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9.6 KiB
Python
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from sqlalchemy import Column, String, Float, Text, DateTime, Integer
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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from datetime import datetime
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Base = declarative_base()
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"""
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数据库表结构设计说明
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====================
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核心原则：一份数据只存储一次，通过 JOIN 关联查询
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数据表分类：
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1. 原始数据表 - 存储从API获取的原始数据
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- FundBasicInfo: 基本信息、业绩数据
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- FundTrend: 净值走势、排名趋势
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- FundExtraData: 持有人结构、资产配置、基金经理
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- FundEstimate: 实时估值
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- FundPortfolio: 持仓信息
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2. 计算指标表 - 基于原始数据计算
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- FundRiskMetrics: 风险指标（回撤、波动率、夏普等）
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3. 筛选专用表 - 存储同类排名等筛选特有数据
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- FundScreeningRank: 同类排名百分位、4433标记
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4. 用户数据表
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- FundWatchlist: 自选基金
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- FundWatchlistGroup: 自选分组
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使用方式：
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- 基金详情：FundBasicInfo + FundTrend + FundExtraData + FundRiskMetrics
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- 基金对比：同上
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- 基金筛选：FundBasicInfo + FundRiskMetrics + FundScreeningRank
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"""
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# ==================== 原始数据表 ====================
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class FundBasicInfo(Base):
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"""
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基金基础信息表
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数据来源: pingzhongdata.js API
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"""
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__tablename__ = 'fund_basic_info'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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fund_name = Column(String(100), nullable=False)
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fund_type = Column(String(50), index=True) # 基金类型
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original_rate = Column(Float) # 原始费率
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current_rate = Column(Float) # 当前费率
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min_subscription_amount = Column(String(50)) # 最低申购金额
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is_hb = Column(String(10)) # 是否货币基金
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return_1y = Column(Float) # 近1年收益率（用于排序）
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basic_json = Column(Text) # 完整基本信息JSON
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performance_json = Column(Text) # 业绩数据JSON (收益率)
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created_time = Column(DateTime, default=datetime.now)
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class FundTrend(Base):
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"""
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基金走势数据表
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数据来源: pingzhongdata.js API
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"""
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__tablename__ = 'fund_trend'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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net_worth_trend_json = Column(Text) # 单位净值走势
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accumulated_net_worth_json = Column(Text) # 累计净值走势
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position_trend_json = Column(Text) # 仓位变动趋势
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total_return_trend_json = Column(Text) # 总收益率走势
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ranking_trend_json = Column(Text) # 同类排名走势
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ranking_percentage_json = Column(Text) # 排名百分位走势
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scale_fluctuation_json = Column(Text) # 规模变动数据
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class FundEstimate(Base):
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"""
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基金实时估值表
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数据来源: fundgz.js API
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"""
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__tablename__ = 'fund_estimate'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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name = Column(String(100))
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net_worth = Column(String(50)) # 最新净值
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net_worth_date = Column(String(50)) # 净值日期
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estimate_value = Column(String(50)) # 估算净值
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estimate_change = Column(String(50)) # 估算涨跌幅
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estimate_time = Column(String(50)) # 估算时间
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class FundPortfolio(Base):
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"""
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基金持仓表
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数据来源: pingzhongdata.js API
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"""
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__tablename__ = 'fund_portfolio'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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stock_codes_json = Column(Text) # 股票持仓
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bond_codes_json = Column(Text) # 债券持仓
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stock_codes_new_json = Column(Text) # 最新股票持仓
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||
bond_codes_new_json = Column(Text) # 最新债券持仓
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class FundExtraData(Base):
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"""
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||
基金扩展数据表
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||
数据来源: pingzhongdata.js API
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||
"""
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__tablename__ = 'fund_extra_data'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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holder_structure_json = Column(Text) # 持有人结构
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asset_allocation_json = Column(Text) # 资产配置
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performance_evaluation_json = Column(Text) # 业绩评价
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fund_managers_json = Column(Text) # 基金经理信息
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subscription_redemption_json = Column(Text) # 申购赎回状态
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same_type_funds_json = Column(Text) # 同类型基金
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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# ==================== 计算指标表 ====================
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class FundRiskMetrics(Base):
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"""
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基金风险指标表
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数据来源: 根据 FundTrend.net_worth_trend 计算
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"""
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__tablename__ = 'fund_risk_metrics'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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# 最大回撤（百分比）
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max_drawdown_3m = Column(Float) # 近3月
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max_drawdown_6m = Column(Float) # 近6月
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max_drawdown_1y = Column(Float) # 近1年
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max_drawdown_3y = Column(Float) # 近3年
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max_drawdown_all = Column(Float) # 成立以来
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# 夏普比率
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sharpe_ratio_1y = Column(Float) # 近1年
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sharpe_ratio_3y = Column(Float) # 近3年
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# 年化波动率（百分比）
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volatility_1y = Column(Float) # 近1年
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volatility_3y = Column(Float) # 近3年
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# 年化收益率（百分比）
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annual_return_1y = Column(Float) # 近1年
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annual_return_3y = Column(Float) # 近3年
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# 卡玛比率
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calmar_ratio_1y = Column(Float) # 近1年
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calmar_ratio_3y = Column(Float) # 近3年
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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# ==================== 筛选专用表 ====================
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class FundScreeningRank(Base):
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"""
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基金筛选排名表
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只存储筛选功能特有的数据：同类排名百分位、4433标记
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其他数据通过 JOIN 查询 FundBasicInfo、FundRiskMetrics
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"""
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__tablename__ = 'fund_screening_rank'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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# 同类排名百分位（值越小越好，前10%=10）
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rank_pct_1m = Column(Float) # 近1月
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rank_pct_3m = Column(Float) # 近3月
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rank_pct_6m = Column(Float) # 近6月
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||
rank_pct_1y = Column(Float) # 近1年
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||
rank_pct_2y = Column(Float) # 近2年
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||
rank_pct_3y = Column(Float) # 近3年
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||
# 筛选标记
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||
pass_4433 = Column(Integer, default=0) # 是否通过4433法则
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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# ==================== 用户数据表 ====================
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class FundWatchlistGroup(Base):
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||
"""自选分组表"""
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__tablename__ = 'fund_watchlist_group'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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||
name = Column(String(50), nullable=False)
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sort_order = Column(Integer, default=0)
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||
created_time = Column(DateTime, default=datetime.now)
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||
updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class FundWatchlist(Base):
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||
"""基金自选表"""
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__tablename__ = 'fund_watchlist'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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||
fund_code = Column(String(6), unique=True, nullable=False, index=True)
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fund_name = Column(String(100), nullable=False)
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fund_type = Column(String(50))
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group_id = Column(Integer, default=None)
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sort_order = Column(Integer, default=0)
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created_time = Column(DateTime, default=datetime.now)
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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class DailyMarketSummary(Base):
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"""
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每日市场行情摘要缓存表
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用于存储AI生成的市场分析报告，避免重复调用LLM
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"""
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__tablename__ = 'daily_market_summary'
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id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
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date = Column(String(10), unique=True, nullable=False, index=True) # 日期: YYYY-MM-DD
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status = Column(String(20), default='pending') # pending / step_1_search / step_2_llm / completed / error
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current_step = Column(Integer, default=0) # 当前步骤: 0-未开始, 1-搜索新闻, 2-AI分析, 3-完成
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step_message = Column(String(200)) # 当前步骤描述
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market_sentiment = Column(String(50)) # 市场情绪
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summary = Column(Text) # 市场总结
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indices_json = Column(Text) # 指数数据 JSON
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hot_sectors_json = Column(Text) # 热门板块 JSON
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key_news_json = Column(Text) # 关键新闻 JSON
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outlook = Column(Text) # 后市展望
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error_message = Column(Text) # 错误信息（如有）
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created_time = Column(DateTime, default=datetime.now)
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updated_time = Column(DateTime, default=datetime.now, onupdate=datetime.now)
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