金鲲量化 · 知识库
把系统讲清楚
这里的每一篇都对应金鲲量化的真实实现与已留档的实验结论: 股性画像怎么算、智能引擎怎么分流、六档卖出规则各值多少、回测按什么口径、数据从哪来。没有收益承诺, 只有可验证的规则。
什么是股性画像: 金鲲量化如何给每一只 A 股建档
股性画像是金鲲量化的核心: 用 Hurst 指数、涨停频率、趋势方向、波段涨跌不对称等指标, 描述一只股票"怎么动", 再据此匹配策略。本文解释每个指标的含义与用途。
智能引擎·股性自适应: 它到底是怎么给股票选策略的
金鲲量化的智能引擎按股性把股票路由到突破家族策略中最匹配的变体。本文公开路由的第 0 层方向闸、后续细分, 以及全市场实测中约八成股票为何走稳健过滤档。
突破家族策略的入场规则: ATR 阈值突破、趋势闸与跌停规避
金鲲量化的突破家族(V7/V8T/V10/V11/V12/C0.65)共用一套入场规则: 分钟级 ATR 阈值突破, 加上跌停规避闸、5 日新低闸, 稳健档另有趋势闸。本文逐条说明。
六档卖出规则详解: 趋势失效、移动止损、昨阴破位与它们各自的价值
金鲲量化突破家族的出场是一条 first-match-wins 的六档阶梯。本文公开每一档的触发条件、参数, 以及单规则隔离回测得出的价值排序。
金鲲量化的回测口径: 次日开盘、T+1、涨跌停拒单与真实费率
回测结果能不能信, 取决于撮合规则是否贴近 A 股真实交易。本文列出金鲲量化回测引擎的全部口径, 并说明它与盘中实盘扫描共用同一套代码。
分钟级信号与模拟交易是怎么运转的
交易时段内金鲲量化每分钟扫描自选股, 命中即自动模拟交易并推送。本文说明扫描节奏、自动交易规则、持仓保护、通知渠道与模拟资金。
金鲲量化的数据体系: 同花顺行情源与服务器行情仓
金鲲量化的行情来自同花顺 iFinD, 并在服务器建立集中化行情仓: 全市场分钟线每分钟摄入、每晚归档, 日线自 2025 年起累积。本文说明数据来源、覆盖范围与"仓库优先"的取数原则。
为什么金鲲量化不按"历史收益最高"挑策略: 逐股配对检验的方法论
金鲲量化的每一条规则改动都要在全市场 3,000 多只股票、四个不重叠季度窗口上做逐股配对检验。本文解释这套方法、效率比与有感阈值判据, 以及被它否决过的想法。
板块热力与自选股分组: 按同花顺行业/概念看资金去向
金鲲量化自选股页提供同花顺行业与概念的板块热力色块, 颜色为板块平均涨跌、大小为成分数, 点击即可筛选该板块成分股。本文介绍数据口径与用法。
关于量化工具的几个常见误区(以及金鲲量化的立场)
预测涨跌、看历史收益选策略、把模拟盈亏当真实收益——这些是使用量化工具最常见的误区。本文给出金鲲量化的立场与风险提示。
A 股量化交易软件怎么选: 回测口径、信号时效、数据来源六个硬指标
选量化选股软件或 A 股回测软件时, 比"功能多不多"更重要的是六个硬指标: 回测是否按 T+1 与涨跌停仿真、费率是否真实、信号是分钟级还是收盘后、数据来源是否可靠、回测与实盘是否同一套代码、是否承诺收益。本文逐条给出判断方法。
Hurst 指数在股票上怎么用: 趋势持续性与均值回归的判别
Hurst 指数用来衡量价格序列是趋势延续还是均值回归。本文解释 R/S 法的计算思路、为什么 250 日窗口下的随机游走基线不是 0.5 而是约 0.63、以及金鲲量化如何用校准后的 Hurst 给股票分类。
止损怎么设才科学: 固定比例、ATR 移动止损与趋势失效的比较
止损怎么设是散户问得最多的问题。本文比较固定比例止损、ATR 移动止损、趋势失效三种方式的机制与代价, 并给出金鲲量化在 3,467 只股票四个季度上实测得到的结论: 哪种止损降回撤最多, 哪种几乎不花收益。
涨停板频率与妖股识别: 高频涨停股该用什么规则交易
频繁涨停的"妖股"和慢牛股完全是两种股性。本文说明金鲲量化如何用近 20 日与 60 日涨停频率识别妖股, 为什么这类股票要用紧止损、快换手的规则, 以及在 A 股追涨停的实测代价。
模拟炒股怎么练才有用: 用真实费率、T+1 和自动信号练纪律
大多数模拟炒股软件练的是"点鼠标", 不是交易纪律。本文说明有效的模拟交易需要哪些条件: 真实费率与 T+1、涨跌停不能成交、按规则而不是按心情下单, 以及金鲲量化模拟盘的运转方式。
A 股量化术语表: 回撤、夏普、Calmar、胜率、盈亏比、滑点、前复权
一页讲清楚量化投资最常见的术语在 A 股语境下的准确含义与金鲲量化的计算口径: 最大回撤、夏普比率、Calmar 比率、胜率、盈亏比、滑点、前复权、T+1、涨跌停、ATR、Hurst 指数、配对检验。
用 Python 做 A 股量化回测入门: 聚宽式 API 与金鲲研究平台
想用 Python 写 A 股策略但不想自己搭数据和撮合引擎? 本文介绍聚宽式策略 API 的基本结构(initialize / handle_data / order / history), 以及金鲲量化研究平台如何在服务器沙箱里跑通一个双均线策略并生成报告。
突破交易在 A 股为什么难做: 假突破、涨停封板与趋势闸
突破策略是最古老的趋势跟随方法, 但在 A 股有三个特有的难点: 假突破多、涨停封板买不进、下跌通道里的反弹突破。本文说明金鲲量化的突破家族如何用 ATR 阈值、跌停规避闸和趋势闸应对, 以及实测里各自的作用。
回测过拟合怎么识别: 样本外检验、多窗口一致性与参数敏感性
回测收益很高但实盘不灵, 十有八九是过拟合。本文给出三个可操作的识别方法: 样本外池检验、多窗口符号一致性、参数敏感性扫描, 并用金鲲量化的实测数据说明"挑回测最高的策略"为什么会系统性跑输。