一、这个方法解决什么投资问题

盘中看到异动，收盘就忘了；下周想复盘「那天谁最活跃」却没记录。量化讲究

——每一笔信号、每一次异动，都得落库。

二、核心思想：SQLite 是个人量化的最佳落库

你不需要 MySQL/PostgreSQL。单机策略、个人复盘，

 三个理由足够：零依赖、单文件、SQL 直接查。等你要多人协作再升级。

import sqlite3
conn = sqlite3.connect("stock_snapshot.db")   # 实战用文件库；演示用 :memory:
conn.execute("""CREATE TABLE snapshot (
    ts TEXT, code TEXT, name TEXT, price REAL, pct REAL, amount REAL)""")
# 盘中每轮扫描，把批量快照 INSERT 进去
items = mc.stock_ssjy_more(",".join(BASKET))
for it in items:
    conn.execute("INSERT INTO snapshot VALUES (?,?,?,?,?,?)",
                 (now, it["dm"], it.get("mc"), it["p"], it["pc"], it["cje"]))
# 盘后复盘：按成交额降序看今日异动
for row in conn.execute("SELECT code,name,price,pct,amount FROM snapshot ORDER BY amount DESC"):
    print(row)

真实输出（2026-08-06，8 只篮子）：

 写入 8 条；查询按成交额降序，300750（123.5 亿）居首，000001（6.3 亿）垫底——一眼看出今天谁最热闹。

多轮扫描不断 INSERT，你就有了「全天的异动时间线」。配合《实时盯盘》系列的告警，能回答：「本周我收到 12 次告警，哪只触发最频繁？」——这正是复盘的起点。

SQLite 三步（建表/写/查）搞定个人落库。下篇 #10 讲

——复权、停牌、涨跌停，脏数据会悄悄吃收益。

盘中看到异动，收盘就忘了；下周想复盘「那天谁最活跃」却没记录。量化讲究可追溯——每一笔信号、每一次异动，都得落库。

【量化投资从入门到精通 #09】把盯盘数据落库：为什么 SQLite 够用、怎么写

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编程语言

后端

用SQLite实现盘中快照落库与盘后复盘，三步搞定个人量化数据留痕。零依赖单文件，SQL直接查询成交额排序，识别当日异动个股。附真实代码演示与常见陷阱提醒，助你构建可追溯的复盘时间线，为后续数据质量优化打基础。

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【量化投资从入门到精通 #09】把盯盘数据落库：为什么 SQLite 够用、怎么写

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