每日复盘系统

功能

复盘主表：展示当日涨跌幅 ≥ 8%、成交额 ≥ 8 亿元的股票，按上证 / 深证 × 涨 / 跌分组，支持一键复制全部股票代码
行业分析：统计涨幅 > 5% 和全市场涨幅前 5% 股票的行业聚集情况，计算综合评分并生成柱状图
百日新高 / 新低：计算每只股票相对前 99 个交易日的收盘价极值，按行业聚合展示，并生成近期占比走势图
自动初始化：页面加载时调用 /api/init/，根据当前时间决定展示逻辑：
- 当日为交易日且当前时间 ≥ 18:00 但数据库尚无当日数据 → 后台异步下载，前端先展示最近一个交易日
- 当日为交易日但当前时间 < 18:00 → 仅提示"数据更新时间"，不触发下载
- 当日为周末 / 节假日 → 展示最近一个有数据的交易日

百日新高 / 新低算法说明

判断规则

对于目标交易日 D，若某只股票在 D 的收盘价满足以下条件，则触发对应标志：

标志	条件
百日新高	`close[D] >= max(close[D-99 : D])`
百日新低	`close[D] <= min(close[D-99 : D])`

滚动窗口使用 shift(1).rolling(99)，即当天收盘价不参与窗口计算。

缺失数据处理

以下情况会导致某只股票在某些交易日没有收盘价：

情况	原因
新上市股票	上市日之前无历史数据
停牌股票	停牌期间不产生成交数据

处理策略：计算滚动窗口之前，对历史缺失值统一填充为 0。今日收盘价本身不做填充——若某只股票当天停牌（pivot 中为 NaN），则自然被排除在新高 / 新低判断之外。

示例：

新上市股票（前 85 天无数据，上市后每天收盘 8 元，今日 20 元）
  历史窗口 = [0, 0, ..., 0, 8, 8, ..., 8]   ← 0 填充 + 实际数据
  prev_99_max = max(...) = 8
  今日 close = 20 > 8  →  触发百日新高 ✓

停牌股票（中间 10 天停牌，正常期收盘 15 元，复牌当天 30 元）
  历史窗口 = [15, 15, ..., 0, 0, ..., 0, 15, 15, ...]   ← 停牌日填 0
  prev_99_max = max(...) = 15
  今日 close = 30 > 15  →  触发百日新高 ✓

技术栈

层	技术	说明
后端	Python	推荐 3.12+（requirements.txt 未锁定版本）
后端	Django	`requirements.txt` 中未锁定版本，按最新稳定版安装
后端	Django REST Framework	同上
后端	Gunicorn	生产环境 WSGI 服务器
前端	React	^19.2.4
前端	Vite	^7.3.1
数据库	SQLite（`stock_trade_info.sqlite3`）	行情数据；Django 默认 `db.sqlite3` 仅用于框架内部
缓存	Django LocMemCache（进程内，TTL 12 小时）	—
数据源	baostock（行业）、上交所 API（SSE）、深交所 API（SZSE）	—
进程管理	Supervisor	—
Web 服务器	Nginx	—

requirements.txt 未锁定依赖版本，如需可重复构建，建议在部署时固化版本（pip freeze > requirements.lock）。

目录结构

fupan-main/
├── backend/
│   ├── fupan/                  # Django 项目配置
│   │   ├── settings.py         # 支持环境变量注入 SECRET_KEY 等
│   │   ├── urls.py
│   │   └── wsgi.py
│   ├── api/
│   │   ├── views.py            # API 端点（7 个）
│   │   ├── urls.py
│   │   └── services/
│   │       ├── data_service.py         # 原始数据下载与读取
│   │       ├── db_service.py           # SQLite 读写层
│   │       ├── analysis_service.py     # 复盘 / 行业分析
│   │       └── hundred_day_service.py  # 百日新高 / 新低分析
│   ├── management/
│   │   └── commands/
│   │       └── download_stock_data.py  # Django 管理命令（供 crontab 调用）
│   ├── stock_data/             # 原始数据文件（运行时自动创建）
│   ├── stock_trade_info.sqlite3  # 行情数据库（运行时自动创建）
│   ├── manage.py
│   └── requirements.txt
├── frontend/
│   ├── index.html              # 注入 window.__API_BASE__ = '/api'
│   ├── src/
│   │   ├── App.jsx
│   │   ├── components/
│   │   │   ├── StockTable.jsx
│   │   │   ├── IndustryChart.jsx
│   │   │   └── HundredDayView.jsx
│   │   └── services/
│   │       └── api.js          # 统一 HTTP 客户端，读取 window.__API_BASE__
│   ├── vite.config.js
│   └── package.json
├── fupan-utils/                # 历史工具（Notebook 阶段遗留，不参与 Web 服务）
│   ├── fupan.ipynb
│   ├── main.py                 # 历史数据批量导入入口
│   ├── utils.py
│   └── logging_config.py
├── scripts/
│   └── cron_download.sh        # 定时下载 shell 脚本（路径需按实际部署修改）
├── .gitignore
└── README.md

数据库结构

行情数据库（stock_trade_info.sqlite3）包含一张表：

CREATE TABLE stock_trade_info (
    id        INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    date      TEXT    NOT NULL,   -- YYYY-MM-DD
    code      TEXT    NOT NULL,   -- 6 位股票代码
    name      TEXT    NOT NULL,
    pro_close REAL,               -- 前收盘价
    close     REAL,               -- 收盘价（SSE 原始字段名为 last，写入时映射）
    pctChg    REAL,               -- 涨跌幅（%）
    amount    REAL,               -- 成交额（元）
    industry  TEXT,
    UNIQUE(date, code)
)

注意：上交所 API 返回字段名为 last，db_service.py 写入时统一映射为 close。
Django 默认的 db.sqlite3 仅用于框架内部（session / auth），与行情数据无关。

Web API

Base URL：http://localhost:8000/api

方法	路径	说明
`POST`	`/api/init/`	页面初始化，返回建议展示日期及提示（含异步下载触发逻辑）
`GET`	`/api/fupan/?date=YYYY-MM-DD`	复盘主表
`GET`	`/api/industry/?date=YYYY-MM-DD`	行业分析
`GET`	`/api/hundred-day/?date=YYYY-MM-DD`	百日新高 / 新低
`GET`	`/api/dates/`	数据库中可用的交易日列表
`GET`	`/api/health/`	健康检查
`POST`	`/api/upload/`	上传沪深京A股行业分类 CSV

`/api/hundred-day/` 响应格式

{
  "date": "2026-04-10",
  "total_stocks": 5320,
  "high_count": 48,
  "low_count": 12,
  "new_high_sectors": [
    {
      "industry": "银行",
      "count": 8,
      "stocks": ["平安银行", "招商银行", "..."]
    }
  ],
  "new_low_sectors": [...],
  "ratio_chart_b64": "<base64 PNG>"
}

`/api/init/` 决策逻辑

今日为交易日？
├── 是
│   ├── 当前时间 >= 18:00
│   │   ├── DB 有今日数据 → 返回今日，hint: "Today's data loaded."
│   │   └── DB 无今日数据 → 启动后台线程下载，返回今日，hint: "Preparing…"
│   └── 当前时间 < 18:00 → 返回今日，hint: "Data updates at 18:00 on trading days"
│       （不触发下载）
└── 否（周末 / 节假日）
    ├── DB 有数据 → 返回最近交易日，hint 包含假期原因
    └── DB 无数据 → 返回今日，hint: "No data yet."

本地开发

后端

cd backend
python3 -m venv ../venv
source ../venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

前端

cd frontend
npm install
npm run dev        # http://localhost:3000，/api 自动代理到 :8000

Node.js 要求 ≥ 20.19 或 ≥ 22.12（Vite 7 最低要求）。

运行测试

测试套件无需 Django 环境，直接用 Python 执行：

# 在项目根目录
python test_hundred_day.py

测试覆盖范围：

分组	用例	验证内容
Unit	U1–U4	`_compute_high_low_flags`：正常数据、新上市、停牌、目标日停牌
Unit	U5–U7	`_build_sector_table`：正常聚合、行业缺失跳过、日期不存在
Integration	I1	完整 115 天数据的高/低计数、行业归属、图表格式
Integration	I2	新上市股（仅最近 30 天）被正确识别为新高
Integration	I3	停牌股（中间缺失 10 天）复牌后被正确识别
Integration	I4	目标日本身停牌不计入任何统计
Integration	I5	数据不足 100 天时返回占位图
Integration	I6–I7	不存在日期、空数据库抛出 FileNotFoundError
Integration	I8	比率走势图最后一柱数值大于 0

手动下载数据

# 下载今日数据
python manage.py download_stock_data

# 下载指定日期数据（补历史数据）
python manage.py download_stock_data --date 2026-02-25

生产环境部署（Ubuntu）

以下步骤以 /srv/fupan-system 为项目根目录，用户为 ubuntu 为例。

1. 系统依赖

sudo apt update
sudo apt install -y python3 python3-venv python3-pip \
                   nodejs npm nginx supervisor

Node.js 建议通过 nvm 安装，确保版本 ≥ 20.19：
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
nvm install 22
nvm use 22

2. 克隆代码

sudo mkdir -p /srv/fupan-system
sudo chown ubuntu:ubuntu /srv/fupan-system
git clone <your-repo-url> /srv/fupan-system

3. Python 环境

cd /srv/fupan-system
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r backend/requirements.txt

4. 构建前端

cd /srv/fupan-system/frontend
npm install
npm run build
# 产物输出至 frontend/dist/

5. 环境变量配置

创建 /srv/fupan-system/.env（不提交到 Git）：

DJANGO_SECRET_KEY=your-secure-random-key-here
DJANGO_DEBUG=false
DJANGO_ALLOWED_HOSTS=your-domain.com,your-server-ip

生成强密钥的方法：

python3 -c "from django.core.management.utils import get_random_secret_key; print(get_random_secret_key())"

6. 创建必要目录

mkdir -p /srv/fupan-system/backend/stock_data
mkdir -p /var/log/fupan
sudo chown ubuntu:ubuntu /var/log/fupan

7. Supervisor 配置（管理 Gunicorn 进程）

sudo nano /etc/supervisor/conf.d/fupan.conf

写入以下内容：

[program:fupan]
command=/srv/fupan-system/venv/bin/gunicorn fupan.wsgi:application
    --bind 127.0.0.1:8000
    --workers 2
    --timeout 120
    --access-logfile /var/log/fupan/gunicorn_access.log
    --error-logfile /var/log/fupan/gunicorn_error.log
directory=/srv/fupan-system/backend
user=ubuntu
autostart=true
autorestart=true
stopasgroup=true
killasgroup=true
stdout_logfile=/var/log/fupan/supervisor.log
stderr_logfile=/var/log/fupan/supervisor_error.log
environment=
    DJANGO_SETTINGS_MODULE="fupan.settings",
    DJANGO_SECRET_KEY="your-secure-random-key-here",
    DJANGO_DEBUG="false",
    DJANGO_ALLOWED_HOSTS="your-domain.com"

启动服务：

sudo supervisorctl reread
sudo supervisorctl update
sudo supervisorctl start fupan

# 查看状态
sudo supervisorctl status fupan

常用 Supervisor 命令：

sudo supervisorctl stop fupan      # 停止
sudo supervisorctl restart fupan   # 重启
sudo supervisorctl tail fupan      # 查看日志

8. Nginx 配置

sudo nano /etc/nginx/sites-available/fupan

写入以下内容：

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;   # 替换为你的域名或 IP

    # 前端静态文件（Vite 构建产物）
    location / {
        root /srv/fupan-system/frontend/dist;
        try_files $uri $uri/ /index.html;
    }

    # 后端 API 反向代理到 Gunicorn
    location /api/ {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_read_timeout 120s;
    }

    access_log /var/log/nginx/fupan_access.log;
    error_log  /var/log/nginx/fupan_error.log;
}

启用配置：

sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/fupan /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t          # 测试配置语法
sudo systemctl reload nginx

9. 定时任务（crontab）

每个交易日 17:00 自动下载数据并写入数据库：

crontab -e

添加以下行（路径按实际部署调整）：

0 17 * * 1-5 /srv/fupan-system/scripts/cron_download.sh >> /var/log/fupan/cron.log 2>&1

确认脚本有执行权限：

chmod +x /srv/fupan-system/scripts/cron_download.sh

注意：cron_download.sh 内目前硬编码了开发时路径，部署前需按实际路径修改：
/srv/fupan-system/venv/bin/python /srv/fupan-system/backend/manage.py download_stock_data

服务启动验证

# 检查 Gunicorn 是否正常
sudo supervisorctl status fupan
curl http://127.0.0.1:8000/api/health/

# 检查 Nginx 是否正常
sudo systemctl status nginx
curl http://your-domain.com/api/health/

返回 {"status": "ok"} 表示服务正常。

更新部署

cd /srv/fupan-system

# 拉取最新代码
git pull

# 重新构建前端
cd frontend && npm install && npm run build && cd ..

# 更新 Python 依赖（如有变化）
source venv/bin/activate
pip install -r backend/requirements.txt

# 重启后端
sudo supervisorctl restart fupan

历史数据导入

fupan-utils/ 目录保留了项目迁移到 Web 服务之前的 Jupyter Notebook 工具，可用于批量导入历史数据到 SQLite：

cd fupan-utils
# 编辑 main.py 中的 end_date，然后运行：
python main.py

该目录不参与 Web 服务的正常运行，仅用于历史数据补录。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 11 Commits
backend		backend
frontend		frontend
fupan-utils		fupan-utils
scripts		scripts
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md

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手动下载数据

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7. Supervisor 配置（管理 Gunicorn 进程）

8. Nginx 配置

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服务启动验证

更新部署

历史数据导入

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