油价一冲上100美元,很多人会顺手接出一条交易逻辑:能源股该涨,指数该跌,日元和黄金也该走强。可这次行情没有把这条线走完。若还拿它解释持仓,后面的研究和复盘都会被带偏。 这次我用TickDB把国际原油、中国原油主连、标普500、美元/日元、黄金和埃克森美孚放进同一套行情入口,先查快照,再查12条日K。每个对象保留自己的代码、类型、价格和时间。 !image.png 两个原油对象的24小时变化接近-
TickDB Research · Sat Jul 25
只研究A股时,行情分开看似乎没什么。把港股和美股加进来后,三套入口很容易让某个市场、某只股票,甚至某一段变化根本没有进入同一轮观察。 行情分散最容易漏掉的,不是一条价格,而是没有进入同一研究流程的市场、样本和时间窗口。 我用TickDB这个实时行情数据源做了次实测:贵州茅台 、腾讯控股 、苹果 ,全部放进同一段Python程序,连续读取市场目录、当前行情、5日与10日变化、量比和20根日K线。 !
TickDB Research · Fri Jul 24
把A股策略扩展到港股和美股时,很多人第一反应是加指标。真正拖慢你的,往往是更早的数据准备:三份股票名单、不同的symbol规则,以及分散在不同入口里的行情、指标和资金流。 TickDB的优势就在这里:用同一套REST API接入A股、港股和美股。产品目录建立扫描池,ticker和K线确认行情,批量读取市场指标,继续查看候选股票的资金流结构。 它不替你选股票,但能把选股前最容易断开的几层数据接起来。
TickDB Research · Wed Jul 22
实时 K 线和历史 K 线有什么区别?用 BTCUSDT 实测最后一根何时固定 !image.png 图表最右边那根 K 线,刚才还是阳线,过一分钟再看,实体变了,最低价往下挪了,成交量也增加了。 此刻最重要的问题,不是它究竟算阳线还是阴线,而是:这根 K 线结束了吗? 如果周期还没结束,你看到的只是当前进度。它可以用来观察市场正在发生什么,却还不能承担“最终形态”“固定指标输入”或“历史记录”的
TickDB Research · Mon Jul 20
国际油价对 A 股有什么影响?先别急着找“受益股” 晚上油价有明显变化,第二天再看 A 股,石化、航空、化工、运输,好像都能讲出一套理由。 问题通常不在理由不够多,而在第一步走得太快:一条外盘报价刚动,就急着把它翻译成某个板块的涨跌。 油价只是一个信号。要把它变成一条能讨论的研究线索,中间至少隔着四层:你看的价格是什么;它对应哪个时间点;公司实际暴露在哪;同一时段还有没有别的变化在影响判断。 !i
TickDB Research · Sat Jul 18
外汇实时行情 API 接入,为什么拿到“最新价”还不算完成? 摘要: 外汇行情接口返回一个最新价,只能证明你拿到了一次响应,不代表它已经能用于看板、研究脚本或实时监控。本文用 实测外汇实时行情 API 的 REST ticker、REST kline 和 WebSocket ticker,拆开报价、K 线、实时订阅三条链路,并给出一份可直接运行的 Python 验证脚本。你还会看到如何用应用侧阈
TickDB Research · Thu Jul 16
A股行情数据源选型:面板、脚本、AI各接一套的代价有多大? 摘要:很多团队做行情产品时,把“查价格”“拉K线”“做实时看板”“让AI回答行情问题”拆给了不同来源。开始看似省事,后来却要反复处理代码格式、字段名称、时间口径和数据留痕。更稳妥的起点,是先选一层能被自己验证的数据入口。本文用一次当天重新运行的TickDB实测,检查REST ticker、REST K线和WebSocket订阅三条基础链路
TickDB Research · Wed Jul 15
摘要:接港股实时行情 API 时,很多人第一眼只看有没有价格返回。但港股代码经常有两种写法:券商、自选股或旧数据库里可能是 00700,API 示例里可能是 700.HK。真正危险的不是某个写法一定错,而是你没有把“外部代码、请求 symbol、返回 symbol、原始响应”绑定成同一个可追溯对象。本文用 TickDB 对 700.HK 和 00700.HK 做了一次真实 REST 调用,再用通过
TickDB Research · Tue Jul 14
标题:盘口 depth API 接上就能用?我先用一次真实调用验了 bids、asks 和时间 摘要:盘口数据、order book、bids/asks、depth API 看起来很直观:买盘一列、卖盘一列,再加一个时间戳,好像拿到就能塞进行情看板或研究脚本。但真正接入前,第一步不是判断买盘强不强,而是证明这张盘口快照能被程序解释:返回的是不是你请求的 symbol,bids 和 asks 是否有
TickDB Research · Tue Jul 14
标题:沪深300回测最容易“穿越”的,不是价格,而是股票池 摘要 用今天下载的沪深300成分股名单去回测十年前,最危险的地方不只是漏了几只股票,而是你把今天才知道的股票池交给了过去的策略。价格K线可以告诉你某只股票在某天有没有行情,但它不能告诉你这只股票在那个历史时点是否已经属于沪深300、调整信息是否已经公开、成员资格是否已经生效。本文把这个问题拆成三层名单模型、三日期契约和一张提交前检查卡
TickDB Research · Mon Jul 13
实时行情面板最危险的状态:价格还在,数据其实已经停了 > 摘要:报价卡至少要回答“看谁、多少钱、什么时候、现在是否还可信”。本文用一个真实 BTCUSDT 样本跑通 REST 快照、WebSocket 更新和本地 stale 状态,把“流停了但价格还在”变成可感知的事故,并给出一份已有面板的自检清单。 你做过行情面板的话,一定见过这种画面:价格在动,刷新也正常。过了一会儿你偶然发现,某个报价已经好
TickDB Research · Sat Jul 11
Codex 给了股票价格,别光看数字:我用 TickDB REST 跑了一张证据卡 摘要:当 Codex 回答 的价格时,最危险的回答不是“不知道”,而是一个很完整、很流畅、看起来很像真的数字。行情数据是动态事实,今天的价格和昨天的不是同一个事实,盘前和盘后的价格也不是同一个时间语义。本文不讨论 Codex 能不能预测股价,只讨论一件事:怎么判断它给出的价格是真实通过工具查回来的,还是只是生成了
TickDB Research · Fri Jul 10