一个让所有交易者深思的矛盾 在金融交易的殿堂中，主观‘艺术’与量化‘科学’并行不悖，却也催生了一个根本性的悖论，足以动摇无数交易者的信仰根基。一方面，我们有主观交易，交易员依赖自身的经验、直觉以及市场理论（如经典的价格行为学）进行决策；另一方面，是量化交易，决策完全交给基于数据和算法的程序化、系统化策略。 许多主观交易者声称，他们依据某些广为人知的交易理论，实现了长期且稳定的盈利。但一个令人困惑的事实是：为什么这些看似行之有效的理论，在被严谨地量化和系统化测试后，结果往往是亏损的？本文将深入探讨这个矛盾，揭示其背后令人深思的种种可能。 核心观点：主观盈利与量化亏损的惊人对立 观点一：无法被程序验证的“大师理论” 这个悖论的基本构成十分清晰。首先，市场中确实存在一些广为人知的交易理论，例如“价格行为学”，并且不乏交易者声称使用这些理论获得了持续的成功。 其次，一个关键事实是，将这些理论的规则提炼出来，并编写成量化策略，在技术上“并不难”。 这就引出了矛盾的核心：如果这些理论真的如此有效，为什么那些拥有顶尖技术和资源的大型量化机构，不去直接将这些理论程序化，而是要耗费巨大的人力物力去开发各种复杂的“因子”呢？一个最直接的推论是，他们很可能已经尝试过，并且回测结果表明，这些理论在长期来看是“亏钱的”。有人可能会认为，机构的资金体量过大，无法灵活运用这些理论。但我们甚至可以抛开这个因素——即使一个机构只管理着百万美元级别的资金，不存在市场容量问题，这个悖论依然成立。 深度思考：量化测试是否是理论的“终极审判”？ 观点二：如果理论无法量化盈利，它还站得住脚吗？ 这个明显矛盾并不只是机构面临的技术难题；它迫使每一位个体交易者进行一场哲学上的自我审视。这一悖论的深层含义，对所有信奉这些理论的主观交易者构成了根本性的挑战。如果一个交易理论在严格、排除情绪干扰的量化回测中，被证明其数学期望为负，那么这意味着什么？ 因为如果这个论一旦被证实，就是说一旦被证实，机构确实制造了这些量化的策略，然后呢他没有说去盈利，就长期看下来他不是盈利的。那所有的这些理论主观交易者其实都可以放弃了，因为你的理论通过量化策略来看都是不可行的……但长期看下来他的数学期望一定是负的。 这一推论的杀伤力在于，它直接釜底抽薪，暗示着主观交易者赖以生存的‘圣经’，在客观数据的审判下可能一文不值。如果理论的底层逻辑在冰冷的数据面前已然崩塌，那么建立于其上的一切盈利，其根基又有多稳固？ 最令人不安的猜测：我们所谓的“技巧”，是否只是“运气”？ 观点三：我们是“交易大师”，还是只是幸运儿？ 如果一个理论的量化版本是亏损的，那么我们该如何解释那些使用该理论并声称“长期稳定盈利”的交易者的成功呢？这里便引出了一个最令人不安的可能性。 “难道说他们这种几年的盈利其实就是运气而已，可能后面几年又回归到这个平均水平了？” 这个猜测直接挑战了交易者对于“技能”和“专业”的自我认同。如果长达数年的盈利最终可以被归结为统计分布上的偶然，那么交易中所强调的盘感、经验和直觉的价值又体现在哪里？这并非否定努力的价值，而是提出了一个更冷峻的可能性：在数学期望为负的游戏中，再高的‘技巧’也只是在优化亏损的速度。少数人因统计上的偶然暂时领先，但只要游戏继续，那只看不见的均值回归之手，终将把所有人拉回水下。 一个悬而未决的谜题 这个关于主观盈利与量化亏损的悖论，至今仍是一个悬而未决的谜题。其复杂性在于，即使是行业内相关人士乃至人工智能，也未能给出一个明确的答案。 它揭示了交易世界的一个核心矛盾：理论的有效性与实践结果之间的鸿沟。我们不在此提供任何简单的解决方案，因为这个问题本身或许就没有简单的答案。 我们留下一个开放性的问题，将思考的接力棒交给你：究竟是什么关键因素，导致了人类交易员的“灵活性”与量化模型的“严谨性”之间产生了如此巨大的鸿沟？这个缺失的环节，到底是什么？ 在金融科技快速发展的当下，外汇实时行情、外汇历史数据、外汇行情、贵金属实时行情的精准获取，已成为量化交易、行情分析、金融产品开发的核心需求。而实现这一需求的关键，在于熟练运用外汇实时报价 API、外汇行情 api、贵金属实时报价 API，这些都隶属于金融 api 的核心范畴，更是金融行情数据 API 体系中不可或缺的组成部分，尤其在外汇期货行情的实时监控与历史回溯场景中，API 集成能力直接决定了业务的效率与精度。本文将聚焦外汇与贵金属行情 API 的集成实践，深入剖析 WebSocket 协议用于实时行情推送、REST 接口用于历史数据及批量查询的核心逻辑，并提供可直接复用的 Python 代码示例，助力开发者快速完成技术落地。 一、API 选型核心原则：匹配业务场景需求 在进行外汇与贵金属行情 API 集成前，首要任务是明确业务场景，以此选择适配的 API 类型。不同场景下，对 API 的性能、数据维度、调用方式要求差异显著： 实时交易场景：需优先选择支持 WebSocket 协议的外汇实时报价 API、贵金属实时报价 API，确保行情数据推送延迟在毫秒级，满足外汇实时行情、外汇期货行情的实时监控需求，避免因数据滞后导致交易损失。 策略回测场景：核心需求是获取完整、精准的外汇历史数据，此时应选择 REST 接口类型的外汇行情 api，重点关注 API 支持的历史数据时间粒度（如 Tick 级、分钟级、日线级）、数据回溯周期以及是否包含关键指标（如开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等）。 多维度分析场景：需选择覆盖范围广的金融行情数据 API，确保同时支持外汇行情、贵金属实时行情、外汇期货行情等多类数据的获取，且数据维度丰富（如包含不同币种对、不同贵金属品种、不同到期日的期货合约数据）。 此外，选型时还需关注API的稳定性（如 API 可用性 SLA 承诺）、合规性（是否具备相关金融数据服务资质）、限流政策（避免业务高峰期调用受限）以及技术支持能力（是否提供完善的文档与问题排查服务）。 二、REST API 调用实践：聚焦历史数据与批量查询 REST API 以其简洁的 HTTP 请求方式、良好的兼容性，成为外汇历史数据查询、批量行情获取的首选方式。以下以 Python 语言为例，详解外汇行情 api、金融行情数据 API 的调用流程，涵盖请求构造、参数设置、响应处理等核心步骤。 2.1 核心准备工作：获取 API 密钥与阅读文档 几乎所有正规金融 API 都要求调用者携带 token 密钥进行身份验证，避免数据被非法获取。步骤如下： 注册账号（如常见的 iTick、Alpha Vantage、Polygon、聚宽等）； 在账号后台申请 API 密钥（通常分为测试密钥与生产密钥，测试阶段建议使用测试密钥）； 仔细阅读官方文档，明确接口地址、请求方法（GET/POST）、必填参数（如币种对、时间范围、数据粒度）、响应格式（通常为 JSON）以及错误码含义。 2.2 Python 代码示例：外汇历史数据与实时行情查询 历史数据 url = "https://api.itick.org/forex/kline?region=GB&code=EURUSD&kType=2&limit=10&et=1751328000000" # kType=2为5分钟K headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() print("历史数据:", data["data"]) else: print("Error:", response.text) 参数说明：kType从 1（1 分钟）到 10（月 K），limit为条数，et为截止时间戳。 实时行情 url = "https://api.itick.org/forex/tick?region=GB&code=EURUSD" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() print("实时行情:", data["data"]) else: print("Error:", response.text) 2.3 贵金属实时报价 API 调用扩展 贵金属实时报价 API 的 REST 调用逻辑与外汇实时报价 API 一致，仅需调整参数中的数据类型与品种标识。例如，获取黄金（XAUUSD）、白银（XAGUSD）的实时报价，可新增如下函数： import requests url = "https://api.itick.org/forex/quote?region=GB&code=EURUSD" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() print("实时报价:", data["data"]) else: print("Error:", response.text) 响应包含最新价（ld）、开盘价（o）等字段。适用于外汇实时报价 API 和贵金属实时报价 API。 三、WebSocket API 调用实践：实现实时行情推送监听 对于外汇实时行情、外汇期货行情、贵金属实时行情的实时监控场景，REST API 的“轮询”方式存在延迟高、资源消耗大的问题，而 WebSocket 协议的“长连接、双向通信”特性可完美解决这一痛点，实现行情数据的实时推送。以下仍以 Python 为例，基于 websocket-client 库实现 WebSocket API 的连接、行情监听与异常处理。 第一步：准备环境 安装所需库： pip install websocket-client requests 第二步：WebSocket 集成——实时行情订阅 WebSocket 允许毫秒级推送外汇实时行情和贵金属实时行情。连接流程包括：连接、验证、订阅和心跳维护。 连接与验证 使用websocket库建立连接： import websocket import json import threading import time WS_URL = "wss://api.itick.org/forex" API_TOKEN = "your_token" def on_message(ws, message): data = json.loads(message) print("Received message:", data) # 处理不同类型消息，例如实时报价 if data.get("code") == 1 and "data" in data: market_data = data["data"] print(f"Type: {market_data['type']}, Symbol: {market_data['s']}, Latest: {market_data.get('ld')}") def on_error(ws, error): print("Error:", error) def on_close(ws, close_status_code, close_msg): print("Connection closed") def on_open(ws): print("WebSocket connection opened") # 连接成功后订阅 subscribe(ws) def subscribe(ws): subscribe_msg = { "ac": "subscribe", "params": "EURUSD$GB", # 可替换为XAUUSD$GB等贵金属符号 "types": "quote,tick,depth" # quote:报价, tick:成交, depth:盘口 } ws.send(json.dumps(subscribe_msg)) def send_ping(ws): while True: time.sleep(30) ping_msg = { "ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000)) } ws.send(json.dumps(ping_msg)) print("Ping sent") if __name__ == "__main__": 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 ) ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,)) ping_thread.daemon = True ping_thread.start() ws.run_forever() 此代码连接到 WebSocket，订阅 EURUSD 的实时数据。收到消息后，可解析报价（quote）、成交（tick）或盘口（depth）。对于贵金属行情，可调整params为相应符号。 心跳维护 每 30 秒发送 ping 消息，确保连接稳定。如果服务器返回 pong，连接正常。 3.3 关键注意事项 身份验证：多数 WebSocket API 要求连接后先发送身份验证信息（如 API 密钥），验证通过后才能订阅行情，否则会被强制断开连接。 重连机制：网络波动、服务器重启等可能导致连接断开，需实现重连机制（建议设置重连次数限制，避免无限重连）。 数据解析：推送的行情数据可能包含冗余字段，需按需提取关键信息，同时注意数据类型转换（如字符串转浮点数）。 四、API 集成常见问题与解决方案 4.1 数据获取失败（响应错误码） 常见原因：API 密钥错误、参数格式不正确（如日期格式、币种对标识）、调用频率超限、权限不足（如未开通数据权限）。 解决方案： ① 核对 API 密钥与参数格式，严格按照官方文档配置； ② 查看后台的调用日志，确认错误码含义； ③ 若调用频率超限，可实现请求限流（如使用 time.sleep()控制调用间隔）或申请提高限流额度； ④ 确认账号已开通所需数据的访问权限。 4.2 WebSocket 连接频繁断开 常见原因：网络不稳定、未发送心跳包（部分 API 要求定期发送心跳包维持连接）、订阅品种过多导致流量超限。 解决方案： ① 检查网络环境，确保网络稳定； ② 查看官方文档，若要求发送心跳包，在代码中添加心跳包发送逻辑（如每隔 30 秒发送一次心跳消息）； ③ 减少单连接订阅的品种数量，或采用多连接分摊订阅压力。 4.3 历史数据不完整 常见原因：时间范围设置过大（部分 API 单次调用支持的最大时间范围有限）、数据粒度选择不当、数据覆盖范围不足。 解决方案： ① 拆分时间范围，分多次调用 API 获取历史数据，再合并结果； ② 确认支持的历史数据回溯周期，选择覆盖需求的数据源周期； 4.4 实时行情延迟过高 常见原因：使用 REST API 轮询获取实时行情、WebSocket 连接服务器地域过远、网络延迟过高。 解决方案： ① 实时场景优先使用 WebSocket API； ② 选择服务器地域与自身业务地域相近的服务器； ③ 优化网络环境，减少网络传输延迟。 五、总结与拓展 本文围绕外汇与贵金属行情 API 集成，详细讲解了 REST API 用于外汇历史数据、批量行情查询的实践方法，以及 WebSocket API 用于外汇实时行情、外汇期货行情、贵金属实时行情监听的核心逻辑，并提供了完整的 Python 代码示例。开发者在实际集成过程中，需先明确业务场景，选择适配的 API 类型，再结合本文提供的代码框架进行二次开发，同时重点关注身份验证、异常处理、数据解析等关键环节。 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://docs.itick.org/rest-api/forex/forex-kline GitHub：https://github.com/itick-org/ 港股代码出错，但用A股代码就可以，不知为何？SuperMind 平台支持采集港股数据吧，真心求教！ testsetstestestestsetests 研究了两年，终于研究出来一个无敌策略，不惧牛熊，各种行情都是稳定盈利！！ 有感兴趣的朋友欢迎留言，短周期策略。持仓数量十只 为什么你总是“原地踏步”？ 你是否感觉自己很努力，却总是在重复同样的错误，似乎一直在原地踏步？你投入了大量时间和精力，却发现自己离目标依然遥远，甚至开始怀疑自己的能力。我理解这种挫败感，因为我曾经也在这条路上挣扎了很久。问题的关键，或许不在于你不够努力，而在于你缺少一种能将经验转化为智慧的关键能力。 这个能力，就是“有效复盘”。它不是简单的“事后总结”，而是一种能够实现自我审视和认知升级的顶级个人能力。掌握它，你就能打破瓶颈，将每一次经历都变成未来成长的垫脚石。 核心转变：复盘不是为了“不犯错”，而是为了“做得更好” 谈到复盘，很多人最常见的误解是：复盘就是总结错误，避免下次再犯。这种看似正确的想法，恰恰是困住你的第一个思维陷阱。它让你把目光锁死在后视镜上，而不是前方的道路。 真正高手的思维方式恰恰相反。他们进行复盘的核心目的，是实现从防御性思维到成长性思维的转变。 我们复盘的目的并不是为了下一次不再犯错，而是为了下一次可以做得更好。 这个观点的转变至关重要。它帮助我们将焦点从过去的失败和自责中移开，转向未来的建设性行动。当你不再为“犯错”而焦虑，而是思考如何能“做得更好”时，复盘就不再是负担，而是一种充满积极力量的成长工具。而要开启这种积极的成长循环，第一步就是要确保我们的方向是正确的。这就引出了复盘的第一个致命陷阱：我们是否在追逐一个虚假的目标？ 深度拷问：你最初的目标，真的是“目标”吗？ 一次有效的复盘，始于对目标的深度拷问。这对应了GOAL复盘法中的第一个环节：回顾最初的目标。 在这一步，我们必须向自己提出一个尖锐的问题：我当初设定的目标，究竟是“手段”，还是真正的“目的”？ 以很多人都定过的“一年读50本书”为例。这个目标本身并不是最终目的，它只是一个“手段”。你真正的“目的”可能是通过阅读“获取知识、提升认知”或“解决工作中的某个难题”。 为什么区分“手段”和“目的”如此关键？因为如果你的目标本身就设错了，那么后续所有的努力和复盘都可能偏离方向。比如，你为了凑数读了50本浅显的书，虽然完成了“手段”，却完全没有达到“提升认知”的真正目的。审视你的目标时，问自己一个问题：“我完成这件事，是为了得到什么更深层次的东西？”连续追问，直到你触及那个无法再被追问的最终愿望——那才是你的“目的”。 当你校准了真正的“目的”之后，下一步就是要诚实地面对现实。再好的目标，如果脱离了客观事实，复盘就会变成一场自我欺骗。 告别模糊：用客观事实代替主观感受 一次高质量的复盘，必须建立在事实的基础之上，而非模糊的感觉。这涉及到GOAL复盘法中的O (Outcome) 和 A (Analysis) 环节。 首先，在描述结果时，你必须用客观的数据和事实说话。不要说“感觉还不错”或“有点糟糕”，而要用“项目逾期3天，超预算15%”或“完成了50本书中的20本”这样具体的事实来陈述。 复盘就是面对事实，不管这个事实有多么的残酷。 接着，在分析原因时，要避免简单归因于“自己不够自律”或“不够努力”等主观因素。这些归因除了让你陷入自责，毫无帮助。真正有效的方法是使用“连续追问why”的技巧，深挖导致结果的客观、可改变的“结构性原因”。 例如，没读完书不是因为你“懒”，可能是因为“选择的书籍难度过高，超出了当前水平”，或是“每天安排的阅读环境太嘈杂，无法集中精力”。“懒”是对你的人格进行攻击，而“阅读环境嘈杂”则是对你所处的系统进行诊断。我们无法轻易改变人格，但我们完全可以改变系统——比如换个房间、戴上降噪耳机。这才是复盘能带来改变的根本原因。 终结抱怨：没有行动方案的复盘，毫无意义 复盘的终点，永远是行动。如果一次复盘最终没有产出具体、清晰、可执行的行动方案，那么它就失去了全部意义。这对应了GOAL复盘法中的最后一个环节。 在分析完原因、总结出规律后，你必须回答一个问题：“所以，我接下来要做什么？”这个“什么”必须是具体的行动步骤，而不是一句空泛的口号。 没有行动方案的复盘，就是一场抱怨大会。 这句话极具警示意义。它提醒我们，复盘的唯一价值，在于将洞察转化为切实的行动。让我们看一个对比： · 无效方案： “下次我要更努力、更自律地读书。”（这是一句毫无用处的自我安慰。） · 有效方案： “为了解决‘选书太难’的问题，我下周将用2小时研究与我目标相关的3本入门级书籍。为了解决‘环境嘈杂’的问题，我将从明天起，每天早上提前30分钟到公司，在无人的会议室阅读。” 看到区别了吗？没有行动的洞察，最终只会变成一种自我安慰的空谈。 将复盘内化为你的本能 总而言之，有效复盘不仅仅是一套流程，更是一种关注成长、深挖本质、强调客观和聚焦行动的思维模式。它能帮助我们从每一次的成功或失败中，提取出最大化的价值，实现持续的自我迭代。 请记住，复盘不是天赋，而是一种完全可以通过刻意练习掌握的顶级能力。这正是它对我们每个普通人而言，最宝贵的地方。掌握有效复盘，就是为你自己安装一个强大的认知升级引擎。从今天起，别再让任何一次经历白白流逝。让每一次行动、每一次反思，都成为你迈向更高处的坚实阶梯。 现在，请合上文章，花三分钟时间，写下你最近经历的一件小事。然后，用今天学到的四个步骤，对它进行一次真正的有效复盘。从这个微小的行动开始，你的改变就已经发生了。 ticks_data = get_tick( securities='300235.SZ', start_date='20251118 14:44', end_date='20251118 14:46', fields=fields) print(ticks_data.to_string()) MGInvalidArgument: Can't get attribute '_unpickle_timestamp' on <module 'pandas._libs.tslibs.timestamps' from '/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/pandas/_libs/tslibs/timestamps.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so'> 远航版的python指标的API文档在哪？没找到哇，例程的链接直接跳转到了supermind，但是远航版内部的python指标的API和supermind似乎不一样，比如get函数的用法，draw.curve的用法等。求大佬救救萌新！！ 引言：撼动现代金融基石的疑问 如果过去这70年里，整个金融世界都在用的那个衡量风险的黄金标准，从根上就错了，会怎么样？ 这个问题听起来或许有些危言耸听，但一篇新近发表的学术论文正是在对这个现代金融的基石理论提出严肃挑战。这篇论文直接点名了贝莱德（BlackRock）、摩根大通（JPMorgan Chase）乃至美联储（Fed），强调这绝非纯粹的学术讨论，而是直接关系到金融巨头们日常使用的核心工具。如果他们用来驾驭凶险市场的模型，其根基建立在一个错误的假设之上，那便意味着，整个行业在长达70年的时间里，可能一直在系统性地错误定价风险——一个潜在后果堪称灾难性的缺陷。 本文旨在深入探讨这个经典的风险衡量标准究竟是什么，它可能存在哪些与现实脱节的致命缺陷，以及新理论提出的解决方案，将为投资者带来怎样的启示。 1.风险衡量的“金科玉律”：马科维茨的现代投资组合理论 所有关于金融风险的现代讨论，都离不开一个名字——哈里·马科维茨（Harry Markowitz）。他提出的现代投资组合理论，是整个行业的金科玉律。 ●1952年： 理论诞生于马科维茨的博士论文中。 ●1990年： 他因此荣获诺贝尔经济学奖，理论地位得到最高认可。 ●至今： 该理论依然是全球金融行业构建投资组合和管理风险的基石。 该理论的精髓在于，它将“风险”这个混乱的概念，提炼成了一个简洁而优雅的量化指标：“方差”（variance）。通俗地讲，我们可以将一次投资看作一场旅行，而方差衡量的就是这次旅途的“颠簸程度”。方差越大，意味着路途越颠簸，回报率的波动越剧烈，风险自然也就越高。 2.大厦的裂缝：一个与现实脱节的关键假设 马科维茨这座宏伟的理论大厦，建立在一根至关重要的支柱之上——一个关键的假设。而这根支柱，可能正是裂缝的来源。 这个假设是：市场中的交易量是稳定不变的，像一条平滑的直线。 在20世纪50年代，受限于当时的计算能力，这种简化是一种务实的妥协。然而在今天，继续固守这一假设则不再是技术上的无奈，而是一种需要承担其深远后果的选择。 这造成了模型世界与真实世界的巨大反差： ●模型中的理想世界： 市场安静、可预测，交易量是一条平稳的横线。 ●我们身处的真实市场： 交易量“乱七八糟，上窜下跳，充满了各种尖峰，根本没法预测”。 一个根本性的问题由此产生：当一个模型的底层假设与现实世界脱节如此严重时，它给出的风险评估还可靠吗？ 3.新的解决方案：一个更贴近真实的升级版模型 伦敦商学院的维克多·德米格尔（Victor DeMiguel）教授及其团队发表的新论文，并没有全盘否定经典，而是提出了一个“升级方案”，旨在修复这个长达70年的模型缺陷。 新方案的核心在于，它提出了一种计算方差的新方法。该方法不再假设交易量是平稳的，而是正面地将真实市场的混乱波动包含了进去。 为了实现这一点，新方法引入了一个关键的新元素，论文中称为“变数”（volatility of volume）。我们可以给它起一个更形象的名字，叫作“量摆动因子”。这个因子的唯一作用，就是专门捕捉和衡量真实世界里交易量到底有多么不稳定。 4.新旧模型大比拼：三种截然不同的风险判断 引入“量摆动因子”并不仅仅是微调了结果，它揭示了经典模型中一个持续且危险的模式：当风险显而易见时，它系统性地高估风险；而当风险隐藏于无形时，它又系统性地低估风险，从而为投资者构建了一个危机四伏的决策环境。论文展示了三种极具代表性的情景。 4.1.情景一：被高估的风险 —— 恐惧掩盖了机遇 ●市场状况： 价格本身波动剧烈，上蹿下跳。 ●旧模型的判断： 仅看价格波动，马科维茨模型会立刻发出警报，认为风险极高，非常危险。 ●新模型的判断： 论文用一张对比鲜明的图表展示了这一点：旧模型的风险指标惊人地飙高。然而，在将交易量的摆动也考虑进来后，新模型发现，尽管价格波动大，但交易量相对稳定，综合计算后的真实风险其实要低得多，是完全可控的。 ●结论与后果： 旧模型的判断会导致风险被严重高估，可能让投资者因不必要的恐惧，错失了本应是很好的投资机会。 4.2.情景二：被低估的风险 —— 平静之下的致命冰山 ●市场状况： 市场表面风平浪静，回报率波动很小。 ●旧模型的判断： 模型会给出结论——风险很低，一切尽在掌握。 ●揭示隐藏的危险： 这是最凶险的情景，堪比在浮冰区航行。旧模型就像一个失灵的雷达，报告着海面风平浪静，却完全忽略了水面下潜藏的巨大风险——剧烈波动的交易量。 ●新模型的判断： 新模型则揭示出，真实风险不仅是更高，其量级可能远超想象，足以将一个看似安全的港湾，变为船沉人亡的陷阱。 ●结论与后果： 这种情况会给投资者一种错误的安全感，使其在毫无防备的情况下承担了巨大的未知风险，最终可能导致不明不白的巨额亏损。 4.3.情景三：系统性盲点 —— 被永远忽略的风险维度 ●市场状况： 当价格波动和交易量波动的关系不那么明确时，市场处于一种不好不坏的中间状态。 ●旧模型的判断： 在这种情况下，旧模型又一次低估了风险。 ●新模型的洞察： 论文中的一张图表对比尤其发人深省，它显示马科维茨模型计算出的风险，仅仅是总风险中的一小部分。而风险的大头——那个被忽略的隐藏部分——全部来自于交易量的摆动。 ●结论与后果： 这揭示了该模型最危险的缺陷：它并非偶尔对某座“冰山”视而不见，而是带有一种系统性的偏见，确保了由交易量驱动的那部分“水下”风险，在整个投资组合中被永久性地忽略了。 5.对投资者的启示：我们该相信哪个模型？ 这些理论和模型的对比，对每一位投资者和金融从业者都意义重大。核心观点在于：如果你对风险的判断从一开始就是错的，那么基于此做出的投资决策能对吗？ 一个有问题的风险模型，说不定在哪一天就会带来一笔意想不到的巨大损失。 这篇论文明确呼吁那些金融巨头们，应立刻审视和调整他们沿用已久的风险模型。因此，这为每一位从业者提出了一个清晰而紧迫的指令。这不再是新旧模型之间的简单选择，而是在固守一个70年前的理想化假设，与拥抱一个可被验证的、动荡的真实市场之间的抉择。无所作为的代价，就是继续对真实风险保持系统性的视而不见。 结论：我们还有多少未被发现的“盲点”？ 最后，这引发了一个更深层次的思考。如果连金融领域里衡量风险的这块基石都可能存在一个长达70年的盲点，那么我们不禁要问：在支撑我们全球体系运转的其他基础模型中，还有哪些我们未能提出质疑的根本性假设？金融领域这个长达70年的盲点应当成为一个严厉的警示：最危险的风险，往往就内嵌在我们最信赖的模型之中。 在量化交易和金融数据分析领域，获取实时、高质量的股票行情数据是关键。亚太地区作为全球经济的重要引擎，日本、韩国、新加坡和印尼等市场的股市行情备受关注。本文将介绍一个高效的亚太股市数据 API，支持日本股市行情、韩国股市行情、新加坡股市行情和印尼股市行情的实时数据查询。该 API 提供实时价格、K 线数据、历史数据查询、实时 tick、实时报价、低延时报价 api、盘口数据和逐笔成交等功能，特别适合量化交易开发者使用。我们将重点通过 Python 代码示例来演示如何实现这些功能。 API 概述 这个亚太股市数据 API 专注于日本（JP）、韩国（KR）、新加坡（SG）和印尼（ID）等市场的股票行情数据。数据源直接对接交易所，确保低延迟和高可用性。API 支持 RESTful 接口和 WebSocket 推送，覆盖实时 tick、实时报价、盘口数据、逐笔成交以及历史 K 线数据查询。无论是构建投资仪表盘、进行量化交易策略回测，还是监控市场波动，这个 API 都能提供可靠的支持。 主要优势： 实时数据：毫秒级更新，支持实时价格和逐笔成交。 历史数据查询：批量获取多股 K 线数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量（OHLCV）。 多市场覆盖：专注于亚太地区，轻松切换日本股市行情、韩国股市行情、新加坡股市行情和印尼股市行情。 低延时报价 API：适合高频交易场景。 易集成：提供 Python、Java、Go 等多种语言示例，这里重点用 Python 实现。 在使用前，需要获取 API token，并注意速率限制和订阅计划。 核心功能详解 1. 实时成交（Tick 数据） 这个功能提供股票的逐笔成交数据，包括最新价、成交数量和时间戳。适用于监控实时 tick 和逐笔成交，支持低延时报价 api。 请求路径：GET /stock/tick?region={region}&code={code} 参数： region：市场代码（如 JP 日本、KR 韩国、SG 新加坡、ID 印尼）。 code：股票代码。 响应：包含产品代码、最新价、时间戳和成交数量。 2. 批量历史 K 线查询 支持多股同时查询历史 K 线数据，周期从分钟线到月线。适合历史数据查询和 K 线数据分析。 请求路径：GET /stock/klines?region={region}&codes={codes}&kType={kType}&limit={limit}&et={et} 参数： region：市场代码。 codes：多个股票代码，用逗号分隔。 kType：K 线类型（1:分钟 K，8:日 K 等）。 limit：K 线数量。 et：截止时间戳（可选）。 响应：OHLCV 数据数组，包括成交额。 3. WebSocket 实时行情推送 通过 WebSocket 实现实时报价、盘口数据和逐笔成交的推送。适合需要持续监控的应用，如量化交易系统。 连接：wss://api.itick.org/stock，携带 token header。 订阅：发送 JSON 指令订阅股票和类型（tick、quote、depth）。 心跳：每 30 秒发送 ping 保持连接。 Python 代码示例 下面通过 Python 代码演示如何使用这些功能。假设你已经安装了requests和websocket-client库（pip install requests websocket-client）。 示例 1：获取实时成交（Tick 数据） import requests # API基础URL和token BASE_URL = "https://api.itick.org" TOKEN = "your_token" # 替换为你的API token def get_tick_data(region, code): url = f"{BASE_URL}/stock/tick?region={region}&code={code}" headers = { "accept": "application/json", "token": TOKEN } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() if data['code'] == 0: tick = data['data'] print(f"股票 {tick['s']} 最新价: {tick['ld']}, 成交量: {tick['v']}, 时间: {tick['t']}") else: print("请求失败:", data['msg']) else: print("HTTP错误:", response.status_code) # 示例：查询日本股市行情（例如Toyota股票，代码7203） get_tick_data("JP", "7203") # 示例：查询韩国股市行情（例如Samsung，代码005930） get_tick_data("KR", "005930") # 示例：查询新加坡股市行情（例如DBS银行，代码D05） get_tick_data("SG", "D05") # 示例：查询印尼股市行情（例如Bank Central Asia，代码BBCA） get_tick_data("ID", "BBCA") 这个示例展示了如何获取实时 tick 数据，支持日本股市行情、韩国股市行情等市场的低延时报价 api。 示例 2：批量历史 K 线查询 import requests def get_klines(region, codes, k_type, limit): url = f"{BASE_URL}/stock/klines?region={region}&codes={codes}&kType={k_type}&limit={limit}" headers = { "accept": "application/json", "token": TOKEN } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() if data['code'] == 0: for code, klines in data['data'].items(): print(f"股票 {code} 的K线数据:") for k in klines: print(f"时间: {k['t']}, 开: {k['o']}, 高: {k['h']}, 低: {k['l']}, 收: {k['c']}, 量: {k['v']}") else: print("请求失败:", data['msg']) else: print("HTTP错误:", response.status_code) # 示例：批量查询韩国股市行情和新加坡股市行情的日K线（5条） get_klines("KR", "005930,000660", 8, 5) # Samsung和SK Hynix get_klines("SG", "D05,O39", 8, 5) # DBS和OCBC 这个功能便于历史数据查询和 K 线数据分析，支持多股批量操作。 示例 3：WebSocket 实时行情推送 import websocket import json import threading import time WS_URL = "wss://api.itick.org/stock" def on_message(ws, message): data = json.loads(message) if data.get("code") == 1 and data.get("msg") == "Connected Successfully": print("连接成功") elif data.get("resAc") == "auth" and data.get("code") == 1: print("认证成功") subscribe(ws) elif data.get("resAc") == "subscribe" and data.get("code") == 1: print("订阅成功") elif data.get("data"): market_data = data["data"] data_type = market_data.get("type") symbol = market_data.get("s") print(f"{data_type} 数据 for {symbol}: {market_data}") def on_error(ws, error): print("错误:", error) def on_close(ws, close_status_code, close_msg): print("连接关闭") def on_open(ws): print("WebSocket连接打开") def subscribe(ws): subscribe_msg = { "ac": "subscribe", "params": "7203$JP,005930$KR,D05$SG,BBCA$ID", # 日本、韩国、新加坡、印尼股票 "types": "tick,quote,depth" # 实时tick、报价、盘口数据 } ws.send(json.dumps(subscribe_msg)) print("订阅消息已发送") def send_ping(ws): while True: time.sleep(30) ping_msg = { "ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000)) } ws.send(json.dumps(ping_msg)) print("Ping 已发送") if __name__ == "__main__": ws = websocket.WebSocketApp( WS_URL, header={"token": TOKEN}, on_open=on_open, on_message=on_message, on_error=on_error, on_close=on_close ) ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,)) ping_thread.daemon = True ping_thread.start() ws.run_forever() 这个 WebSocket 示例实现了实时报价、盘口数据和逐笔成交的推送，适用于量化交易场景。 结语 通过这个亚太股市数据 API，你可以轻松获取日本股市行情、韩国股市行情、新加坡股市行情和印尼股市行情的股票行情数据。Python 实现简单高效，适合初学者和专业开发者。注意在实际使用中，遵守 API 的速率限制，并处理异常情况。如果你是量化交易爱好者，这个 API 将大大提升你的数据获取效率。 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://docs.itick.org/rest-api/stocks/stock-kline GitHub：https://github.com/itick-org/ 
