修改数据获取方式

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cheney 2026-08-06 14:00:11 +08:00
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commit b10b1c44db
11 changed files with 615 additions and 31 deletions

3
.gitignore vendored
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@ -31,3 +31,6 @@ lerna-debug.log*
*.swo
*~
dist/*
# local env (contains API keys)
/.env

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@ -12,6 +12,8 @@
"start": "node --experimental-strip-types --no-warnings server/index.js",
"db:migrate": "prisma migrate deploy",
"db:seed": "node scripts/seed.cjs",
"data:refresh": "node --no-warnings scripts/refresh-indicators.cjs",
"data:discover": "node --no-warnings scripts/discover-mcp-tools.cjs",
"icons": "node scripts/generate-icons.mjs",
"tauri:dev": "tauri dev",
"tauri:build": "tauri build",

17
readme
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@ -4,3 +4,20 @@
- 数据主要是放各种经济数据和图表。
- 策略是放按照经济理论组织的相关数据和图表的对比。
## 新闻模块
增加一个新闻模块,数据来源是每日夜间 3点通过妙想 MCP 获取国内外最新经济政治新闻按影响大小排序10条。
存入数据库。
## 报警模块
World Bank 中的数据只用来对比妙想 MCP 拉取的数据正确性。当同一时间的同一项数据不同时,记录一个报警。
## 首页
首页显示新闻模块和报警模块的数据,按照时间最新优先,无限滚动,直到数据库中没有数据为止。

44
scripts/debug-mcp.cjs Normal file
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@ -0,0 +1,44 @@
require('dotenv').config()
const axios = require('axios')
async function call(tool, query) {
const base = process.env.EASTMONEY_MCP_BASE || 'https://mxapi.eastmoney.com/mxds/mcp'
const payload = {
jsonrpc: '2.0', id: 1, method: 'tools/call',
params: { name: tool, arguments: { query } },
}
const resp = await axios.post(base, payload, {
timeout: 60000,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json, text/event-stream',
'em_api_key': process.env.EM_API_KEY,
},
validateStatus: () => true,
responseType: 'text',
transformResponse: [(d) => d],
})
const body = String(resp.data)
try {
const j = JSON.parse(body)
const text = j.result.content[0].text
const parsed = JSON.parse(text)
console.log(`\n=== ${tool}: "${query}" ===`)
console.log('sheets 数量:', parsed.data.length)
parsed.data.forEach((s, i) => {
console.log(`\nsheet[${i}]:`)
console.log(' sheetName:', s.sheetName)
console.log(' columns[0..3]:', s.columns.slice(0, 4))
console.log(' items[0][0..3]:', s.items[0] ? s.items[0].slice(0, 4) : '(无)')
})
} catch (e) {
console.log('解析失败:', e.message)
console.log(body.slice(0, 1000))
}
}
async function main() {
await call('mx_macro_data', '查询中国 2020-2025 年 CPI 月度同比数据')
await call('mx_macro_data', '查询中国 2015-2024 年 GDP 同比增速年度数据')
}
main().catch(console.error)

View File

@ -0,0 +1,32 @@
/**
* 列出东方财富妙想 MCP 暴露的所有工具
* 用法: npm run data:discover
* 输出: tool 名称 + 描述 + 输入 schema
*/
require('dotenv').config()
async function main() {
if (!process.env.EM_API_KEY) {
console.error('缺少 EM_API_KEY (在 .env 配)')
process.exit(1)
}
const { listAvailableTools } = await import('./fetchers/eastmoney-mcp.fetcher.js')
console.log('[Discover] 调妙想 MCP tools/list...')
const tools = await listAvailableTools()
console.log(`[Discover] 找到 ${tools.length} 个工具\n`)
for (const t of tools) {
console.log(`── ${t.name} ${'─'.repeat(Math.max(0, 60 - t.name.length))}`)
if (t.description) console.log(` ${t.description}`)
if (t.inputSchema) {
console.log(' inputSchema:')
const s = JSON.stringify(t.inputSchema, null, 2)
s.split('\n').forEach((line) => console.log(' ' + line))
}
console.log('')
}
}
main().catch((e) => {
console.error('[Discover] 失败:', e.message)
process.exit(1)
})

View File

@ -0,0 +1,210 @@
// 东方财富妙想 MCP 数据源
// 协议: StreamableHttp (MCP 2025-03-26 spec), HTTP POST + JSON-RPC 2.0
// - 认证: header `em_api_key: <EM_API_KEY>`
// - 妙想 MCP 是"自然语言驱动": 传 query 字符串, 内部 LLM 解析 + 调底层数据接口
// - 重要: 每次调用 5-20s + LLM token 成本, 必须配合"DB 优先" (refresh 时已存在的指标跳过)
//
// 需要的 .env:
// EM_API_KEY=xxx 必填
// EASTMONEY_MCP_BASE=... 可选, 默认 https://mxapi.eastmoney.com/mxds/mcp
//
// INDICATORS 数组: 配置要拉的指标
// 每项:
// name → Indicator.name (主键)
// groupName → Indicator.groupName
// title → data.title
// unit → data.unit
// tool → MCP tool 名
// query → 自然语言查询
// pickSheet(sheets) → 选一张 sheet (默认取第一张)
// parseSheet(sheet) → [{period, value}, ...] 默认按宽表转长表 (列=日期, 行=值)
import axios from 'axios'
const DEFAULT_BASE = 'https://mxapi.eastmoney.com/mxds/mcp'
const TIMEOUT = 60000
// ====== INDICATORS 配置 ======
// 跑 npm run data:discover 看可用 tool, 再加新指标
const INDICATORS = [
{
name: 'china-cpi-yoy',
groupName: 'china-macro',
title: '中国 CPI 同比',
unit: '%',
tool: 'mx_macro_data',
query: '查询中国 2015 年至今 CPI 月度同比数据,每一个月的数值',
pickSheet: (sheets) =>
sheets.find((s) => s.items?.[0]?.[0]?.includes('CPI') && s.items[0][0].includes('同比'))
|| sheets.find((s) => s.sheetName?.includes('宏观数据'))
|| sheets[0],
},
{
name: 'china-gdp-yoy',
groupName: 'china-macro',
title: '中国 GDP 同比',
unit: '%',
tool: 'mx_macro_data',
query: '查询中国 2015-2025 年 GDP 不变价同比增速,季度数据,每一季度的数值',
pickSheet: (sheets) =>
sheets.find((s) => s.items?.[0]?.[0]?.includes('GDP') && s.items[0][0].includes('同比'))
|| sheets[0],
},
]
export const META = {
name: 'eastmoney-mcp',
description: '东方财富妙想 MCP (StreamableHttp, NL 查询)',
docs: 'https://mxapi.eastmoney.com/mxds/doc/mcp-install.md',
}
// ====== StreamableHttp 客户端 ======
class McpClient {
constructor(baseUrl, apiKey) {
this.baseUrl = baseUrl
this.apiKey = apiKey
this.id = 0
}
async _request(method, params) {
const payload = { jsonrpc: '2.0', id: ++this.id, method, ...(params ? { params } : {}) }
const resp = await axios.post(this.baseUrl, payload, {
timeout: TIMEOUT,
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Accept': 'application/json, text/event-stream',
'em_api_key': this.apiKey,
},
responseType: 'text',
transformResponse: [(d) => d],
validateStatus: () => true,
})
if (resp.status >= 400) {
throw new Error(`HTTP ${resp.status}: ${String(resp.data).slice(0, 300)}`)
}
const parsed = parseMcpResponse(String(resp.data || ''))
// JSON-RPC 信封 {jsonrpc,id,result|error}, 统一解包 result
if (parsed.error) {
throw new Error(`MCP error ${parsed.error.code}: ${parsed.error.message}`)
}
return parsed.result || parsed
}
async listTools() {
const r = await this._request('tools/list')
return r.tools || []
}
async callTool(name, args = {}) {
const r = await this._request('tools/call', { name, arguments: args })
if (r.isError) {
const msg = (r.content || []).map((c) => c.text || '').join('; ')
throw new Error(`tool ${name} error: ${msg || JSON.stringify(r).slice(0, 200)}`)
}
return r
}
}
// 解析响应: JSON 或 SSE
function parseMcpResponse(text) {
const t = text.trim()
if (t.startsWith('{')) return JSON.parse(t)
if (t.startsWith('data:')) {
const lines = t.split('\n').filter((l) => l.startsWith('data:'))
let last = null
for (const line of lines) {
const json = line.slice(5).trim()
if (!json || json === '[DONE]') continue
try { last = JSON.parse(json) } catch { /* skip */ }
}
if (!last) throw new Error('SSE 无有效 data 块: ' + text.slice(0, 200))
return last
}
throw new Error('未知响应格式: ' + t.slice(0, 200))
}
// 默认 sheet 解析: 宽表 (列=日期, 行=值) → 长表
// 例: { columns:["指标","来源","2024-12","2024-11"], items:[["CPI","统计局","0.1","0.2"]] }
// → [{period:"2024-12", value:0.1}, {period:"2024-11", value:0.2}]
// 返回时反转成从老到新
function defaultParseSheet(sheet) {
if (!sheet || !sheet.columns || !sheet.items || !sheet.items[0]) return []
const cols = sheet.columns
const row = sheet.items[0]
const dates = cols.slice(2) // 跳过 [指标名, 来源]
const values = row.slice(2)
const out = []
for (let i = 0; i < dates.length; i++) {
const v = parseFloat(values[i])
if (!isNaN(v)) out.push({ period: dates[i], value: v })
}
return out.reverse() // 从老到新
}
// ====== fetcher 入口 ======
export async function listAvailableTools() {
const key = process.env.EM_API_KEY
if (!key) throw new Error('缺少 EM_API_KEY')
const base = process.env.EASTMONEY_MCP_BASE || DEFAULT_BASE
const client = new McpClient(base, key)
return client.listTools()
}
// opts.skipNames: Set<string> — DB 已存在的指标名, 跳过不调 MCP (省 token)
// opts.onlyNames: Set<string> — 白名单, 只跑这些 (用于补跑单个)
export async function fetchAll(opts = {}) {
if (INDICATORS.length === 0) {
throw new Error('eastmoney-mcp: INDICATORS 数组为空, 加新指标见文件顶部注释')
}
const skip = opts.skipNames || new Set()
const only = opts.onlyNames || null
const key = process.env.EM_API_KEY
if (!key) throw new Error('缺少 EM_API_KEY')
const base = process.env.EASTMONEY_MCP_BASE || DEFAULT_BASE
const client = new McpClient(base, key)
const results = []
for (const cfg of INDICATORS) {
if (skip.has(cfg.name)) {
console.log(`[MCP] ${cfg.name} 跳过 (DB 已存在)`)
continue
}
if (only && !only.has(cfg.name)) continue
try {
console.log(`[MCP] ${cfg.name} 调用 ${cfg.tool}: ${cfg.query}`)
const r = await client.callTool(cfg.tool, { query: cfg.query })
const text = (r.content || []).map((c) => c.text || '').join('')
let payload
try { payload = JSON.parse(text) } catch { payload = { raw: text } }
const sheets = payload.data || (Array.isArray(payload) ? payload : [payload])
const sheet = cfg.pickSheet ? cfg.pickSheet(sheets) : sheets[0]
const parsed = cfg.parseSheet ? cfg.parseSheet(sheet) : defaultParseSheet(sheet)
if (parsed.length === 0) {
console.log(`[MCP] ${cfg.name} 返回空 rows, 跳过`)
continue
}
results.push({
name: cfg.name,
groupName: cfg.groupName,
data: {
unit: cfg.unit,
title: cfg.title,
source: 'eastmoney-mcp',
rows: parsed,
},
})
console.log(`[MCP] ${cfg.name} OK, ${parsed.length} rows (${parsed[0]?.period}..${parsed.at(-1)?.period})`)
} catch (e) {
console.error(`[MCP] ${cfg.name} FAIL: ${e.message}`)
}
}
// 全部被 DB 优先跳过时, 返回显式标记而不是空数组 (避免被误判为失败)
if (results.length === 0 && INDICATORS.every((cfg) => skip.has(cfg.name))) {
return { skipped: true, reason: 'DB 已存在全部指标' }
}
return results
}

82
scripts/fetchers/index.js Normal file
View File

@ -0,0 +1,82 @@
// Fetcher 注册表: 列出所有启用的数据源
// 加新数据源只要:
// 1. 写一个 scripts/fetchers/<source>.fetcher.js, 导出 META + fetchAll
// 2. 在本文件 FETCHERS 数组里加一行
// 3. 完事, refresh 脚本会自动跑
// 每项的 schema:
// name: 数据源标识 (用于日志)
// module: fetcher 模块路径 (相对 scripts/fetchers/)
// enabled: true/false, 可由 env 关闭 (如 ENABLE_EASTMONEY_MCP=0)
// env: 需要的环境变量名列表, 缺一即跳过
export const FETCHERS = [
{
name: 'wb-indicators',
module: './wb-indicators.fetcher.js',
enabled: true,
env: [],
},
{
name: 'eastmoney-mcp',
module: './eastmoney-mcp.fetcher.js',
// 默认开启, 有 APIKey 才真正能跑 (fetcher 内部会自检)
enabled: process.env.ENABLE_EASTMONEY_MCP !== '0',
env: ['EM_API_KEY'],
},
// 后续在这里追加:
// { name: 'fred', module: './fred.fetcher.js', enabled: true, env: ['FRED_API_KEY'] },
// { name: 'tushare', module: './tushare.fetcher.js', enabled: true, env: ['TUSHARE_TOKEN'] },
]
// 校验环境变量, 返回 { ok, missing[] }
export function checkEnv(required) {
const missing = required.filter((k) => !process.env[k] || !process.env[k].trim())
return { ok: missing.length === 0, missing }
}
// 加载并运行所有启用的 fetcher, 返回 [{ name, ok, items, error, skipped }]
// 错误隔离: 一个 fetcher 挂了不影响其他
// opts.skipNames: Set<string> — DB 优先, 已存在的指标名, 透传给 fetcher
export async function runFetchers(opts = {}) {
const results = []
for (const meta of FETCHERS) {
if (!meta.enabled) {
results.push({ name: meta.name, skipped: true, reason: 'disabled' })
console.log(`[Fetcher] ${meta.name} 跳过 (disabled)`)
continue
}
const envCheck = checkEnv(meta.env)
if (!envCheck.ok) {
results.push({ name: meta.name, skipped: true, reason: `缺少 env: ${envCheck.missing.join(', ')}` })
console.log(`[Fetcher] ${meta.name} 跳过 (${envCheck.missing.join(', ')})`)
continue
}
try {
const mod = await import(meta.module)
if (!mod.META || !mod.fetchAll) {
throw new Error('fetcher 必须导出 META 和 fetchAll')
}
console.log(`[Fetcher] ${meta.name} 开始...`)
const out = await mod.fetchAll({ skipNames: opts.skipNames, onlyNames: opts.onlyNames })
// fetcher 可返回 { skipped: true, reason } 表示"全部被 DB 优先跳过", 不算失败
if (out && out.skipped) {
results.push({ name: meta.name, skipped: true, reason: out.reason })
console.log(`[Fetcher] ${meta.name} 跳过 (${out.reason})`)
continue
}
const items = Array.isArray(out) ? out : []
// 校验返回结构
const valid = items.filter((it) => it && it.name && it.data && Array.isArray(it.data.rows))
if (valid.length === 0) {
throw new Error('fetcher 未返回任何有效指标 (需包含 name/data.rows)')
}
console.log(`[Fetcher] ${meta.name} 拉取 ${valid.length} 个指标`)
results.push({ name: meta.name, ok: true, items: valid })
} catch (e) {
results.push({ name: meta.name, ok: false, error: e.message })
console.error(`[Fetcher] ${meta.name} 失败: ${e.message}`)
}
}
return results
}

View File

@ -0,0 +1,113 @@
import axios from 'axios'
// World Bank API 数据源
// 文档: https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/898581
// 优点: 官方、JSON、免 key、稳定, 中国数据滞后约 1 年 (这是全球宏观数据物理上限)
// 接口: GET /v2/country/{code}/indicator/{id}?format=json&date={startYear}:{endYear}&per_page=100
const WB_BASE = 'https://api.worldbank.org/v2'
const TIMEOUT = 15000
// 6 个核心宏观指标
// - 中国 GDP (现价美元) - 国民经济总规模
// - 中国 GDP 增速 - 增长动能
// - 中国 CPI 同比 - 通胀
// - 中国失业率 - 就业
// - 美国 GDP (现价美元) - 对标
// - 美国 CPI 同比 - 对标
export const WB_INDICATORS = [
{ id: 'NY.GDP.MKTP.CD', name: 'china-gdp-usd', groupName: 'china-macro', title: '中国 GDP', unit: '万亿美元', scale: 1e-8, digits: 2 },
{ id: 'NY.GDP.MKTP.KD.ZG',name: 'china-gdp-growth', groupName: 'china-macro', title: '中国 GDP 增速', unit: '%', scale: 1, digits: 2 },
{ id: 'FP.CPI.TOTL.ZG', name: 'china-cpi', groupName: 'china-macro', title: '中国 CPI', unit: '%', scale: 1, digits: 2 },
{ id: 'SL.UEM.TOTL.ZS', name: 'china-unemploy', groupName: 'china-macro', title: '中国失业率', unit: '%', scale: 1, digits: 2 },
{ id: 'NY.GDP.MKTP.CD', name: 'usa-gdp-usd', groupName: 'usa-macro', title: '美国 GDP', unit: '万亿美元', scale: 1e-8, digits: 2 },
{ id: 'FP.CPI.TOTL.ZG', name: 'usa-cpi', groupName: 'usa-macro', title: '美国 CPI', unit: '%', scale: 1, digits: 2 },
]
// World Bank 中国是 CHN, 美国是 USA
function countryCodeOf(name) {
if (name.startsWith('china-')) return 'CHN'
if (name.startsWith('usa-')) return 'USA'
throw new Error('Unknown country for ' + name)
}
// 拉单个指标从 startYear 到当前年
// 返回 { name, groupName, title, unit, rows: [{ year, value }] }
// 注意: WB 对连续请求会限流返回 400 Invalid value, 加 3 次退避重试
export async function fetchIndicator(meta, startYear = 2015) {
const country = countryCodeOf(meta.name)
const currentYear = new Date().getFullYear()
const url = `${WB_BASE}/country/${country}/indicator/${meta.id}?format=json&date=${startYear}:${currentYear}&per_page=200`
let resp
const delays = [0, 1500, 4000]
for (let attempt = 0; attempt < delays.length; attempt++) {
if (delays[attempt]) await new Promise((r) => setTimeout(r, delays[attempt]))
try {
resp = await axios.get(url, { timeout: TIMEOUT, headers: { 'User-Agent': 'iboard-refresh/1.0' } })
break
} catch (e) {
if (attempt === delays.length - 1) throw e
console.log(`[WB] ${meta.name} 请求失败, ${delays[attempt + 1] / 1000}s 后重试 (${e.message})`)
}
}
// WB 返回: [{page,pages,per_page,total,...}, [{indicator, country, value, date}, ...]]
const data = resp.data
if (!Array.isArray(data) || data.length < 2 || !Array.isArray(data[1])) {
throw new Error('World Bank 返回结构异常: ' + JSON.stringify(data).slice(0, 200))
}
const points = data[1]
.filter((p) => p.value !== null && p.value !== undefined)
.map((p) => ({
year: String(p.date),
value: Number((Number(p.value) * meta.scale).toFixed(meta.digits)),
}))
.sort((a, b) => Number(a.year) - Number(b.year))
return {
name: meta.name,
groupName: meta.groupName,
data: {
unit: meta.unit,
title: meta.title,
source: 'World Bank API',
rows: points,
},
}
}
export const META = {
name: 'wb-indicators',
description: 'World Bank 官方 API 宏观数据',
docs: 'https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/898581',
}
// 拉全部 (返回符合 fetcher 契约的 [{name, groupName, data}, ...])
// 错误隔离: 单个指标失败 -> 跳过 + 记日志, 不影响其他
// opts.skipNames: Set<string> — DB 已存在的指标名, 跳过不拉 (WB 免费但也要省请求)
export async function fetchAll(opts = {}) {
const skip = opts.skipNames || new Set()
const startYear = 2015
const results = []
for (const m of WB_INDICATORS) {
if (skip.has(m.name)) {
console.log(`[WB] ${m.name} 跳过 (DB 已存在)`)
continue
}
try {
const r = await fetchIndicator(m, startYear)
console.log(`[WB] ${r.name} OK, ${r.data.rows.length} rows (${r.data.rows[0]?.year}..${r.data.rows.at(-1)?.year})`)
results.push(r)
} catch (e) {
console.error(`[WB] ${m.name} FAIL: ${e.message}`)
}
}
// 全部被 DB 优先跳过时, 返回显式标记而不是空数组 (避免被误判为失败)
if (results.length === 0 && WB_INDICATORS.every((m) => skip.has(m.name))) {
return { skipped: true, reason: 'DB 已存在全部指标' }
}
return results
}

View File

@ -0,0 +1,97 @@
/**
* 拉所有启用的数据源, upsert Indicator
* 用法: npm run data:refresh
* 幂等: name 覆盖 data, 跨源独立, 错误隔离
*
* DB 优先策略:
* 1. 先从 DB 查已存在的 name 集合
* 2. 把集合传给每个 fetcher, fetcher 跳过已存在的
* 3. 只对 DB 没有的指标调远程拉取, 节省 token (尤其妙想 MCP 这种 LLM 接口)
*
* 加新数据源: scripts/fetchers/<name>.fetcher.js 导出 META + fetchAll(opts),
* 然后在 scripts/fetchers/index.js FETCHERS 注册
*/
require('dotenv').config()
const mysql = require('mysql2/promise')
function parseUrl(url) {
const u = new URL(url)
return {
host: u.hostname,
port: Number(u.port) || 3306,
user: decodeURIComponent(u.username),
password: decodeURIComponent(u.password),
database: u.pathname.replace(/^\//, ''),
}
}
async function upsertIndicator(conn, payload) {
const sql =
'INSERT INTO `Indicator` (`name`, `groupName`, `data`, `createdAt`, `updatedAt`) ' +
'VALUES (?, ?, ?, NOW(3), NOW(3)) ' +
'ON DUPLICATE KEY UPDATE `groupName` = VALUES(`groupName`), `data` = VALUES(`data`), `updatedAt` = NOW(3)'
const [r] = await conn.execute(sql, [payload.name, payload.groupName, JSON.stringify(payload.data)])
return r.affectedRows
}
async function fetchExistingNames(conn) {
const [rows] = await conn.execute('SELECT `name` FROM `Indicator`')
return new Set(rows.map((r) => r.name))
}
async function main() {
if (!process.env.DATABASE_URL) {
console.error('缺少 DATABASE_URL 环境变量')
process.exit(1)
}
const conn = await mysql.createConnection(parseUrl(process.env.DATABASE_URL))
try {
// 1) 查 DB 已存在的指标名
const existing = await fetchExistingNames(conn)
console.log(`[Refresh] DB 已有 ${existing.size} 个指标: ${[...existing].join(', ') || '(空)'}`)
// 2) 跑所有 fetcher, 传入 existing (DB 优先)
const { runFetchers } = await import('./fetchers/index.js')
const fetcherResults = await runFetchers({ skipNames: existing })
// 3) 汇总
const allItems = []
let skipped = 0, failed = 0
for (const r of fetcherResults) {
if (r.skipped) { skipped++; continue }
if (!r.ok) { failed++; continue }
// fetcher 内部已经按 skipNames 过滤过, 这里再做一次防御性去重
for (const it of r.items) {
if (existing.has(it.name)) continue
allItems.push(it)
}
}
console.log(`\n[Refresh] 汇总: ${allItems.length} 个新指标 (跳过 ${skipped} 个数据源, 失败 ${failed} 个, DB 已存在 ${existing.size} 个)`)
if (failed > 0) {
console.error('[Refresh] 警告: 有数据源失败, 仅写入成功的指标')
}
if (allItems.length === 0) {
console.log('[Refresh] 无新指标, 不写库 (DB 优先策略生效)')
return
}
// 4) 写库
console.log('[Refresh] 写入数据库...')
let ins = 0, upd = 0
for (const it of allItems) {
const n = await upsertIndicator(conn, { name: it.name, groupName: it.groupName, data: it.data })
if (n === 1) ins++
else if (n === 2) upd++
}
console.log(`[Refresh] 写入完成: ${ins} 新增, ${upd} 更新\n`)
} finally {
await conn.end()
}
}
main().catch((e) => {
console.error('[Refresh] 异常:', e)
process.exit(1)
})

View File

@ -92,32 +92,9 @@ async function main() {
}
console.log('[Strategy] upsert 策略: ' + n2 + ' 行 (1=新增, 2=更新)');
const indicators = [
{ name: 'china-bond-1y', groupName: 'china-bond',
data: { unit: '%', title: '中国国债1年', rows: [
{ month: '2024-01', value: 1.85 }, { month: '2024-02', value: 1.82 },
{ month: '2024-03', value: 1.78 }, { month: '2024-04', value: 1.75 },
{ month: '2024-05', value: 1.72 }, { month: '2024-06', value: 1.68 },
]}},
{ name: 'china-bond-10y', groupName: 'china-bond',
data: { unit: '%', title: '中国国债10年', rows: [
{ month: '2024-01', value: 2.65 }, { month: '2024-02', value: 2.62 },
{ month: '2024-03', value: 2.58 }, { month: '2024-04', value: 2.55 },
{ month: '2024-05', value: 2.52 }, { month: '2024-06', value: 2.48 },
]}},
{ name: 'us-bond-1y', groupName: 'us-bond',
data: { unit: '%', title: '美国国债1年', rows: [
{ month: '2024-01', value: 4.85 }, { month: '2024-02', value: 4.82 },
{ month: '2024-03', value: 4.78 }, { month: '2024-04', value: 4.65 },
{ month: '2024-05', value: 4.55 }, { month: '2024-06', value: 4.45 },
]}},
{ name: 'china-lpr-1y', groupName: 'china-lpr',
data: { unit: '%', title: '中国LPR 1年期', rows: [
{ month: '2024-01', value: 3.45 }, { month: '2024-02', value: 3.45 },
{ month: '2024-03', value: 3.45 }, { month: '2024-04', value: 3.40 },
{ month: '2024-05', value: 3.40 }, { month: '2024-06', value: 3.40 },
]}},
];
// Indicator 表: 改由 scripts/refresh-indicators.cjs 从 World Bank API 拉取最新数据
// 旧 4 个金融指标 (国债/LPR) 无稳定 JSON 数据源, 暂不维护
const indicators = [];
let n3 = 0;
for (const i of indicators) {
n3 += await upsertByName(conn, 'Indicator',

View File

@ -7,6 +7,11 @@ import TrendBadge, { calcTrend, lastPoint } from '../../components/TrendBadge.js
//
// (): , + ,
// : NavBar () + 线 +
// : {month}/{year}/{period}
function periodOf(r) {
return (r && (r.period || r.month || r.year)) || ''
}
export default function DataView() {
const [indicators, setIndicators] = useState([])
const [err, setErr] = useState('')
@ -51,7 +56,7 @@ export default function DataView() {
<List.Item
key={i.name}
title={labelOf(i)}
description={lp ? <><b>{lp.value}{unit}</b> · {lp.month}</> : '暂无数据'}
description={lp ? <><b>{lp.value}{unit}</b> · {periodOf(lp)}</> : '暂无数据'}
extra={
<div className="row-meta">
{lp && Math.abs(change) >= 1 && (
@ -77,6 +82,8 @@ export default function DataView() {
function DataDetail({ indicator, onBack }) {
const i = indicator
const rows = (i.data && i.data.rows) || []
// X period
const chartRows = rows.map((r) => ({ ...r, period: periodOf(r) }))
const lp = lastPoint(i.data)
const { trend } = calcTrend(rows)
const title = (i.data && i.data.title) || i.name
@ -86,14 +93,14 @@ function DataDetail({ indicator, onBack }) {
<Card className="detail-card">
<div className="detail-meta">
单位 {i.data.unit || '-'} · 来源 {i.data.source || 'seed'} ·
{lp && <> 最新 <b style={{ color: 'var(--color-text)' }}>{lp.value}{i.data.unit || ''}</b> ({lp.month}) </>}
{lp && <> 最新 <b style={{ color: 'var(--color-text)' }}>{lp.value}{i.data.unit || ''}</b> ({periodOf(lp)}) </>}
<TrendBadge trend={trend} />
</div>
<div className="chart-wrap">
<ResponsiveContainer width="100%" height={260}>
<LineChart data={rows} margin={{ top: 10, right: 16, left: 0, bottom: 0 }}>
<LineChart data={chartRows} margin={{ top: 10, right: 16, left: 0, bottom: 0 }}>
<CartesianGrid strokeDasharray="3 3" />
<XAxis dataKey="month" tick={{ fontSize: 11 }} />
<XAxis dataKey="period" tick={{ fontSize: 11 }} />
<YAxis tick={{ fontSize: 11 }} />
<Tooltip />
<Legend />
@ -108,7 +115,7 @@ function DataDetail({ indicator, onBack }) {
</thead>
<tbody>
{rows.map((r) => (
<tr key={r.month}><td>{r.month}</td><td style={{ textAlign: 'right' }}>{r.value}</td></tr>
<tr key={periodOf(r)}><td>{periodOf(r)}</td><td style={{ textAlign: 'right' }}>{r.value}</td></tr>
))}
</tbody>
</table>