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使用 Pandas 处理多只股票的行情数据时,可以通过 groupby("symbol") 按股票代码分组,再利用 get_group() 或 for 循环提取...
会。复权方式可能影响历史价格序列,进而影响动量、均线和收益率等指标。量化选股系统应当明确每个因子使用的价格口径,避免公司行动造成的价格变化被错误地识别为市场信号...
我以前在做跨市场量化回测时发现,最容易被忽略的不是行情字段,而是标的身份和交易时间的语义。同样是日线数据,不同市场的交易日、上市时间和代码规则并不相同。直接拼接...
我以前在做跨市场选股时发现,最初为 A 股编写的数据处理逻辑,一旦扩展到港股和美股,就会出现代码映射、字段类型、交易时段和行情时间不一致的问题。本文从一次跨市场...
我以前在做跨市场回测时发现,DataFrame 没有空值、行数也符合预期,并不代表股票数据在时间维度上完整。真正的问题经常藏在交易日缺口、重复时间戳和不同市场的...
我以前在做历史策略验证时发现,同一段回测代码、同一组参数,隔几天重新运行,历史信号和收益统计却发生了变化。排查之后发现,问题不一定出在策略,而可能来自复权数据更...
我以前在维护动量策略时发现,策略代码没有修改,重新拉取历史行情后,部分股票的历史价格却发生了变化。最初我怀疑是缓存污染,后来才确认,前复权序列会受到后续公司行为...
我以前在做分钟级信号计算时发现,数据拉取速度提升以后,策略仍然可能使用上一时间片的行情。排查之后发现,问题并不一定出在网络延迟,而是 K 线的时间定义、最后一根...
我以前在维护盘中选股程序时发现,策略算出来的信号没有问题,不代表信号生成时使用的行情仍然有效。有一次,程序按计划完成选股,但部分股票的行情已经明显落后于决策时点...
我以前在做盘中选股时发现,全市场实时行情最难处理的情况之一,是数据已经返回,时间却不一定对应同一个市场状态。部分股票更新较慢、补偿请求跨过行情时点、盘中快照缺少...
我曾经同时维护 A 股、美股和港股策略时,遇到过一个比策略本身更麻烦的问题:不同市场的数据格式、时间粒度和复权口径很容易产生差异,最终导致回测与实盘出现偏差。本...
我曾经以为 Python 获取一只股票的 1 分钟 K 线已经是量化数据工程的全部问题,后来真正做多标的策略时才发现,单只股票能跑通和整个数据管道稳定运行完全是...
我在把量化系统从单一 A 股市场扩展到多个市场时,真正遇到的难题并不是“怎么请求数据”,而是“怎么保证不同市场的数据进入同一套策略框架后仍然语义清晰”。本文从我...
当量化策略从单一 A 股扩展到美股、港股时,真正棘手的问题往往不是 API 调用,而是不同市场的数据结构和代码规则如何统一。本文从我实际搭建跨市场量化数据层的经...
我以前做量化选股时,最开始把“扫描股票”和“计算策略”写在了一起,结果股票池一扩大,代码很快变得难以维护。本文以我实际做过的量化扫描任务为例,使用 Python...
我曾经花了很长时间排查一个看似复杂的策略问题,最后发现真正的原因不是策略公式,而是回测和实盘使用的数据口径并不一致。本文从我实际处理过的数据问题出发,拆解复权、...
当量化策略从单一市场扩展到 A 股、美股和港股以后,我发现真正麻烦的往往不是策略本身,而是不同市场的数据接口和代码体系。本文从我做多市场研究时遇到的数据标准化问...
我在排查量化策略的回测与实盘差异时,发现很多人会直接从收益率、滑点和参数开始找原因,但数据标识本身往往更容易被忽略。本文从一次典型的数据链路排查出发,说明为什么...
我曾经把一个需要监控几千只股票的策略,简单改造成循环请求单只股票行情,结果程序运行效率和稳定性都很差。本文从这个实际踩坑出发,介绍我如何使用 Python 批量...
我曾经在一个盘中策略里发现,策略日志显示“当前价格满足条件”,但实际提交订单后的成交结果却与预期差异很大。后来我才发现,问题并不完全在策略,而在于数据层只保存了...
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