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Jackyy - 外匯量化實戰:拆解 Tick 數據時段特性,用 Python 實現策略效率翻倍

作為量化開發者,你是否曾遇到這樣的困境:策略回測表現亮眼,實盤卻頻繁踩雷?核心問題往往藏在容易被忽視的細節裏 —— 外匯市場 24 小時連續交易的時段差異,直接影響 Tick 數據質量與策略執行效果。本文從研發痛點出發,結合可直接複用的 Python 代碼,帶你打通 “時段認知 - 數據處理 - 策略優化” 全流程,讓量化研發少走彎路。 一、量化研發的隱形痛點:時段差異引發的連鎖問題 對量化

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Jackyy - 量化開發實戰:XAUUSD 回測週末無數據問題的技術解析與解決方案

在量化策略開發過程中,XAUUSD(現貨黃金)的回測環節常面臨一個典型技術痛點 —— 多數黃金行情 API 在週末會停止數據推送。對於量化開發者而言,這一現象不僅引發基礎疑問:是接口技術限制還是市場交易機制本身的特性?更關鍵的是,週末數據斷檔可能導致回測邏輯與實盤環境脱節,進而引發策略落地後的收益偏差。結合多年對接各類數據接口、推進量化項目開發的實戰經驗,本文從技術視角拆解問題核心,分享一套可落地

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Jackyy - Python 量化 101:行情數據爬取 vs 專業 API?看這篇就夠了(含對比代碼)

在量化交易開發中,「數據」是所有策略的根基——我們對接過數十家基金公司和專業交易團隊的項目,發現80%的初期問題都集中在行情數據環節:數據格式不統一導致回測失真、實時性不足影響實盤決策、合規風險引發系統癱瘓……本文從工程實踐角度,拆解用Python搭建跨境量化行情獲取體系的核心邏輯,代碼可直接複用,幫開發者跳過數據層的坑。 一、為什麼Python是量化交易的首選工具? 跨境量化場景對開發效率和數據

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Jackyy - 如何選擇實時行情 API:對比、實踐與接口推薦

在量化交易、行情監控、策略回測以及金融數據分析系統中,實時行情數據 API幾乎是所有系統的基礎組件。 對於開發者來説,行情 API 不只是“拿價格”的工具,其穩定性、延遲、數據粒度都會直接影響策略表現和系統可靠性。 本文將從行情 API 的核心價值、常見技術形態、主流平台對比入手,並結合實際落地流程,説明如何將實時行情 API 接入到系統中。文中會以一個多市場行情 API 作為示例,幫

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Jackyy - Tick、分鐘線與日線策略差異與選擇指南

在量化交易與金融數據分析領域,數據的粒度選擇直接決定了策略的類型、執行頻率與風險特徵。Tick數據、分鐘線數據和日線數據代表了三種最常用的時間分辨率,各自對應不同的策略邏輯、硬件要求和市場視角。理解它們的差異,是構建穩健量化模型的第一步。 本文將深入解析這三種數據類型的特性、應用場景與技術實現,為大家提供清晰的選擇框架。 一、核心概念解析:從Tick到日線 1.Tick數據:市場的每一次“心

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