首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

#量化

我用 WorkBuddy 搭了个"零积分消耗"的盘后选股报告系统,AI 只干一件事:取数

用户12724177

我是 A 股日内交易者,每天收盘后要看一份固定的盘后报告:13 只跟踪股 + 10 只关注股 + 5 大指数 + 6 只 ETF,外加融资融券数据。用 Work...

7610

Tushare接口文档:因子列表(factor_list)

晓子文集

功能描述:提取Tushare自主研发生产的因子列表,包括因子名、因子分类和计算逻辑等信息

3310

外汇 EA 实盘的隐形杀手:点差与滑点如何悄悄吃掉你的利润 —— 用 MQL5 量化验证

郭教授ea测评

做 EA 的人几乎都撞过同一堵墙:回测曲线看着漂亮,一挂实盘就不对劲了。我见过不少人第一反应是"这 EA 是不是被券商针对了",甚至怀疑平台使坏。

8710

300只股票日线数据多久能拿完?我从一次回测数据事故开始重新设计API Benchmark

用户12665408

对于量化数据这种需要稳定运行的任务,我更希望数据获取层是一个明确的接口,而不是依赖页面结构。

11210

300只股票日线数据API到底有多快?我后来发现,单看响应时间其实会误导自己

用户12657240

如果股票池里混进格式错误的代码,最后看到的“响应异常”可能根本不是 API 性能问题。

10710

获取300只股票日线数据,API响应时间到底有多重要?我用一次批量请求重新理解了量化数据延迟

用户9138916

有一次,我的股票池正好扩大到300只。需求其实很简单:每只股票获取最近若干个交易日的日线,然后计算收益率、波动率和成交量变化。

7710

5000 只股票逐个拉 K 线太慢怎么办?我把量化数据请求改成批量处理

用户12657240

当股票数量从几十只增长到几千只时,代码本身没有任何变化,但整个任务的工程复杂度一下子上去了。

6410

全市场扫描一次要发 5000 个请求,Python 量化数据 API 扛得住吗?

用户9138916

每天交易时间内,我需要从整个 A 股股票池里筛选满足条件的股票,例如价格变化、成交量、换手率等指标。最初我的思路非常直接:

8410

回测和实盘为什么总对不上?从美股盘前盘后数据谈量化数据工程

用户12657240

如果回测阶段使用的数据和实盘阶段使用的数据时间范围不一致,那么策略本身再正确也没有意义。

8610

美股盘前盘后行情怎么接入 Python 量化系统?我把数据验证拆成了 4 步

用户12665408

如果两个数据源对时间戳、成交量或者 K 线聚合方式定义不同,那么最后拼起来的数据并不一定是一套干净的数据。

12710

美股盘前盘后数据怎么判断数据源是否真的支持?我踩过的几个坑

用户9138916

只要接口支持 AAPL 这类美股标的,能够返回实时价格和 K 线,我就认为它应该能够满足美股策略的数据需求。

10110

Tushare接口文档:备用行情(bak_daily)

晓子文集

功能描述:获取A股备用日线行情,出为基础的量价数据外还包括量比、换手率、振幅、内外盘、强弱度、活跃度、攻击波以及近3月/6月涨幅等

17310
领券