。

追梦哪里一行，一定要以这样奇异的方式？

这本书可以畅销全世界？？——满街都是六便士？只是它抬头看到的月亮？？

马斯克眼里都是月亮，不妨碍他满口袋的六便士。

而且六便士才能让你更好的看月亮不是嘛？

正确的价值观，不只为钱而活，但良好的财务状况，更容易承载你的诗和远方。

身而为人，本身就要承担很多责任。而不是为了所谓的梦想，就放在为人之根本责任和义务，美其名曰心中只有“月亮”。