TickDB 博客：市场数据分析、API 接入教程与 AI 行情工具实践。按市场和主题查找文章。
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
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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
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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
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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
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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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