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股票量化工具与文档

A 股行情数据的整理方式、常用指标的计算口径,以及站内可以直接使用的量化辅助页面。 由 岳泽霖(金亥跃江)整理,内容随实践持续更新。

先说结论:量化不是找公式,是把数据对齐

很多人做股票量化的第一步是找一个「胜率 80% 的指标公式」,真正做过一轮完整回测后会发现, 决定结果好坏的是数据口径:用前复权还是后复权、停牌日怎么补、板块成分股什么时候调仓、 涨跌停时能不能成交。这些细节没处理好,同一套策略在回测里年化 40%,实盘可能连手续费都覆盖不了。

所以这个专栏优先讲数据怎么来、字段是什么意思、指标怎么算,而不是给一个可以直接抄的信号。

站内可直接用的量化页面

数据从哪来

1. 通达信本地数据

通达信安装目录下的日线、5 分钟、30 分钟数据文件可以直接读取,优点是免费、历史长、复权关系清楚, 缺点是只能在本地跑、需要自己维护更新。适合做中长期回测和自定义指标。

2. 公开行情接口

同花顺、东方财富的公开页面接口能拿到涨停池、龙虎榜、板块资金流等结构化数据, 适合做短线情绪类统计。这类接口会变,取数逻辑要写得容错一点,失败时记录日志而不是直接抛异常。

3. 自建库

把日线、周线、月线、板块成分股分别落到 MySQL 的不同表里,按交易日期建索引, 回测时按区间批量取数,比每次现拉接口快一个数量级。

常用指标的计算口径

指标本身不产生 alpha,它的作用是把「感觉」变成可复核的数字。同一套指标在 30 分钟级别和日线级别上, 结论经常相反,所以先确定交易周期再选指标。

板块与情绪

个股的涨跌很大程度由所属板块决定。观察板块时我主要看三件事:板块分时的资金净流入是否持续、 板块内涨停家数与炸板率、龙头股与跟风股的时间差。这三项组合起来,比单看板块涨幅有用得多。 涨停池和龙虎榜的数据整理脚本,就是围绕这三个维度写的。

风险提示

站内所有量化页面、指标演示与数据统计仅用于技术研究,不构成任何投资建议。 历史数据不能推导未来收益,实盘前请自行验证策略并做好仓位管理。

常见问题

股票量化需要什么编程基础?
会 Python 的 pandas 就够起步:读数据、算指标、做分组统计。真正的难点在数据清洗和回测框架的可信度。
免费数据源够用吗?
做日线级别的中低频研究基本够用。高频或盘中信号需要更细的 tick 数据,成本会明显上升。
回测收益很高,实盘却亏,问题在哪?
常见原因有三个:用了未来数据(比如用当日收盘价决定当日买入)、忽略涨跌停与流动性、手续费与滑点估得太低。
这些页面提供实盘信号吗?
不提供。这里只有数据工具与计算演示,交易决策请自行判断。
作者:岳泽霖(金亥跃江) · 最后更新:2026-10-24 · 返回工具首页 · 全部工具索引