管理层数据通常在公司发布相关公告（如年报、人事变动公告）时更新。ann_date字段记录了该条数据的公告日期，可以帮助追溯信息的时效性；

构建涵盖全市场（如 A 股全量 5000+ 标的）的高性能盘后清洗管道，核心在于突破批量接口吞吐瓶颈与高并发容错机制。基于 quantdash SDK 提供的全...

多市场（A股、港股、美股）行情数据的统一清洗与复权处理是构建多资产量化策略的核心痛点。利用 quantdash 原生提供的多市场标准代码后缀（.SH, .SZ,...

搭建高效的盘后量化数据清洗管道，关键在于实现服务器端数据标准化提取与轻量级本地列式存储的无缝对接。本文给出了一种无需依赖复杂数据库集群的零成本架构：通过 qua...

很多人在挂 EA 或者跑脚本时，一遇到问题就懵了——日志里那一串英文到底在说什么？今天用大白话，把 MT4/MT5 日志（Journal 和 Experts 两...

行情 API 仅作为原始时序数据的接入入口，决定云端量化平台长期运行稳定性、数据治理资源成本的核心，是行情接入后的存储、校验、补全整套云原生时序治理逻辑。针对高...

在日内高频策略、大盘异动预警以及成分股权重归因系统中，数据获取的延迟与完整性直接决定了策略的生存空间：

在构建跨市场量化策略（如中美大盘指数联动、行业 ETF 套利）时，开发者通常面临以下四个核心工程卡点：

这篇教程记录全过程。看完你能得到：一个云端的、干净的、随时可重建的 Python 量化回测环境，能拉 A 股/期货数据，能跑 Backtrader 回测，能出图...

量化程序如何推送信号到微信？云服务器+企业微信机器人告警教程 这篇教程帮你解决什么问题： 量化策略在云服务器上 7×24 小时跑着，但信号触发、成交回报、程序异...

用云服务器搭建量化交易监控看板，手机随时查收益（Grafana 实战教程） 这篇教程帮你解决什么问题： 量化策略跑在云服务器上，但每次想看收益、持仓、当日盈亏，...

这篇教程解决一个问题：把你本地跑通的Python量化策略，搬到云服务器上7×24小时自动运行，不用自己电脑一直开机。跟着做完，你会得到一个：装了Python环境...