在研究环境中调用PYWENCAI，的数据隔夜委买额，为什么和手机版问财结果，和网页版的结果不一致呢？请给与回答。请问在PYWENCAI中，隔夜买单额，怎么获取，应该是9：15：00的买一量乘以当时股价。谢谢。 为什么我们总是坚持不了自己的投资计划？ 你是否也曾制定过一个看似完美的投资计划，详细规划了资产配置与风险控制，却在市场的几番震荡后，因为心态变化或环境改变而悄然放弃？这是一个普遍且令人沮丧的难题。我们常常将其归咎于意志力薄弱，但真相远比这复杂。 这背后，其实是一个深刻的金融和心理学现象——“时间不一致性”（time inconsistency）。它指的是，一个在今天看来最优的决策，到了未来的某个时间点，你可能就不想再坚持了。本文将为你深度拆解一份前沿学术研究，它精准地切中了这个难题——如何在瞬息万变的不完美市场中，找到风险与回报的理性平衡点，并最终帮助你制定一个真正能“坚持下去”的投资策略。 你最大的投资对手，其实是“未来的自己” 你最大的投资对手，其实是“未来的自己” “时间不一致性”的核心概念非常直白：一个在今天看来最优的策略，到了未来某个时间点，你可能就不想再坚持了。这并非因为策略本身错了，而是因为“情况变了，或者说你的想法变了”。你的财富水平、市场环境、甚至个人心态都发生了变化，导致决策的出发点也随之改变。 这就像我们每年立下的新年健身决心。一月份时，我们充满干劲，觉得计划完美无缺；但到了二三月份，疲惫感袭来，当初的“最优计划”就变成了难以承受的负担，放弃的念头油然而生。投资也是如此。 你现在觉得最好的一个策略，等你过段时间再回来看，可能就不想坚持了。 最高明的策略是与未来讲和，而非对抗 寻找动态的“均衡策略” 面对“未来的自己”可能会变卦的难题，一种简单粗暴的思路是“强制执行”，学术上称之为“预先承诺”（pre-commitment）。也就是给自己定下死规矩，无论未来心态如何变化，都强迫自己执行。但这显然不太人性化，也未必高效。 该研究报告提倡一种更“成熟”的解决方案：“时间一致的均衡策略”（time-consistent equilibrium strategy）。 这个策略并非一成不变的死规矩，而是一种动态的、能自我调整的方案。它高明之处在于，它在制定之初，就已经预见到了你未来可能会动摇，并提前找到了一个“现在的你”和“未来的你”都能接受的动态平衡点。它本质上是一场与未来的自己达成的事先谈判，一场自己与自己的博弈，目标是找到一条让任何时间点的你都不会后悔的路径。 反常识——越接近终点，有时反而应该越“激进” 重新审视风险与时间的关系 传统的投资智慧告诉我们，“越老越保守”，随着退休年龄的临近，应该逐步降低风险资产（如股票）的比例。然而，该研究的数值模拟得出了一个极度反直觉的悖论： 当市场中两种主要风险源相互独立时（即相关性ρ=0），随着投资期限临近，对风险资产的最优投资比例反而会略微上升。 更令人惊讶的是，这个策略会随着一个变量而彻底反转。当两种风险源变为负相关时（ρ<0），最优策略又会变回我们熟悉的模式：随着期限临近，投资比例逐渐下降。这充分揭示了一个小小的相关性（ρ），竟能将最优策略完全颠倒。 为什么会出现越接近终点反而越激进的情况？研究从“边际效用”的角度给出了解释。随着终点临近，你对未来可能获得的每一块钱的价值感都在提升。因为感觉未来的钱愈发“珍贵”，你便更愿意承担一些经过计算的风险去争取它，这最终导致了在投资期末尾，风险资产配置不降反升的奇特现象。 在复杂世界里，“足够好”的近似解可能就是最优解 近似策略的惊人效果 真实的金融市场是一个“不完全市场”（incomplete market），这意味着总存在一些你无法通过简单买卖股票就完全对冲掉的外部风险。在这种复杂的环境下，想要精确求解那个“完美”的投资策略，在数学上极其困难，需要解开一个由相互耦合、多维度的二次方程组成的、异常棘手的系统。 为此，该研究提出了一个极为实用的解决方案：近似策略。 研究证明，当市场中不同风险源之间的相关性（ρ）不大时，我们可以使用一个相对简单得多的策略公式，来获得一个与那个极其复杂的“完美策略”效果非常接近的投资方案。这个“足够好”的方案，在实践中到底有多好呢？数值模拟结果给出了惊人的答案：这个近似策略与真实解计算出的投资比例，相对误差仅有0.2%的水平。 这有力地证明，在许多现实场景下，追求一个计算简便、逻辑清晰且效果高度接近的近似解，可能就是普通投资者能找到的真正意义上的“最优解”。 从驾驭市场，到驾驭自己 成功的长期投资，其核心挑战不仅在于预测市场的涨跌，更在于深刻理解和管理我们自身随时间变化的决策偏好。它不是一场与市场的对抗，而是一场与不同时间点的“自己”进行的博弈。理解了这一点，我们才能制定出真正穿越牛熊、始终如一的策略。 最后，让我们留下一个开放式问题以供思考：本次讨论的风险衡量标准是“波动性”。但如果，你最关心的不是资产的上下起伏，而是如何避免发生一次性的极端亏损呢？那么，那个能让你穿越时间、始终如一的完美策略，又会是什么样子？ 首先你需要有supermind体验版本或者正式版本 体验版本地址：https://download.10jqka.com.cn/index/download/id/709 体验版本只能创建模拟账户，但是对检验策略而言也已经足够，如果策略已经ok，请购买正式版本。 登录资金账号（模拟 或正式） 进入研究环境 创建实盘代码 采用回测代码实盘模板（红字部分替换成自己的回测代码） 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) # 上面的账号要替换成自己的资金账户，确保这个账户在客户端已经登录！ source_code=""" # 这里红字部分 替换成你自己的策略，整体复制过来就行 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' ) 更多的设置模式具体见：http://quant.10jqka.com.cn/view/article/2110 代码复制到 研究环境的编辑框中 ，然后点击运行按钮 右下方的计数器在跑动则表示运行正常： 没有运行可能原因是什么？ ：服务器内存爆满，本代码已经没有内存运行，或者很慢。 这样的情况下 关闭内核中的运行任务： 或者升级服务器资源。 运行了 ，但是很慢没有定时触发，为什么？ ： 大部分情况是代码运行很慢，建议优化代码运行逻辑 ，不要依赖过多数据，记得创建过对象主动清除，确保内存不爆炸。 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/ 
