对于量化研究员而言，常常会遇到这样一个工程尴尬： 写好了一个技术指标策略或相关性扫描算法，想要做个简单的可视化界面进行日常复盘，但如果去写 React / Vu...

在量化多因子策略研究中，数据清洗与特征工程（Feature Engineering）占用了研究员 80% 以上的时间。当我们面对成百上千只股票、几年的日线甚至分...

在量化策略开发的过程中，很多新手习惯用简单的 for 循环遍历 Pandas 的 DataFrame 甚至是 List 来做回测。这种做法虽然直观，但在处理复杂...

通过传递每个交易日（trade_date），按照类型遍历4次获取每日沪深港通所有股票信息。

如果要查询有哪些变更类型，可以将数据全部下载到本地后对st_type进行去重查看。

在日内策略、网格交易或算法执行（例如 TWAP / VWAP）中，单纯的日K线数据已经无法满足高频决策的诉求[8]。交易员需要捕捉更细颗粒度的盘口深度信息（Le...

长久以来，“量化交易”都是一个门槛极高的行业。你需要熟练掌握 Python、Pandas 数据清洗、各类复杂的第三方 API 参数设计，还要懂回测引擎（如 Ba...

在设计分布式量化交易系统（如多策略并行、多容器运行）时，我们经常会遇到一个棘手的网络吞吐瓶颈：多个独立的策略进程盘中需要高频获取同一批热门股票的最新价格。

PanadStock项目：https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main

你花了几天时间精心设计的策略，回测曲线美如画——年化收益惊人、Sharpe比率超过2、最大回撤不到8%。自信满满地上线实盘，结果不到两周就开始持续回血。信号逐渐...

最近好像AI数据库，AI Database的概念，重新被炒了起来，多家国产数据库也在向着AI Agent基础设施方向发力。

TRAE SOLO在推理链里写了一句让我印象很深的话。大赛经验这个东西, 数据上很难量化, 但它往往在比赛第75分钟之后才会显现出来。当体能下降, 当压力增大,...

在量化交易系统的工程实践中，维护一个“历史日K线数据库”是进行回测与多因子选股的基础。

在各周期跑策略的时候，如何判断当前barpos是当天的首个barpos？下面我就来讲讲这个问题应该怎么解决。

如果所有参数是默认的，则获取的是当前正在上市的所有A股股票。返回的数据也仅包含默认返回的字段。

开发一个功能, 让 pgvector 支持 8bit 的量化向量类型, 同时要支持 hnsw, ivfflat 索引接口, 以及所有可支持的距离算法和操作符、量...