模拟交易，同一个策略，打开独立模式，就不运行，不开就正常运行。这是什么原因导致的啊，是因为打开后是在研究环境中运行吗，研究环境有独立的api，不和回测的api通用，是这个原因吗？ 在数字化投资时代，精准掌握上证指数、深证指数等核心大盘指数的实时波动，并获取权威的股票行情 api，已成为专业投资决策的基石。无论是追踪实时行情的动态变化，还是深度挖掘股票历史数据进行量化回测，亦或是系统分析股指数据的内在规律，一个稳定可靠的股市行情数据体系都是投资者、量化研究员和金融机构不可或缺的基础设施。本文将从实际应用角度，全面解析中国 A 股市场主要指数的数据获取方案，涵盖实时行情推送、历史数据接口及大盘指数监控的完整解决方案，为您构建高效的数据驱动投资框架提供完整路径 在上证指数、深证指数和大盘指数的股市行情监测中，股票行情 API 已成为投资者和开发者获取实时行情、股票历史数据以及股指数据的关键工具。上证指数（SSE Composite Index）作为上海证券交易所的核心基准，反映了 A 股市场的整体走势；深证指数（SZSE Component Index）则聚焦深圳证券交易所的动态表现。这些大盘指数的实时行情、历史 K 线和股指数据，不仅助力量化交易和投资分析，还为市场监控提供可靠的股市行情资源。 主流 API 对比 主流 API（iTick、Tushare、Alpha Vantage 和 Yahoo Finance）的简要对比，基于覆盖范围、数据类型、实时性、易用性和价格等维度。每个 API 都有其优势，用户可根据自身需求（如预算、实时性要求或数据深度）选择合适的选项。 方面 iTick API Tushare Alpha Vantage Yahoo Finance (via yfinance 库) 覆盖范围 全球指数，包括上证、深证、沪深 300 等 专注中国市场（A 股、指数、基金、期货） 全球股票/指数/加密/外汇 全球股票/指数 数据类型 实时报价、实时 tick、历史 K 线 历史日 K、周 K、实时行情、财务数据 实时/历史 OHLC、技术指标 历史/实时 OHLC、基本面 实时性 毫秒级 tick 分钟级实时 实时但有延迟 近实时 易用性 REST API，需 token Python 库集成 REST API，SDK 支持 Python 库，易上手 价格 注册既可获取免费 token 免费基础版，高级需积分/付费 免费（有限调用），付费无限 免费（有限调用） 以下是三个核心端点介绍： 提供全球指数的实时和历史数据，覆盖沪深 300、上证指数、深证成指、创业板指、标普 500、纳斯达克、恒生等。API 采用 RESTful 设计，需要通过 token 进行认证（可通过官网注册既可获取免费 token）。请求参数中，region通常设置为"GB"（表示全球市场），code为指数代码（如上证指数为"000001"，深证指数为"399001"）。数据实时更新，支持毫秒级精度，适合高频交易和算法开发。 注意：示例中使用code=SPX（标普 500）作为占位，但你可以替换为上证指数的代码（如"000001"）或深证指数的代码（如"399001"），并调整region如果必要。 1. 实时报价（/indices/quote） 这个端点提供指数的最新价格、涨跌幅、成交量等完整行情信息。适用于监控当前市场状态。 请求参数 参数名称 描述 必填 region 市场代码（如"GB"） true code 产品代码（如"000001" for 上证指数） true 代码示例 Python import requests url = "https://api.itick.org/indices/quote?region=GB&code=000001" # 上证指数示例 headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 响应示例（JSON）： { "code": 0, "msg": null, "data": { "s": "000001", "ld": 6334.81, "o": 6356.45, "h": 6361.74, "l": 6333.17, "t": 1754581888544, "v": 15112006356.45, "tu": 95816131520000, "ts": 0 } } 2. 实时成交（/indices/tick） 这个端点提供精确到毫秒的指数价格和成交量数据，实时反映市场变动。适合高频数据分析。 请求参数 参数名称 描述 必填 region 市场代码（如"GB"） true code 产品代码（如"399001" for 深证指数） true 代码示例 Python import requests url = "https://api.itick.org/indices/tick?region=GB&code=399001" # 深证指数示例 headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 响应示例（JSON）： { "code": 0, "msg": null, "data": { "s": "399001", "ld": 6334.38, "t": 1754581840476, "v": 1000000 } } 3. 历史 K 线查询（/indices/kline） 这个端点提供多周期 OHLC（开盘、最高、最低、收盘）价格序列和成交量，支持分钟线到月线。完美用于回测和历史分析。 请求参数 参数名称 描述 必填 region 市场代码（如"GB"） true code 产品代码（如"000001" for 上证指数） true kType K 线类型(1: 分钟 K，2: 5 分钟 K，3: 15 分钟 K，4: 30 分钟 K，5: 1 小时 K，6: 2 小时 K，7: 4 小时 K，8: 日 K，9: 周 K，10: 月 K) true limit K 线数量 true et 截止时间戳 (为空时默认为当前时间戳) false 代码示例 Python import requests url = "https://api.itick.org/indices/kline?region=GB&code=000001&kType=2&limit=10" # 上证指数示例 headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) 响应示例（JSON）： { "code": 0, "msg": null, "data": [ { "tu": 385612920000, "c": 5842.62, "t": 1741208580000, "v": 66000000, "h": 5842.62, "l": 5842.62, "o": 5842.62 } ] } 结语 股市行情 API 是现代金融科技基础设施的重要组成部分。无论是个人投资者构建自己的分析工具，还是机构开发专业的投资系统，选择合适的 API 并正确使用都是成功的关键。随着技术的不断发展，我们可以期待更加丰富、准确、易用的数据服务出现，推动整个投资行业向更加数据驱动、智能化的方向发展。 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，祝大家使用 API 成功！ 参考文档：https://docs.itick.org/rest-api/indices/indices-kline GitHub：https://github.com/itick-org/ 引言：从“考场学霸”到“市场玩家”，AI能否跨越鸿沟？ 随着数十亿美元的资本涌入，将大型语言模型（LLM）应用于金融领域已成大势所趋，然而一个根本性问题仍未得到解答：AI在基准测试中所向披靡的“书本智慧”（book smarts），能否转化为在真实市场中创造超额收益（alpha）所需的“街头智慧”（street smarts）？ “书本智慧”是AI在拥有标准答案的静态测试中获取高分的能力，这一点已得到充分证明。然而，“街头智慧”则完全不同，它要求在动态、不确定的现实环境中快速适应、管理风险并做出正确决策。 真实世界的股市考验的恰恰是这种“街头智慧”。为了探究AI是否具备这种能力，一项开创性的实验应运而生，旨在揭示AI从“考场学霸”到“市场玩家”的真实距离。 **1.**搭建终极考场：Live Trade Bench如何考验AI的“街头智慧” 这场实验的核心是一个名为“Live Trade Bench”的平台，它是一个专为大型语言模型设计的真实交易环境。 它与传统的回测方法有着根本区别：它不再使用静态的历史数据进行模拟，而是将AI直接置于真实、持续变化的市场中，进行真刀真枪的实时交易。该平台的设计遵循三个核心原则，为AI设定了严苛的实战规则： ●实时数据： AI获取的所有市场价格和新闻都是最新的，杜绝任何“事后诸葛亮”的可能性。 ●组合管理： AI不能只关注单只股票，而是需要像一位真正的基金经理一样，管理一个复杂的投资组合。 跨市场评估： AI必须同时在两个风格迥异的市场中进行交易，以全面测试其适应性和稳健性。 **2.**巅峰对决：21个AI家族在两大真实市场中的交易马拉松 本次实验的阵容堪称豪华，包括GPT系列、LLaMA系列在内的21个当前最主流的大模型家族都派出了它们的顶尖选手，上演了一场巅峰对决。 作为“竞技场”的两个市场经过精心挑选，旨在为AI代理们创造一个试炼场，迫使它们驾驭两种截然不同的投资范式： ●美国股市： 一个更注重基本面和长期价值分析的传统市场。 ●“Parket”短时预测市场： 一个市场情绪和短期消息影响被无限放大的环境，波动性极强。 更重要的是，这并非一次短暂的测试。这是一场从8月18日持续到10月24日、横跨整整50个交易日的“交易马拉松”，旨在观察AI在长期实战中的真实表现。 **3.**惊人发现：高分“学霸”并未成为盈利“股神” 实验结果给甚嚣尘上的行业热潮带来了一剂严酷的现实警告，其核心结论极具颠覆性：AI在通用测试中的得分（书本智慧）与其在股市中的真实赚钱能力（街头智慧）之间，几乎没有任何关系。 我们可以想象一张图表：左边是代表AI通用能力的、高高耸立的柱子，显示它们在标准化考试中的优异分数；而右边代表其真实交易表现的，却是两条近乎持平甚至略微向下的曲线。 更令人意外的是，在波动剧烈的“Parket”市场中，那些在测试中得分最高的“最聪明”的AI，反而表现得更差。 事实证明，考场学霸在实战中并未自动蜕变为股神。然而，这场实验的价值远超损益表本身。虽然这些AI代理未能创造持续的超额收益，但它们成功揭示了或许更为深刻的东西：独特且可解释的决策框架的诞生。 **4.**超越盈亏：AI展现出鲜明的“投资个性”与决策逻辑 除了核心结论，实验还带来了两个有趣的发现。 首先，不同的AI模型展现出了鲜明的投资个性。它们并非千篇一律的交易机器，而是形成了各自独特的风格。例如： ●Claude 2.1： 表现稳健，如同一个风险厌恶的保守型投资者。 ●GPT-4： 则展现了典型的“高风险、高回报”交易风格，主动承担市场波动以寻求超额收益。 其次，AI的决策并非“瞎蒙”，而是基于实时信息进行动态调整，并且能够清晰地解释其操作逻辑。这一点在一个真实的市场波动中得到了验证。 在10月10日，市场突然出现大幅下跌。面对突发状况，Gemini 1.0 Pro模型做出了反应，并清晰地解释了其决策逻辑：“我们正在将现金头寸增加到35%，以便在加剧的波动中保护资本。” 这个案例清晰地表明，AI能够像专业的基金经理一样，实时评估风险并迅速做出合理的防御性反应，而不是进行盲目操作。 **5.**结语：我们该如何衡量AI真正的智能？ 这场实验的意义远远超出了股票交易本身，它真正拷问的是一个更根本的问题：我们究竟该如何评价一个AI的智能，尤其是在计划将其应用于复杂的现实世界任务时？ 这次实验至少带给我们三个核心启示： ⑴ 依赖静态、有标准答案的测试来评估AI是远远不够的。 ⑵ 真实世界中的表现才是检验AI能力的最终标准。 ⑶ 我们需要创造更多像Live Trade Bench这样充满不确定性的动态环境来真正考验AI。 Live Trade Bench实验并未提供一个新的用于交易的“上帝算法”，但它给了我们一把更诚实的“新尺子”。对于整个行业而言，关键问题已不再是这些模型在纸面上有多聪明，而是我们如何构建和验证那些拥有真正适应性智能的AI，以应对真实世界的挑战。 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 
