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#量化

Ubuntu 大模型HF转GGUF全流程实践指南

王瑞MVP

本文基于 Ubuntu 26.04 系统、纯CPU无CUDA硬件环境,完整演示基于 llama.cpp 实现 HF 原始模型转换 GGUF 格式与CPU量化的落...

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回测与实盘数据为什么总对不上?我从一次A股行情扫描踩坑说起

用户12657240

SDK支持通过 start_time 和 end_time 指定时间范围,时间戳使用毫秒。

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从15行到1行:我重新设计了A股全市场实时行情扫描

用户12665408

尤其当我开始同时处理沪市、深市和北交所标的时,代码格式、股票池变化等问题会逐渐进入策略工程。

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5000只A股实时行情怎么扫?我把量化行情扫描从15行代码压到了1行

用户9138916

本文会从我实际遇到的行情扫描问题出发,分析逐股票请求的工程痛点,并通过 Python 实战展示如何获取 A 股全量行情、筛选股票以及进一步进入策略计算。

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量化交易止盈止损条件单的工程设计:QuantDash 实时行情、信号引擎与风控架构

用户12657240

具体轮询周期应该根据策略需求、数据刷新频率和账户请求额度进行设计,而不是直接假设存在某个未在 SDK 文档中提供的实时推送接口。

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Tushare接口文档:沪深股通十大成交股(hsgt_top10)

晓子文集

通过传递market_type可指定返回沪市还是深市,传递start_date和end_date可指定返回数据的日期范围。

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股票代码变更时如何保证回测数据前后拼接不断层?QuantDash 工程师的“时序敏感”实战方案

用户12657240

在量化回测系统的构建中,行情数据的“时间连续性”是决定策略回测结果是否可信的生命线。然而,A 股市场数十年的历史演进中,股票代码变更、吸收合并、借壳上市、更名乃...

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当股票发生代码变更(如吸收合并)时,如何保证回测数据前后拼接不断层?

用户12665408

在量化回测系统的构建过程中,行情数据的“时间连续性”是决定策略回测结果是否可信的生命线。然而,A 股市场在数十年的历史演进中,股票代码变更、吸收合并、借壳上市、...

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股票代码变更后如何保证回测数据不断层?从代码映射到 QuantDash 数据拼接的工程实践

用户9138916

官方文档明确提供了服务器端复权能力,因此回测系统不需要自己重新计算每一笔复权因子。

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量化回测数据为什么容易内存爆炸?我用批量K线和Polars重新设计数据管道

用户12657240

QuantDash 支持通过 start_time 和 end_time 指定时间区间。

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Python量化数据API批量K线为什么越处理越慢?我用Polars重做了数据处理层

用户9138916

我在量化项目里有一个很典型的任务:每天收盘之后,把股票池里的历史 K 线拉下来,然后计算收益率、均线、波动率、成交量变化等指标,最后交给策略回测模块。

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我跑了200多款EA,最后发现判断一款EA好不好,就看这一个指标

郭教授ea测评

做 EA 测评半年,我到现在测过 200 多款。刚开始那阵特别杂,今天看胜率,明天盯回撤,后天又开始研究夏普比率,每天换一个标准,自己都把自己绕晕了。

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ORCA:定义一张流图,让实时行情“跑”起来

DolphinDB

在实时行情处理、量化交易等数据密集型场景中,系统往往需要同时完成数据接入、清洗、聚合、K 线生成、指标计算和下游分发等多个环节。链路越长,模块依赖越多,开发和维...

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市场全局资金流向数据深度解析:从主力动向到量化择时

量化数据

项目地址:https://gitcode.com/ascegu/stock_data_source/tree/main 本项目提供A股历史与实时数据的稳定数...

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Tushare接口文档:每日停复牌信息(suspend_d)

晓子文集

通过传递ts_code可指定返回特定股票数据,传递suspend_type可指定返回数据的停复牌类型。本示例运行时间为2026/08/25 15:30。查询的是...

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大模型本地部署神器的瘦身进阶原理,就这两招?

蛋先生DX

腾讯 | 前端研发 (已认证)

温馨提示:另有配套视频版,附带图解演示,观感不同,欢迎到各大视频平台搜索同名标题或【蛋先生说识】

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Python 量化入门:用 pandas 处理 A 股 K 线数据并计算技术指标

用户12657240

量化交易听起来很高大上,但本质就是用代码处理数据、发现规律。这篇文章从最基础的 K 线数据开始,教你用 pandas 完成数据获取、清洗、技术指标计算的全流程。...

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从 Excel 手动选股到 Python 自动化:一个散户的进化路径

用户12657240

我不是要劝你"学编程"。我想告诉你的是:你已经在做量化了,只不过用的是最慢的工具。

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