港股、美股、A 股实时行情数据 API 接口-免费接入 一款支持港股、美股、A 股多市场的免费股票行情数据接口服务，能够提供股票基础信息、实时 Tick 数据、实时报价、历史 K 线及批量 K 线等多维度数据，数据返回格式统一为 JSON，接入便捷，满足各类金融数据应用开发需求。本文将详细介绍该 API 的接口规范、使用方法及数据字段说明。 一、通用请求规范 1.1 必要请求头 所有 API 接口请求均需携带以下请求头，用于身份验证及数据格式指定，否则将导致请求失败： { "accept": "application/json", "token": "your_token" } 获取 token 方式，请参考 官网文档。 1.2 市场标识说明 接口通过“region”参数区分目标市场，各市场对应的标识及股票代码规则如下，请求时需准确匹配： 市场 region 参数值 股票代码规则 示例 港股 HK 5 位数字 700（腾讯控股）、9988（阿里巴巴） 美股 US 1-4 位字母 AAPL（苹果）、TSLA（特斯拉） A 股 SZ、SH 沪市 60 开头、深市 00/30 开头 601398（工商银行）、300750（宁德时代） 二、核心接口详情 2.1 股票基础信息接口 用于获取单只股票的基础信息，包括公司名称、所属行业、市值、市盈率等核心数据，为行情分析提供基础支撑。 2.1.1 请求地址 https://api.itick.org/stock/info 2.1.2 请求参数 参数名 类型 是否必填 说明 type string 是 资产类型，股票填“stock” region string 是 市场标识，参考 1.2 节 code string 是 股票代码，需与 region 匹配 2.1.3 调用代码示例（Python） 使用 requests 库发送 GET 请求，需提前安装：pip install requests import requests # 接口请求地址 url = "https://api.itick.org/stock/info" # 必要请求头 headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } # 请求参数 params = { "type": "stock", # 资产类型为股票 "region": "HK", # 港股市场 "code": "700" # 腾讯控股股票代码 } try: # 发送GET请求 response = requests.get(url, headers=headers, params=params) # 解析JSON响应 result = response.json() # 打印请求结果 if result["code"] == 0: print("请求成功，股票信息：", result["data"]) else: print("请求失败，错误信息：", result["msg"]) except Exception as e: print("请求异常：", str(e)) 2.1.3 响应数据示例（港股-腾讯控股） { "code": 0, "msg": "ok", "data": { "c": "700", "n": "騰訊控股", "t": "stock", "e": "HKEX", "s": "Technology Services", "i": "Packaged Software", "l": "騰訊控股", "r": "HKD", "bd": "Tencent Holdings Ltd. provides value-added services...", "wu": "http://www.tencent.com", "mcb": 5380057843750, "tso": 9087935546, "pet": 24.562762020141466, "fcc": "HKD" } } 2.1.4 响应字段解析 字段名 类型 说明 code int 请求状态码，0 表示成功 msg string 状态描述，成功时为“ok” c string 股票代码 n string 股票中文名称 t string 资产类型 e string 所属交易所代码（HKEX=港交所） s string 所属行业大类 i string 所属行业细分 r string 交易货币单位 bd string 公司业务描述 wu string 公司官网地址 mcb number 总市值 tso number 总股本 pet number 市盈率（TTM） fcc string 财务报告货币单位 2.2 实时 Tick 数据接口 提供股票实时成交明细（Tick 数据），包含最新成交价格、成交量及成交时间，数据更新延迟低，适用于实时行情展示。 2.2.1 请求地址 https://api.itick.org/stock/tick 2.2.2 请求参数 参数名 类型 是否必填 说明 region string 是 市场标识，参考 1.2 节 code string 是 股票代码，需与 region 匹配 2.2.3 调用代码示例（Python） import requests # 接口请求地址 url = "https://api.itick.org/stock/tick" # 必要请求头 headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } # 请求参数（港股腾讯控股） params = { "region": "HK", "code": "700" } try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params) result = response.json() if result["code"] == 0: print("实时Tick数据：", { "股票代码": result["data"]["s"], "最新成交价": result["data"]["ld"], "成交时间": result["data"]["t"], "成交量": result["data"]["v"] }) else: print("请求失败：", result["msg"]) except Exception as e: print("异常信息：", str(e)) 2.2.3 响应数据示例 { "code": 0, "msg": null, "data": { "s": "700", "ld": 567, "t": 1754554087000, "v": 1134500 } } 2.2.4 响应字段解析 字段名 类型 说明 s string 股票代码 ld number 最新成交价格 t number 成交时间戳（毫秒级，UTC 时间） v number 成交数量（股） 2.3 实时报价接口 获取股票实时行情快照，包含开盘价、最高价、最低价、最新价、成交量等核心行情数据，是行情分析的核心接口。 2.3.1 请求地址 https://api.itick.org/stock/quote 2.3.2 请求参数 与“实时 Tick 数据接口”一致，仅需传入 region 和 code 参数。 2.3.3 调用代码示例（Python） import requests # 实时报价接口地址 url = "https://api.itick.org/stock/quote" # 请求头（固定格式） headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } # 示例：请求美股苹果公司实时报价 params = { "region": "US", # 美股市场 "code": "AAPL" # 苹果股票代码 } try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params) response.raise_for_status() # 检查HTTP请求状态 result = response.json() if result["code"] == 0: quote_data = result["data"] # 格式化输出关键行情数据 print(f"股票代码：{quote_data['s']}") print(f"开盘价：{quote_data['o']}") print(f"最高价：{quote_data['h']}") print(f"最低价：{quote_data['l']}") print(f"最新价：{quote_data['ld']}") print(f"当日成交量：{quote_data['v']}") print(f"当日成交金额：{quote_data['tu']}") except requests.exceptions.RequestException as e: print("HTTP请求异常：", e) except KeyError as e: print("响应数据字段缺失：", e) 2.3.3 响应数据示例 { "code": 0, "msg": null, "data": { "s": "700", "ld": 567, "o": 571, "h": 572, "l": 560.5, "t": 1754554089000, "v": 16940382, "tu": 9595241622.71, "ts": 0 } } 2.3.4 响应字段解析 字段名 类型 说明 o number 当日开盘价 h number 当日最高价 l number 当日最低价 tu number 当日成交金额 ts number 涨跌幅（未启用时为 0） 2.4 历史 K 线接口 获取单只股票的历史 K 线数据，支持不同周期类型，可用于技术分析、趋势研判等场景。 2.4.1 请求地址 https://api.itick.org/stock/kline 2.4.2 请求参数 参数名 类型 是否必填 说明 region string 是 市场标识，参考 1.2 节 code string 是 股票代码 kType int 是 K 线周期类型（8=日 K，其他周期可参考 API 补充文档） limit int 是 返回数据条数，最大支持 1000 条 2.4.3 调用代码示例（Python） import requests import time # 历史K线接口地址 url = "https://api.itick.org/stock/kline" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } # 请求参数：A股宁德时代（300750）的最近10条日K线数据 params = { "region": "CN", "code": "300750", "kType": 8, # 8代表日K线 "limit": 10 # 返回最近10条数据 } try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params) result = response.json() if result["code"] == 0: kline_data = result["data"] print(f"宁德时代（300750）最近10条日K线数据：\n") # 遍历K线数据并格式化输出 for kline in kline_data: # 将时间戳转换为本地日期格式 kline_time = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(kline["t"]/1000)) print(f"日期：{kline_time}") print(f"开盘价：{kline['o']} | 最高价：{kline['h']} | 最低价：{kline['l']} | 收盘价：{kline['c']}") print(f"成交量：{kline['v']} | 成交金额：{kline['tu']}\n") except Exception as e: print("请求失败：", str(e)) 2.4.3 响应数据示例 { "code": 0, "msg": null, "data": [ { "tu": 56119888070.5, "c": 534.5, "t": 1741239000000, "v": 104799385, "h": 536, "l": 534.5, "o": 535 } ] } 2.4.4 响应字段解析 字段名 类型 说明 o number 该周期开盘价 h number 该周期最高价 l number 该周期最低价 c number 该周期收盘价 t number 该周期时间戳（毫秒级，UTC 时间） v number 该周期成交量 tu number 该周期成交金额 2.5 批量历史 K 线接口 支持同时获取多只股票的历史 K 线数据，减少请求次数，提升开发效率，参数及返回格式与单只 K 线接口兼容。 2.5.1 请求地址 https://api.itick.org/stock/klines 2.5.2 请求参数 参数名 类型 是否必填 说明 region string 是 市场标识，多只股票需属于同一市场 codes string 是 股票代码列表，用英文逗号分隔，如“700,9988” kType int 是 K 线周期类型，与单只 K 线接口一致 limit int 是 单只股票返回数据条数 2.5.3 调用代码示例（Python） import requests import time # 批量历史K线接口地址 url = "https://api.itick.org/stock/klines" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } # 请求参数：港股腾讯（700）和阿里（9988）的最近5条日K线 params = { "region": "HK", "codes": "700,9988", # 多只股票代码用英文逗号分隔 "kType": 8, "limit": 5 } try: response = requests.get(url, headers=headers, params=params) result = response.json() if result["code"] == 0: stock_klines = result["data"] # 遍历不同股票的K线数据 for stock_code, klines in stock_klines.items(): stock_name = "腾讯控股" if stock_code == "700" else "阿里巴巴" print(f"=== {stock_name}（{stock_code}）最近5条日K线 ===") for kline in klines: kline_date = time.strftime("%Y-%m-%d", time.localtime(kline["t"]/1000)) print(f"日期：{kline_date} | 开：{kline['o']} | 高：{kline['h']} | 低：{kline['l']} | 收：{kline['c']}") print("\n") except Exception as e: print("批量获取K线失败：", str(e)) 2.5.3 响应数据示例 { "code": 0, "msg": null, "data": { "700": [ { "tu": 56119888070.5, "c": 534.5, "t": 1741239000000, "v": 104799385, "h": 536, "l": 534.5, "o": 535 } ], "9988": [ { "tu": 75404622753.1, "c": 140.1, "t": 1741239000000, "v": 538602171, "h": 140.3, "l": 139.8, "o": 139.9 } ] } } 2.6 实时行情 WebSocket 接口 通过 WebSocket 协议实现行情数据推送，支持多只股票同时订阅，实时性优于 HTTP 轮询，适用于高频行情场景。 2.6.1 连接地址 wss://api.itick.org/stock 2.6.2 订阅参数 连接建立后需发送订阅请求，指定目标股票及数据类型： { "ac": "subscribe", "params": "AAPL$US,TSLA$US,601398$CN", "types": "depth,quote" } 参数名 说明 ac 操作类型，订阅填“subscribe” params 订阅股票列表，格式为“代码$市场”，多只用逗号分隔 types 订阅数据类型，支持“tick”（实时成交）、“quote”（实时报价）、“depth”（盘口） 2.6.3 调用代码示例（Python） 使用 websockets 库实现 WebSocket 连接，需提前安装：pip install websockets import asyncio import websockets import json # WebSocket连接地址 WS_URL = "wss://api.itick.org/stock" # 订阅请求数据 subscribe_msg = { "ac": "subscribe", "params": "AAPL$US,700$HK,601398$SZ", # 订阅美股苹果、港股腾讯、A股工行 "types": "tick,quote" # 订阅实时成交和实时报价 } async def subscribe_stock_data(): async with websockets.connect(WS_URL) as websocket: # 发送订阅请求 await websocket.send(json.dumps(subscribe_msg)) print("已发送订阅请求，等待行情数据推送...\n") # 循环接收推送数据 while True: response = await websocket.recv() # 解析响应数据 data = json.loads(response) if data["code"] == 1: tick_data = data["data"] stock_code = tick_data["s"] data_type = tick_data["type"] print(f"=== 股票：{stock_code} | 数据类型：{data_type} ===") if data_type == "tick": print(f"最新成交价：{tick_data['ld']}") print(f"成交量：{tick_data['v']}") print(f"成交时间：{tick_data['t']}") elif data_type == "quote": print(f"开盘价：{tick_data['o']} | 最高价：{tick_data['h']} | 最低价：{tick_data['l']}") print(f"最新价：{tick_data['ld']} | 成交金额：{tick_data['tu']}") print("-" * 50 + "\n") if __name__ == "__main__": try: # 运行异步WebSocket客户端 asyncio.run(subscribe_stock_data()) except KeyboardInterrupt: print("程序已终止") except Exception as e: print("WebSocket连接异常：", str(e)) 2.6.3 响应内容示例 实时 Tick 响应 { "code": 1, "data": { "s": "AAPL.US", "ld": 225.215, "v": 16742235, "t": 1731689407000, "type": "tick" } } 实时报价响应 { "code": 1, "data": { "s": "AAPL.US", "ld": 225.215, "o": 226.27, "h": 226.92, "l": 224.44, "t": 1731689407000, "v": 16742235, "tu": 3774688301.452, "ts": 0, "type": "quote" } } 三、接入注意事项 Token 有效性：登录官方网站获取专属 Token，避免因共用导致的访问限制。 请求频率限制：免费版 API 存在一定的请求频率限制（建议每秒不超过 5 次），高频请求需联系官方升级权限。 数据格式处理：时间戳字段为毫秒级 UTC 时间，需根据业务需求转换为本地时间；价格、金额等数值字段建议保留 2 位小数展示。 市场差异适配：不同市场的股票代码规则、交易时间及货币单位存在差异（如 A 股用人民币，港股用港币），需在应用中针对性适配。 异常处理：当响应 code 不为 0 时，可通过 msg 字段获取错误信息，建议实现重试机制（如网络超时）及降级策略（如无数据时展示缓存内容）。 四、常见问题 4.1 接口支持的 K 线周期有哪些？ 目前 kType 参数支持多种周期，核心包括：1（1 分钟 K）、2（5 分钟 K）、3（15 分钟 K）、4（30 分钟 K）、5（60 分钟 K）、6（2 小时 K）、7（4 小时 K）、8（日 K）、9（周 K）、10（月 K），完整周期列表可参考 官方 API 文档。 4.2 能否同时订阅不同市场的股票？ 支持，WebSocket 订阅时 params 参数中可包含多市场股票，只需按"代码$市场"格式正确填写即可，如"AAPL$US,700$HK,300750$CN"。 4.3 数据延迟情况如何？ HTTP 接口数据延迟约 200 毫秒，WebSocket 接口延迟可低至 50 毫秒以内，满足多数实时行情场景需求。 GitHub https://github.com/itick-org 引言：为什么好的交易想法，总是败给“再等等”？ 你一定有过这样的经历：制定了完美的交易计划，看准了入场时机，但在扣动扳机的那一刻，内心却有个声音在说“再等等”。这种因恐惧或贪婪导致的瞬间迟疑，正是我们作为普通交易者最难逾越的鸿沟。那么，你是否想过，成功的关键或许不在于一个更绝妙的策略，而在于一种能战胜你自己的执行方式？ 核心瓶颈不在策略，而在“反人性”的执行力 让我们明确一点：在绝大多数情况下，量化交易中那些巧妙的策略，依然出自人类的大脑。交易的基本流程——先有策略，后有执行——并未改变。 真正的魔法发生在执行环节。量化交易的精髓，是把策略的执行外包给一个没有恐惧、没有贪婪的“机器副驾”。这台机器之所以强大，恰恰因为它毫无感情，能够100%严格遵守纪律，最终的执行效果“比你人执行的还要好”。这种完美复刻计划、不打折扣的执行力，正是我们人类凭借意志力难以企及的。 量化交易的“秘密武器”：规避人性的弱点 量化交易之所以强大，因为它精准地切中了“人性的弱点”——那些在关键时刻让我们决策失常的认知偏见。 当一只股票持续上涨，信号明确提示买入时，你却犹豫了：“已经这么高了，我怎么买得下手？” 这背后是典型的锚定偏见（Anchoring Bias），你被过去的低价束缚，无法理性判断当下的机会。 当持有的股票达到止盈点，你又开始纠结：“万一卖了，明天继续大涨怎么办？” 这种感觉并非简单的患得患失，而是行为金融学中经典的**损失厌恶（Loss Aversion）与懊悔规避（Regret Aversion）**在作祟——对“踏空”未来收益的恐惧，远远压倒了锁定当前利润的理智。 这就是交易者最经典的困境，一句话足以概括：**有想法，有技术，但是执行不了。**对于那些能想出好策略，却总被心理障碍拖后腿的人来说，量化交易提供了一个近乎完美的解决方案。 所以说量化引起的核心还是在于它的执行的效率以及他执行的时候的去人性化，规律了人性的弱点... 你也能做量化：如果你能像机器一样思考 量化策略的逻辑，并不一定需要多么高深。比如，你只要做一个简单的统计：在上涨趋势中顺势买入的成功率，和在下跌趋势中试图抄底的成功率，到底哪个更高？基于这个结论，你就能构建一个相当有效的个人交易规则。 这个逻辑几乎简单到侮辱人的地步，不是吗？但这里有个价值百万的问题：当真金白银摆在台面上时，你，真的能日复一日地遵守它吗？ 这恰恰点明了交易的核心挑战：我们缺少的往往不是一个能赚钱的公式，而是像机器一样，不受任何情绪干扰去严格执行这个公式的能力。而这个核心纪律，正是普通交易者能从量化思维中学到的最宝贵的一课。一旦掌握了这个原则，机器还能将其带到人类无法企及的高度——通过高频交易和跨市场套利，在微秒间捕捉我们肉眼无法察觉的价差。这些只是“完美执行”这一核心优势的终极体现。 结论：你的对手，从来只有自己 说到底，量化交易的真正力量，在于它能够系统性地克服那些一次次破坏我们交易计划的情绪缺陷。它战胜的不是变幻莫测的市场，而是我们内心那个犹豫、贪婪和恐惧的自己。 既然我们知道了交易失败的根源往往就在于自身，那么在下一次扣动扳机前，你，打算如何战胜那个情绪化的自己呢？ 研究环境tick回测 注意事项 tick回测为行情事件驱动，tick行情区间为9.15-15：00，覆盖了开盘集合竞价、连续竞价、尾盘集合竞价三个阶段。请自行在handle_tick下区分三个阶段的交易行为。 研究环境tick回测示例如下，如有问题可在本帖下回复： 在变幻莫测的金融市场中，无数投资者终其一生都在寻找那个能预测未来的“圣杯”：一个完美的交易信号，一个能精准捕捉市场脉搏的技术指标。我们沉迷于复杂的图表、研究各种理论，希望找到一种确定性。但这种追寻往往伴随着困惑与挫败。 如果告诉你，那些我们深信不疑、看起来高深莫测的趋势指标，其预测的准确率，可能还不如简单地抛个硬币呢？ 最近，一位业内人士（薛老师）在分享中，无意间揭示了一个关于市场、概率和人性的惊人秘密。这个秘密颠覆了许多传统交易观念。本文将分享其中最核心、也最颠覆认知的几个观点，帮助你重新审视交易的本质。 所有追趋势指标的准确率都不到50% 文章开篇，我们先来看一个最大胆、也最令人震惊的论断：“所有追趋势指标的准确率都不到50%”。 这个观点对绝大多数依赖技术分析进行交易的投资者来说，无疑是颠覆性的。我们习惯于相信，当某个指标发出买入或卖出信号时，它代表了一个大概率的正确方向。但如果这个“大概率”甚至不到50%，那就意味着，如果盲目地、机械地追随指标信号，长期来看，这可能是一场注定亏损的负收益游戏。 这背后揭示了证券业一个深刻的现实与真相(原文此处用词为“失”，但结合语境，应为“实”的谐音，意指证券业的“现实”或“真相”)：市场并非一个可以用简单因果逻辑精确预测的系统。任何试图捕捉趋势的工具，其本身就内含了滞后性和不确定性，使其在“一半对一半”的概率游戏中天然处于劣势。 市场的本质是概率，而非精确预测 既然指标无法提供确定性，那么我们该如何做决策？源文中，这位业内人士展示了他的核心工具之一：一个骰子。这并非比喻，也不是玩笑，而是他真正在实践的决策方法。当被问及如何抉择时，他直言不讳：“我主要就靠这个”。 这套看似荒诞的方法论背后，是对市场本质最深刻的洞察：无论你使用多么复杂的方法，股市的最终结果都是一个概率问题。为了将这种认知付诸实践，他甚至发展出了一套具体的流程：“就选 AB 还是选 CD 先扔一次。然后 AB 和 CD 里面再认一次，扔两次就可以解决 ABCD 的选项”。在一个充斥着大数据和复杂算法的领域，一位专业人士竟依赖最原始的概率工具做决策，这本身就极具冲击力，也迫使我们直面市场的随机性。 文中提到的“千人千浪”便是另一个绝佳的例子。同样是波浪理论，一千个分析师可能会数出一千种不同的浪形结构。为什么？因为分析本身包含了大量的主观判断，不存在唯一的、客观的正确答案。这进一步强化了市场的概率游戏属性。正如源文中的关键总结： 其实股市呢，你怎麽预测怎麽方法论，它最后是个概率。 交易最难的部分，是接受概率并严格执行 如果说理解“市场是概率游戏”是第一层认知，那么真正的挑战则在于第二层：如何在这种不确定的环境中持续盈利。为什么即使知道了这一切，大多数人依然无法成功？答案指向了人性。 源文一针见血地指出：“但是人是本能是接受不了概率的结果的”。人类的大脑天生寻求确定性、厌恶随机性。我们渴望找到规律，相信自己的判断能超越概率，这种心理偏见让我们在面对连续亏损时感到痛苦，在小有盈利时急于兑现，最终破坏了基于概率优势建立的交易系统。 对概率的深刻理解，并非来自书本上的理论学习，而来自于亲身体验。正如文中所说：“你玩多了你才能懂概率，因为你多体验你才知道是概率”。为了获得这种体验，他甚至会“闲的时候自己给自己发牌”，通过这种方式，在交易之外不断加深对概率的肌肉记忆，直到真正从内心接纳不确定性，并将其视为系统正常运行的一部分。 最终，交易的成败归结于一个最朴素也最困难的环节——执行。源文的结论发人深省：“所以其实难在执行，你这个东西扔完以后你真执行嘛”。知道市场的概率本质是一回事，但在每一次具体的交易中，能否克服内心的恐惧和贪婪，像机器一样严格执行那个基于概率优势的决策，才是知行合一的终极考验，也是区分赢家和输家的关键。 通过这三个真相的层层递进，我们得以窥见交易世界的一个残酷而真实的侧面。总结一下： 技术指标有其局限性：大多数追势指标的准确率不足50%，盲从信号是危险的。 市场的本质是概率：任何预测方法论最终都指向一个概率结果，而非确定性的未来。 真正的挑战是人性与执行：交易中最难的部分，是发自内心地接受概率，并克服人性弱点，保持纪律性。 这些观点汇集成一个强有力的最终信息：在交易这场游戏中，真正的优势或许并非来自更精准的预测工具，而是来自对市场概率的深刻理解，以及那份足以克服自身人性弱点的钢铁纪律。 最后，留给每一个交易者一个值得深思的问题： 既然市场是一场概率游戏，那么为了成为赢家，你最需要改变的究竟是你的交易系统，还是你的思维模式？ 引言：为何你总被“过山车”行情洗盘？ 你是否经常遇到这样的困惑：某只股票在盘中突然被一股神秘力量以90度角暴力拉升，吸引你追高买入，但第二天却风云突变，股价迅速砸盘，让你被牢牢套在山顶？ 这种“过山车”行情的背后，往往有一只看不见的手在主导——量化交易基金。对于许多散户投资者来说，“量化”似乎是一个遥远又可怕的对手。但事实是，这股力量不仅是陷阱，更是信号——一个顶尖的选股模型已经为你完成了第一轮筛选，而你的任务，就是学会如何利用它的第二步操作。这篇文章将揭示量化交易的底层逻辑，并教你如何将量化的优势，转化为你自己的“免费选股助手”。 1. 揭秘当前市场的三大主力：量化、游资与机构 要理解量化的行为，首先需要看清当前市场的力量格局。市场上主要存在三种主导力量： ●游资：其核心特点是“短、平、快”，追求极致的短线交易和快速获利。 ●机构：其核心优势在于深入的“基本面判断”和雄厚的“资金优势”。 ●量化基金：它的强大之处在于融合了游资的速度优势和机构的资金与分析优势，形成了一种降维打击。 2. 量化基金为何如此强大？揭示其三大核心优势 要真正理解量化的行为，我们需要深入其后台。最近，在与一位头部量化基金经理的交流中，我得以一窥他们真正的运作逻辑，才明白其压倒性优势主要得益于三个无可比拟的核心特点： ●极低的交易成本 头部量化机构的交易成本可能只有散户的五十分之一，甚至五百分之一。这种巨大的成本优势，使得它们能够捕捉到散户根本看不上的微小波动。对你而言毫无意义的0.5个点的利润，在量化模型眼中都是可以稳定套利的机会。 ●庞大的资金优势 凭借强大的赚钱效应，量化基金的募资规模和速度都非常惊人。大量申购资金涌入后，它们会进行大范围的“平铺”式投资，用资金优势覆盖更多机会。 ●反向的程序化策略 量化团队的核心成员大多是数学和编程领域的高手。他们将散户常用的技术分析指标，如龙头战法、量价关系、支撑压力位等，全部数据化，并构建模型进行反向操作。其逻辑与你的直觉完全相反： ○你的支撑位，是它的压力位。 ○你的压力位，是它的支撑位。 ○你的技术性突破买点，是它的卖出点。 ○你的止损卖出点，是它的抄底点。 正因如此，在当前波动不大、题材轮动加快的市场环境中，许多写在教科书上的传统交易法则，在量化模型面前会完全失效。 3. 量化的“阿喀琉斯之踵”：散户的机会所在 然而，量化交易并非无懈可击。它有其天然的“缺点”，而这正是散户可以利用的突破口。 量化最喜欢的市场环境是高频震荡市。当市场整体上涨空间受限（即“高度受限”）时，板块轮动就会显著加快，从而创造出量化模型最擅长的震荡行情。在这种环境下，量化可以通过快速拉升和砸盘来制造波动，并利用散户的贪婪与恐慌心理来反复获利。反之，一旦市场向上空间被打开，持续性趋势出现，量化的优势就会减弱。 这也揭示了量化的核心弱点：量化追求的是高胜率，而非高赔率。它们通过高频交易和成本优势来赚取稳定的复利，因此持股周期非常短。这个特点决定了，量化天然不适合持续性的题材或确定性的中期波段/趋势性行情。它们会在题材发酵初期介入，但绝不会长期持有去博取更大的趋势性利润。 4. 核心策略：如何“反向操作”，让量化为你打工？ 理解了量化的弱点，散户的核心应对策略便浮出水面：跟着量化反向做波段。具体操作可拆解为以下三步： 第一步：识别量化的“选股信号” 当你看到某只股票的分时图出现90度直线拉升时，这通常就是量化资金介入的信号。此时，你的任务不是追涨，而是保持冷静，将其加入你的观察列表。量化用它上亿的模型和超算能力，已经替你从几千只股票里找出了当下市场热点所在。你无需再费力选股，只需把它当成你的免费信号源。 第二步：等待量化的“卖出时机” 量化资金通常只赚取隔日的短线差价，随后便会砸盘卖出。当龙虎榜数据显示有量化席位出没，且次日股价表现不及预期，分时图上出现90度直线跳水时，这便是量化在为你“砸出黄金坑”。 第三步：把握你的“入场机会” 这个由量化砸盘创造出的“黄金坑”，才是散户应当重点关注和考虑介入的良机。 当然，每天被量化砸盘的股票很多，如何筛选出胜率更高的标的？以下是两个关键标准： ●寻找具备“波段持续性”的题材：选择那些题材或趋势足够强大，不会因为量化一天的砸盘就被破坏的股票。这样的题材往往具备走出“二波”甚至“反包”行情的潜力，量化的砸盘只是为后续的趋势行情清理了浮筹。在这种情况下，量化砸出的低点是一个相对安全的“捡漏”机会。 寻找具备“基本面”或“情绪面”硬实力的个股： ○情绪龙头：在所属题材中地位最正宗的龙头股。 ○基本面优质：业绩预告优秀，或估值性价比高的公司。 这类股票更加安全，因为即使量化砸盘，后面也会有源源不断的游资和机构资金前来承接，为你提供坚实的“安全垫”。 5. 结论：总结你的新交易法则 在量化已经成为市场主导力量的今天，与它硬碰硬并非明智之举。散户投资者的最佳策略，是看懂它的行为模式，然后顺势而为，利用它的弱点为自己服务。 记住这个简单而有效的新交易法则： “当下的量化主导行情给你的时机和选股，你在结合行业和各股自身的机会跟着量化反向做波段，也就是他卖你买，他买你卖，这样就能大的提高胜率。” 普通人做不了量化交易？打破这三个常见误解，你也可以入门 对许多普通投资者而言，“量化交易”这个词总会勾勒出一幅神秘的高科技图景：一个由数学博士和顶尖机构主导的精英领域，常常因其复杂性而被敬而远之，甚至被“妖魔化”。但对于一个愿意学习、愿意思考的投资者来说，这种印象是否准确？本文将为你拆解围绕量化交易的三个最大误解，并揭示技术——尤其是人工智能——正如何让数据驱动的投资方法变得前所未有的触手可及。 拨开迷雾：关于量化交易的三个真相 没有数理博士学位，就别碰量化 这种观点误解了现代量化的核心功能。从本质上讲，量化首先是一种统计分析技术，旨在帮助投资者更好地理解和认知市场。它的优势在于分析的深度与广度，而不仅仅是交易执行的速度。对于入门者而言，高中或本科水平的数理统计知识就完全足够了。 在当前的人工智能时代，大语言模型已经成为获取知识的“最佳杠杆”。你可以通过与AI工具的交互，引导自己完成从零到一的学习过程。我们已经看到许多训练营的学员，从零基础开始，不仅成功搭建起自己的单因子体系，更完成了从依赖主观规则到运用因子分析的思维跃迁，并最终实现了稳定盈利。 不会写代码，一切免谈 虽然这在过去是事实，但得益于现代化的工具，如今的入门门槛已大幅降低。传统的量化平台确实需要编写大量代码，一个简单的回测可能就需要20到50行。但现在，在一些新平台上，构建一个单因子排序策略的逻辑，可能只需要不到两行代码。 更重要的是，人工智能驱动的编程助手（常被称为“Web Coding”类工具）能够出色地处理2到10行的小型脚本编写任务。对于入门阶段的项目来说，这些工具几乎可以完美解决编码问题。 本金太少，量化没有意义 这个假设从根本上误解了量化对于个人投资者的主要价值。量化交易并不强制要求庞大的资金来分散到海量股票中。对于散户而言，它更多代表的是一种更理性、更科学的分析视角——一种可以补充、而非完全替代你现有主观交易的工具和思维模式。 当你掌握了用统计思维分析市场的方法后，即使你的投资组合只有10或20只股票，你也可以运用这些分析方法，让你的投资决策更加多元和数据驱动。 一个更重要的转变：从“盘感”到“逻辑” 打破了上述误解后，我们能看到采纳量化思维带来的一个更深层次的好处：思维模式的转变。 对于一个积极学习的普通人来说，与其去研究那些玄之又玄的“六脉神剑”或高风险的“龙头战法”，远不如学习一个简单的单因子排序逻辑来得更有效、风险更低。 拿你全部的身家去打板学习所谓的龙头战法，不如拿你80%的精力去学习一个市值的单因子排序策略。 事实上，许多被大型机构因规模容量不足而放弃的中低频策略，恰恰为散户投资者提供了比纯粹投机更有效、也更合适的替代方案。 未来已来，人人皆可量化 所以，普通人究竟能不能做量化？答案是显而易见的“能”。 我们正处在一个“知识平权”和“产品平权”趋势日益增强的时代。所谓的“量化精英论”正在被技术进步逐渐削弱，而AI正是磨平这种信息鸿沟的关键工具。 现在，正是拥抱AI红利的时刻。抓住这些工具，完成从依赖“盘感”交易到运用逻辑投资的转变，开始构建属于你自己的、个性化的数据驱动金融未来。 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。 在瞬息万变的金融市场中，实时行情数据就是交易者的生命线。 在当今高速发展的金融科技领域，无论是专业量化交易团队还是个人投资者，实时、准确的贵金属和期货行情数据已成为决策的关键。然而，获取稳定可靠的实时行情数据源一直是许多开发者面临的挑战。 本文将详细介绍如何利用 iTick API 快速、高效地接入全球贵金属和期货市场的实时行情，为您的投资决策和交易系统提供坚实的数据支撑。 一、为什么选择 iTick API？ 1. 全面的市场覆盖 iTick API 提供了极为广泛的金融数据覆盖，其中包括： 贵金属市场：黄金、白银等主要贵金属的现货与期货数据，覆盖纽约商品交易所（COMEX）、伦敦金属交易所（LME）等主要交易场所。 期货市场：涵盖能源（原油、天然气）、农产品（玉米、大豆、小麦）、股指期货、国债期货等多个品类。 全球主要交易所：直连上海期货交易所（SHFE）、芝加哥期货交易所（CBOT）等全球主流期货交易所的核心数据通道。 2. 卓越的技术特性 iTick API 在技术层面表现出色： 毫秒级实时推送：通过先进的技术架构，实现数据的毫秒级更新，精准捕捉市场每一次价格跳动。 双协议支持：同时提供 RESTful API 和 WebSocket 推送，满足不同实时性需求的应用场景。 多语言支持：提供 Python、JavaScript、Go、Java 等多种主流编程语言的客户端库和示例代码。 3. 极具吸引力的免费套餐 与 Bloomberg、Reuters 等动辄数万美元年费的专业数据服务商相比，iTick 提供了真正实用的免费套餐： 零成本入门：无需信用卡认证，注册即可获得 API Token。 基础数据完整：免费套餐包含基础实时报价和历史 K 线数据。 个人开发友好：免费套餐的请求频率为 60 次/分钟，足以满足个人开发者和量化爱好者的基本需求 二、实战：使用 iTick API 获取贵金属期货数据 以下我们将通过具体代码示例，演示如何利用 iTick API 获取贵金属和期货的实时行情。 1. 获取 API Token 首先，您需要访问 iTick 官网 注册账号并获取免费的 API Token。 2. 安装必要的库 python -m pip install requests 3. 获取黄金期货实时报价 import requests # 以 XAUUSD（黄金兑美元）为例 url = "https://api.itick.org/forex/tick?region=gb&code=XAUUSD" headers = { "accept": "application/json", "token": "YOUR_API_TOKEN" # 替换为您的实际 Token } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 此代码将返回黄金兑美元的实时报价信息，包括最新价、买价/卖价、涨跌幅等关键字段。 4. 获取期货 K 线数据 import requests # 获取黄金期货的K线数据 url = "https://api.itick.org/forex/kline?region=gb&code=XAUUSD&kType=1&limit=100" headers = { "accept": "application/json", "token": "YOUR_API_TOKEN" # 替换为您的实际 Token } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 此请求将返回黄金期货的 K 线数据，参数 kType=1 表示获取分钟线数据，您可以根据需要调整以获取不同时间周期的 K 线。详情请参阅 iTick API 文档。 5. WebSocket 实时数据订阅 对于需要实时监控市场变化的场景，WebSocket 是更高效的选择： import websocket import json def on_message(ws, message): data = json.loads(message) print(f"实时价格: {data['price']}") # 建立 WebSocket 连接 ws = websocket.WebSocketApp("wss://api.itick.org/future", on_message=on_message) ws.run_forever() 此连接可以实时接收价格更新，让您第一时间掌握市场动态。 三、 iTick API 的核心优势 1. 出色的接口易用性 iTick API 的设计充分考虑开发者体验： 详尽的文档：每个接口都包含详细的代码示例，从基础的数据请求到复杂的交易策略应用场景均有覆盖。 标准化数据结构：返回的数据采用统一的 JSON 格式，便于解析和处理。 快速上手：官方文档 提供了清晰的接口说明和可直接运行的代码示例，新手也能轻松调用。 2. 丰富的数据源 iTick API 覆盖了全球主流的贵金属和期货市场，数据源的丰富性 ensures 获得最准确的数据。 3. 完善的技术支持 iTick 提供 7×24 小时的技术支持服务，响应时间通常小于 15 分钟，确保用户在使用过程中遇到的问题能够及时解决。 四、 实际应用场景 1. 量化策略开发 iTick API 为量化交易策略的开发与回测提供了坚实的数据基础。您可以： 使用历史数据回测交易策略 通过 WebSocket 实时数据触发交易信号 实现多市场、多品种的套利策略 2. 跨市场分析 通过 iTick API 获取的全球贵金属和期货数据，你可以： 分析同一品种在不同市场的价格差异 追踪相关品种之间的价格联动关系 识别跨市场套利机会 3. 实时监控系统 构建贵金属和期货价格的实时监控系统，设置价格预警，及时把握交易机会。 五、 总结 在金融数据获取领域，iTick API 以其全面的数据覆盖、出色的易用性和极具吸引力的免费套餐，成为了众多开发者、量化交易员和金融科技企业的首选解决方案。 无论您是个人开发者验证策略想法，还是专业机构构建交易系统，iTick API 都能提供与其需求相匹配的数据服务。通过本文介绍的方法，您可以快速上手 iTick API，构建自己的贵金属和期货行情监控与交易系统。 立即注册 iTick 账号，开启您的高效、精准的金融数据接入之旅吧！ 温馨提示：本文代码示例仅供参考，实际使用时请参考 iTick 官方最新文档并遵守相关使用条款。 Github 1. 引言：量化交易的神秘面纱 在投资市场中，量化交易常常被视为一种复杂而神秘的力量，它似乎总能取得优异的回报。这引发了一个普遍的困惑：为什么由算法驱动的量化交易能够持续盈利，而许多依赖个人判断的投资者却常常陷入困境？答案的核心，并非仅在于策略的复杂程度，更在于一个决定成败的关键因素——执行力。本文旨在揭示一个核心论点：交易策略虽由人制定，但机器在执行层面拥有无可比拟的优势。 2. 解构量化交易：策略与执行的分离 要理解量化交易的威力，首先需要了解其基本流程。这个过程可以清晰地分为两个核心部分： ●策略制定： 任何量化策略的背后依然是人。由专业的策略分析师和研究员，通过数据分析、市场研究和逻辑推理，设计出具体的交易规则和模型。 ●交易执行： 一旦策略被编码成计算机程序，后续的所有交易操作都将交由机器来完成。程序会不带任何感情、不打任何折扣地严格执行预设的指令。 因此，量化交易的本质是将“思考”（策略制定）与“行动”（交易执行）彻底分离。正是这种分离，构成了其相对于传统人工操作的根本性优势。 3. 量化交易的核心优势：屏蔽“人性弱点” 量化交易最大的优势，在于它通过机器执行，系统性地规避了人性的弱点。在瞬息万变的市场中，情绪往往是交易者最大的敌人。机器则完全不受这些情绪的干扰。 ●恐惧与贪婪： 许多交易者在决策时都经历过内心的挣扎。当准备卖出获利时，会担心“万一卖了，明天继续大涨怎么办？”，从而错失最佳卖点。当看到心仪的股票已经上涨，又会犹豫“这么高了我怎么买呢？”，从而望而却步。 ●追涨杀跌的犹豫： 当市场出现最明确的上涨信号，例如某只股票强势涨停时，许多人的第一反应不是执行追涨策略，而是被恐惧支配，内心想的是：“你这不是害我吗？”。这种在关键时刻的退缩，恰恰是错失主升浪行情的根本原因。 ●执行力缺失： 市场上从不缺少有想法、有技术的交易者。他们可能制定了详尽的交易计划，但一到实际操作，就因为情绪的波动而无法严格执行。这种知易行难的困境，是导致亏损的常见原因。 4. “非人化”执行的力量：效率与纪律的胜利 与充满情绪和犹豫的人类不同，机器执行展现出两大核心力量：绝对的纪律性和卓越的效率。 ●绝对的纪律性： 机器没有恐惧，不懂贪婪，也不会犹豫。它只会根据预设的信号和规则进行操作，确保每一个交易决策都严格遵守既定策略，实现了完美的纪律性。 ●卓越的执行效率： 机器能够以毫秒级的速度处理海量市场数据并完成交易，其操作频率和速度是人力远不能及的。 在以下几个对速度、精度和纪律性要求达到极致的专业领域，机器的“非人化”执行力更是人类交易员无法企及的： ○高频交易 ○市场套利 ○跨市场交易 在这些需要极高速度和精准度的场景中，“非人化”的执行力是取得成功的先决条件。 5. 给投资者的启示：你能成为自己的“量化”执行者吗？ 量化交易的理念对个人投资者同样具有深刻的启示。事实上，构建一个逻辑上占优的交易策略远比想象的要简单。例如，任何投资者都可以通过回测历史数据，去统计一个简单的问题：在明确的上涨趋势中顺势买入，和在下跌趋势中试图抄底，哪一个的长期成功率更高？答案往往不言而喻。 通过这样的分析，你也能得出一个相当有效的交易逻辑。然而，真正的问题是——“但是你执行得了嘛？” 这句反问直指个人投资者的核心痛点。多数人失败的原因并非缺少好的策略，而是缺少贯彻策略的纪律和执行力。对于那些“有想法，但执行不了”的投资者而言，出路在于学习量化交易的纪律性思维。建立一套属于自己的、清晰的交易规则，并像机器一样去遵守它，或者利用现代化的交易工具辅助自己克服情绪干扰，是提升交易表现的关键一步。 6. 结论：成功的关键在于知行合一 量化交易的成功并非魔法，它的本质是利用技术手段克服了人性的弱点，实现了策略与执行的高度统一。它证明了在投资领域，一个被严格执行的普通策略，远胜于一个因情绪干扰而无法落实的完美策略。 最终，无论是机构还是个人，无论是依赖程序还是依赖大脑，能否实现“知行合一”，始终是区分市场上成功与失败的真正分水岭。 之前一直正常运行的策略。 今天一跑就报错了。 是iwencai的功能不再支持了吗 2025-11-11 19:49:36 - INFO 回测开始 2025-10-09 00:00:00 - WARN 初始化iwencai股票池失败: 问句回测不支持. 
