量化回测结果隔几个月就变了？代码没动，先查数据版本
量化回测结果隔几个月就变了？代码没动，先查数据版本 > 半年前跑出来的回测曲线很好看。今天把代码翻出来，参数没改，逻辑没改，区间也没改，但结果就是对不上。真正变化的，可能不是策略，而是输入数据：复权口径、样本池版本、停牌处理、行情抓取时间和原始响应，任何一项没留版本，旧回测都可能复现不了。 半年前跑出来的回测曲线很好看。今天把代码翻出来，参数没改，逻辑没改，区间也没改，但结果就是对不上。 第一反应
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综合专题文章与开发实践：浏览市场数据分析、行情接口接入经验和相关教程。
量化回测结果隔几个月就变了？代码没动，先查数据版本 > 半年前跑出来的回测曲线很好看。今天把代码翻出来，参数没改，逻辑没改，区间也没改，但结果就是对不上。真正变化的，可能不是策略，而是输入数据：复权口径、样本池版本、停牌处理、行情抓取时间和原始响应，任何一项没留版本，旧回测都可能复现不了。 半年前跑出来的回测曲线很好看。今天把代码翻出来，参数没改，逻辑没改，区间也没改，但结果就是对不上。 第一反应
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美股实时行情 API 接入前，为什么不能只看 AAPL.US 有价格？ 摘要 用美股行情 API 查到 的价格，只能说明接口返回了一个数字。真正要把行情数据接进行情面板、研究脚本、回测流程或 AI 工具，还要继续确认三件事：ticker 快照里的 、、 能不能解释；K 线里的 是否能进入样本；交易时段和时间边界是否能被记录和复查。本文基于 TickDB 对 的一次真实 REST 调用，先把“
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> 做 A 股和港股的跨市场回测，策略没改，回测曲线却更好看了。多出来的那截平滑收益，可能不是策略选股能力强，而是交易日历、join 方式和填充规则替你做了决定。本文用 TickDB 实际拉取一段 A/H 交易日历和日 K 数据，拆解一套五步排查框架，帮你把回测里那些“数据替你做的决定”一个一个找出来。 --- 如果你自己跑过 A 股和港股的跨市场回测，你可能经历过这种困惑。同一个策略逻辑，优化了
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摘要 WebSocket 行情接入里， 不是终点， 也不是终点。真正能进入行情面板、监控告警或数据管道之前，至少要确认四个状态：连接已建立、订阅已确认、首条业务消息已收到、后续数据没有进入 stale。本文用 TickDB WebSocket 真实订阅 的 ticker 频道，把这四个状态拆开，并给出一份可直接运行的 Python 状态校验脚本、真实终端截图和日志字段设计。 !image.p
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摘要 接 A 股实时行情 API，不能只看官网写了“支持 A 股”。第一步应该是拿自己的 symbol 跑一遍快照、K 线和 WebSocket 订阅：快照能不能返回，K 线字段能不能核对，WebSocket 能不能完成连接和订阅确认。本文用 TickDB 的 A 股实时行情 API，从 REST ticker 快照、REST kline 历史 K 线到 WebSocket ticker 订阅，展
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A. CLEAN PUBLIC WebSocket 行情断线重连：数据空窗、K线回补和状态校准 > 摘要 > WebSocket 行情断线后重连成功，日志显示一切正常。但事后对账发现，有些品种少了几秒到十几秒的数据。连接恢复不等于数据恢复——重连只修好了通道，断线期间的数据空窗、重连后的状态校准、K线回补的粒度边界，都需要使用者侧主动处理。本文把一次断线重连拆成三层恢复框架，给出一张五步检查卡，梳
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标题：行情API选型：便宜的实时行情数据源，为什么半年后反而更贵？ 摘要：个人研究员和小团队选实时行情API，最划算的往往不是最便宜的。免费或低价的接口能让你第一个月就跑起来，但到了第六个月，字段变化、symbol混乱、错误分支不清、跨市场扩展和团队交接会把你省下的钱加倍花出去。这篇文章不讲“哪个最好”，只讲清楚行情数据源真正的成本结构——接入费只是零头，维护成本才是大头。 个人研究员选行情API
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摘要 你用 Python 接入了 A 股实时行情接口，第一次请求返回 HTTP 200 和 ，价格看起来正常。但接口返回成功不等于数据可用—— 可能是空数组、symbol 可能跟请求不一致、 可能是无法解析的字符串、timestamp 语义可能跟你想的不一样。本文给出一套首次接入后的字段校验流程：先看懂返回结构，再逐字段检查 symbol、价格和 timestamp，最后用 raw_snapsho
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标题：个人量化行情数据源怎么选？Tushare、AkShare、Polygon、Yahoo Finance、TickDB 六大场景评分 摘要：想做A股回测，Tushare和Baostock谁更合适？想看美股实时行情，Polygon、Alpha Vantage、Yahoo Finance怎么选？想搭一个多市场行情面板，或者让Cursor直接调用真实数据，应该走哪条路？这篇文章用市场匹配度、数据能力、
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> 摘要 > 行情告警没响，你先查的是阈值，还是数据链路？很多告警失效的根本原因不在价格判断——定时任务静默停跑、接口返回空data、WebSocket假在线、缓存价格没有stale标记、异常发生但日志里什么都没留下。本文给出一套从数据链路健康检查出发的5层排查方案：先问行情数据是否还活着、是否新鲜、异常是否可追溯，最后再问价格有没有触发告警。附带五层速查表、最小监控字段表和常见问题，适合直接复制
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摘要： Tesla Q2交付数据已经公布，很多人的第一反应是打开行情软件看盘前涨跌。但盘前涨了不等于常规交易时段一定延续，盘前跌了也不等于市场已经给出最终结论。本文不讨论Tesla值不值得买，也不预测股价方向，只讲一件事：事件数据出来后，盘前价、常规交易价、盘后价是三个不同的市场状态，没对齐之前，不要把一个价格跳动当成市场已经完成定价。 !image.png 一、数据公布了，市场开始解读 7月2日
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WebSocket 行情重连成功，K线缺口不会自动消失 > 摘要 > WebSocket 断流后重连成功，watch dog 显示一切正常——但中间窗口的 K 线缺口不会自己补回来。连接恢复不等于数据连续，断流窗口必须通过独立的缺口检测、REST K 线回补和 gap_report 留痕三步完成修复。本文给出一套可集成的 Python 方案，附带状态判断的严格标准：不是回补条数够了就算完，re
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