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。

但是实盘在这个 5 分钟周期没有结束之前，程序看到的只能是当前已经发生的价格状态。

当时我的策略并不复杂，核心逻辑就是根据最新价格、前一阶段价格变化和成交量判断是否触发信号。

一句话回答： 动量选股的核心就是"比谁近 N 日涨得多"——用 AlphaFeed 批量取复权日线，算出每只票的 N 日区间收益，再横向排名，就得到一张相对强弱...

例如 A 股策略通常会大量使用复权价格计算长期收益率和技术指标，而不同市场的公司行为、交易时间和价格体系又存在差异。

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。

我第一次真正意识到“复权”是一个工程问题，而不只是行情软件里的一个显示选项，是在做一个中长期股票策略的时候。

在2026年的AI工程化浪潮中，企业级智能体（Agent）的开发已告别了单一语言“包打天下”的盲目阶段。随着大模型从“对话玩具”向“业务引擎”转型，行业逐渐形成...

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。

直到我把回测使用的历史 K 线和实盘每天保存下来的数据按照日期逐行对齐，我才发现某个历史区间少了几根 K 线。

我曾经维护过一套股票量化回测框架，当时策略本身非常简单：每天收盘后计算过去一段时间的收益率和均线，再决定第二天是否调仓。

一句话回答： 网格交易的数据准备就三件事——定区间、定格数、定格距。用 AlphaFeed 的日线算出历史价格区间与 ATR，用分位数切出网格线，再写一个几十行...

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