亲测最好用的AI编写量化策略工具，可以让 AI 直接写各个平台的策略代码，直接生成可运行的策略代码，代码质量远高于直接使用 DeepSeek、Trae 等平台。 大家可以直接用描述策略，然后一键生成可运行的完整策略代码，也可以把它当做一个API 查询工具。 最新消息，已经支持SuperMind等主流量化平台啦，并且实盘亲测过了，很适合小白用户，上线之后获得了非常多朋友的好评。 **🚀️ AI工具平台：https://iris.findtruman.io/ai/tool/ai-quantitative-trading/** 大家好，我想和大家分享一个我最近开发的项目——一款面向量化交易的 AI 智能助手工具网站。它可以帮助大家快速生成高质量、可直接复制运行的量化策略代码，无论你是量化小白还是策略开发者，都能从中受益。 核心亮点： 1.多平台支持：目前已支持 PTrade、QMT、miniQMT、聚宽等，并计划不断扩展更多平台。 2.策略生成高效：用户只需选择平台并输入策略想法，AI 即可生成可运行的量化策略代码。 3.快速入门与优化： • 对量化小白：轻松生成可直接运行的策略，快速上手交易。 • 对策略开发者：帮助完善、优化已有策略，节省开发时间。 • 对文档需求者：可作为量化平台的 API 文档问答机器人，方便查询和使用。 4.业内首创：这是首个面向多平台的量化交易 AI 助手，解决了现有 Deepseek 或 Trae 等 AI 工具因缺乏平台知识库而生成代码无法运行的问题。 使用方式：登录 → 选择你使用的平台 → 输入策略想法 → 生成可运行的策略代码。 我希望这个工具能帮助大家更高效地进行策略开发和量化交易，也欢迎大家在帖子里分享使用体验和建议。 网站链接：https://iris.findtruman.io/ai/tool/ai-quantitative-trading/ 如果大家有任何问题或功能需求，也可以在帖子里留言，我会持续优化和更新，让它成为量化交易领域最实用的 AI 助手！ 最近我专门针对 Supermind 平台的AI 量化代码生成平台进行了优化改进，现在效果比市面上的 DS、豆包等工具好很多。 👉 SuperMind AI量化代码生成平台 这个工具最大的特点是直接和 AI 对话就能生成完整可运行的Supermind量化策略代码。你不需要懂 Python、C# 或策略 API，只要用自然语言描述你的交易逻辑，比如：“当5日均线向上突破20日均线时买入，反向时卖出。” AI 就会自动帮你生成完整策略代码，并能直接在平台上运行。 相比于通用大模型的输出，这个平台针对量化交易进行了专门优化生成的代码结构更清晰，逻辑更准确，对策略逻辑的理解更接近量化开发者的思路，并且可用作 API 查询或策略自动生成工具 之前上线后，很多朋友反馈代码质量和可运行性都非常高，几乎不需要再手动修改。现在我们的AI量化代码生成平台已经全面支持 Supermind，你可以直接体验。如果你之前在用 DS、豆包等平台，不妨试试看这个版本，可能会刷新你对AI 写量化策略的想象。 之前我分享过一个小工具网站，支持国内主流量化平台，可以让 AI 直接帮你写各个平台的策略代码，直接生成可运行的策略代码，代码质量远高于直接使用 DeepSeek、Trae 等平台。上线之后获得了非常多朋友的好评。 大家可以直接用描述策略，然后一键生成可运行的完整策略代码，也可以把它当做一个API 查询工具。 AI工具平台：https://iris.findtruman.io/ai/tool/ai-quantitative-trading/ 我看平台正在开发SuperMind支持，很快就能支持同花顺了 告别一夜暴富的幻想 每一位踏入股市的投资者，心中都揣着一张地图，上面标记着通往财富自由的捷径。这张地图，就是我们熟知的“炒股”——通过短线搏杀，精准捕捉涨跌，企图在一夜之间改写命运。过去，这张地图似乎还能指引少数冒险家找到宝藏。 但今天，我必须告诉你一个残酷的真相：我们脚下的大陆已经发生了板块漂移，市场的底层物理规则已被彻底改写。量化算法这股洪流，冲毁了所有熟悉的地标，让旧世界的地图变成了一张引人走向悬崖的废纸。本文将为你揭示，为何在算法主宰的今天，继续沿用那张旧地图进行短线“炒股”，无异于一场主动的自我毁灭。 时代的终结：“炒股”的胜率已不足一成 在量化交易成为市场主角的今天，传统的短线投机行为，已经从高风险游戏沦为一种接近于零和的博弈。 过去三十年，A股市场确实充满了“炒”的基因，但这片战场的地形已变得险恶无比，核心武器早已更新换代。个人投资者若仍凭借直觉和经验这张旧地图航行，其胜算正在以惊人的速度崩塌。 这并非危言耸听，而是一场清晰可见的败退。回想90年代，一个敏锐的投机者或许自觉有九成的胜算；步入2000年，这份自信便要打个折扣，胜率已降至六成；到了10年代，市场愈发复杂，胜率进一步滑落到仅有四成。而今天，在毫秒级执行、不知疲倦的量化算法围剿下，个人短线炒股的胜率已不足一成。 所以当有了量化以后，你炒股票，那就是找死。 这并非对个人能力的否定，而是对现实的敬畏。你面对的早已不是同样会恐惧与贪婪的散户，而是由顶尖数学家和工程师打造的冷酷机器。这是一场武器的代差，就像弓箭手妄图对抗隐形战机，失败是结构性的，而非技术性的。 过去的成功，今天的枷锁：“翻篇了” 许多投资者，尤其是那些曾有过辉煌战绩的老股民，往往会陷入一个致命的认知陷阱：“我以前靠这套方法赚过钱，所以它是对的。”然而，在全新的市场大陆上，这些昔日的成功经验非但不是资产，反而成了最沉重的枷锁。它就像旧地图上一个标注着“绿洲”的地方，如今却已是流沙陷阱。 这背后是深刻的心理学偏误。我们紧抓着过去不放，并非因为固执，而是因为“确认偏误”让我们只愿意相信自己愿意相信的东西，将曾经的运气误读为永恒的技能。 因此，我们必须清醒地认识到，一切都“翻篇了”。过去的一切都不再重要，沉湎于旧日的战功毫无意义。投资是一个持续“内修反省”的过程，而真正的反省，始于承认环境的变化已经超越了个人的能力边界。放下那张旧地图，不是否定过去，而是为了在新的世界里活下去。这需要非凡的勇气，更需要深刻的智识谦卑。 生存的新法则：放低预期，拥抱“小惊喜” 既然短线投机这条路已被算法军团堵死，普通投资者的生路何在？答案并非寻找更复杂的屠龙之术，而是回归最朴素的生存智慧：放低预期，拥抱“小惊喜”。 这首先要求我们进行一次残酷的自我审问：“你是谁呀？凭什么能在这市场里面赚那么多钱？” 当你坦然承认自己只是市场中渺小的一员时，一切不切实际的幻想才会烟消云散。 因此，生存的第一法则，就是对“胜利”进行彻底的重新定义。我们必须学会将年化4-5%10%，那便应感恩于市场的顺风和策略的有效，这是很好的运气。至于**15-20%**的回报？那绝非个人能力的体现，而是市场之神偶然的馈赠，是“运气爆棚”的时刻，值得你去“拜一拜”，并保持敬畏，而非滋生傲慢。 与之相对的，是那种天天幻想抓涨停板的投机心态。如果你进入市场，脑子里想的还是今天这只、明天那只，总觉得每天都该有股票为你涨停，那么结局早已注定。“你不输钱谁输钱呢？” 你要知道我谁都不是，我就能争取在市场里面一年赚个四五个点，比银行好就好。 这种极度务实的心态，看似平庸，实则是在这个被算法重新定义的残酷丛林中，唯一可持续的生存之道。 市场变了，你变了吗？ 量化时代的洪流，已经宣告了传统短线投机模式的终结。市场的物理规则已经重构，继续拿着旧地图寻找宝藏，无异于刻舟求剑。我们必须完成一次从思想到灵魂的蜕变：放弃对一夜暴富的执念，转而追求在不确定性中获取确定性的微小回报。 当整个世界的游戏规则都已重写，你是否还在用那张早已泛黄的旧地图，寻找那片不复存在的新大陆？与其每天焦虑地问“明天哪只股票会涨”，一个更根本的问题摆在我们面前：我该如何重塑自我，以适应未来十年的市场？ 这最终不是一个关于策略的问题，而是一个关于谦卑与智慧的哲学问题。 请大家不要客气，任何意见建议可以在这里评论提出。 被采纳后我们将奖励1G研究环境内存 3个月。 在量化交易和投资决策中，获取准确、及时的股票数据至关重要。本文将探讨股票实时行情 API 的相关技术，包括股票实时 tick 数据、深度实时盘口、美股实时行情以及美股历史数据 API。通过 WebSocket 推送和 RESTful 接口，可以实现毫秒级数据更新和批量查询，适用于算法交易、做市商系统或数据分析平台。本指南聚焦通用实现方法，帮助开发者理解核心原理。 实时行情 API 的核心优势 股票实时行情 API 通常覆盖全球市场，如美股（US）、港股（HK）和 A 股（SZ、SH），提供 Level 1 & Level 2 数据。关键功能包括： 实时推送：使用 WebSocket 订阅 tick 成交、五/十档盘口及 K 线更新。 批量查询：支持多股并发获取深度盘口和历史 K 线。 易集成：兼容多种编程语言，如 Python、Java、Go 和 Node.js。 安全机制：基于 Token 授权，并通过心跳维持连接。 以下以美股为例，逐步说明实现过程。但在深入技术细节前，让我们先对比几家主流 API，以帮助选择合适的解决方案。 API 对比 在选择股票 API 时，考虑实时性、数据深度和易用性至关重要。下面对比四家流行 API，重点关注实时 US 股票数据： API 名称 关键特点 实时 US 股票支持 pros cons iTick WebSocket 实时推送（tick、quote、depth、K 线）；批量深度盘口和历史 K 线查询；覆盖 US、HK、SZ 等市场；毫秒级 Level 1/2 数据。 是（低延迟，深度盘口支持五/十档）。 易集成，多语言示例；批量 API 高效；适合算法交易和做市系统。 免费试用 Polygon.io WebSocket 和 REST API；tick-level 数据、聚合 OHLC；历史数据 20+年；支持 equities、options、crypto。 是（低延迟，tick-by-tick）。 开发者友好，高性能；WebSocket 流式传输；适合高频交易。 免费层限制严格；需开发技能。 Alpha Vantage REST API 为主；实时/历史数据；50+技术指标；根本数据如收益、股息。 是（低延迟，但免费层限调用率）。 免费层慷慨；易用，适合量化分析和回测；集成 Excel/Google Sheets。 无 WebSocket；实时需付费；限额可能影响高频使用。 Finnhub WebSocket（付费）和 REST；实时价格、基本面、新闻情绪；经济指标。 是（低延迟，免费限调用率）。 免费层强大；广覆盖，包括情绪分析；适合仪表盘和机器人顾问。 WebSocket 仅付费；免费无深度盘口。 第一部分：WebSocket 实时行情推送 WebSocket 是处理美股实时行情的常用协议。开发者可以订阅特定股票（如 AAPL.US），接收 tick、quote、depth 和 K 线数据。流程包括连接、验证、订阅和响应处理。 连接与验证 连接到 WebSocket 服务器，并通过 Header 传递授权 Token。连接成功后接收确认消息；验证失败则断开。 订阅数据 验证后发送订阅请求，例如订阅 AAPL.US 的 tick、quote 和 depth： { "ac": "subscribe", "params": "AAPL$US", "types": "depth,quote" } 处理响应 响应数据包括 tick（成交）、quote（报价）和 depth（盘口）。例如 depth 响应结构： { "code": 1, "data": { "s": "AAPL.US", "a": [ /* 卖盘数组 */ ], "b": [ /* 买盘数组 */ ], "type": "depth" } } 保持心跳 每 30 秒发送 ping 消息维持连接。 代码示例 以下 Python 示例演示实时监控美股如 AAPL，使用 iTick API 作为示例： import websocket import json import threading import time # WebSocket 连接地址和 token WS_URL = "wss://api.itick.org/stock" API_TOKEN = "your_token" def on_message(ws, message): """处理接收到的消息""" print("Received message:", message) data = json.loads(message) # 处理连接成功的消息 if data.get("code") == 1 and data.get("msg") == "Connected Successfully": print("Connected successfully, waiting for authentication...") # 处理认证结果 elif data.get("resAc") == "auth": if data.get("code") == 1: print("Authentication successful") # 认证成功后订阅数据 subscribe(ws) else: print("Authentication failed") ws.close() # 处理订阅结果 elif data.get("resAc") == "subscribe": if data.get("code") == 1: print("Subscription successful") else: print("Subscription failed:", data.get("msg")) # 处理市场数据 elif data.get("data"): # 打印实时行情数据 market_data = data["data"] data_type = market_data.get("type") symbol = market_data.get("s") print(f"{data_type.upper()} data for {symbol}:", market_data) def on_error(ws, error): """处理错误""" print("Error:", error) def on_close(ws, close_status_code, close_msg): """连接关闭回调""" print("Connection closed") def on_open(ws): """连接建立后的回调""" print("WebSocket connection opened") def subscribe(ws): """订阅行情数据""" subscribe_msg = { "ac": "subscribe", "params": "AAPL$US", "types": "tick,quote,depth" } ws.send(json.dumps(subscribe_msg)) print("Subscribe message sent") def send_ping(ws): """定期发送心跳包""" while True: time.sleep(30) # 每30秒发送一次心跳 ping_msg = { "ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000)) } ws.send(json.dumps(ping_msg)) print("Ping sent") if __name__ == "__main__": # 创建 WebSocket 连接，通过header传递token ws = websocket.WebSocketApp( WS_URL, header={"token": API_TOKEN}, on_open=on_open, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close ) # 在单独的线程中启动心跳机制 ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,)) ping_thread.daemon = True ping_thread.start() # 启动 WebSocket 连接 ws.run_forever() 类似地，Java、Go 和 Node.js 可参考通用文档实现。该方法适用于高频交易系统，捕捉 tick 级波动。 第二部分：批量实时盘口查询 对于多股深度盘口监控，使用 REST API 获取十档买卖盘数据，包括价位、挂单量和订单数。 请求参数 region：市场，如 US。 codes：股票代码，逗号分隔，如 AAPL,TSLA。 代码示例（Python） import requests url = "https://api.itick.org/stock/depths?region=US&codes=AAPL,TSLA" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 此接口适合市场深度分析。 响应示例 { "code": 0, "msg": null, "data": { "AAPL": { "s": "AAPL", "a": [ /* 卖盘 */ ], "b": [ /* 买盘 */ ] }, "TSLA": { /* 类似结构 */ } } } 第三部分：批量历史 K 线查询 分析美股历史趋势时，使用 REST API 获取 OHLCV 数据，支持分钟到月线周期。 请求参数 region：US。 codes：AAPL,TSLA。 kType：周期，如 1（分钟）、8（日）。 limit：K 线数量。 et：截止时间戳（可选）。 代码示例（Python） import requests url = "https://api.itick.org/stock/klines?region=US&codes=AAPL,TSLA&kType=8&limit=5" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 结合数据处理库，可进行回测或趋势分析。 响应示例 { "code": 0, "msg": null, "data": { "AAPL": [ { "tu": 3774688301.452, "c": 225.215, "t": 1731689407000, "v": 16742235, "h": 226.92, "l": 224.44, "o": 226.27 } ], "TSLA": [ /* 类似 */ ] } } 结语 通过以上对美股实时行情API的技术解析，我们可以看到构建一个完整的股票数据系统需要综合运用多种技术和方法。从WebSocket实时推送到底层数据获取，再到历史K线分析，每一个环节都对系统的性能和稳定性提出了不同要求。 选择合适的API供应商是项目成功的关键第一步。如前所述，不同的服务商在数据覆盖范围、实时性、接口易用性和成本等方面各有优劣。开发者应当根据具体的应用场景——无论是高频交易、算法策略回测还是普通投资者的数据分析工具——来权衡各项因素，做出最适合的选择。 在技术实现层面，需要注意几个要点： 连接管理：WebSocket连接的心跳机制和异常重连策略直接影响数据的连续性 数据处理：Level 2深度盘口数据量较大，需要合理设计缓存和处理机制 性能优化：批量接口可以显著提升多股票数据获取效率 错误处理：完善的异常处理机制是生产环境稳定运行的基础 随着金融科技的发展，市场对数据实时性和准确性的要求越来越高。掌握这些核心技术不仅有助于构建高效的数据驱动系统，也为进一步开发量化交易策略、风险管理系统等高级应用奠定了坚实基础。 建议开发者在实际项目中，不仅要关注功能实现，更要重视系统的可维护性和扩展性。通过模块化设计和充分的测试，构建出能够应对复杂市场环境的稳健系统。同时，持续关注行业发展趋势和技术更新，适时引入新技术以保持竞争力。 温馨提示：本文仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎 参考文档：https://blog.itick.org/stock-api/hkus-stock-api-comparison-guide GitHub：https://github.com/itick-org/ 背景与目的 之前我们有了策略回测代码，到实盘要经过熟悉实盘API、写代码、调试代码的环节，大概还需要1-2周的时间才能实盘，有非常多的用户到这一步 会束手无策，甚至放弃！ 现在，有了回测代码直接实盘的功能，可以省去这个步骤，让刚入门的朋友也可以直接拿回测代码进行实盘了。很棒！为我们的工程师点赞！ 此外还新增了一些接口，方便实盘交易。 不断降低实盘的门槛是我们的目标，如果您有任何好的想法意见请随时留言！ 本功能需要重启研究环境才能生效！ 策略实盘交易（回测代码1分钟实盘） ?调用方法： research_trade( name, source_code, capital_base=100000, frequency='DAILY', stock_market='STOCK', benchmark=None, trade_api=None, signal_mode=True, dry_run=False, recover_dt=False, ) ?参数说明： name：str，策略名称，会在./persist/下生成一个同名目录，用于存放持久化的策略信息 source_code：str，策略代码，可从策略研究模块中直接复制，代码置于"""..."""中 capital_base： float，初始资金量 如果接入了TradeAPI对象，且 signal_mode=False，那么此参数无意义 frequency: str，策略频率，'DAILY'或'MINUTE' stock_market: str，策略类型，默认'STOCK' benchmark: str，基准指数 trade_api: TradeAPI对象，绑定需要仿真交易的资金账号 如果不传入TradeAPI对象，即 trade_api=None，此时为模拟交易 如果传入TradeAPI对象，此时为仿真交易 signal_mode: bool，（新增）默认为 True signal_mode=True，此时策略实际上运行的时初始资金为capital_base的模拟交易，context、get_orders等方法返回的结果均为模拟交易中计算的数据，与资金账号的数据无关；策略下单在模拟交易撮合成交后，才会通过trade_api下单至柜台 signal_mode=False，此时策略中context、get_orders等方法返回的结果均为从 柜台查询，策略下单也会直接下至柜台 dry_run: bool，试运行，立即返回，默认为 False recover_dt: bool或 str，（新增）是否断点运行，默认为 False recover_dt=False，从当前时点开始执行，不从断定运行 recover_dt=True，从上次策略结束时点开始运行 recover_dt='today'，从当日开始运行，此模式下只会补执行 before_trading与 open_auction，handle_bar依旧从当前时间开始执行 recover_dt='yyyyMMdd HH:mm'，从指定时间开始运行 ?️ 返回值： RealtimeService类 ?作用： 模拟交易：撮合机制与回测相同 仿真交易：通过仿真柜台撮合，更贴近真实交易环境 ❗注意事项： 策略需在9:00前开启运行，否则在未设置recover_dt的情况下，会跳过before_trading等步骤 初始化TradeAPI时需要指定下单策略order_policy，MarketPolicy为市价下单；LimitPolicy为限价下单。如未指定，由于策略下单时使用均价，可能存在多位小数，最终实盘账户下单的时候可能产生废单 signal_mode=True时，如想在context中获得仿真账号的持仓、资金等数据，可以使用同步函数 sync_trade_api() ?示例： from tick_trade_api import TradeAPI #初始化TradeAPI时需要指定下单策略，MarketPolicy为市价下单；LimitPolicy为限价下单 trade_api=TradeAPI('69271711',order_policy=MarketPolicy) source_code=""" # 股票策略模版 def init(context): pass # 盘前执行 def before_trading(context): pass # 开盘时运行函数 def handle_bar(context, bar_dict): order_id = order('000001.SZ', 100) print(get_orders()) try: cancel_order(order_id) except: print('撤单失败') print(get_open_orders()) print(get_tradelogs()) print(context.portfolio.stock_account) print(context.portfolio.positions) """ rtrade = research_trade( '研究环境策略', source_code, frequency='MINUTE', trade_api=trade_api, signal_mode=False, recover_dt='today' ) trade_api=TradeAPI('69271711',order_policy=MarketPolicy) 中的账号是模拟资金账号或者是实盘资金账号。 其他更新 这次还增加了几个功能 策略框架中增加 ： cancel_order_all() 全撤 get_tradelogs()获取当日全部成交订单 get_orders() 获取委托，和get_order()一致，主要时和tradeapi中函数名对齐 tradeapi增加： get_open_orders() 获取当日未成订单 cancel_order_all() 全撤 哪个证券公司使用SUPERMIND资金要求比较少？知道的，告诉一下。 MSGPACKError: could not establish connection DETAIL: could not connect to server: Connection refused Is the server running on host "10.206.0.220" and accepting TCP/IP connections on port 5432? 
