洞察 · Insights

量化方法论与数据工程科普(非投资建议)。

• A股复权处理:前复权、后复权与除权除息一致性
  A股复权:除权除息会造成价格跳空,前复权/后复权因子保证价格连续,隔夜持仓与回测口径一致,避免假止损。
• API vs MCP:量化数据接入的两种范式
  量化数据接入:传统 HTTP REST API 程序化取数 vs MCP(Model Context Protocol)让 LLM 直接调用工具链的对比;两者并存的最佳实践。
• F10 基本面派生:ROE/EPS/BVPS 计算口径与一致性
  A股 F10 基本面数据的派生:ROE/EPS/BVPS/营收增长 的计算口径、不同披露源差异与一致性陷阱。
• 量化数据质量:多源交叉校验与新鲜度监控
  量化数据质量:多源交叉校验比对偏离、物理约束拦截脏数据、每类数据新鲜度阈值监控,单源异常自动降级切换。
• 新闻情感分析:词典法 vs ML 模型的取舍
  量化中的金融新闻情感分析:词典法(简单、可解释)与 ML 模型(LLM/transformer,准确但黑盒)的对比与选型。
• 逐笔与微结构数据:大单分类与 Lee-Ready 内外盘近似
  A股逐笔成交数据解读:主动买卖判定、大单/超大单分类、Lee-Ready 算法近似、内外盘信号在策略中的应用。