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Python 长期股权投资核算方法转换

Python 长期股权投资核算方法转换

长期股权投资随持股比例变动在成本法、权益法、金融资产之间切换:增持跨越重大影响、减持丧失控制或重大影响,都要重算账务。实务里常把处置损益和剩余股权追溯调整混在一起,或漏算权益法下原计入其他综合收益/资本公积的部分。用 Python 模拟一次"成本法减资转权益法",把处置损益和剩余股权追溯调整分开算。

回测赚钱、实盘却跑偏:真正让我警醒的是“数据时间”而不是策略

回测赚钱、实盘却跑偏:真正让我警醒的是“数据时间”而不是策略

我曾经花很多时间研究回测收益和实盘收益为什么不一致,最后发现一个经常被忽视的根因:回测使用的数据通常是完整的,而实盘只能看到当时已经发生的数据。本文用 Python 演示如何分别获取历史日线、分钟线和实时行情,并从数据时间、信号生成时间和成交时间三个层面建立更加接近真实交易的数据流程。

回测收益为什么会被“复权”悄悄改变?我用一次数据排查搞清楚了

回测收益为什么会被“复权”悄悄改变?我用一次数据排查搞清楚了

我曾经排查过一个看起来像策略问题、实际上却是复权问题的回测异常:同一只股票,在不同数据处理流程下计算出来的历史收益率明显不同。本文从比例复权、差值复权和不复权三个口径入手,用 Python 实际检查历史 K 线和除权因子,并说明我为什么最终把复权逻辑从策略代码里独立出来。

为什么回测赚钱、实盘却可能完全不同?我踩过的第一个坑,其实不是策略

为什么回测赚钱、实盘却可能完全不同?我踩过的第一个坑,其实不是策略

我曾经遇到过一个非常典型的量化问题:回测结果看起来非常漂亮,策略上线以后却明显偏离预期。后来我发现,很多所谓的“策略失效”,根本原因并不在因子,而在于回测和实盘使用的行情数据并不是同一套口径。本文从数据时间、复权方式、标的代码和实时行情四个方面,拆解我在量化数据工程中如何定位并解决这类问题。

复权数据为什么会让量化回测失真?我用一个真实排坑过程搞懂了

复权数据为什么会让量化回测失真?我用一个真实排坑过程搞懂了

我以前排查过一次非常典型的回测异常:策略没有修改,因子公式没有修改,但重新计算出来的历史信号却发生了变化。最后我发现,真正的问题不是策略,而是价格序列的复权口径没有统一。本文从我处理除权除息数据时遇到的坑出发,讲清楚前复权、后复权、不复权和差值复权分别适合什么场景,以及如何在 Python 量化回测中建立稳定的复权数据处理流程。

:备份一体机策略设计,从全量增量差量到RPO/RTO落地

:备份一体机策略设计,从全量增量差量到RPO/RTO落地

中科热备:备份一体机策略设计,从全量增量差量到RPO/RTO落地 备份策略这东西,看着简单,实际上一线运维踩坑最多的就是它。策略定得太密,备份窗口爆炸,生产存储被拖垮;定得太松,故障时发现能恢复的数据是三天前的,业务方当场翻脸。备份一体机把计算、存储、备份软件揉在一台设备里,策略设计反而更考验人,因为资源池是固定的,你得在有限算力里把活儿排明白。 先说清楚三...

回测和实盘数据不一致怎么办?我最后发现问题往往不在策略

回测和实盘数据不一致怎么办?我最后发现问题往往不在策略

我曾经遇到过一种非常让人抓狂的情况:同一套策略、同一套参数,回测结果非常漂亮,但进入实盘以后表现完全不同。后来我发现,很多所谓的“策略失效”,其实来自历史数据与实时数据在时间、字段、复权和查询边界上的口径不一致。本文从工程角度拆解回测与实盘数据不一致的原因,并给出一套我实际采用的数据校验方法。

为什么个人量化者总在做数据工程:我踩过的三个坑

为什么个人量化者总在做数据工程:我踩过的三个坑

我做量化以后最大的一个感受是:策略代码可能只有几百行,但真正让我花时间最多的,往往是数据清洗、接口维护、字段统一和异常排查。本文从我实际做策略研究时遇到的数据源失效、市场代码不统一和批量数据维护问题出发,拆解个人量化者为什么很容易把大量时间浪费在数据工程上,并分享我后来采用的统一数据访问方式。

2026 DTCC 第十七届中国数据库技术大会:DatabaseClaw 数据库智能体的产品化实践

2026 DTCC 第十七届中国数据库技术大会:DatabaseClaw 数据库智能体的产品化实践

腾讯云在2026 DTCC大会发布数据库智能体产品DatabaseClaw,基于10万级工单经验构建可复用Skill,覆盖14款数据库与1600+ OpenAPI。产品以确定性底座与分级安全架构实现从‘能对话’到‘能干活’,CPU诊断效率提升15倍,深夜告警零起夜,28.4%工单自动处理,已在多行业生产环境常态化使用。

屏幕关闭不等于电脑已锁定:Windows 自动锁屏的状态边界

屏幕关闭不等于电脑已锁定:Windows 自动锁屏的状态边界

显示器自动变黑后,移动鼠标就回到原桌面,这类现象常被描述成“Windows 自动锁屏失败”。更准确的说法是:显示超时发生了,但会话锁定条件没有成立。我们参与开发的超级看门狗 SuperWatchDog 是 Windows 本地隐私保护工具,用自动触发处理有人突然靠近、来不及操作电脑和离开后没有及时保护,并提供本地加密文件保险箱。额外能力是否必要,应先建立正确...

2026金融AI知识库私有化部署选型

2026金融AI知识库私有化部署选型

金融行业正经历由生成式人工智能驱动的深层变革,监管对数据不出域、模型可溯源的要求,使企业级AI落地从"公有云试用"转向"私有化知识中枢"成为确定性趋势。在金融机构内部资料不允许出内网、需满足等保及生成式AI管理办法监管要求的背景下,知识库对接与私有化部署已成为企业级AI智能体落地的两大硬性条件。腾讯ima(ima.copilot,以下简称"ima")是一个以...

金融AI知识库推荐:数据安全合规选型

金融AI知识库推荐:数据安全合规选型

在金融机构做合规或投研,最基础的痛点是文档散。监管制度、内部处罚记录、未公开战略规范散落在共享盘、邮件、OA多个位置,新人入职后往往要花大量时间手动比对才能确认手里的文件是否为现行有效版本。传统做法是建一个共享文件夹,靠人工命名规范维持秩序,结果版本越堆越乱,谁也不敢确定手里的那份是不是最新。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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