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【Python量化实战宝典 #26】止损与回撤控制手册：移动止损、最大回撤（Python 可跑）手册定位：模块四第 2 篇。仓位定好后，怎么锁住下行决定长期能否活下来。本篇讲移动止损、固定止损、组合最大回撤约束三种方法。数据来源复用 #02 历史K线（价格序列）+ #24 净值曲线。

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【Python量化实战宝典 #21】北向资金跟随手册：聪明钱择时信号（Python 可跑）手册定位：模块三第 5 篇。北向资金（陆股通）被市场视为「聪明钱」，其持续净流入常领先行情。本篇讲怎么用北向净流入序列构建择时信号。数据来源复用 #05 北向资金（历史走势 /ht/nbzj/bxls/1）。

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【Python量化实战宝典 #18】MACD 金叉死叉手册：DIF、DEA、柱体全拆解（Python 可跑）手册定位：模块三第 2 篇。MACD 是均线的升级——DIF/DEA 双线 + 柱体，金叉死叉更细腻，还能看动能背离。本篇讲怎么算、怎么出信号。数据来源复用 #02 历史K线（也可用 /hs/history/macd 端点直出，本文演示自算以讲透）。

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【Python量化实战宝典 #22】涨跌停、连板情绪手册：情绪指标构建（Python 可跑）手册定位：模块三第 6 篇。市场情绪是择时的「温度表」——涨停数量多、连板高度高代表风险偏好强；反之恐慌。本篇讲用涨跌停/连板数据构建情绪指标。数据来源复用 #01 涨跌股池（/hs/pool/ztgc/{date}、/hs/pool/dtgc/{date}）+ #02 历史K线。

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A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 15 篇）：新高新低策略创 N 日新高 = 当前价格站在一段时间最高点，是趋势最强的表达；创 N 日新低 = 站在最低点，是恐慌极点，常伴随反弹。本篇用 himk 真实的阶段最高/最低数据，做新高买入（趋势跟随）与新低反弹（反转）两类策略。

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A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 13 篇）：放量突破策略第 12 篇的通道突破只看价格，但"无量空涨"常常是陷阱。真实突破通常伴随放量——资金真金白银进场。本篇在 Donchian 突破基础上加成交量确认：价格创 N 日新高、且成交量显著大于近 M 日均量，才判定有效突破。

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【Python量化实战宝典 #20】动量、反转择时手册：趋势跟随与均值回归（Python 可跑）手册定位：模块三第 4 篇。两种相反的择时逻辑：动量（追涨、趋势跟随）与反转（抄底、均值回归）。本篇讲怎么构建并对比两者，帮你选适合当下市况的那一个。数据来源复用 #02 历史K线（close）+ #13 动量因子思路。

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【Python量化实战宝典 #08】可转债与债券接口手册：转股价·溢价率·纯债价值（Python 可跑）手册定位：「数据底座手册」第 8 篇（模块一收尾）。可转债是「债底+股性」的混合品种，双低策略的核心数据都在这一篇。本篇讲可转债一览、比价表、实时行情三个端点，并用比价字段算转股溢价率、估算纯债价值。接口路径取自官网文档页已验证路径，未虚构；纯债价值为公式估算，非接口直出，已注明。

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A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 1 篇）：回测引擎从零搭建系列说明：本系列使用公开量化数据 REST 接口提供的真实行情/财务数据，演示如何把交易思想变成可回测、可评价的策略。约定：①接口只返回裸字段，所有指标、信号、绩效均由代码二次计算；②涨红跌绿（A 股惯例），上涨为红、下跌为绿；③金额以 ¥ 计；④客观演示，不构成任何投资建议。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 18 篇）：放量缩量异动扫描量在价先。成交骤增、连续放量往往对应资金进场；成交骤减、连续缩量对应观望或出货尾声。接口 himk/cjzz（骤增）、cjzj（骤减）、lxfl（连续放量）、lxsl（连续缩量）给出四类量能异动，本篇自研量能温度计，区分「放量上涨」与「放量下跌」。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 17 篇）：创新高与新低扫描创新高 / 新低是个股强度最直观的信号：持续新高说明趋势强，密集新低说明杀跌未止。接口 himk/pzxg（盘中创新高）、himk/pzxd（盘中创新低）直接给出标的与「是否创新高」标记，本篇自研新高强度扫描器，把个股强度汇总成市场温度计。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 7 篇）：盈利能力因子：毛利率、净利率与 ROE价格与资金维度跑完，进入基本面。盈利是公司质量的底盘：毛利率看生意模式，净利率看管控，ROE 看为股东赚钱的效率。接口 hicw/yl 一次性给出这三个核心值，本篇把它们落库，并自研截面 z-score 打分，得到第一个可横比的基本面因子。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 8 篇）：成长能力因子：营收与利润增速盈利能力看「现在多能赚」，成长能力看「将来能不能更赚」。营收增速、净利增速、净资产增速是景气度的三盏灯。接口 hicw/cz 给出这些同比/环比增速，本篇落库并自研成长因子，与前一篇盈利因子互补。

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A股量化数据工程：从 REST 接口到策略信号（第 4 篇）：行业与概念板块树构建做板块轮动、题材挖掘，第一件事是有一张「板块树」：指数、行业、概念之间谁挂在谁下面，代码怎么对应。接口 hszg/list 直接给出了完整的树形结构（带 type1/type2/level/pcode），本篇把它落库并还原成可遍历的层级，下一篇就能顺着树把成分股挂上去。

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【Python 量化取数指南 #13】Python 把行情落库：sqlite 一键存，回测随用随取系列：《Python 量化取数指南》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests · 本地库用 sqlite 适用：想把前面拉的行情落进本地库、回测时随用随取、不再每次联网的人。

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【Python 量化取数指南 #09】Python 拿港股通数据：港股通成交与港股财报实测系列：《Python 量化取数指南》｜连载项目 · 纯 GET 取数 · 仅依赖 requests 适用：想用 Python 拿港股通成交、港股财报，做 AH 跨市场取数的人。

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量化数据进阶：多维实战篇（第 11 篇）：历史涨跌停价：涨跌停序列与止损线测算上一篇《板块轮动：行业资金流向与龙头股捕捉》我们把视角从「个股」抬到了「行业」，用资金流与龙头股回答了「哪条资金链在动」。但还有一类问题始终悬着：如果我看错了，最多会亏到哪里？

我是有底线的