[caption id="attachment_3427" align="aligncenter" width="900"] 从手动盯盘到量化投研系统：我给自己搭了一套会「看盘」的机器[/caption]
我花了一周时间，把自己那套手动看盘的流程，升级成了一套自动化的量化投研系统——QMT 取数、Redis 缓存、AI 分析、飞书推送，每天盘前自动把"大盘该不该进攻、数据靠不靠谱、情绪热不热"浓缩成一张能直接做决策的简报。这篇把整个过程、踩的坑、还有几个判断大盘环境的方法，原原本本分享出来。作者：道道。
先别误会，我不是程序员出身，是个在财务审计里摸爬滚打了几十年的人。量化这件事，对我来说不是"炫技术"，而是想把"看盘"这件最耗心力的事，变得可重复、可验证、不被情绪带着走。
这周我把自己的投研系统做了一次大升级，从 8 月 20 号改到 26 号。今天不藏私，把这套系统的架构、核心判断方法、踩过的坑，全部分享给大家——尤其是那套"大盘环境评级"，我觉得对普通投资者特别有用。
一、先说说我的系统长什么样
很多朋友一听"量化系统"就以为要很复杂的服务器、很高深的代码。其实我的这套，用的是普通人都能理解的分工：
- **QMT 负责取数和交易**：行情、持仓，从券商终端同步出来；
- **Redis 当"中转仓库"**：把数据先存起来，方便随时读取；
- **AI 助手负责分析和推送**：每天盘前，把数据加工成一份简报，推送到手机。
说白了，就是把"我每天早上要做的几件事"，交给机器去自动完成。省下来的时间和心力，拿去思考更重要的事。
二、核心方法一：大盘环境评级（A/B/C → 仓位指引）
这是我这次升级最有价值的一块——把"今天该不该出手、该不该重仓"，浓缩成一个最简单的评级。
很多新手最纠结的就是这个：今天到底该满仓还是空仓？我把它总结成三个档位：
- **🟢 A 级・进攻**：指数普遍站上均线、市场涨多跌少 → 可积极一些；
- **🟡 B 级・谨慎**：指数和情绪分化、方向不明 → 半仓观望；
- **🔴 C 级・防守**：指数普遍跌破均线、跌多涨少 → 轻仓防守。
判断依据主要看两个数据：一是主要指数的均线状态（这是市场的中期趋势），二是涨跌家数比（这是市场的赚钱效应）。
8 月 26 号那天，我的系统自动给的就是"🔴 C 级・防守"，因为主要指数都跌破了 20 日均线——这种时候，管住手比频繁操作重要得多。
这套评级最大的价值，是把"感觉"变成了"规则"。 不用再靠盘感猜今天该不该买，系统用数据告诉你答案。
三、核心方法二：数据质量校验（可靠性底线）
做量化的都懂一个道理：数据错了，后面的分析全白搭。
这次我特意加了一道"数据质量校验"——每次分析前，先检查数据源是不是正常。如果发现持仓数据为空、资产数值异常，系统会在报告顶部亮起红色警示，提醒你可能同步中断了。
这个功能看起来不起眼，其实是整套系统的"安全气囊"。没有它，你可能盯着一个"空数据"算出来的报告做半天决策，还以为没问题。
数据新鲜度和可靠性，是量化系统的底线，永远要放在第一位。
四、核心方法三：情绪指标（涨停/跌停家数）
除了趋势和评级，我还加了一个情绪指标——每天涨停和跌停的家数。
涨停多、跌停少，说明市场赚钱效应好、情绪热；反过来，跌停一片，说明情绪冰点。这个指标配合大盘评级一起看，能更完整地判断市场状态。
当然，情绪数据偶尔会拉取失败。我做了容错处理——拿不到就显示"n/a"，不影响整体分析。这种"降级保护"，是做量化系统必须有的心态。
五、持仓管理结构化：把"该干嘛"写清楚
以前我看持仓，脑子里一团浆糊——这只拿着、那只想卖、还有只犹豫加不加。这次我把"今日关注"重构成了三组清晰的操作清单：
- **持有**：继续拿稳的组合；
- **减仓**：到了目标位或需要降风险的；
- **加仓**：符合计划、可以补仓的。
而且风险提示会跟着大盘评级自动变化——大盘进攻时提示积极些，防守时就提示管住手。这样每天打开简报，一眼就知道今天该干嘛，不用再纠结。
六、这周还做了三件配套的事
除了上面四个核心升级，这周我还做了三件配套工作：
第一，应对券商接口调整。 我用的数据接口因为监管要求要调整，我提前准备了迁移方案——换成券商终端内置的 Python 环境，数据接口换了，但底层的数据结构没变，AI 分析端完全不用动。这件事提醒我：工具会变，但只要体系架构清晰，迁移就不慌。
第二，模型配置切换。 AI 分析的模型做了调整，并准备了备用通道，保证哪天主力模型出问题，系统还能正常跑。
第三，策略参数审计。 趁着升级，我把几个策略的参数重新核对了一遍，调整了部分交易量和持仓上限，让配置更贴合当前的市场节奏。
七、几件让我印象深刻的踩坑经验
这周改系统，踩了不少坑，挑几个对大家最有用的分享：
第一，第三方数据源真的会"掉线"。 我在用的一个行情接口，这周多次出现连接中断。教训是：凡是调用外部数据，一定要做容错和降级——拿不到就换个来源，或者用已有的数据顶上，绝不能让一个接口挂了就导致整个系统瘫痪。
第二，选一个稳定的数据源很重要。 相比之下，我用的另一个数据源（某图表的 K 线接口）就非常稳定。这提醒我：做量化，选对"数据地基"比什么都重要。
第三，评级→仓位映射，是最简明的决策锚点。 把复杂的市场信号浓缩成一个评级、再对应到仓位比例，这套逻辑是我觉得最实用的——它让"该不该出手"变得一目了然。
八、写在最后：量化不是炫技，是把事做对
这套系统升级完，我最深的感受是：量化投研的核心，不是代码多炫、模型多高级，而是把判断变成规则、把规则交给机器、用数据校验结果。
对普通投资者来说，你不一定需要搭这么复杂的系统，但可以借鉴这套思路：
- 给市场定个"今天该不该出手"的简单标准；
- 做任何判断前，先确认数据靠不靠谱；
- 把"该干嘛"写成清晰的清单，别靠盘感拍脑袋。
我常说一句话：市场不惩罚贪婪，惩罚没有纪律的人。这套系统，就是我给自己上的"纪律锁"。用数据和逻辑说话，把投资这件难事，做得更稳一点。
这也是道道量化想传递的理念：不追求炫技，而是用数据和逻辑，把投资这件难事，做得更稳一点。
以上是我的一点看法，很多地方也是边做边学，权当抛砖引玉，欢迎同路的朋友多指正、多交流。
常见问题 FAQ
问：普通人没有编程基础，能搭量化投研系统吗？
答：可以。不一定非要很复杂的系统，可以先从最基础的"给市场定个简单评级标准、用工具自动拉数据"开始，一步步来。核心是思路，不是炫技术。
问：大盘环境评级（A/B/C）具体怎么用？
答：它是把指数均线、涨跌家数浓缩成一个方向判断，再对应到仓位指引——A级可积极、B级半仓观望、C级轻仓防守。目的是把"今天该不该出手"变成明确的规则，避免情绪化决策。
问：为什么数据质量校验这么重要？
答：量化分析的基础是数据，数据错了后面的分析全白搭。加一道校验，能在数据源中断或异常时及时警示，避免盯着错误数据做决策，是系统的安全底线。
问：第三方数据源不稳定怎么办？
答：要做容错和降级处理——调用失败就换备用来源或用已有数据顶上，绝不能让一个接口挂了导致整个系统瘫痪。同时尽量选择稳定的数据源作为地基。
关于这套知识库，也想让你知道
这篇和你聊的「量化投研系统的搭建思路」，正是道道量化知识库想传递的一个核心观点——量化不是炫技术，而是把判断变成规则、用数据校验结果。知识库里沉淀了大量关于数据源选择、风控、纪律交易的实战方法，欢迎一起看。
在这套知识库里，「用规则代替盘感」不是一句口号，而是被拆解成一条条能照着做的标准——从怎么判断大盘环境，到怎么校验数据质量，再到怎么把操作写成清晰清单，每一步都有具体方法。
我们不追热点，不喊口号，只相信一件事：在资本市场里，纪律比聪明更重要。用数据和逻辑说话，帮你把投资这件难事，做得更稳妥一点。
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- 普通人怎么判断今天该不该出手，有没有简单的标准？
- 做量化分析，怎么确认拿到的数据是靠谱的？
- 第三方行情接口老掉线，怎么防止影响自己的系统？
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