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A股量化工程实战
数据、微观结构与交易系统——汇总 vn.py、Sequoia-X、daily_stock_analysis、go-stock、Vibe-Trading、LEAN、freqtrade、abu 中所有 A 股工程化的独到设计与落地代码。
这本教程讲什么
把一套通用量化框架直接搬到 A 股，会在四个地方当场失真：涨跌停让撮合假设失效、资金面数据缺位、筹码结构无法观测、推送与监控链路不存在。本教程沿着"数据 → 规则 → 信号 → 回测 → 实盘"的工程主线，把这 17 个项目中对 A 股微观结构的所有工程化解法整理成体系：
- 数据层：19 个数据源的容灾优先级、增量同步、通达信协议直连、反爬
- 规则层：涨跌停判定、一字板拒单、开平今、FAK/FOK、印花税分离、复权
- 资金层：龙虎榜与席位库、北向、两融、大宗、股东户数、限售解禁
- 信号层：筹码分布三角核算法、涨停位掩码异动、0-100 打分引擎、自然语言策略工程
- 回测层：A 股化撮合模型、滑点与容量、防未来函数工程
- 实盘层：轮动调仓模板、飞书/钉钉推送、预警监控、桌面工具
💡 核心心法：A 股量化的护城河不在策略公式（全世界都看得到），而在对本土微观结构的工程化理解——一字板拒单意味着涨停策略回测必须打折、印花税单边征收意味着多空费率分离、T+1 意味着当日止损不可用。这些"规则税"谁建模得越细，谁的回测就越接近实盘。
学习路线
阅读顺序
| 序号 | 章节 | 关键词 | 难度 |
|---|---|---|---|
| 00 | 开篇：A股量化的工程地图 | 规则税、四层失真、生态地图 | ★ |
| 01 | 数据源工程：多源容灾与增量同步 | fetcher 优先级、baostock 增量、TDX 协议 | ★★ |
| 02 | 行情处理：K线合成与复权 | BarGenerator、ArrayManager、前后复权 | ★★ |
| 03 | 交易规则与撮合细节 | 涨跌停判定、一字板、开平今、印花税 | ★★ |
| 04 | 资金面数据工程 | 龙虎榜、北向、两融、大宗、解禁 | ★★ |
| 05 | 筹码分布算法 | 三角核、获利盘、筹码峰、庄家成本 | ★★★ |
| 06 | 涨停板与情绪周期 | 位掩码异动、炸板率、连板高度 | ★★ |
| 07 | 技术面打分引擎设计 | 0-100 加权、强势补偿、资金流降级 | ★★★ |
| 08 | 自然语言策略工程 | YAML 策略包、缠论形式化、问财选股 | ★★★ |
| 09 | 选股流水线与重排 | 十因子打分、LLM 重排、热点题材 | ★★ |
| 10 | 回测引擎：A股化改造 | cross_order、穿越判定、遗传算法寻优 | ★★★ |
| 11 | 滑点、容量与真实成本 | Almgren 冲击、券商费率、容量估算 | ★★★ |
| 12 | 防过拟合工程实践 | 预热、双检测、向量化 vs 事件驱动 | ★★★ |
| 13 | 轮动调仓与实盘系统 | top_k 模板、飞书推送、预警、桌面端 | ★★ |
| A | 附录A：A股数据字段速查 | 字段表 | — |
| B | 附录B：项目生态地图 | 17 项目能力矩阵 | — |
素材来源
vn.py（BarGenerator/ArrayManager、A股撮合、轮动模板、遗传寻优）、Sequoia-X（baostock 增量同步、六大形态、飞书推送）、daily_stock_analysis（19 fetcher 容灾、打分引擎、YAML 策略包、选股流水线）、go-stock（TDX 协议、筹码分布、涨停位掩码、问财、提示词回测、桌面端）、Vibe-Trading（A股资金流 MCP 工具、风险 X 光）、LEAN（滑点与容量模型）、freqtrade（预热与双检测）、abu（UMP 裁判）。
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