兄弟们，最近在 Supermind 社区看到很多帖子吐槽：“为什么我的策略在分钟线回测年化 50%，一上实盘就磨损严重，甚至亏损？” 作为摸爬滚打多年的老手，我可以直接告诉你结论：你的数据精度骗了你。 大部分人做实盘，还在用 1 分钟 K 线甚至更粗的粒度。但市场是连续的，尤其是在 A 股，如果你不懂 Tick 数据（切片）的真相，再好的策略也是“刻舟求剑”。 今天不聊虚的理论，直接上干货：揭秘 A 股 Tick 的本质，并送大家一套我自用的、带断线重连的 Python 源码。 一、 一个残酷的真相：你以为的 Tick 不是 Tick 很多教程告诉你：“Tick 数据就是逐笔成交，是最细粒度。”大错特错！ 在 A 股 Level-1 行情中，你拿到的 Tick 其实是** ****3 秒一次的快照 (Snapshot)**。 想象一下，你以为你在看直播，其实你看到的是每 3 秒刷新一次的 PPT。在 09:30:00 到 09:30:03 这 3 秒内，可能发生了 100 笔成交，价格上下扫了 3 个档位，但 Level-1 只会给你一个最终结果。 这就是你实盘亏损的原因：你的策略以为抓住了中间的差价，但那个价格在实盘中可能根本抢不到。 怎么破？ 你需要一个能处理这种“快照机制”的网关，并且最好能把 美股、港股（逐笔）、Crypto（逐笔） 和 A 股（快照）、外汇 统一起来。 我目前用的是 **TickDB，它在服务端把这些乱七八糟的异构协议洗成了统一的格式，不管你接什么市场，代码只需要写一套。 二、 别再写“玩具代码”了 我看过很多人的实盘脚本，WebSocket 连接部分写得极其简陋，网络一抖动程序就挂了，策略直接停摆。 生产级的代码必须包含三点： 心跳保活 (Heartbeat)：防止运营商 NAT 超时把你踢下线。 断线重连 (Reconnect)：网断了要能自动连回来。 鉴权安全：Key 别写死在 Header 里，要走 URL 签名。 抄作业：生产级 Python 源码 这段代码直接复制就能跑（记得 pip install websocket-client ）。它已经封装好了心跳和重连机制，把原本花哨的 Emoji 日志改为了标准的 Log 格式，用来做实盘监控或简单的自动化交易完全够用。 import json import websocket # 依赖库 import time import datetime # ================= 配置区 ================= # 1. 免费 Key 去 tickdb.ai 申请一个 API_KEY = "YOUR_API_KEY" # 2. 支持 A股、美股、港股、Crypto 混搭订阅 # A股加后缀(.SH/.SZ), 美股(.US), 港股(.HK), 币圈(无) SYMBOLS = ["600519.SH", "NVDA.US", "700.HK", "BTCUSDT"] # ========================================= def log(level, msg): """简单的日志辅助函数""" now = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S") print(f"[{now}] [{level}] {msg}") def on_open(ws): log("INFO", "连接成功，正在发送订阅指令...") # 发送订阅指令 ws.send(json.dumps({ "cmd": "subscribe", "data": {"channel": "ticker", "symbols": SYMBOLS} })) def on_message(ws, msg): # 解析数据，TickDB 返回的是标准 JSON try: data = json.loads(msg) if data.get("cmd") == "ticker": tick = data.get("data") # 这里写你的策略逻辑 # 输出格式示例: [INFO] [BTCUSDT] 98000.50 log("DATA", f"[{tick['symbol']}] 现价: {tick['last_price']} | TS: {tick['timestamp']}") except Exception as e: log("ERROR", f"数据解析失败: {e}") def on_error(ws, error): log("ERROR", f"网络错误: {error}") def on_close(ws, *args): log("WARN", "连接已断开") def start(): # 鉴权放在 URL 里 url = f"wss://api.tickdb.ai/v1/realtime?api_key={API_KEY}" while True: try: ws = websocket.WebSocketApp(url, on_open=on_open, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close) # 关键：30秒发一次心跳，10秒超时重连，这才是不断连的秘诀 ws.run_forever(ping_interval=30, ping_timeout=10) except Exception as e: log("FATAL", f"运行时异常: {e}") log("INFO", "正在尝试重连...") time.sleep(3) if __name__ == "__main__": start() 三、 为什么推荐这套方案？ 省事：以前接 A 股要写一套 CTP，接美股要接 IB，接币圈要接币安。现在一个 WebSocket 全搞定，维护成本降维打击。 避坑：TickDB 的数据已经清洗过了。比如 A 股的快照，它会帮你对齐时间戳；美股的逐笔，它会帮你聚合。 免费：对于我们个人开发者，它的免费层频次完全够用，不需要像机构那样一年花几十万买万得（Wind）。 写在最后 做量化，数据源选不对，努力全白费。 建议大家把上面的代码复制下来，申请个免费 Key 跑一跑。先别急着实盘，先看看你现在的策略信号，在 Tick 级别的数据下是不是还能稳定触发。 实盘不易，且行且珍惜。 (源码亲测可用，觉得有帮助的兄弟帮忙点个赞/收藏，防止下次找不到) 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。 1、确保先下载好终端 并升级到最新版本 未付费的可以下载体验版本 进行仿真实盘： https://download.10jqka.com.cn/index/download/id/709 想要用真实资金账号实盘的联系论坛首页右上角的群。 2、用同花顺账号进行登录软件 3、点击下方“研究一下”按钮： 此操作会打开网页端的研究环境 并把下方的研究文件直接拷贝到研究环境根目录 遇到需要选择环境 建议选择 python3.8 4、打开客户端的研究环境 直接就可以看到这个文件 进行按照提示进行运行了 实盘操作 4.1、进入客户端首页获取资金账号： 4.2、把策略对应的资金账号填写到 TradeAPI的第一个参数中把策略对应的资金账号填写到 TradeAPI的第一个参数中 4.3、选中下方的代码单元格之后，点击上方三角形 ▶ 按钮启动策略： 5、更多相关阅读 市面ZUI全！一文讲透问财语句深度使用技巧（含50个案例）：http://quant.10jqka.com.cn/view/article/2183 回测正常，模拟ok，如何快速实盘？：（保姆式教学 含截图）：http://quant.10jqka.com.cn/view/article/2120 回测代码直接实盘交易 只需一分钟！：http://quant.10jqka.com.cn/view/article/2110 关于SuperMind研究环境的一些常见问题：http://quant.10jqka.com.cn/view/article/2338 都说股市“开盘定生死”，这句出自传奇人物徐祥的话，道出了交易中最惊心动魄的时刻。每天开盘后的短短几分钟，往往决定了一整天的交易节奏和盈亏结果。然而，对于大多数小资金的散户投资者来说，这最初的波动常常让人感到困惑和焦虑，看不懂主力意图，抓不住市场方向。 忘掉那些复杂的指标和无穷无尽的“战法”吧。日复一日，我用来洞穿开盘迷雾的，就是这五条历经考验的实战原则。它们从未让我失望，也绝不会让你失望。记住它们，你会发现驾驭市场开局，其实并没有那么难。 **1.低开3%**不回头：果断离场的信号 规则解释：如果一只股票开盘就直接低开超过3%，并且在开盘后的十分钟内无法反弹回开盘价，这是一个非常强烈的卖出信号，必须果断离场。 逻辑分析：这种情况通常意味着主力资金已经完成了出货，并且毫不恋战地离场。开盘的大幅低开是他们不计成本抛售的结果，而随后的无力反弹，则确认了市场上已经没有大资金愿意承接。此时若继续犹豫，抱着反弹的幻想，结果只会是越套越深，最后让你“割肉割到心疼”。 **2.**平开不跌后拉升：抓住加仓的时机 规则解释：若股票开盘价与昨日收盘价持平（即平开），在开盘后的前20分钟内股价稳定，并未下跌，随后突然开始放量拉升，这是一个理想的加仓时机。 逻辑分析：开盘后的一段时间内横盘不跌，可以看作是“主力在试盘”。他们是在用这段时间观察市场的抛售压力，测试有多少浮动筹码。20分钟的稳定走势证明了场内几乎没有卖家，这给了主力一个明确的信号：向上拉升的阻力极小。此时的突然启动，表明他们已经测试完毕，准备发动行情。这种走势的股票，后续大概率还有可观的上涨空间，果断加仓就等于“给利润上了个保险”。 **3.**高开缓攻：锁定一半利润的智慧 规则解释：当一只股票高开2%到5%，但在开盘后的30分钟内，股价上涨乏力，迟迟不能封上涨停板，应立即卖出一半仓位。 逻辑分析：这种走势被称为“磨洋工”。高开本身是强势信号，但后续进攻犹豫不决，说明多头力量不够坚决，或者在某个关键价位遇到了阻力。这种犹豫的态势往往会消耗掉最初的上涨动能，并常常演变成一波急跌回调。此时最明智的策略就是先将一半的利润“落袋为安”，这不仅是锁定胜果的防守动作，也让你能用剩下的一半仓位毫无压力地去博取后续可能出现的拉升。 **4.高开超5%**不封板：警惕主力出货的陷阱 规则解释：如果一只股票以超过5%的幅度大幅高开，但在开盘后一小时内依然没能封上涨停板，那么就不要有任何幻想，立即清仓卖出。 逻辑分析：不要被大幅高开的表象迷惑。这种走势往往不是强势的延续，而是一个精心设计的陷阱。主力利用高开吸引散户追涨，然后在高位从容地将自己的筹码派发出去。一小时都无法封板，说明抛压极其沉重，主力出货的意图已经昭然若揭。 这不是强势。是坑人...多待一分钟，那就给别人抬轿了。 5.开盘看量：成交量是主力的“底牌” 规则解释：当股票高开时，不要急于卖出，关键要看成交量的变化。这条规则分为两种情况： ●如果开盘后成交量持续放大，说明市场交易活跃，这是主力在积极“抢筹”的信号。此时应该坚定持有，因为股票很有可能走出连续涨停的行情。 ●反之，如果成交量非常小，呈现缩量状态，这可能意味着主力资金并没有真正投入战斗，拉高可能只是为了方便后续出货。面对这种情况，应该“见好就收”，及时兑现利润。 逻辑分析：价格可以被操纵，但成交量揭示了真实的投入。它直接反映了资金的真实动向，是判断主力是真心拉升还是虚假诱多的“底牌”。放量上涨代表着真金白银的决心，而缩量上涨则显示出犹豫和底气不足。永远要相信成交量。 总结：在复杂的市场中回归简单 市场的开盘阶段充满了变数和噪音，但这五句简单的口诀，可以帮助我们拨开迷雾，看清主力资金的真实意图。它们是从无数次实战中提炼出的规律，尤其对于资金量不大的散户投资者来说，更是简单、直接、有效的行动指南。 对于散户而言，复杂是交易的敌人。掌握这五条规则，不仅仅是一种策略，更是你必须遵守的新纪律。从明天开盘起开始实践，亲眼见证其中的不同。 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！ 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 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。 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/** 揭开“快钱”的幻象 在金融市场中，短线交易往往是新手的“初恋”。那种快节奏、高刺激的红绿跳动，让人产生一种错觉：只要我反应够快、技术够好，就能像收割机一样在市场中源源不断地收割利润。 但在市场里摸爬滚打足够久的人，都会看清一个极其残酷的事实：短线交易是所有交易方式中淘汰率最高的一种。在我们社群里，我常对成员说：长期的生存靠的不是谁比谁更聪明，而是谁更清楚哪些禁忌不能碰，谁的纪律更像钢铁。 真正的“猎手”深谙此道，这也是他们能够活下来的唯一原因。 法则一：生存第一，盈利第二（控制亏损的数学逻辑） 很多交易者在下单前，满脑子想的都是“这一单能赚多少”。这种顺序从一开始就错了。在我们社群，新成员进场的第一课就是：短线的第一目标从来不是盈利，而是不被一次失控的亏损踢出局。 新手最容易陷入的陷阱，我称之为“股东的堕落”： 原本计划做个短线，第二天跌了 3%，你安慰自己是“技术性回调”；第三天跌了 5%，你开始慌了，却硬撑着说“基本面没问题，反弹我就走”；到了第五天，暴跌 15%，你彻底绝望开始“装死”，甚至疯狂补仓，把短线生生补成了长线，从“短线客”变成了“长期股东”，补到最后你甚至补成了公司的“老板”。 为什么必须死守止损？让我们算一笔最简单的数学账： · 亏损 10%，需要涨 11.1% 才能回本； · 亏损 50%，你需要翻倍（涨 100%）才能回到原点。 这就是所谓的“亏钱如山倒，赚钱如抽丝”。在短线交易中，必须执行**“鳄鱼法则”**：当鳄鱼咬住你的脚，你唯一的生存机会就是牺牲掉那只脚。 “止损并不代表你承认自己错了，止损是在保护你的本金，这是关乎生死的习惯。” 核心行动准则： · 严禁重仓： 任何一笔短线仓位绝不能超过总本金的 5%。 · 先定止损： 买入前必须设好止损点，触碰即平仓，没有任何借口。 法则二：学会“无为”的艺术（像鳄鱼一样等待） 新手常误以为“短线”就得频繁交易。但现实是，价格在波动并不代表它具备交易价值。 尤其是做 Crypto 的朋友，面对 24/7/365 全年无休的市场，如果你试图每秒钟都保持战斗状态，结局只有一个：身心俱疲。相比于周五就会收盘的美股，永不眠的市场更容易让人产生“机会焦虑”。 真正的短线高手大部分时间都在筛选、排除、分析和等待。他们像鳄鱼一样，大部分时间如同木头般趴在水边，连眼睛都不眨，只为等待那个最完美的时机。 频繁交易的两大致命伤： 荷官抽水（交易成本）： 手续费和滑点会像赌场的荷官抽水一样，吃掉你所有的利润。你玩得越多，输给交易所的概率就越大。 精力耗尽： 人的专注力是有限的。如果你在垃圾行情、震荡行情或流动性极差的时候强行“硬上”，当真正的高盈亏比机会（大行情）出现时，你的子弹和精神已经透支。 记住：“不交易”本身就是一种顶级的交易能力。 法则三：警惕情绪的“上帝视角”与报复心态 短线交易会无限放大人类天性的弱点。很多人不是输给了行情，而是输给了失控的情绪。 在我的社群中，我们极度警惕这两种心理： · 报复性交易： 连续亏损后理智下线，一心只想“回本”，从而重仓梭哈。这时的你已是输红眼的赌徒，而市场专门整顿各种不服。 · 上帝视角幻觉： 连赢几笔就开始飘飘然，觉得自己看透了主力意图，盲目加杠杆。这种狂妄往往是巨亏的开始。 行动指令： 当你意识到情绪介入决策（急躁、焦虑、不甘心）时，这笔交易就已经宣判失败。最职业的做法是强制下线，平仓并关掉电脑。拒绝在情绪失控时决策，否则这可能成为你职业生涯中最昂贵的决定。 情况严重时，强制让自己放空一周。 法则四：职业化的枯燥：放弃多巴胺带来的刺激 如果你是为了追求快感、为了看着账户余额上下波动带来的多巴胺而交易，那建议你趁早收手。 职业交易 vs. 娱乐赌博： · 散户： 追求红绿 K 线跳动带来的快感，享受证明自己正确的虚荣心。 · 职业交易员： 他们的状态是枯燥、乏味、无聊的。他们像工厂流水线上的工人，执行精准、重复且无情绪的决策。 真正的职业选手，哪怕在不交易的时候，他的**“心也离不开大盘”**。这不是为了寻找刺激，而是为了保持对市场的深度感知。他们像机器人一样排除情绪干扰，追求稳定节奏而非一把翻身的豪赌。 法则五：拉开差距的关键：魔鬼隐藏在复盘细节中 高手与平庸者的分水岭在于复盘。散户收盘后去刷剧吐槽庄家，而高手在总结得失。 你亏掉的每一分钱都是学费。如果不复盘，这钱就白交了。在我们的社群里，我强制要求成员晒单后必须总结。 职业化的复盘必须区分两类亏损： 系统内亏损： 逻辑正确但由于市场概率产生的正常损耗。这种亏损可以接受，是职业的一部分。 操作失误（重点）： 追高、没设止损、情绪化交易。这种错误必须刻在脑子里，发誓绝不再犯。 进阶工具：Excel 交易日记 建议你准备一个 Excel 表格，在每笔交易刚刚 Close（平仓） 时立即记录，因为时间一久，最关键的情绪细节就会模糊。记录要素包括： · 买入/卖出理由： 入场逻辑和离场依据。 · 情绪状态： 当时是恐惧、贪婪还是报复心理？ · 反思总结： 逻辑对了吗？是靠实力赢的，还是靠运气赚的？ 一场关于纪律的终身竞赛 短线交易绝非轻而易举的致富捷径，而是一场极其残酷的生存淘汰赛。想要成为少数的幸存者，你必须建立起铁一般的纪律，将自己从一个追求刺激的玩家转变为一个尊重概率、控制损耗的专业猎手。 在下一次行情波动来临时，请深思：“你是选择做那只在水边静静等待、一击必杀的鳄鱼，还是做那条被情绪左右、在垃圾行情中频繁游动的鱼？” 如果你还想像过去那样，靠着所谓的“经验”和感觉去做短线交易，那么用今天市场的话来说，无异于“找死”。 你是否也常常感到困惑：为什么现在炒股赚钱，似乎比以前难多了？明明还是那些熟悉的K线图，还是那些研究过的公司，但过去屡试不爽的方法，如今却频繁失灵。如果你有这种感觉，那么你并不孤单。这并非你个人的问题，而是因为我们所处的时代已经彻底改变，而那些曾经让你引以为傲的“炒股经验”，正成为你亏损的根源。 残酷的数据：你的炒股胜率可能已不足一成 让我们先来看一组直击灵魂的数据，它清晰地揭示了散户炒股胜率的断崖式下跌： · 90年代： 炒股的胜率可能高达九成。 · 2000年： 胜率降至六成。 · 2010年： 胜率进一步降至四成。 · 现在： 你的胜率可能连一成都不到。 这组数据不是在描述一种趋势，而是在宣告一个时代的终结。过去那种凭着K线图和消息就能赚钱的“散户红利期”，已经彻底结束了。胜率的断崖式下跌，根源不在于你的技术退步了，而在于市场的“武器”已经进化到你无法想象的维度。随着量化交易成为市场主角，这是一种无法回避的时代碾压，继续沿用过去的旧地图，已经注定找不到今天的宝藏。 最大的陷阱：沉溺于“我以前很赚钱” 很多人最大的认知误区，就是反复回味过去的成功。“我以前炒股很赚钱的”、“我当年抓过好几个涨停板”——这些经验在今天的市场中，已经一文不值。那个时代已经“翻片了”，市场进入了一个全新的、由算法和模型主导的阶段。 这个观点之所以重要，是因为它是一种认知上的警醒。市场的规则不仅是变了，它甚至在主动惩罚那些固守旧有模式的人。因为你那些基于“经验”的、可预测的交易行为，恰恰是量化模型最理想的“猎物”。执着于过去的方法论，无异于刻舟求剑，最终只会被市场的洪流所吞噬。真正重要的是“你现在有没有变化”，能否适应新的市场环境，而不是在昔日的辉煌里自我麻痹。 新的生存法则：“低预期，小惊喜” 在如今这个由专业机构和量化模型主导的绞杀场里，普通投资者首先要做的，就是彻底调整心态。我们必须扪心自问：“我凭什么能在市场里面赚那么多钱？”接受自己只是一个普通人的现实，是停止亏损的第一步。 这种新心态的具体实践方式是： · 降低预期： 将年化收益预期调整到一个合理的范围。比如，能比银行理财好一点，每年赚个四五个点就心满意足。 · 看淡惊喜： 如果一年能获得10%以上的收益，那应该看作是运气爆棚；如果赚了15%到20%，那更是值得庆幸的“牛市”恩赐。 这正应了那句话： 投资是一个内修反省的过程。 与之相对的，是那种“天天都想抓涨停板”的赌徒心态。如果你抱着这种不切实际的幻想进入市场，那么结果可想而知。正如原文尖锐地指出：“你不输钱谁输钱了？” 结语：告别旧时代，你准备好了吗？ 总结来说，那个依靠个人经验和盘感进行短线炒股就能轻松获利的时代，已经永远过去了。今天的市场变得更加专业、复杂和冷酷。继续抱着旧有的经验不放，结果只会被市场的浪潮无情淘汰。 当市场的游戏规则已经彻底改变，而你的对手变成了毫无人性的代码和模型时，你将如何调整自己的投资哲学，以求生存？这或许是每一位投资者都应该深思的问题。 
