哪家证券公司支持ETF 套利？日内交易？万得宏汇！

最新推荐文章于 2025-12-01 06:10:14 发布

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#人工智能 #大数据 #金融

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量化交易系统如何获取历史市场数据？

zhangzhechun的专栏

07-04

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总结起来，获取历史市场数据是量化交易系统建设的基础步骤之一，需要综合考虑数据的来源、质量、格式、更新频率、可扩展性、安全性以及费用结构等多个方面。选择合适的数据提供商和获取方式，可以确保量化交易策略的开发和优化有坚实的数据支持，从而提高交易系统的整体性能和盈利能力。

python量化交易：quantOS_Datacore

santirenpc的博客

02-23

1914

一、项目概览项目简介 DataCore是一款企业级开源量化数据系统，通过标准化接口提供高速实时行情、历史行情和参考数据等核心服务，覆盖股票、商品期货、股指期货、国债期货等品种，适配CTP、万得、聚源、Tushare等各类数据。功能特色统一的数据访问接口，接口简单易用快速适配新行情源跨市场、不同类型的行情数据格式统一适配多种参考数据源衍生数据计算服务框架支持多种...

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2024年进行etf套利的主要模式有哪些？etf套利的固定成本有哪些？

GJ_zjgw的博客

04-30

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ETF套利是指投资者利用ETF（交易型开放式指数基金）在二级市场上的交易价格与其基金份额净值之间的差异进行套利的行为。在2024年，ETF套利的主要模式包括：1、折溢价套利：当ETF的市场交易价格高于其基金份额净值时，投资者可以在二级市场上购买ETF份额，然后通过一级市场赎回一篮子股票，再在二级市场将股票卖出，从而获得差价利润。相反，当ETF的市场交易价格低于其基金份额净值时，投资者可以在二级市场上买入一篮子股票，然后在一级市场申购ETF份额，再将其在二级市场上卖出，从中获得差价利润。

ETF套利交易实务详解-套利攻略

10-14

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对接万得实时行情丨DolphinDB WindTDF 行情插件使用指南

DolphinDB智臾科技

12-24

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点击链接了解如何通过 WindTDF 插件将实时行情数据接入流表、写入分布式数据库吧！

股票程序化交易编写有哪些要点？当前哪些软件可支持程序下单

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04-03

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股票程序化交易编写有策略构建、数据处理等要点，不少软件支持程序下单，了解这些可帮助投资者更好地参与股票程序化交易。

通达信交易外挂是什么，有何作用与风险？

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11-24

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证券数据接口api有哪些类型？如何获取并合法使用它们？

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03-22

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证券数据接口api有行情、资讯等类型，获取要走正规渠道，使用时遵守相关法律法规，可满足投资者需求和维护市场秩序。

程序化交易中，如何避免资金大幅回撤？

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10-24

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程序化交易避免资金大幅回撤需多方面努力。要理解市场、强化基础设施、优化下单系统等，还得做好资金管理、保持心理纪律，从多方面构建稳健交易系统。

股票交易第三方接口有哪些？使用它们是否安全合法呢

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03-23

1077

股票交易第三方接口情况复杂，类型多样，安全合法状况不同。投资者和从业者知晓其种类，明确安全性与合法性要求意义重大。

宏汇ATP算法交易平台接口

01-22

宏汇ATP算法交易平台接口是专为金融交易者设计的一款高级交易系统，它提供了一整套接口和开发文档，使得用户能够自定义交易策略并实现自动化交易。平台的核心功能是支持算法交易，允许用户通过编写特定的算法来执行...

流动性观察（十六）：近期，北上在交易什么？_长江证券-10页.pdf

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同时，万得全A和上证综指的换手率提高，表明市场交易情绪趋向乐观，日均成交额也随之增加，反映出市场活跃度提高。报告作者们对投资者发出提醒，净流入的估算数值可能存在偏差，并提到了之前的研究报告，如《从...

万得ChinaMutualFundNAV.docx

08-04

"万得ChinaMutualFundNAV" 万得ChinaMutualFundNAV是万得数据字典中的一部分，提供了中国共同基金净值的信息。本资源提供了基金净值的详细信息，包括基金净值、累计净值、复权因子、货币代码、资产净值、合计资产...

人工智能领域博客

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摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎

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07_Spring AI 干货笔记之提示词

在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前

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RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1

Trb201013的博客

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文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。

【LLM】DeepSeekMath-V2模型

发现问题，并解决问题，批判性思维

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研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

LMM-Det：让大型多模态模型在目标检测中脱颖而出

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AI浩

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大型多模态模型因其在多模态理解、推理和上下文学习等方面的卓越能力，在人工智能研究和工业界引起了广泛的关注和兴趣。虽然 LMM 在图像描述、视觉问答和视觉定位等多模态任务上已展现出有前景的结果，但其目标检测能力与专业检测器相比仍存在显著差距。为弥补这一差距，我们摒弃了将重型检测器与 LMM 集成的传统方法，提出了 LMM-Det，这是一种简单而有效的方法，它利用大型多模态模型进行纯目标检测，而无需依赖专门的检测模块。

万得 API 日内

06-17

### 关于万得API日内数据获取及操作指南万得API（Wind API）是金融数据领域广泛使用的工具之一，支持用户高效获取包括日内行情、历史数据等在内的多种金融数据[^1]。通过万得API，用户可以方便地调用实时和历史行情数据，覆盖股票、期货、债券等多种资产类别。以下是关于如何使用万得API获取日内数据的详细说明： #### 1. 安装与初始化在使用万得API之前，需要确保已安装WindPy客户端并完成初始化。以下为Python环境下的安装与初始化示例代码： ```python # 导入WindPy模块 import wind as wd # 初始化WindPy客户端 wd.w.start() ``` #### 2. 获取日内行情数据万得API提供了丰富的函数用于获取日内行情数据，例如`w.wsq`用于实时行情查询，`w.ticks`用于获取分笔数据，`w.bar`用于获取K线数据。以下为具体函数的使用方法： - **实时行情查询** 使用`w.wsq`函数可以查询指定证券的实时行情数据，例如价格、成交量等。 ```python # 查询实时行情数据 data = wd.w.wsq("000001.SZ", "rt_last,rt_volume") print(data) ``` - **分笔数据获取** 使用`w.ticks`函数可以获取指定证券的分笔成交数据。 ```python # 获取分笔数据 ticks_data = wd.w.ticks("000001.SZ", date="2023-10-17", begin_time="09:30:00", end_time="15:00:00") print(ticks_data) ``` - **K线数据获取** 使用`w.bar`函数可以获取指定证券的K线数据，支持分钟级、小时级等多种周期。 ```python # 获取分钟级K线数据 bar_data = wd.w.bar("000001.SZ", beginTime="2023-10-17 09:30:00", endTime="2023-10-17 15:00:00", barSize=1, fields="time,open,high,low,close,volume") print(bar_data) ``` #### 3. 注意事项在使用万得API获取日内数据时，需要注意以下几点： - 数据权限：部分高频数据可能需要额外购买权限，具体可咨询万得官方客服。 - 时间范围：日内数据的时间范围通常限制在交易日的开盘至收盘时段。 - 频率限制：API接口存在调用频率限制，需合理安排请求间隔以避免被封禁。 #### 4. 示例：完整日内数据获取流程以下为一个完整的日内数据获取流程示例，涵盖从初始化到数据提取的全过程： ```python # 导入WindPy模块 import wind as wd # 初始化WindPy客户端 wd.w.start() # 查询实时行情数据 realtime_data = wd.w.wsq("000001.SZ", "rt_last,rt_volume") print("实时行情数据:", realtime_data) # 获取分笔数据 ticks_data = wd.w.ticks("000001.SZ", date="2023-10-17", begin_time="09:30:00", end_time="15:00:00") print("分笔数据:", ticks_data) # 获取分钟级K线数据 bar_data = wd.w.bar("000001.SZ", beginTime="2023-10-17 09:30:00", endTime="2023-10-17 15:00:00", barSize=1, fields="time,open,high,low,close,volume") print("K线数据:", bar_data) ``` ###