tick-stock-panel/docs/custom-data-source.md

自定义数据源接入

本项目默认使用 TickFlow。自定义数据源是一个可选扩展: 外部 HTTP 服务负责取数和整理, 本项目只把返回结果映射成内部标准字段, 然后复用现有存储、指标、enriched、策略和前端展示逻辑。

支持范围

当前自定义源支持六类数据:

数据集	配置名	说明
日K	daily	批量返回一组股票在指定区间内的日K
除权因子	adj_factor	批量返回一组股票的复权因子
实时行情	realtime	返回全市场快照,用于盘中 enriched 增量计算
分钟K	minute	返回 1m 分钟K(需映射出 symbol / datetime / OHLC / 量额)
全量分钟	full_minute	与 minute 同形;声明后可被路由为「全量分钟」生效源,内置服务盘中按当日窗口全市场批量落盘(仅修复轮语义,节奏下限 60s)
财务数据	financial	一个配置覆盖全部财务表,请求时把表名作为参数传给上游;字段由数据源决定,仅需映射出 symbol

深度盘口(depth5)暂无数据集契约,仍由 TickFlow 提供。

full_minute 声明式源只提供修复轮(当日窗口批量);廉价增量端点 (get_intraday_latest)是 Python 插件契约,见 plugin-development.md。

配置位置

把 YAML 放到运行数据目录下:

data/data_sources/*.yaml

Dev 模式下，默认位置是项目根目录的 data/；Docker 部署中，项目的 data/ 会挂载为容器内的 /app/data。可通过 DATA_DIR 覆盖。

修改 YAML 后可在「设置 -> 数据源」点击「重新加载」,或调用:

curl -X POST http://127.0.0.1:3018/api/settings/data-sources/reload

最小 YAML

name: mock_source
display_name: "Mock 自定义数据源"
auth:
  type: none

datasets:
  daily:
    url: http://127.0.0.1:3021/daily
    method: POST
    batch: 100
    rpm: 200
    response_path: data
    field_map:
      ts_code: symbol
      trade_date: date
      open: open
      high: high
      low: low
      close: close
      vol: volume
      amt: amount
    transforms:
      date: "parse_date(value, '%Y-%m-%d')"

  adj_factor:
    url: http://127.0.0.1:3021/adj_factor
    method: POST
    batch: 100
    rpm: 200
    response_path: data
    field_map:
      ts_code: symbol
      trade_date: trade_date
      factor: ex_factor
    transforms:
      trade_date: "parse_date(value, '%Y-%m-%d')"

  realtime:
    url: http://127.0.0.1:3021/realtime
    method: GET
    rpm: 60
    response_path: data
    field_map:
      ts_code: symbol
      name: name
      last: last_price
      pre_close: prev_close
      open: open
      high: high
      low: low
      vol: volume
      amt: amount
      pct: change_pct
      amount_change: change_amount
      amplitude: amplitude
      turnover: turnover_rate

字段契约

daily 必填

内部字段	含义
symbol	标准代码,如 000001.SZ
date	交易日
open / high / low / close	不复权 OHLC
volume	成交量
amount	成交额

adj_factor 必填

内部字段	含义
symbol	标准代码
trade_date	除权日期
ex_factor	复权因子

realtime 必填

内部字段	含义
symbol	标准代码
last_price	最新价
prev_close	昨收
open / high / low	当日 OHLC
volume	成交量

建议实时接口额外提供 amount、change_pct、change_amount、amplitude、turnover_rate、name。缺失时部分字段会由 pipeline 回算,但精度取决于可用输入。

change_pct、amplitude、turnover_rate 统一使用小数制,例如 0.0366 表示 3.66%。百分制单位必须在 realtime 数据集上显式声明,不做数值猜测(数值无法区分两种单位:0.05 既可能是 0.05% 也可能是 5%):

datasets:
  realtime:
    url: https://api.example.com/snapshot
    pct_unit: percent   # 接口返回 3.66 表示 3.66%;小数制源声明 decimal 或省略

处理规则:

声明	行为
pct_unit: percent	change_pct / amplitude / turnover_rate 无条件 /100
pct_unit: decimal	三列原样透传
未声明	change_pct 按截面中位数归一(A 股涨跌停 30% 上限使两种单位物理可分);amplitude / turnover_rate 置 None 交由 pipeline 按价格与股本口径重算,并记录 WARNING
列已配置 transforms	视为用户已接管该列单位,原样透传

请求约定

• daily / adj_factor 会按 batch 切分 symbols。
• POST 请求会发送 JSON body: symbols、start_time、end_time。
• GET 请求会发送 query 参数: symbols=000001.SZ,600000.SH。
• realtime 必须是全市场快照接口,不支持逐个 symbol 拉实时行情。

可通过这些字段改参数名:

symbols_param: symbols
start_param: start_time
end_param: end_time

分钟数据源如果需要区分资产类型或周期，可继续配置：

asset_type_param: asset_type
freq_param: period

配置后，分钟请求会分别传入 stock / etf / index 和 1m；留空时不向上游发送这两个参数，以兼容已有数据源。

请求超时

每个数据集可单独配置请求超时（秒），默认 30：

timeout: 60

留空或省略时用默认 30 秒，可配置范围为大于 0 且不超过 300 秒；该值对数据同步与「试拉测试」均生效。在设置页编辑数据源时可在「超时」输入框修改（与 批量 / RPM / 响应路径 同行）。「试拉测试」直接使用当前表单内容，新建数据源或尚未保存的修改也可测试。

鉴权

支持三种简单鉴权:

auth:
  type: bearer
  token_env: MY_DATA_TOKEN

auth:
  type: header
  header: X-Token
  token_env: MY_DATA_TOKEN

auth:
  type: query
  param: token
  token_env: MY_DATA_TOKEN

Token 可以放在系统环境变量或项目 .env 中。

联调流程

1. 启动 mock 数据源:

cd docs/examples/custom-data-source
python mock_server.py

2. 复制示例配置:

mkdir -p data/data_sources
cp docs/examples/custom-data-source/mock_source.yaml data/data_sources/mock_source.yaml

3. 在「设置 -> 数据源」点击「重新加载」。

4. 使用「试拉测试」选择 mock_source 和 daily / adj_factor / realtime。

5. 保存数据源选择:

• 日K: mock_source
• 除权因子: mock_source (或保持默认 tickflow)
• 实时行情: mock_source

6. 触发同步或开启实时行情。

常见错误

现象	处理
列表里没有 custom 源	检查 YAML 是否放在 data/data_sources/ 并点击重新加载
errors 提示 missing mapped fields	field_map 没映射到必填内部字段
试拉 rows 为 0	检查 response_path 是否指向数组
日期列全为空	检查 parse_date 的格式是否和返回值一致
实时行情没刷新	确认实时数据源已保存为 custom,且返回全市场快照

用 AI 生成映射配置

如果你的数据源 API 文档比较复杂,可以把 API 文档和返回示例丢给 AI,让它帮你生成 field_map 和 YAML 配置。

操作步骤

1. 从你的数据源获取 API 文档(接口地址、请求方式、返回字段说明)
2. 试拉一次,拿到返回的 JSON 示例
3. 把下面的 prompt 模板 + API 文档 + JSON 示例一起发给 AI
4. 把 AI 生成的 YAML 贴到 data/data_sources/xxx.yaml
5. 在设置页点「重新加载」,再「试拉测试」验证

Prompt 模板

复制以下内容发给 AI(替换方括号部分):

我在配置一个自定义数据源接入股票面板。请根据我的 API 文档和返回示例,生成 YAML 配置。

要求:
1. 输出标准 YAML 配置,包含 name / display_name / auth / datasets
2. 每个数据集的 field_map 把我的接口字段名映射到内部字段名
3. 日期类字段如果格式不是 YYYY-MM-DD, 加上 transforms 里的 parse_date
4. 只配置我能提供的接口, 不存在的数据集不要写

内部字段对照表:

日K (daily):
  symbol = 股票代码, 格式 000001.SZ / 600000.SH
  date = 交易日期
  open / high / low / close = OHLC
  volume = 成交量
  amount = 成交额

除权因子 (adj_factor):
  symbol = 股票代码
  trade_date = 除权日期
  ex_factor = 复权因子

实时行情 (realtime):
  symbol = 股票代码
  last_price = 最新价
  prev_close = 昨收价
  open / high / low = 当日 OHLC
  volume = 成交量
  amount = 成交额
  change_pct = 涨跌幅 (小数, 0.0366 = 3.66%)
  change_amount = 涨跌额
  amplitude = 振幅 (小数, 0.024 = 2.4%)
  turnover_rate = 换手率 (小数, 0.05 = 5%)
  # 上游若返回百分数值 (3.66 表示 3.66%), 在 realtime 数据集声明 pct_unit: percent,
  # 不要依赖数值自动识别; 逐列转换也可用 transforms: turnover_rate: "value / 100"

分钟K (minute) 与 全量分钟 (full_minute, 字段同 minute):
  symbol = 股票代码
  # datetime 必须是北京时间墙钟 (如 2026-08-28 09:35:00), 不要返回 UTC;
  # 入口守卫会自动纠偏 UTC 特征帧, 但契约仍要求源头写对
  datetime = 北京时间墙钟 (YYYY-MM-DD HH:MM:SS)
  open / high / low / close = OHLC
  volume = 成交量
  amount = 成交额

=== 我的 API 文档 ===
[把你的接口文档贴这里: URL / 请求方式 / 参数 / 返回字段说明]

=== 返回 JSON 示例 ===
[把试拉的 JSON 返回贴这里]

AI 会输出类似这样的结果:

name: my_source
display_name: "我的数据源"
auth:
  type: bearer
  token_env: MY_API_TOKEN

datasets:
  daily:
    url: https://api.example.com/kline
    method: POST
    batch: 100
    rpm: 200
    response_path: data.list
    field_map:
      ts_code: symbol
      trade_date: date
      open: open
      vol: volume
    transforms:
      date: "parse_date(value, '%Y%m%d')"

把这段 YAML 保存为 data/data_sources/my_source.yaml,然后在设置页重新加载即可。