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量化知识

从“一个交易想法如何变成可验证的代码”出发，整理数据、回测、评估与工具链的基础知识。内容只讲实现与口径，不涉及任何证券推荐或走势判断。

本分类文章

共 5 篇。按发布顺序排列，正文均标注适用与局限。

量化知识 2026-11-09 约 8 分钟

把量化系统拆成数据、规则、执行与评估四层，说明每一层需要交付什么，以及为什么大多数问题最终都落在数据和口径上。

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量化知识 2026-11-09 约 8 分钟

复权不是“选一个默认选项”这么简单：不同口径会改变均线、收益率与回测结果。本文把三种口径的差异讲清楚，并给出固定口径的做法。

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量化知识 2026-11-09 约 9 分钟

回测最大的价值是排除不可行的想法，而不是证明某个想法一定有效。四类陷阱会让结果悄悄变好，却不会让程序报错。

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量化知识 2026-11-09 约 9 分钟

指标不是用来证明策略优秀的，而是用来定位问题。本文按收益、风险、风险调整与交易行为四组，说明每个指标的口径与误读方式。

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量化知识 2026-11-09 约 9 分钟

工具选型不是比功能多少，而是比能否把数据、代码与结果完整带走。本文按本地脚本、框架平台与数据来源三条线梳理常见组合。

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