API 教程
用自然语言查行情：TickDB SKILL + AI Agent 实战集成
凌晨 3:17，你被手机震醒。 某个你关注了 72 小时的标的突然放量——不是普通的那种，是“可能影响接下来一周走势”的那种。你本能地想摸出笔记本电脑，打开终端，调出订单簿，再切到 5 分钟 K 线。 但你忍住了，因为你知道：打开终端需要 30 秒，输入密码需要 5 秒，启动脚本需要 10 秒，等数据返回需要 5 秒。45 秒后，你可能已经错过了最佳观测窗口。 如果你可以直接问 AI 助手： >
数据驱动 · 量化洞察
嗨，我是小T 👋
聊聊金融市场那些事
一个热爱数据的金融博主，用量化视角解读外汇、加密货币、美股、港股、A股及大宗商品市场。
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美股 订单簿失衡：价格变动前的无声预兆
订单簿失衡：价格变动前的无声预兆 --- 价格是结果，订单簿才是原因 2019 年 5 月 6 日，凌晨两点。特朗普发推宣布对中国加征关税，道指期货瞬间暴跌 600 点。 但就在那条推文发出之前的 0.3 秒，CME 迷你标普期货的订单簿上，卖方深度悄然翻了一倍。没有人看到那条推文——但订单簿看到了。 这不是玄学。这是市场微观结构中最容易被忽视的规律：价格变动之前，流动性分布已经出现了倾斜。 本文
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API 教程
程序员转量化的金融知识速成指南：你只需要懂这 5 个概念
> 凌晨 2 点，你刚把策略回测跑完。收益率 47%，夏普比率 3.2。准备睡觉前看了一眼资金曲线——漂亮。 > > 第二天早上醒来：收益率 12%，夏普 1.4。 > > 你以为 BUG 在代码里。实际 BUG 在你的金融知识里。 这是程序员转量化最常踩的坑：代码写得对，数据理解错了。 前复权？后复权？不复权？为什么回测里"精准"买入的位置，实盘根本成交不了？为什么"分红送股"会让历史价格突然打
港股
港股 10 档深度数据实战：订单簿压力比在港股的效果验证
港股 10 档深度数据实战：订单簿压力比在港股的效果验证 > "美股只有 1 档 depth，港股给你 10 档——但多出来的 9 档，到底是金矿还是噪音？" 这是我们用 TickDB 做港股订单流研究时，团队内部争议最大的一个问题。 美股订单流研究已经相当成熟。大量论文和量化实盘经验表明，买卖压力比（Bid-Ask Pressure Ratio）在财报发布、宏观事件前后能提供有效的短期方向信号。
美股
停牌和缺失值：回测中最容易忽视的数据陷阱
停牌和缺失值：回测中最容易忽视的数据陷阱 一个让策略从盈利变亏损的细节 2023年3月，硅谷银行（SVB Financial Group，代码 SIVB.US）在盘前宣布大规模再融资后，纳斯达克暂停了其股票交易。当日 SIVB 下跌超过 60%，随后被 FDIC 接管。 某量化团队在这只标的上回测了一个经典的均值回归策略——基于 RSI 超卖信号买入，持有 N 天后卖出。回测周期覆盖 2020-2
API 教程
自然语言行情查询：TickDB SKILL 协议的 AI Agent 集成
你上一次打开行情软件是为了查什么？ 查一个股票价格？看一下期货合约的昨收？还是确认某数字货币的实时报价？ 如果我说，现在你可以直接对着 AI 说「帮我看看英伟达今晚盘后的报价，以及台积电最近一根小时K的高低点」，然后得到结构化的数据回复——整个过程不需要你记住任何 API endpoint，不需要拼装 HTTP 参数，也不需要写一行 Python。 这不是在描述未来。这是 TickDB SKILL
美股
算法没有情绪，但写算法的人有：量化交易者的心理陷阱
市场在凌晨三点出现了一笔异常的卖单，你的算法在 0.3 秒内完成了全仓止损。屏幕上弹出一条推送：“止损触发，亏损 2.3%。策略运行正常。” 你盯着那条推送，手指悬在键盘上方。 理智告诉你，策略的止损线是经过两年历史数据验证的，在当前宏观环境下触发完全符合预期。但屏幕上的亏损数字在发光，你的内心在尖叫：再等等，也许只是噪音，也许很快会反弹。 大多数量化交易者的职业生涯中，都至少经历过一次这样的时刻
API 教程
TickDB REST vs WebSocket：什么场景用哪个？接口设计的取舍
当工程师在行情数据的十字路口犹豫不决 你有过这种经历吗：凌晨两点，盯着屏幕上那个死活连不上的 WebSocket，手里的咖啡已经凉透，脑子里就一个问题—— > 我是不是该用 REST 把这段数据拉下来，而不是在这死等长连接？ 这个问题的本质，不是 API 怎么用，而是你到底在解决什么问题。 拉历史数据和接收实时行情，是两个完全不同的问题域。它们在数据量级、时效要求、连接特性和错误处理逻辑上有着根本
API 教程
3 个人的量化团队，如何搭建生产级数据基础设施
当你的策略开始赚钱，问题才刚刚开始 凌晨两点，你从床上爬起来查看策略表现。 不是因为时差，不是因为焦虑。而是你的笔记本跑着全部策略，本地 SQLite 数据库已经膨胀到 8GB，每次回测都要等上十分钟。更要命的是，室友上个月不小心把你写的新因子覆盖了——他只是想“同步一下代码”。 这不是段子。这是每一个从小做大做大的量化团队都会经历的阵痛。 一个人做量化，瓶颈是策略本身。三个人的量化团队，瓶颈是基
加密货币
7x24 永不停歇：数字货币监控系统的特殊设计
凌晨 3:17，某交易所的 USDT-USDT 交易对出现了 0.8% 的价格闪崩。15 分钟后恢复。这不是黑客攻击，也不是系统故障——只是某个大鲸的钱包在进行链上归集操作。 如果你在监控传统市场，此刻应该正在睡觉。隔夜持仓的风险由隔夜利息补偿，交易所休市，数据流静止，监控系统进入低功耗模式。 但加密货币市场没有这个“休止符”。 7×24 小时不间断交易的特性，打破了所有基于“交易日”假设的传统监
美股
非农数据发布瞬间的外汇订单簿变化：EURUSD 流动性监控实战
非农数据发布瞬间的外汇订单簿变化：EURUSD 流动性监控实战 > “非农数据公布那一刻，报价商把流动性撤得干干净净——你看到屏幕上 EURUSD 从 1.0850 瞬间跳到 1.0830，但中间那段价差，是被算法吃掉的空间，不是市场真实波动。” 这不是修辞。对于一个在 2024 年 12 月非农夜盯过 EURUSD 盘面的人来说，上述描述是精确到毫秒的技术观察：买卖价差在数据发布后 200 毫秒
API 教程
财报电话会议情绪分析：Whisper + LLM 自动化流水线
财报电话会议情绪分析：Whisper + LLM 自动化流水线 > “当管理层的声音从耳机里传出来时，我注意到的不是他们说了什么，而是他们怎么说的。” > > 一位资深分析师曾告诉我，财报电话会议中藏着比财报正文更真实的信号——语速加快意味着压力，重复措辞意味着不确定性，主动提及竞争对手则可能暗示市场份额争夺进入新阶段。 > > 但问题是：每个季度，成百上千场财报电话会议在全球市场上演。人工逐一聆
美股
凯利公式：每次该下注多少
凯利公式：每次该下注多少 > "在概率游戏中，最大的愚蠢不是押错方向，而是押对方向却押错了金额。" 想象这样一个场景：你开发了一个策略，胜率 60%，盈亏比 2:1（即盈利时赚 2 份，亏损时亏 1 份）。数学期望为正，每笔交易数学期望收益 = 0.6×2 - 0.4×1 = 0.8。 一个理性的交易者会问：每次该投入多少资金？ 梭哈？两次亏损就归零。 只下 1%？收益薄如蝉翼，资金利用率低得可笑
API 教程
TickDB SKILL 协议详解：如何让 AI 助手理解你的行情查询
当 AI 助手开始查行情：TickDB SKILL 协议的技术全解 你问 AI："帮我看看英伟达现在的买卖压力比。" 它没有调用任何工具，没有查 API，直接告诉你一个数字。 这个数字从哪来的？不知道。它可能幻觉出来的，也可能是训练数据里偶然拼对的。无论哪种，这都不是工程意义上可靠的行情查询。 真正可靠的方案，是让 AI 拥有一个精确的 Function Calling 接口——它知道有哪些函数可
API 教程
Python 量化生态全览：从数据到回测到实盘的工具链
从「复制粘贴能跑」到「三年不宕机」：Python 量化工具链的选型哲学 「这个 demo 跑通了！」 这是大多数量化新手在 GitHub 上复制完代码后说的第一句话。紧接着，当他们试图把代码从「教学演示」升级为「生产系统」时，问题开始涌现：历史数据从哪来？为什么实盘数据和回测结果差这么多？凌晨三点策略突然断开怎么办？ 代码能跑和代码能信，是两件事。 Python 之所以成为量化领域的首选语言，不是
港股
港股 10 档深度数据实战：订单簿压力比在港股的效果验证
"订单簿是市场的 X 光片。"——这句话在美股量化圈流传甚广。但问题是：美股订单流信号在港股能复现吗？ 港股有 10 档 depth，美股只有 1 档。这意味着港股的订单簿信息量是美股的 10 倍。但更多的档位是否意味着更强的信号？更高档位数据是否能弥补港股特有的流动性特征差异？ 我花了三周时间，用 TickDB 的港股 depth 数据做了一组完整的回测。测试的核心问题是：买卖压力比——这个在美
美股
非农数据发布瞬间的外汇订单簿变化：EURUSD 流动性监控实战
非农数据发布瞬间的外汇订单簿变化：EURUSD 流动性监控实战 > "当订单簿的卖一档在 200 毫秒内从 10 万手缩水至 800 手，你唯一能确定的是：有人在用你看不见的订单量说话。" 美国劳工统计局每月第一个周五发布的非农就业数据，是全球外汇市场流动性结构最剧烈的人工触发点。2024 年 12 月的那份报告，EURUSD 在数据公布后 90 秒内完成了一次教科书级别的订单簿塌陷：买卖价差从
API 教程
心跳与指数退避重连：生产级 WebSocket 的必修课
心跳与指数退避重连：生产级 WebSocket 的必修课 凌晨 3:17，你被一条告警震醒。 “数据订阅通道断开。” 你揉着眼睛打开监控面板，发现系统已经在过去 6 小时内断连了 12 次。每次断连后，你的策略都在“裸奔”——没有数据、没有信号、没有任何风控。 这不是个例。根据 Cloudflare 的统计数据，生产环境中的 WebSocket 连接平均生命周期不超过 30 分钟。断连不是意外，而
API 教程
TickDB SKILL 协议详解：如何让 AI 助手理解你的行情查询
TickDB SKILL 协议详解：如何让 AI 助手理解你的行情查询 > "工具的定义，决定了 AI 能做什么。" 你用过 AI 助手查询股票价格吗？问一句"苹果现在多少钱"，AI 直接返回了答案——但这个过程发生了什么？ 大多数用户不会去想。但作为技术人，你一定好奇过：AI 怎么知道该调用哪个接口？怎么理解"现在"对应的是实时价格而不是收盘价？怎么知道"苹果"的代码是 AAPL.US？ 答案藏
API 教程
TickDB SKILL 协议详解：如何让 AI 助手理解你的行情查询
TickDB SKILL 协议详解：如何让 AI 助手理解你的行情查询 > "工具的定义，决定了 AI 能做什么。" 你用过 AI 助手查询股票价格吗？问一句"苹果现在多少钱"，AI 直接返回了答案——但这个过程发生了什么？ 大多数用户不会去想。但作为技术人，你一定好奇过：AI 怎么知道该调用哪个接口？怎么理解"现在"对应的是实时价格而不是收盘价？怎么知道"苹果"的代码是 AAPL.US？ 答案藏