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龙虎榜数据的信息量很大,但阅读成本极高:一天几十只股票上榜,每只背后是五到十个买卖席位,每个席位又有自己的历史行为模式。人工复盘一轮至少半小时,还容易看漏。我在...
筹码分布是技术分析里少数真正"有信息量"的指标:它把每个价位上堆积的持仓成本画成一张山形图,获利比例、成本区间、集中度全部一目了然。但这个指标的阅读门槛不低——...
复盘是一件高频、重复、但又容错不得的工作:每天收盘后看指数、看资金、看市场结构,再写成几段小结。它的重复性天然适合交给自动化管道,而它的数字密集性又让纯 LLM...
做行情工具的人大多盯着价格,但有一类重要变化并不体现在价格上:一家公司戴帽了、摘帽了、改名了、上市了、进入退市整理了。这些"身份级"事件散落在全市场约5300条...
做量化回测的人多少都踩过同一个坑:策略在某个交易日突然触发"跳空低开跌破支撑"的卖出信号,回头一查,当天是除权除息日——10送3的方案让价格自然下修约23%,根...
股权质押是A股市场最典型的"灰犀牛"之一:大股东把持股押给券商或银行换取流动性,一旦股价下行逼近约定平仓线,补充质押物、强制平仓、解押抛压这一串连锁反应就会从个...
大宗交易折溢价在 A 股是一个很特殊的数据维度。它不像 K 线那样是大众共识,而是机构资金之间的"暗语"。我最近 3 个月把本地数据引擎里的大宗交易数据做成了一...
港股通南下资金数据在大部分散户眼里只是一个"加仓榜",但这个数据本身有非常强的迷惑性。我最近 2 个月用本地数据引擎把港股通南下资金的真实流向拆出来做了一套 A...
做 ETF 套利这几年,我越来越觉得"看折价就买"的时代已经过去了。真正能稳定套利的人,靠的不是盯盘,是一套能自动识别真折溢价信号的 Agent 系统。这篇把基...
转融券数据是 A 股最被低估的多空信号源。但单看融券余额会被对冲盘误导——必须把转融券、融券、融资、出借方结构组合使用。这篇把基于本地数据的 Agent 多空转...
做短线和量化策略的人都明白,资金流向是判断市场情绪最直接的信号。但想把资金分析做到位,数据质量和获取效率是绕不开的坎。我之前用在线API做主力资金监控,要么延迟...
写好一个策略,想看看历史表现,结果从API拉数据就花了半天。如果要跑多个策略、多只股票、多个时间段,时间成本更高。更头疼的是,API有频率限制,拉数据拉太快会被...
早上9点半开盘,下午3点收盘,中间5个半小时,基本不敢离开屏幕。涨停了要盯,炸板了要盯,异动了要盯——生怕错过任何一个交易机会。但人的注意力是有限的,盯几个小时...
看到股票涨停了,追不追?看到主力资金流入了,买不买?看到龙虎榜上榜了,跟不跟?这些决策往往要在几秒内做出,但人脑在高压状态下的判断很容易出错——要么追高被套,要...
之前用WorkBuddy做股票分析的时候,最大的感受就是——数据调用的速度永远跟不上思路的变化。每次问一个问题,WorkBuddy要去调API、等返回、解析数据...
之前用WorkBuddy做股票分析的时候,最大的感受就是——数据永远是瓶颈。每次问一个问题,WorkBuddy要调API、等返回、解析数据,等结果出来,我当时的...
量化投资领域有一个公开的秘密:一个策略从"灵光一现"到"实盘上线",中间90%的时间都花在了非策略本身的事情上。
作为一名在量化交易领域摸爬滚打了五年的开发者,我始终在思考一个问题:我们距离真正的"智能交易助理"还有多远?从最早的条件单到后来的脚本化策略,从机器学习选股到大...
在量化投资领域,投研团队的日常工作往往被重复性任务占据。一位资深量化分析师的一天通常是这样开始的:打开多个数据源终端,手动导出前一交易日的行情数据,运行既定的因...
在量化投研领域,单体智能体的能力已经得到了初步验证。无论是自主盯盘、异动分析,还是个股报告生成,单一智能体都能在特定场景下展现出远超人工的效率。然而,当我们试图...
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