做量化或者做数据工程的朋友，面对东方财富这套生态，常常分不清"看盘软件"和"取数接口"的边界。东方财富通是面向个人投资者的 PC 行情交易客户端，负责看盘、选股...

普通版本接口只能按单支股票或单个公告日获取其历史数据，如果需要获取某一季度全部上市公司数据，则需使用forecast_vip接口；

因子值由ts_code、factor_name和trade_date三个字段确定唯一记录，由于返回行数的限定，至少传递两个参数才能够完整获取参数所限定的所有因子...

项目地址：https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main 本项目提供A股历史与实时数据的稳定数...

MiniMind 是一款纯原生 PyTorch 从零手写实现的 Decoder‑Only Transformer 开源大模型项目，主打 26M–200M 小参数...

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...

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

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。

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。

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。

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。

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。

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：

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。

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。