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A 股涨跌停的特殊处理：回测中如何避免“买不进卖不出”的偏差
前言 2023 年 8 月 28 日，券商板块集体涨停。 如果你在回测中运行的是"政策利好驱动券商板块动量"策略，这一天你的模拟盘会显示：精准在涨停板买入，按计划在下一个交易日卖出，两天收益率 12%。 然后你满心欢喜开始实盘，发现：涨停板上根本没有卖盘——下单显示"已报待成"，交易所将你的订单挂在"买卖委托队列"里，次日开盘前才告诉你：没有成交。 这是 A 股回测中最常见、最隐蔽的错误之一：把涨
A股
A股市场深度分析，覆盖上证和深证交易所
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A 股 Level-2 太贵，免费数据太慢：个人开发者的务实数据方案
A 股 Level-2 太贵，免费数据太慢：个人开发者的务实数据方案 凌晨三点，你终于把策略回测跑完了。 第二天早上打开结果，发现数据缺口了——2015 年 6 月那波股灾期间的分钟 K 线，有三天的数据是空的。再一查，发现是 Tushare 当时的数据源接口出了故障，丢了一段。 这不是最糟的。 最糟的是，你不知道还有多少这样的小缺口，藏在 10 年的回测周期里。 A股的数据生态，是一个被严重低估
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A 股 Level-2 太贵，免费数据太慢：个人开发者的务实数据方案
A 股 Level-2 数据方案：个人开发者的务实选择 价格是门槛，延迟是命门 2024 年 9 月，某头部券商的 Level-2 行情服务年费报价 4800 元，同桌的开发者在闲鱼上花 9.9 元买到了 AkShare 的接口封装脚本——后者在 2024 年被调用超过 200 万次，成为散户量化社区的默认选择。 这不是对错问题，是阶段问题。 刚入行的量化开发者通常会经历三个阶段：第一阶段觉得数据
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A 股 Level-2 太贵，免费数据太慢：个人开发者的务实数据方案
A 股数据方案：个人开发者的务实选择 写在前面：本文聚焦于 A 股市场的数据获取方案对比，目标是帮助个人开发者在有限预算下做出信息充分的技术决策。数据本身无立场，选择哪套方案取决于你的具体场景和容忍边界。 --- 开篇 2024 年 9 月，一个量化开发者在一个技术社区发帖："花了 8000 块买了个 Level-2 年费账号，结果盘中发现数据延迟 3-5 秒，回测时发现分钟 K 线还缺了好几个时
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A 股涨跌停的特殊处理：回测中如何避免“买不进卖不出”的偏差
A 股涨跌停的特殊处理：回测中如何避免"买不进卖不出"的偏差 --- "那天我盯着屏幕，看着我的量化模型在顺丰控股的跌停板上挂了整整一天——一个委托都没成交，但回测系统告诉我'策略完美执行'。" 这是 2021 年 2 月，顺丰控股在业绩暴雷后连续两个交易日跌停。许多在回测中验证过"业绩超预期次日买入"策略的量化交易者，发现自己精心构建的策略在实盘中根本无法执行——不是因为策略错了，而是因为 A