用户7083614

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做量化选股到底需要什么数据？先理清需求，再选数据源
很多人选数据源的过程是这样的："搜一下 Python 股票数据 → 看到 akshare 免费 → 装上了 → 能跑就行。"
用户7083614 7小时前2026-08-17 13:22:15
python、数据分析
还在手动维护股票代码列表？你的 Python 选股脚本可能已经漏了几百只票
你的选股脚本以为自己在扫描"全市场"，其实它扫描的是半年前的全市场减去退市的加上一堆错误。
用户7083614 5天前2026-08-12 10:01:46
python、数据分析
你的 Python 量化脚本为什么总在关键时刻挂掉：数据接口稳定性才是量化的地基
做量化最怕什么？不是策略亏钱——亏钱至少说明策略跑起来了。最怕的是：策略根本没跑起来。
用户7083614 12天前2026-08-05 20:23:05
python、数据分析
用股票分时数据捕捉尾盘异动：最后 30 分钟的量价信号最值得看
很多人盯盘盯了一整天，其实最该认真看的只有两个时段：开盘 30 分钟和收盘 30 分钟。
用户7083614 21天前2026-07-27 11:20:36
python
A股日线看不出方向？用 Python 多周期 K 线做共振选股，趋势一目了然
日线金叉了，你买进去，结果周线还在往下走——日线级别的反弹被周线级别的下跌吞掉了。反过来也有：日线死叉了你吓得卖了，结果月线趋势完好，跌下去两天就拉回来。
用户7083614 2026-07-172026-07-17 13:18:43
python
每天收盘后 5 分钟，用 Python 扫出A股全市场量价异动
5000 多只 A 股，你不可能全看一遍。大部分人只盯着自选股或者涨幅榜，但真正有意义的异动——比如一只长期缩量横盘的票突然放量 3 倍、一只连跌 7 天的票尾...
用户7083614 2026-07-142026-07-14 11:09:58
python、数据分析
量化数据的 batch 接口有多好用？从 1 只到 500 只，批量拉数据的正确姿势
AlphaFeed 的 batch 接口把这些全解决了：传一个列表进去，内部自动分块、并发、重试，几秒钟全部拉完。
用户7083614 2026-07-052026-07-05 17:08:25
python
你的策略回测很赚钱，实盘为什么亏？7 个陷阱逐个拆解
回测年化 30%、夏普 2.5、最大回撤 8%。你兴奋地开了实盘，三个月后一看——亏了 12%。
用户7083614 2026-06-262026-06-26 10:08:36
python、pandas
2026 年用 Python 获取 A 股实时行情数据，最稳的方案是什么？
如果你在搜"Python 获取股票实时数据"、"Python 股票实时行情接口"、"A股实时报价 API"，这篇文章就是写给你的。
用户7083614 2026-06-242026-06-24 10:23:44
python、pandas
A 股、美股、港股到底谁影响谁？用 Python 做一次跨市场相关性分析
纳斯达克大涨，大家会期待 A 股科技股高开；恒生科技下跌，很多人会担心港股互联网和 A 股成长板块承压；美股半导体走强，又会有人去看 A 股芯片股。
用户7083614 2026-06-232026-06-23 10:53:42
python、pandas
大盘到底强不强？用 Python 做一个市场温度计
很多人判断市场强弱，习惯看指数：上证指数涨了，觉得行情不错；创业板跌了，觉得市场很差。
用户7083614 2026-06-212026-06-21 20:27:55
pandas、python
散户为什么总是亏钱？我用 Python 模拟了 5 种典型操作，答案很残酷
A 股有个广为流传的说法："七亏两平一赚"。意思是 70% 的散户在亏钱，20% 不赚不亏，只有 10% 赚到了钱。
用户7083614 2026-06-212026-06-21 15:12:12
python、pandas
回测了 A 股 10 年的"追涨停"策略，结果可能和你想的不一样
A 股散户圈里有一种玩法叫"打板"——今天某只股票涨停了，明天开盘就买进去，赌它继续涨。
用户7083614 2026-06-182026-06-18 11:15:19
python、pandas
我用 Python 自动生成每日复盘报告，每天收盘后 3 分钟出结果
炒股的人都知道要复盘。但大多数人的复盘是这样的：收盘后打开行情软件，翻翻涨幅榜，看看自选股涨了还是跌了，刷两条财经新闻，觉得自己"复盘了"。
用户7083614 2026-06-172026-06-17 11:14:03
python、pandas
用 Python 做多因子选股：从单一指标到因子打分体系
前面几篇文章里，我们做过各种选股：按涨幅筛、按放量筛、按均线排列筛、按动量排名。这些筛选条件本质上都是因子——用来描述一只股票某个维度特征的量化指标。
用户7083614 2026-06-162026-06-16 12:50:51
python、pandas
用 Python + backtrader 做专业级策略回测
前面几篇文章里，我们用 pandas 手写了回测逻辑：计算信号、乘以收益率、累乘得到净值曲线。这种方式简单直接，适合快速验证一个想法。
用户7083614 2026-06-152026-06-15 11:40:19
python、pandas
用 Python 做日内分时分析：VWAP、量价分布与盘中节奏
大多数量化教程只讲日 K 线。原因很简单：日线数据容易拿、逻辑清晰、回测方便。但只看日线，你会丢掉一个重要维度——盘中发生了什么。
用户7083614 2026-06-142026-06-14 16:21:43
pandas、python
使用 Python 获取A股五档盘口数据分析流动性与主力行为
大多数量化入门教程只讲 K 线——日 K、周 K、均线、MACD、布林带。但如果你只看 K 线，你看到的只是"结果"：价格已经走到这里了。
用户7083614 2026-06-142026-06-14 15:44:51
python、pandas
一套代码跑遍 A 股、美股、港股：Python 跨市场量化实战
然后你发现，A 股数据用的是 akshare，美股数据要换成 yfinance，港股又得去找别的接口。三个数据源的代码格式、字段名、时区处理全不一样，光是把三份...
用户7083614 2026-06-132026-06-13 20:50:49
python、pandas
用 Python 做 A 股全市场扫描选股：从 5000+ 只股票中筛出值得关注的标的
大多数人的做法是打开行情软件，手动翻看自选股、刷涨幅榜，或者跟着论坛帖子追热点。这种方式在股票数量少的时候还行，一旦想覆盖全市场——沪深京超过 5000 只股票...
用户7083614 2026-06-132026-06-13 10:54:22
python、pandas

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用 Python 做 A 股全市场扫描选股：从 5000+ 只股票中筛出值得关注的标的

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