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量化行业新引擎

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量化补数据别拿工作日当交易日：用交易日历避开假缺口
做日更行情时，有个误判很常见：程序发现某天没有K线，就当成接口漏数，反复重试甚至用前一日收盘价补齐。问题往往不在数据源，而是代码把“周一到周五”直接当成了交易日...
量化行业新引擎 21小时前2026-09-29 10:19:53
python
量化程序使用 SQLite WAL：三个容易忽略的问题
个人量化程序的数据量通常不算大，用 SQLite 保存行情、信号和回测结果很方便，不需要单独维护数据库服务。不过，当程序从单脚本拆成行情、策略和交易几个进程后，...
量化行业新引擎 1天前2026-09-28 11:05:50
sql、量化、数据库
量化打板系统如何落地？从行情触发到风险控制
整理量化打板方案时，我更愿意先画执行链，而不是先选软件。一个可落地的流程至少包括行情输入、信号判断、委托执行、撤单处理和运行监控。涨停附近变化很快，如果只写“接...
量化行业新引擎 5天前2026-09-24 16:59:23
量化、python
财报因子回测别按报告期合并：用时间点连接挡住未来数据
财报因子回测有一种隐蔽的穿越：行情表按交易日排好，再把财报表按报告期直接 merge。报告期写着 12 月 31 日，不代表那天已知道净利润；若公告几个月后才披...
量化行业新引擎 7天前2026-09-22 09:08:56
量化
一次量化回测工具选型实践，如何判断结果是否可信
最近整理回测工具时，我发现大家往往先比较工具有多少功能，却很少定义怎样才算一次可信的回测。这样选出来的工具即使界面顺手，结果也可能无法复现。与其围着产品介绍转，...
量化行业新引擎 12天前2026-09-17 17:02:01
量化
通达信自动交易方案比较QMT、PTrade和水母量化
我发现不少人研究通达信自动交易时，常把公式预警和自动下单混在一起。实际上，公式只负责生成信号，后面还要经过信号传递、账户校验、仓位控制、委托和成交回报。把链路拆...
量化行业新引擎 12天前2026-09-17 13:15:34
自动化、量化
量化历史数据放进 COS 后，生命周期规则别只看“省空间”
做量化久了，行情快照、因子文件和回测结果会越积越多。最省事的办法似乎是全部丢进一个 COS 存储桶，再配一条生命周期规则自动转冷。但真到需要复盘旧策略时才会发现...
量化行业新引擎 12天前2026-09-17 11:20:39
量化、对象存储
机器人量化交易上线后容易忽略的问题
当我们把策略接入交易工具以后，最先需要补上的通常不是新指标，而是订单状态、信号去重和账户同步。本文从几个常见运行场景出发，和大家聊一聊机器人量化交易从“能下单”...
量化行业新引擎 13天前2026-09-16 15:22:54
机器人
用云函数跑量化日更任务，先分清“调度”和“计算”
最近在整理日更行情和因子计算任务时，我重新看了腾讯云云函数的定时触发器。它的优点很直观：不用长期维护一台服务器，用 Cron 到点触发，适合收盘后更新少量数据、...
量化行业新引擎 13天前2026-09-16 11:23:24
量化、云函数
一条交易规则如何落到股票量化自动交易工具里
谈股票量化自动交易工具时，人们很容易被功能数量带着走：支持多少指标、能写什么语言、有没有策略模板。但当我把迅投QMT、恒生PTrade、同花顺智能交易和水母量化...
量化行业新引擎 14天前2026-09-15 15:38:55
量化
量化脚本放到云服务器后，先把这几个运行细节补齐
把回测脚本放到云服务器并不难，真正容易出问题的是脚本能跑以后：任务是否会重复执行、机器重启后能不能恢复、密钥放在哪里、磁盘满了有没有人知道。最近整理了一次自己的...
量化行业新引擎 14天前2026-09-15 10:39:03
云服务器
量化脚本上云后，我更关心日志有没有按时出现
量化程序放到云服务器以后，我最初也只看进程在不在、CPU 有没有跑满。后来碰到过脚本没有退出，但行情接口已经卡住，最后只写出半份结果的情况，才发现“机器正常”不...
量化行业新引擎 18天前2026-09-11 14:37:05
日志服务
量化程序部署到云服务器后，安全组别直接放通全部端口
把量化程序搬到云服务器时，大家通常先算 CPU 和内存够不够，安全组反而容易被顺手带过。最常见的做法是为了省事先选“放通全部端口”，想着程序跑起来再改，结果忙完...
量化行业新引擎 19天前2026-09-10 09:48:54
云服务器
用轻量应用服务器跑量化研究：先把环境和风险边界搭好
最近把一个数据清洗和策略回测项目搬到云上，目的不是让程序“自动赚钱”，而是解决本地电脑关机后任务中断、环境混乱和日志难追的问题。个人研究者用腾讯云轻量应用服务器...
量化行业新引擎 21天前2026-09-08 10:21:00
python、云服务器

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