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对于量化研究中的多股票行情数据,不能只关注如何通过 Pandas 的 groupby() 拆分数据,还应同时检查股票覆盖范围、时间排序、重复记录和数据缺口。可以...
我以前在准备量化回测数据时发现,价格字段看起来统一,并不意味着历史价格可以直接比较。分红、送转和复权口径变化,都可能影响收益率、技术指标与成交价格模拟。尤其在本...
我以前在维护实时选股系统时发现,行情接口超时并不是最危险的问题。更值得警惕的是,程序通过重试、缓存或默认值继续运行,却没有意识到拿到的数据已经过期。本文围绕行情...
我以前在维护日频策略时发现,股票数据完整性不只是检查有没有缺行。行情记录可能一条不少,但收盘价存在异常跳变,复权口径前后不一致,或者关键字段出现无法解释的变化。...
我以前在做日线策略接入实盘时发现,历史回测的买卖信号看起来正常,但进入实盘后,部分信号的触发时间和价格始终对不上。排查之后发现,问题不只在于前复权或后复权,还涉...
我以前在搭建跨市场选股系统时发现,A 股、美股和港股的数据都能正常拉取,合并之后却出现了异常的收益率和因子排名。排查之后发现,问题不只在标的代码,还在不同市场的...
我以前在扩展跨市场量化系统时发现,分钟 K 线获取逻辑很容易被交易所代码、交易时段和数据格式差异拖复杂。最初只是几段简单的条件判断,最后却变成了难以维护的适配层...
我以前在做跨市场量化选股时发现,行情接入最难维护的部分,经常不是因子公式,而是标的代码、字段口径和交易时间规则。A 股、美股和港股的行情如果分别接入、分别转换,...
我以前在维护全市场行情采集任务时发现,行情规模扩大之后,真正麻烦的不是单次请求变慢,而是请求、解析、校验和下游计算互相牵制。一处延迟可能拖慢整条数据管道,超时重...
我以前做量化系统时,曾经把大量精力放在因子、模型和回测参数上,却忽略了一个更基础的问题:策略产生信号以后,市场状态是否还和产生信号时一样。本文从执行链路出发,分...
我曾经遇到过一个看起来很小、实际很麻烦的问题:策略盘中需要 1 分钟数据,收盘以后又要把这些数据接入历史回测库。如果盘中数据和历史数据采用不同的获取方式,时间字...
我曾经遇到过一种特别让人头疼的量化问题:回测代码没有报错,数据也能够正常返回,但策略上线以后,回测信号和实盘信号逐渐出现偏差。后来我发现,问题往往不是策略本身,...
很多量化策略在研究阶段表现正常,进入实盘后却出现结果偏差,问题往往不在策略本身,而在数据转换、时间范围、复权方式和字段处理上。本文从我处理量化数据一致性的经历出...
我以前把数据获取理解成“调用 API 拿到 DataFrame”,后来真正维护多市场量化系统以后才发现,数据获取只是第一步,真正困难的是验证数据能不能进入回测。...
我曾经遇到过一种很棘手的量化问题:策略代码没有改,回测结果却和实盘观察结果出现明显偏差。后来我发现,真正需要统一的不是某一段策略代码,而是从 API 到 Pan...
我在做多市场量化系统时,最先遇到的并不是因子计算问题,而是“同一套代码如何识别不同市场的股票”。A 股、美股、港股的代码形式不同,如果直接把代码当作普通字符串处...
五档盘口看起来只是十组价格和数量,但真正放进量化系统后,我发现它涉及数据结构、异常处理、批量采集和时间语义等一系列工程问题。本文以我搭建盘中数据模块时的实际经历...
我曾经遇到过一个很典型的问题:回测阶段策略逻辑没有明显异常,但切换到盘中实时行情后,信号结果却发生了变化。后来我发现,问题不只是实时价格本身,还涉及实时行情、分...
有的策略取买一,有的策略自己取数组第一个元素,有的策略把买一到买五加总,还有代码甚至直接使用数组长度。
但 Wrapper 只是解决调用形式的问题,底层的数据获取、时间范围、复权等问题仍然需要维护。
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