Hello 開發者們！ 作為一名常年混跡於FinTech領域的“鍵盤俠”，我們團隊最近接到了一個有趣的需求：為一位跨境投資大V開發一套定製化的多屏行情監控看板。客户的要求很簡單：快、穩、全。 傳統的做法是找個現成的交易軟件，但客户需要自定義指標計算和預警。這就逼着我們必須從底層數據入手。在嘗試了多種方案後，我們決定採用“Python後端 + 實時API”的輕量級架構。今天就來複盤一下，如何用最少的
很多剛開始做量化研究或金融系統開發的朋友，都會遇到一個相似的問題： 回測階段看起來表現良好的策略，在真實運行環境中卻出現明顯偏差。 造成這種差異的原因有很多，其中一個非常基礎、卻經常被忽略的細節，來自於行情數據本身——時間戳的定義方式。 一張 K 線背後，隱藏着時間語義問題 一根 K 線（Bar）通常包含四個字段：開盤價（Open）、最高價（High）、最低價（Low）和收
在量化系統的開發過程中，行情數據通常被視為一項已經解決的基礎能力。接口穩定、字段齊全，策略就可以開始驗證。 但在一些實際項目中，經常會出現這樣的情況： 策略在回測或測試階段表現正常，上線運行後卻逐漸與預期產生偏差。排查邏輯、參數、執行模塊都沒有明顯問題，最後才發現，影響結果的並不是策略本身，而是策略所依賴的行情數據運行在不同的時間假設之上。 這個差異往往發生在系統架構層面，而不是
