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！ 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/** 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 CCI指标，又称顺势指标，是美国股市技术分析 家唐纳德·蓝伯特(Donald Lambert)于20世纪80年代提出的。该指标专门测量股价、外汇或者贵金属交易是否已超出常态分布范围，属于超买超卖类指标中较特殊的一种。该指标波动于正无穷大和负无穷大之间。但是，它不需要以0为中轴线，这一点也和波动于正无穷大和负无穷大的指标不同。 它最早是用于期货市场的判断，后运用于股票市场的研判，并被广泛使用。与大多数单一利用股票的收盘价、开盘价、最高价或最低价而发明出的各种技术分析指标不同，CCI指标是根据统计学原理，引进价格与固定期间的股价平均区间的偏离程度的概念，强调股价平均绝对偏差在股市技术分析中的重要性，是一种比较独特的技术指标。 按照指标分析的常用思路，CCI指标的运行区间也分为三类：+100以上为超买区，—100以下为超卖区，+100到—100之间为震荡区。在+100到—100之间的震荡区，该指标基本上没有意义，不能够对大盘及个股的操作提供多少明确的建议，因此它在正常情况下是无效的。 有时候CCI指标还是比较好使的。以最近比较活跃的平潭发展为例，在股价大幅上涨的时候，CCI指标有剧烈的波动。下面给出获取股票数据以及计算CCI并且画图的python代码，希望能抛砖引玉。 本人将使用baostock的数据来进行代码展示： import baostock as bs import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as matfont import numpy as np import pandas as pd # 设置中文字体 zhfont1 = matfont.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simkai.ttf') def get_stock_data(stock_code='sz.000592'): """获取股票历史数据""" # 登录baostock bs.login() # 查询历史K线数据 rs = bs.query_history_k_data_plus( stock_code, "date,open,high,low,close,volume", start_date='2025-01-01', # 调整为更早的日期确保有数据 end_date='2025-10-31', frequency="d", adjustflag="3" # 复权类型：3-后复权 ) # 转换为DataFrame data_list = [] while (rs.error_code == '0') and rs.next(): data_list.append(rs.get_row_data()) # 登出 bs.logout() if data_list: df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields) # 转换数据类型 for col in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce') return df else: return pd.DataFrame() def calculate_cci(high, low, close, period=14): """计算CCI指标""" # 典型价格 typical_price = (high + low + close) / 3 # 典型价格的简单移动平均 sma_tp = typical_price.rolling(window=period).mean() # 平均绝对偏差 mad = typical_price.rolling(window=period).apply( lambda x: np.mean(np.abs(x - np.mean(x))), raw=True ) # 计算CCI cci = (typical_price - sma_tp) / (0.015 * mad + 1e-8) return cci def plot_cci_chart(stock_code='sz.000592', stock_name='平潭发展'): """绘制CCI指标图表""" # 获取数据 print(f"正在获取{stock_name}({stock_code})数据...") data = get_stock_data(stock_code) if data.empty: print("获取数据失败，请检查网络连接或股票代码") return print(f"成功获取 {len(data)} 条数据") # 计算CCI data['CCI'] = calculate_cci(data['high'], data['low'], data['close']) # 取最近100个交易日数据 recent_data = data.tail(100).reset_index(drop=True) # 创建图表 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(14, 10)) # 子图1：价格走势 ax1.plot(recent_data.index, recent_data['close'], 'b-', linewidth=2, label='收盘价') ax1.set_ylabel('价格', fontproperties=zhfont1) ax1.set_title(f'{stock_name}({stock_code}) - 收盘价走势', fontproperties=zhfont1, fontsize=14) ax1.legend(prop=zhfont1) ax1.grid(True, alpha=0.3) # 子图2：CCI指标 ax2.plot(recent_data.index, recent_data['CCI'], 'r-', linewidth=1.5, label='CCI') ax2.axhline(y=100, color='g', linestyle='--', alpha=0.7, label='超买线(+100)') ax2.axhline(y=-100, color='g', linestyle='--', alpha=0.7, label='超卖线(-100)') ax2.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', alpha=0.5) ax2.fill_between(recent_data.index, 100, recent_data['CCI'], where=(recent_data['CCI'] > 100), color='red', alpha=0.3, label='超买区域') ax2.fill_between(recent_data.index, -100, recent_data['CCI'], where=(recent_data['CCI'] < -100), color='green', alpha=0.3, label='超卖区域') ax2.set_ylabel('CCI指标', fontproperties=zhfont1) ax2.set_xlabel('交易日', fontproperties=zhfont1) ax2.set_title('CCI指标', fontproperties=zhfont1, fontsize=14) ax2.legend(prop=zhfont1) ax2.grid(True, alpha=0.3) # 设置x轴刻度 date_labels = [] for i, date in enumerate(recent_data['date']): if i % 20 == 0: # 每20个交易日显示一个日期 date_labels.append(date[5:]) # 显示月-日 else: date_labels.append('') ax2.set_xticks(range(len(date_labels))) ax2.set_xticklabels(date_labels, rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() # 打印最新的CCI值 latest_cci = recent_data['CCI'].iloc[-1] print(f"\n最新CCI值: {latest_cci:.2f}") if latest_cci > 100: print("状态: 超买区域") elif latest_cci < -100: print("状态: 超卖区域") else: print("状态: 正常区域") if __name__ == '__main__': # 绘制平潭发展的CCI指标图 plot_cci_chart('sz.000592', '平潭发展') 画出图像如下： 就是简单的超跌2个月买入2份，突破月高卖出1份这样.... 选了沪深300、豆粕etf（和大盘不太相关）以及红利低波（这个算后视镜了）混合在一起，闲置资金买入招商双债 虽然收益不多，不过也算我做的第一个策略了哈哈，比放银行强些，回撤不大，占用资金也不多，平时基本半仓 在量化交易、市场监控、风险管理等场景中，实时商品期货行情是核心数据支撑，获取实时、准确的行情数据是做出正确决策的第一步。无论是股票还是期货市场，选择适合的 API 接口并熟练掌握其技术实现，将成为你在量化交易道路上的关键优势。 本文将全面解析主流的股票和期货行情 API 接口，并提供完整的 Python 实战代码，帮助你从零开始构建自己的行情数据系统。 1. 行情 API 接口概述与类型选择 1.1 主要行情数据接口类型 行情数据接口按照传输协议和数据粒度可以分为多种类型： 协议区分：HTTP/RESTful API、WebSocket、gRPC 协议 粒度区分：K 线数据、行情快照、实时摆盘、逐笔成交 市场覆盖：A 股、港股、美股、期货、外汇 1.2 不同协议的适用场景 HTTP API 适合获取低频或静态数据，如标的信息、交易日历等。其特点是请求-响应模式，开发简单，但不适合实时性要求高的场景。 WebSocket/gRPC 适合实时行情数据获取。它们能建立持久连接，服务器可以主动推送数据，实现低延迟传输。 2. 主流数据源比较与选择 2.1 免费数据源 数据源 适用市场 特点 限制 新浪财经 API A 股、期货 无需认证，直接调用 稳定性一般，文档不全 腾讯财经企业版 A 股 延迟<500ms 部分数据需企业认证 iTick 多市场 开源集成，社区支持 需要自行部署维护 2.2 专业数据源 数据源 适用市场 特点 成本估算 Webull API 美股、A 股、港股 支持 gRPC，数据全面 按请求量计费 东方财富 QuantAPI A 股、港股、期货 数据丰富，文档完善 需企业认证 iTick 美股、A 股、港股、期货 专业期货数据，实时性强 免费额度+付费升级 3. 环境配置与基础工具安装 3.1 Python 环境设置 同一台电脑可能需要切换不同 Python 版本，推荐使用 pyenv 管理： # Windows PowerShell安装pyenv pip install pyenv-win --target $HOME\.pyenv # 设置环境变量 [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('PYENV',$env:USERPROFILE+"\.pyenv\pyenv-win\","User") [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('PYENV_HOME',$env:USERPROFILE+"\.pyenv\pyenv-win\","User") [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('path', $env:USERPROFILE +"\.pyenv\pyenv-win\bin;" + $env:USERPROFILE +"\.pyenv\pyenv-win\shims;" + [System.Environment]::GetEnvironmentVariable('path',"User"),"User") # 安装特定Python版本 pyenv install 3.10.5 pyenv local 3.10.5 # 为当前项目设置Python版本 3.2 必要依赖库安装 pip install requests websockets asyncio pandas numpy 对于量化交易专用库： # 安装vn.py框架 pip install vnpy pymongo msgpack-python websocket-client qdarkstyle # 安装TA-Lib技术指标库 conda install -c quantopian ta-lib=0.4.9 4. 批量获取 k 线数据 import requests import json def get_future_kline(api_key: str,region:str, kType: int, limit: int, codes: str): """ iTick：是一家数据代理机构，为金融科技公司和开发者提供可靠的数据源APIs，涵盖外汇API、股票API、加密货币API、指数API等，#帮助构建创新的交易和分析工具，目前有免费的套餐可以使用基本可以满足个人量化开发者需求 开源数据接口文档 https://github.com/itick-org 申请免费Apikey地址 https://itick.org Args: api_key: iTick API密钥 region：区域代码 如港股HK,美股US kType: K线周期类型 1分钟、2五分钟、3十五分钟、4三十分钟、5一小时、8一天、9一周、10一月 limit: K线数量 codes: 合约代码，如 "700,9988" """ url = f"https://api.itick.org//stock/klines?region={region}&kType={kType}&limit={limit}&codes={codes}" headers = { "accept": "application/json", "token": api_key } try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() # 检查请求是否成功 # 解析JSON数据 data = response.json() print(json.dumps(data, indent=4, ensure_ascii=False)) # 处理数据 if data and codes in data: first_kline = data[codes][0] print(f"\n第一根K线数据：{first_kline}") return data except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求发生错误：{e}") return None # 使用示例 if __name__ == "__main__": your_api_key = "YOUR_API_KEY" # 需要在 https://itick.org 申请 kType = 1 # 1分钟K线 limit = 10 # 最新10根K线 codes = "XAGUSD" region = "HK" future_data = get_future_kline(your_api_key, region,kType, limit, codes) 响应数据结构如下： { "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 } ] } } 5. 获取实时行情数据 获取实时行情数据需要使用 WebSocket 或 gRPC 协议，这里以 WebSocket 为例： 安装库 pip install websockets import asyncio import json async def receive_itick_data(): """ 连接至iTick WebSocket API并接收数据 """ # TODO: 替换为iTick API提供的实际WebSocket URL uri = "wss://api.itick.org/stock?token=YOUR_API_KEY" async with websockets.connect(uri) as websocket: # TODO: 根据iTick API文档，构建具体的订阅消息 # 这通常是一个JSON格式的字典，包含指令、频道、凭证等信息 subscribe_message = { "ac": "subscribe", "params": "AAPL$US,TSLA$US", "types": "depth,quote", # 示例频道，可能是 'tick', 'quote', 'depth' 等 } # 发送订阅消息 await websocket.send(json.dumps(subscribe_message)) print(f"已发送订阅请求: {subscribe_message}") # 持续监听并打印服务器返回的消息 try: async for message in websocket: # 解析并处理接收到的JSON消息 data = json.loads(message) print("收到数据:", data) # 在这里添加你的业务逻辑，例如过滤、存储、触发事件等 except websockets.exceptions.ConnectionClosed: print("WebSocket连接已关闭") # 运行客户端 asyncio.run(receive_itick_data()) 连接后您将收到以下消息： { "code": 1, "msg": "Connected Successfully" } 验证成功后，您将收到以下消息： { "code": 1, "resAc": "auth", "msg": "authenticated" } 订阅成功后，您将收到以下消息： { "code": 1, "resAc": "subscribe", "msg": "subscribe Successfully" } 接下来，您将收到实时行情数据，例如： 实时成交响应内容 { "code": 1, "data": { "s": "AAPL.US", "ld": 225.215, "v": 16742235, "t": 1731689407000, "type": "tick" } } 结语 通过以上技术方案，开发者可快速搭建覆盖股票、期货的实时行情系统，并在此基础上实现量化策略开发、风险监控等高级功能。在实际应用中，建议根据业务场景选择合适的 API 协议和工具库，同时严格遵守金融数据安全规范，确保系统稳定可靠运行。 免责声明：本文内容仅技术交流，实际投资需谨慎。API接口可能随时间变化，请以官方最新文档为准。 gitHub地址：https://github.com/orgs/itick-org 参考文档：https://docs.itick.org/websocket/future 引言：为何你总是“忙着亏钱”？ 你是否也曾有过这样的困惑：看似每天都在市场中频繁操作，辛苦交易，但到了年终盘点时，却发现账户并没有实现真正的增长？这正是许多投资者面临的共同痛点。 一位拥有三十年经验的股市老兵一针见血地指出：“炒股很多人最大的毛病就是着急。”无论是手头有了资金就急着建仓，还是股票稍有盈利就急着卖出，这种“急躁”的心态，恰恰违背了投资的基本法则——“财不入急门”。本文旨在深入剖析“急躁”心态在投资中的两大罪状，并为你指明一条修炼耐心、静待良机的致富之道。 1. “急”的第一宗罪：贪婪驱动下的“急速建仓” 满眼机会，满心贪婪 “着急建仓”的心理根源在于贪婪。当投资者每天紧盯股价的涨跌起伏，满眼看到的都是别人的涨停板和似乎无处不在的机会时，一种强烈的“错失恐惧症”（FOMO）便油然而生。正如原文所说：“心里全是贪婪，只看到了机会，不自觉就忘了风险。”这种心态会让你误以为再不尽快买入，就会错过一个亿。 从满仓到割肉的恶性循环 在贪婪的驱使下，投资者往往会陷入一个恶性循环，其过程清晰可见： ●盲目买入：在急切的心态下，不假思索地买入好几只股票，很快就将仓位打满。 ●无力应对：当市场出现正常的调整或波动时，因为没有后备资金，瞬间变得束手无策。 ●被迫套牢：资金被深度套牢，在市场中动弹不得，完全丧失了主动权。 ●绝望割肉：在漫长的等待和心理煎熬后，最终在绝望中卖出股票，将账面浮亏变为实际亏损。 核心比喻：钓大鱼的智慧 投资就像钓鱼。原文中有一个绝佳的比喻：“如果想钓大鱼，就不能频繁拉起鱼竿。”真正有经验的垂钓者都懂得，必须有足够的耐心去等待，忍受浮标的轻微晃动，才能等到大鱼上钩的那一刻。在股市中，频繁因小波动而操作，只会让你错失真正的大行情。 2. “急”的第二宗罪：恐惧驱动下的“止盈过早” “赚点小利就跑”的恐惧心态 与急于建仓相反的，是急于卖出。这种行为的背后是恐惧。当投资者持有的股票上涨并开始盈利时，内心便会产生一种“生怕股价再跌回去”的恐惧感。为了保住这来之不易的利润，他们往往选择“落袋为安”，赚一点蝇头小利就匆忙离场。 拍断大腿的“旧爱” 这种短视操作带来的往往是无尽的悔恨。原文生动地描绘了这种场景：“才没高兴几分钟，再看着一路走高的已经卖掉的旧爱，大腿是不是拍断了？” 这种行为的本质，是缺乏格局和定力。正如文中所言：“做不到有容乃大，处变不惊，财富终究长不大留不住。”只有拥有宽广的胸怀，能够从容面对市场的正常波动，财富才能得以持续积累和增长。 3. 破“急”之道：修炼耐心，静待三大“舒服买点” 那么，如何才能克服由贪婪和恐惧驱动的“急躁”心态呢？答案在于用纪律性的“等待”取代情绪化的“行动”。与其在市场中被动反应，不如主动修炼耐心，静待真正属于你的三大“舒服买点”出现。 ●对于强势股 耐心等待股价在上涨趋势中出现技术性回调，抓住分时图上的低吸机会（“等分时的低吸点”）。这能让你在不追高的情况下，顺应主趋势，实现风险与收益的平衡。 ●对于波段股 耐心等待其股价运行到周期的循环低点，在市场情绪悲观时介入（“等周期的循环点”）。在周期低点介入，意味着在市场普遍悲观时买入，这往往是成本最低、潜在收益最高的时机。 ●对于价值股 耐心等待一家优秀公司的股价因市场非理性因素出现大幅下跌，获得如同“打骨折”般的安全边际，抓住这种如同捡钱的机会（“等好公司股价的打骨折的捡钱点”）。这种非理性的市场错杀提供了极高的安全边际，让你能够以远低于其内在价值的价格建仓。 4. 结论：静下心来，方为致富之道 在股票投资的战场上，最大的敌人往往不是变幻莫测的市场，而是我们自己内心的“急躁”。无论是贪婪驱动下的急于买入，还是恐惧驱动下的急于卖出，都是通往亏损的捷径。 只有戒掉急躁，学会等待，才能真正掌握投资的主动权。正如那位老兵最后的忠告所言： 静下心来，赚钱真的不难。 ：为什么你的短线交易总是亏钱？ 你是不是总觉得自己在被市场当猴耍？每天熬夜复盘，研究各种技术，结果一进场就追高站岗，一割肉就立马反弹。感觉自己就像地里的韭菜，被一茬又一茬地反复收割，永远踩不准节奏。 别怀疑，你的感觉是对的。但问题不在你不够努力，而是市场早就变了天。在量化交易横行的今天，你过去学的那套短线玩法，已经成了被精准收割的信号。这篇文章不讲废话，只揭示残酷的真相，并告诉你一条能在现在这个绞肉机市场里活下来，并且稳定盈利的出路。 别再迷信“悟道”，你的“战法”一文不值 你钻研的那些所谓“战法”，一文不值。 太多散户还沉迷在武侠小说般的幻想里，天天研究什么“呼吸战法”、“DC战法”、“断板战法”，甚至“追高战法”、“连板战法”、“龙空龙战法”……指望着有一天能打通任督二脉，突然“悟道”，从此成为股市里万里挑一的“天选之子”。 醒醒吧！这根本就是个骗局。这种“悟道成神”的思想，就是背后的大资金灌输给你的迷魂汤。他们就希望你相信自己能成为那个例外，然后把钱源源不断地送进绞肉机。 他们给我们灌输的就让你觉得自己能成为天选之子。其实事实上我们每个人就是韭菜，我们能做的就是跟随资金，我们吃一口就走。 现实是，这些花里胡哨的“战法”在现代化的交易机器面前，脆弱得像一张纸。别再幻想了，认清自己普通人的身份，才是活下去的第一步。可为什么这些战法全都失灵了？因为你的对手，早就不是人了。 你的对手不是人，而是收割你的机器 你真正的对手，是冰冷无情的量化程序。 今天的短线市场，根本不是人和人的博弈，而是散户和量化机器的屠宰场。量化交易系统存在的唯一目的，就是利用你这种普通散户群体可预测的情绪和行为模式，来精准套利。 举个最简单的例子：一只股票突然放量下杀4个点，你慌不慌？绝大多数散户会因为恐慌而交出筹码。而这，恰恰是量化程序预设好的买入点。它没有恐惧，没有贪婪，只是在毫秒之间执行“收割”指令。你一跑，它就买，完美地吃掉你的恐慌盘。 你不给预期你就会跑，你跑了你就会被量化收割了。量化就是这么干的。 当你的对手是一台算力超群、毫无感情的机器时，你凭什么觉得自己那点盘感和技术能赢过它？你告诉我，你怎么赢？ 你看到的一切，都是“资金”想让你看到的 信息差是天堑，你永远慢人一步。 在股市里，当你从新闻上、论坛里看到一个热点，或者看到一只龙头股开始暴力拉升时，对不起，你已经晚了。大资金早就提前埋伏好了，他们放出消息，拉升股价，就是为了吸引你这样的散户冲进来，为他们出货抬轿子。 他们甚至会“预判你的预判”。一个有点影响力的博主，今天如果在直播间告诉几千个粉丝他买了什么，他明天敢不砸盘吗？他要是不砸，第二天冲进来的这几千个粉丝就成了他的对手盘，会把他活活埋掉。所以他必须提前动手，把筹码砸给明天即将冲进来的你们。 你告诉我，你哪次“打龙头”真正挣到大钱了？今天追进去，明天不是哭就是笑，心脏跟过山车一样，有什么意义？在这种环境下，你再去追热点、打龙头，唯一的身份就是“接盘侠”。 真正的幸存者，只玩“波段” 放弃短线搏命，做波段是唯一的生路。 既然短线搏杀的战场如此凶险，散户的出路到底在哪？答案很简单，却被太多人鄙视：做波段。 你去看那些真正在这个市场里活了十年以上的老股民，有几个是天天打板追涨停的？几乎全都是玩波段的。什么叫波段？就像在你家最熟悉的那块地上扫地，你清楚每一个角落，怎么扫都舒服。它要求你放弃追逐所有热点，只在自己看得懂、熟悉的领域和节奏里操作，赚取确定性更高的利润。 这和短线交易那种心惊肉跳、高风险、低胜率的赌博模式，完全是两码事。想要稳定盈利，就必须戒掉一夜暴富的毒瘾。 散户能赚钱的就是波段。 放弃幻想，回归常识 我今天跟你讲这些，不是为了流量，是在救你。这个市场已经变了，你必须认清现实： 别再信什么“战法”和“悟道”，那都是让你亏钱的毒药。 你的对手是为收割而生的量化机器，硬碰硬你没有丝毫胜算。 你看到的信息都是别人喂给你的，追高就是在给别人送钱。 散户想稳定盈利，唯一的方法就是回归常识，放弃不切实际的幻想。别再研究什么均线、买卖点了，那些都没用！你只需要盯住一样东西：看资金的流向，也就是看“量”。同时，给自己上好镣铐：严格执行止盈止损。 最后，问自己一个问题，这个问题可能会让你不舒服，但请认真思考：你是否愿意放弃追逐涨停板的刺激，来换取稳定盈利的安心？ 从常见指标开始的优化陷阱 很多交易者在刚开始构建策略时，往往会从最基础的技术指标入手，比如均线、MACD或是RSI。你可能会设置一个简单的规则，例如，价格上穿20日均线就做多，下穿就做空。这听起来很简单，对吧？ 但问题是，你真的知道怎么优化一个策略吗？当这个简单的规则在回测中表现不佳时，大多数人的第一反应是调整参数——“20日不行，那我试试30日？50日？或者100日？”。这个过程看似在“优化”，实则可能让你陷入一个追求“完美参数”的陷阱。 本文将带你走过策略优化的三个递进层次：从追求统计稳定性，到拆解核心逻辑，再到最终雕刻个人模型，帮助你构建真正属于自己的交易系统。 认知一：优化不是为了找到最赚钱的参数，而是为了寻找统计上的稳定性 策略优化的第一步，通常是参数调优。就像前面提到的，我们为什么要用20日均线，而不是30日、50日或100日？我们会通过历史数据回测，用不同的参数去运行策略，观察哪个周期下的表现最好。 但这里的核心目标，恰恰是许多人误解的地方。优化的目的不是找到那个在历史回测中利润最高的参数值。盲目追求历史最高收益，只会让你陷入“过拟合”的陷阱——你找到的可能只是一个完美契合了过去某段特定行情的参数，它在未来的市场中几乎注定会失效。相比之下，一个具备统计稳定性的参数区间，更有可能反映了市场中某种真实存在的、可重复的规律，而不是一次性的数据噪音。 参数优化的真正目标，是找到在统计上具备稳定性的参数。这意味着，这个参数（或参数区间）在不同的市场、不同的品种，甚至不同的行情结构下，都能表现出相对一致和稳健的性能。这种稳定性远比单一历史数据上的高利润更有价值，它是构建一个能够长期生存的策略的基石。 认知二：没有不好用的指标，只有还没被你拆解透的逻辑 超越了单纯的数字调整，优化的第二个层次是“形态优化”——深入理解并改造指标的内在逻辑。我们仍然以最简单的均线为例。 我们最初使用的简单移动平均线（MA），其核心思想是把过去一段时间的收盘价平均处理，给予每一天的价格同等的权重，从而形成一条平滑的走势线。但我们可以换个角度思考一个关键问题：“最近的价格是不是比更久远的价格更具有参考价值？” 如果你的答案是肯定的，那么你就打开了优化的新大门。我们可以给更近的价格赋予更大的权重，让它对均线的反应更灵敏一些。于是，我们就有了指数加权移动平均线（EMA）。EMA的优点是它在趋势启动或反转时反应更快，但反过来，它对震荡也更加敏感，更容易被虚假信号所干扰。 再往前一步，你甚至可以问：我能不能自己定义价格在不同位置的权重？比如我更关注开盘价或中间价？当然可以。只要你理解了均线的本质，你完全可以构建属于你自己的、独一无二的加权均线系统。 “策略的边界其实取决于你对逻辑的深度理解。” 最简单的指标往往蕴含着最深的优化潜力。真正强大的策略，不是来自于寻找复杂的“圣杯”指标，而是来自于将最基础的逻辑拆解透彻，并根据自己的理解进行重构。这正应了那句话：没有不好用的指标，只有还没被你拆解透的逻辑。 认知三：最好的策略不是复制的，而是为你量身打磨的 优化的第三步，是在核心逻辑之上，添加符合你交易哲学的过滤条件。这一步是将一个通用模型“雕刻”成你个人专属武器的关键。这一步，优化的核心不再是指标本身，而是你的交易哲学。你为策略增加的每一个过滤条件，都是在用代码语言回答一个问题：“我相信什么样的市场信号？我不相信什么样的市场信号？” 比如，你发现你的均线策略在震荡行情中会因为频繁的假信号而产生大量亏损。那么，我们能不能加入一个“震荡过滤器”？当然可以。你可以使用ADX指标，规定当ADX低于某个值时（代表趋势不明朗）不进场交易；或者使用布林带，当布林带宽度小于某个阈值时（代表市场波动性低）暂停交易。再比如，你可以加入成交量筛选，规定只有当价格突破均线，并且同时成交量显著放大时，才确认为有效信号。 因此，优化的高级阶段更像是一门艺术。它不再是冰冷的数字调优，而是用更高级的认知去雕刻属于你的交易模型。 “策略的优化不是在调出一个完美的参数，而是用更高级的认知不断雕刻属于你的交易模型。” 这引出了优化的最终目的。我们打磨策略，并非单纯为了追求更高的收益率，而是为了创造一个与我们自己完全契合的工具。这个工具必须忠实地反映我们对市场的理解，并让我们在执行时感到舒适和自信。 “优化不是为了让它赚得更多，而是为了让它更贴近你对市场的理解，更适应你的风格和风险偏好。” 从优化到你的“操作系统” 总而言之，策略优化不是一个寻找“终极答案”的一次性任务，而是一个通过不断迭代，来加深你对市场理解的持续旅程。它的最终目的，是把你的策略，打造成你在交易世界里那套专属的“操作系统”。 现在，不妨问问自己：你交易系统里最核心的那个逻辑，你真的拆解透了吗？ 最近AI的爆发式发展大家有目共睹，像nof1这样通过AI交易，最高实现了一倍多的收益提升。这说明，将AI模型融入交易决策流程，已经逐渐成为提升策略适应性和智能性的重要方向。 目前我用其他平台在本地回测中实时调用模型处理文本分析、情绪判断、信号生成等任务，因此想呼吁官方：是否可以考虑在后续版本中加入对OpenAI类第三方AI库的支持？ 进一步我们在因子挖掘和风险判断上的智能化需求。 
