功能概述
我们的股票量化系统QTYX在实战中不断迭代升级!!!
针对当前缩量的行情下，市场上的强势股往往是跟随着热门板块轮动而启动的，因此挖掘当前的板块热点，非常关键！
QTYX具备统计行业板块和概念题材内涨停板数量功能，目的是为了更高效地分析出市场上启动的热门板块。使用攻略参考以下介绍：
股票量化分析工具QTYX使用攻略——涨停个股挖掘热门板块(更新2.6.6)
为了更进一步分析出热门板块的轮动周期，什么时候启动、什么时候高潮、什么时候退潮，我们需要把每天的数据合并起来，因此把每天的数据存入数据库是一个很好的解决方案。
这个需求是来自于星球学员小伙伴的一个建议：
我们选择的数据库是一款Python内置的轻型数据库——SQLite3，关于这款数据库的使用方法，网上资料很多，书籍《Python股票量化交易从入门到实践》这本书上也有介绍。大家可以参考一番！概述SQLite的发展和特点
Python操作SQLite的API介绍
Pandas操作SQLite的API介绍
建立SQLite股票行情数据库
基于SQLite股票行情数据分析
QTYX支持把每日获取到的特色数据“涨停板数据”、“每日重要指标”等数据增量存入数据库中，QTYX已升级到当前最新版本为2.7.1。
接下来，分享下如何使用QTYX新增的功能吧！
如何使用
QTYX左侧有个图标栏，点击【配置】控件会进入配置页面。用于设置QTYX的一些通用参数，比如数据存储、界面大小设置(由于显示器尺寸不同，图形显示不完整，对此开放了配置接口)等。
此处，我们开放了两类数据的存储配置，分别是“每日指标”和“涨停数据”。
注意：“csv存储”方式始终有效，获取数据时候默认就会以csv格式存储一份数据，“sql存储”是可选择的，勾上是把数据存储到sql中。
比如“涨停数据存储方式”中勾选“sql”存储，然后点击“保存参数”按钮，返回时关闭配置页面。
然后点击“选股流程”—> “开始数据驱动选股” —>“刷新选股数据”。在“选股数据源”列表下选择“爬虫每日涨停”。
在获取到某一天数据的同时，QTYX会把数据存储在DataFile/UpLimData/路径中。
由于我们配置了存储到sql选项，20230908、20230911、20230912这三天的涨停板数据不但以csv格式存储了，也存入了“每日涨停个股明细.db”中。
下一步，我们可以通过数据库的特性，把每天的涨停板数据联系起来分析板块的潮起潮落，敬请期待！！！
说明
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