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我以前做量化系统时,曾经把大量精力放在因子、模型和回测参数上,却忽略了一个更基础的问题:策略产生信号以后,市场状态是否还和产生信号时一样。本文从执行链路出发,分...
我曾经遇到过一个看起来很小、实际很麻烦的问题:策略盘中需要 1 分钟数据,收盘以后又要把这些数据接入历史回测库。如果盘中数据和历史数据采用不同的获取方式,时间字...
我曾经遇到过一种特别让人头疼的量化问题:回测代码没有报错,数据也能够正常返回,但策略上线以后,回测信号和实盘信号逐渐出现偏差。后来我发现,问题往往不是策略本身,...
很多量化策略在研究阶段表现正常,进入实盘后却出现结果偏差,问题往往不在策略本身,而在数据转换、时间范围、复权方式和字段处理上。本文从我处理量化数据一致性的经历出...
我以前把数据获取理解成“调用 API 拿到 DataFrame”,后来真正维护多市场量化系统以后才发现,数据获取只是第一步,真正困难的是验证数据能不能进入回测。...
我曾经遇到过一种很棘手的量化问题:策略代码没有改,回测结果却和实盘观察结果出现明显偏差。后来我发现,真正需要统一的不是某一段策略代码,而是从 API 到 Pan...
我在做多市场量化系统时,最先遇到的并不是因子计算问题,而是“同一套代码如何识别不同市场的股票”。A 股、美股、港股的代码形式不同,如果直接把代码当作普通字符串处...
五档盘口看起来只是十组价格和数量,但真正放进量化系统后,我发现它涉及数据结构、异常处理、批量采集和时间语义等一系列工程问题。本文以我搭建盘中数据模块时的实际经历...
我曾经遇到过一个很典型的问题:回测阶段策略逻辑没有明显异常,但切换到盘中实时行情后,信号结果却发生了变化。后来我发现,问题不只是实时价格本身,还涉及实时行情、分...
有的策略取买一,有的策略自己取数组第一个元素,有的策略把买一到买五加总,还有代码甚至直接使用数组长度。
但 Wrapper 只是解决调用形式的问题,底层的数据获取、时间范围、复权等问题仍然需要维护。
程序启动后,先获取市场行情,然后把所有股票放进 Pandas DataFrame,再根据成交量、价格、涨跌幅等字段进行过滤。
我过去做量化数据工程时,最容易忽视的并不是接口,而是数据分层:实时行情、五档盘口和 K 线经常被放进同一个数据对象,最后导致策略层越来越混乱。本文从一次数据架构...
它使用日线价格和成交量计算信号,回测时间覆盖几年,最终得到的年化收益表现非常漂亮。
后来我把当天策略运行时保存的数据和第二天重新下载的数据逐行比较,发现价格发生了变化。
例如策略可能统一使用最新价、昨收和成交量,但交易时间、交易制度和执行规则不能简单认为完全一致。
系统每天收盘后运行,首先读取历史行情,然后计算均线、动量和一些价格相关指标,最后生成第二天的候选股票池。
当天策略本身没有任何改动,回测代码也没有更新,但重新运行以后,某个策略的交易次数明显减少。
我在做股票池策略时发现,单个股票请求正常并不意味着整个数据系统可靠。真正进入生产环境后,我更关注批量请求中的部分失败、多市场代码、分钟数据和实时行情,因为这些问...
我曾经遇到过一种非常棘手的量化问题:策略逻辑完全没有修改,但回测结果和实盘观察到的价格走势却对不上。最后我发现,问题并不在策略,而在历史行情的复权口径没有统一。...
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