本系列进度#01–#08 ✅ #09 ✅ #10–#48 ⏳工具篇第三篇。数据留痕才能盘后复盘「今天到底发生了什么」。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。量化讲究可追溯——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SQLitePython 标准库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。三、实操演示importsqlite3 connsqlite3.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itemsmc.stock_ssjy_more(,.join(BASKET))foritinitems: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forrowinconn.execute(SELECT code,name,price,pct,amount FROM snapshot ORDER BY amount DESC):print(row)真实输出2026-08-068 只篮子写入 8 条查询按成交额降序300750123.5 亿居首0000016.3 亿垫底——一眼看出今天谁最热闹。四、结果解读多轮扫描不断 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。五、常见陷阱用 CSV 追加不便查询、易锁文件。SQLite 一条 SQL 搞定。存全量 tick个人复盘用「每 N 分钟一笔快照」足矣别堆原始逐笔那是机构级。不建索引数据多了按 code/ts 查慢给常用列加索引。六、小结 下篇预告SQLite 三步建表/写/查搞定个人落库。下篇 #10 讲数据质量陷阱——复权、停牌、涨跌停脏数据会悄悄吃收益。七、合规收尾本文为量化方法教学不构成投资建议不承诺收益。投资有风险入市需谨慎。