[08-10]windows，macos，alpine，manylinux版本已发布。[08-04]mac，linux版本完成，已通过多轮压力测试，即将发布。 free-stockdb 本地量化数据引擎 面向 A 股日K、分钟K与 ETF 分钟、tick级数据的本地量化引擎。free-stockdb 将数据同步、清洗、复权、组织为可直接用于批量查询、批量计算研究的数据底座。 ❤️双击更新 -> 双击启动 -> 直接调用。 下载地址1 下载地址2 数据本地落盘，研究不再依赖远程接口。 | 本地优先 | 增量同步 | 数据支持(按需) | 本地指标计算 | 五种调用方式 | |---|---|---|---|---| | 数据在用户磁盘 | 只处理变化数据 | 日/周/月/1/5/15/30分钟/tick | 39 种指标、5 种指数 | Python / HTTP / Excel / HTML / MCP | 同步后的查询、计算、回测和接口都使用本机数据，不与远程请求链路耦合。 为什么需要本地数据引擎 全市场批量回测的瓶颈不是策略代码，而是数据工程。以全市场 7000+ 股票分钟线回测为例，远程 API 方案的真实工作量： | 环节 | 在线 API 方案的真实耗时 | free-stockdb | |---|---|---| | 数据下载 | 全市场分钟数据逐股请求，受限频/积分/IP 风控约束，实测需要3-5 天；爬虫方案批量拉取封号/限频 | 通过 syncurl.txt 配置数据源，Zstd 压缩传输，增量同步，断点续传 | | 数据清洗 | 处理停牌、退市、代码变更、缺失补拉、时间排序，1-2 天 | 同步流程自动完成 | | 复权处理 | 获取分红送转数据、推算复权因子、历史回刷，1-2 天 | 内置完整复权因子，查询时写时计算 | | 存储设计 | 选型数据库、设计表结构、建索引、批量入库、优化查询，1-3 天 | 定制 C++ 时序引擎，开箱即用 | | 指标计算 | 编写 MA/MACD/KDJ 等公式、pandas 全市场遍历极慢（单次数小时），2-3 天 | 内置 39 指标 + 5 指数，Rust 计算核心比 pandas 快 3 倍，数秒完成 | | 板块映射 | 爬取概念/行业数据、构建双向索引、持续维护，1-2 天 | 内置申万一二三级 + 1200 概念板块，bk.get() 毫秒查询 | | 接口对接 | Python/HTTP/Excel/AI 各自对接维护，1-2 天 | 五种调用方式统一内置 | | 合计 | 最少 10-1

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Data-completeness & trust index (not a profitability rating)