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。 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。 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/ 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 引言：为何听了那么多道理，依旧在亏钱？ 你是否也曾经历这样的循环：花无数个夜晚研究K线，把各种技术指标烂熟于心，偶尔抓住一两个涨停便心生希望，但最终，一次猝不及及的大跌就足以吞噬掉所有利润，甚至让你亏损更深。为什么学了这么多，账户依然是“暴亏加小赚”，最终难逃被收割的命运？ 最近，一位来自成都、拥有机构席位（即能动用巨额资金、使用专业交易通道的职业操盘手）的顶级游资大佬，在一次连线中直言不讳：市面上绝大多数的建议都是“空话”。他分享的观点，彻底撕开了散户与职业玩家之间的认知鸿沟。他认为，真正的交易心法，核心只有一个——“****龙头战法”。这是一种只追逐市场最强共识的极致打法，而接下来要讲的这5条铁律，正是这一核心思想在不同维度的体现。它们简单、粗暴，却可能颠覆你对交易的所有认知。 一、真正的高手，从不看大盘 对绝大多数散户而言，每天开盘的第一件事就是看大盘指数是红是绿。但这位大佬的第一句话就石破天惊：“我们是从来是不看大盘的啊。” 这并非狂妄，而是“龙头战法”的必然结论。他们的目标，是寻找市场上最强的、能独立于指数走出逆天行情的“龙头股”。当一只股票成为市场绝对的焦点，它的上涨逻辑便来自于自身强大的资金共识和情绪推动，而非大盘的“脸色”。大盘涨，它可以涨得更凶；大盘跌，它甚至可以继续涨停。因此，与其在模糊的市场情绪中猜谜，不如将所有精力聚焦于个股的绝对强度上。 二、反常识：越高越安全，买在最强点 如果说不看大盘已经足够颠覆，那么大佬的第二个观点则堪称惊世骇俗：“不要怕高，我告诉你越高越安全。”他明确表示，散户信奉的“低吸”策略，在他看来根本不值一提。 你不要怕高，我告诉你越高越安全。什么低吸什么呼吸，这些东西都是韭菜。 为什么越高越安全？因为他们交易的不是股票的“价值”，而是市场合力推动的“势”。这个“势”的顶点，就是当天最强的价格——涨停板。涨停板并非散户眼中的风险点，恰恰相反，它是市场最强买入共识的体现，是机构力量最集中的安全点。大佬更是用一句极其生动的话揭示了涨停板背后的力量角逐： **“**我们是早上用很多个亿的资金在抢那么几百万的货。” 一边是无数散户因恐惧而卖出，另一边是手握亿万资金的机构在疯狂抢夺筹码。在这种压倒性的力量面前，那个最高点，正是最安全、最值得跟随的“最强点”。所有人都教你“买在分歧”，而他们的心法是：**“****我们……**买在那个最强的点。” 三、极致的专注：只做龙头，否则就休息 许多投资者认为，要想赚钱，就必须时刻交易，生怕错过任何机会。但这位大佬的理念恰恰相反：极度的专注和耐心。他们的世界里只有一种股票——市场的最强龙头。如果市场上没有这种级别的机会，那么最好的操作就是：不操作，休息。 “没有这种长出来的票，我们就休息完就可以了。” 这背后是一种深刻的交易哲学。在金融市场，成功并非源于频繁的行动，而是源于极少数高质量的决策。学会空仓，是在对抗内心“FOMO”（害怕错过）的本能，也是在对抗这个世界对“忙碌”的病态崇拜。“休息”不是被动的无所作为，而是一种顶级的战略选择，是为下一次A+级别的机会保全弹药和心力。 四、小资金是优势，不是劣劣势 “我本金太少了，赚不到大钱。”这是无数散户的心声。然而，大佬却给出了一个极其鼓舞人心的观点：小资金不是劣势，反而是实现财富跃迁的超级武器。他声称，只要模式正确，2万元可以做到10万，再做到40万。 你的模式不对。你200万会变成2万块，你的模式对了，2000块钱都可以让你成为200万。 他分享了自己的亲身经历：曾带着几百万入市，亏到只剩几万块，一度心灰意冷。但当他“悟道”后，正是用这仅存的本金，一步步东山再起。“当我做到100（万）的时候，”他感慨道，“我觉得我以前真的好傻。” 更重要的是，他揭示了小资金真正的机械性优势。大资金进出需要“VIP通道”（机构专用交易通道），操作远不如散户灵活。而小资金的优势恰恰在于此：“你们的资金量不大是可以买进去的，我们没有办法，我们必须要走通道。你们的资金真的和灵活，很好翻倍。”这句话彻底扭转了局面：本金小不是障碍，反而是实现高倍率增长的通行证。 五、交易是开盘20分钟的事 你是否每天从9点半盯到下午3点，被股价的每一次波动撩拨心弦？这位大佬的工作时间表可能会让你震惊：所有核心的买卖操作，都集中在早上9:15到9:40之间完成。之后的时间，“我是不看盘的”。 这同样是“龙头战法”的延伸。一天中最关键的战斗，就发生在开盘后的黄金20分钟。龙头股的地位，是在这个时间段被巨量资金确立的。一旦最强的信号出现并完成操作，全天的核心任务便已结束。在他看来，A股市场里所谓的波段、做T等策略，都很难赚到大钱。这种专业化的操作，不仅效率极高，更重要的是，它从根源上杜绝了因盘中情绪波动而做出的种种错误决策。交易是闪电般的决策，而不是漫长的煎熬。 结语：“悟道”的本质是做减法 听完这位大佬的分享，你会发现，所谓交易的“悟道”，并非走向更复杂的指标和理论，而是回归到极致的简单和纯粹。这五条铁律，共同构成了一套完整的交易“操作系统”：不看大盘（排除噪音）、只买最强（跟随共识）、专注龙头（聚焦核心）、耐心等待（保存实力）、闪电决策（避免情绪）。 真正的成长，并非学习更多，而是艰难地“卸载”那些早已根植于我们头脑中、看似正确却无比有害的“投资常识”。这是一个痛苦的自我革命过程，需要巨大的勇气去打破和重塑。 在听完这位大佬的分享后，你最想从自己头脑里卸载掉哪条“投资常识”？ 为何你总被“过山车”行情套牢？ 你是否有过这样的经历：上午看准一只强势股，果断买入，期待着收益；然而到了下午，行情风云突变，股价断崖式下跌。你心急如焚，却因为A股的“T+1”交易规则，只能眼睁睁地看着账户由红变绿，无能为力，直到次日才能割肉离场。 这种无奈与被动的背后，揭示了一个普通投资者与量化交易之间根本性的“规则差”。这并非简单的运气不佳，而是一场从规则层面就已严重失衡的博弈。本文将为你揭示这场不公平游戏的关键所在。 核心解读：量化交易的三大“潜规则”优势 1. 不对称的战场：你的“T+1” vs. 它的“伪T+0” 要理解这场博弈的不公，首先必须看清双方脚下截然不同的规则。 · 散户的“T+1”枷锁： A股市场对普通投资者实行“T+1”交易制度，即当天买入的股票，必须等到下一个交易日才能卖出。这意味着，无论当天股价如何波动，你的操作都受到严格限制，利润无法及时锁定，风险也无法即刻规避。 · 量化的“伪T+0”特权： 与此形成鲜明对比的是，量化机构可以通过特定策略，变相实现“T+0”交易——在同一个交易日内完成买卖。这种特权主要通过两种方式实现： 融券做空： 通过向券商借入股票并卖出，再于当日低点买回还券，直接绕开T+1限制。 底仓交易： 凭借庞大的资金体量，量化基金可以对目标股票长期持有一个庞大的“底仓”。在此基础上，它们可以灵活地进行“先卖后买”或“先买后卖”的高频交易，对新增资金部分实现当日的买卖闭环。而对于普通散户而言，由于资金量微不足道，通常没有底仓，或者底仓规模小到无法支撑这种策略。 这种“伪T+0”优势并非一个理论上的优势，而是一把被积极部署、专门用来对付散户的武器。以下就是它们的剧本。 2. “借券砸盘”的剧本：量化如何导演一场暴跌？ 量化机构正是利用“伪T+0”的优势，上演着一套精准的“收割”剧本，其速度和力度是散户的人工操作根本无法抵抗的。 · 第一步：拉高诱多 量化系统会筛选出市场上的强势个股（例如，已上涨2%），然后通过算法瞬间注入大量买单，人为制造出势不可挡的上涨假象，引诱散户在信息不对称的情况下追高站岗。 · 第二步：高位融券 当股价被推升至高位（例如，上涨8%）时，量化机构的神操作开始了。它们会利用与券商的合作关系，在高点借入大量该股票（即“融券”）。 · 第三步：反手砸盘 紧接着，量化程序会将刚刚借来的海量股票，无情地砸向市场。这种毫秒级的程序化抛售，其速度和纪律性是任何人类交易员都无法匹敌的，瞬间击穿市场承接力，引发踩踏，导致股价雪崩式下跌，可能在短时间内从上涨8%被砸至下跌3%。 · 第四步：低位还券，两头获利 当股价被砸到低位后，量化机构再从容地在低价（例如，下跌3%时）买入同等数量的股票，归还给券商。通过这“一买一卖，一多一空”的闭环操作，它们实现了双向盈利： 多头利润： 赚取了最初将股价从上涨2%推高至8%过程中的收益。 空头利润： 赚取了在高位（+8%）融券卖出、在低位（-3%）买回还券之间的巨大差价。 为什么散户无法复制这种操作？ 首先，绝大多数散户资金量小，很多人甚至没有开通融资融券的权限。其次，即便开通了，券商也会优先将稀缺的券源提供给机构。数据显示，A股市场中高达80%的融券额度都掌握在机构手中。因此，当遭遇下跌时，散户除了等待第二天割肉，别无选择，亏损是被锁死的。 3. 被偷换的概念：为什么A股不能简单对标美股？ 市场上有一种声音认为，美股市场中量化交易量占比高达40%，相比之下，A股的量化还有很大的发展空间。 这个论点看似有理，却回避了一个最致命的前提：美国的散户是可以做T+0交易的。 在美股市场，散户和机构在交易规则上是平等的，双方都可以当天买卖。因此，那里的博弈更多是技术和策略的较量。但在A股，散户被“T+1”规则牢牢捆住，而量化却能变相实现“T+0”。在这种规则不对等的情况下，简单地用交易量占比来对比中美市场，是完全站不住脚的，因为它恰恰忽略了造成不公平的根本原因。 这不只是一场游戏，更是一场不对等的拳赛 散户与量化的对决，从规则层面看，胜负早已注定。其根本，就在于“规则差”。这种制度上的不平等，让双方从一开始就不在同一起跑线上。 正如一位市场人士的生动比喻： 量化跟散户的这种规则差呀，就像是我能够对你进行这个拳打脚踢走位膝撞，你呢只能够右手还击一样。 当然，“规则差”仅仅是众多原因之一。在这背后，还存在着普通投资者难以逾越的“信息差、技术差和策略差”。 在这场规则、信息、技术、策略全面落后的不对等拳赛中，普通投资者除了认清现实，又该如何调整自己的生存法则？这是一个值得我们每个人深思的问题。 如图，总看竞价图，但是一直不知道纵轴坐标的刻度怎么来的，导致无法计算一些指标。求大佬赐教！！！ 【需求描述】： 1、我每天通过复盘，选出来几个目标股票，并通过http接口可以获取到这些股票列表。 2，由于我需要设置这些股票比如第二天10点买入，我现在是每天自己通过APP操作，太麻烦了，我想通过同花顺自动调取我的接口，获取需要买入的股票，然后按当时的现价买入或者卖出，请问我应该用哪个版本？ 求助求助！ 
