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Redis Client 从了解到精通（二）上：redis-py 高级用法与核心命令实战上一期我们详细讲解了 Redis 的 Client API 对于量化工作的重要性，也带大家走完了 Python 版 redis-py 客户端的安装与基础使用流程。本期我们正式深入核心，系统拆解 redis-py 的高级用法与实战技巧，手把手吃透这个高频使用的 Redis 客户端库。

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Redis 从了解到精通（三）上：量化交易场景下的数据备份与安全配置在前两篇内容中，我们已经梳理了 Redis 的基础功能与核心数据结构，足以支撑常规的缓存、计数等场景。但在量化交易系统中，Redis 往往承载着实时行情快照、策略运行状态、委托订单记录等核心业务数据，一旦发生数据丢失或服务被非法访问，极可能影响策略正常运行，甚至带来直接的资金风险。

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Redis 从了解到精通（三）下：性能基准测试与量化场景性能避坑指南书接上回，在上一篇中我们讲解了 Redis 的数据备份恢复与安全密码配置，解决了量化交易系统中数据可靠性与访问安全的基础问题。但在实盘量化场景中，Redis 往往需要承载高频行情写入、策略状态读写、订单数据缓存等高并发请求，性能表现直接决定了策略的延迟与稳定性。

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Redis 从了解到精通（二）下：发布订阅进阶命令、量化场景落地与避坑指南在上一篇中我们讲解了 Redis 发布订阅（pub/sub）的核心原理与基础实操，本篇继续深入拆解进阶细节：完整的核心命令用法、量化交易中的典型落地场景、功能优缺点对比，以及实际使用中最容易踩的几个坑。帮助大家全面掌握 Redis 发布订阅，在合适的场景下正确使用它。

【迅投 QMT】QMT如何获取ETF申赎清单？download_etf_info()与get_etf_info()教程本方案由 EasyQuant AI量化助手提供。ETF 套利、申购赎回和成分股篮子分析，都需要获取 ETF 的申赎清单数据。QMT 提供 download_etf_info() 下载 ETF 申赎清单，并通过 get_etf_info() 读取本地数据。

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量化高性能服务框架 Tornado 全面解析（上）：异步非阻塞的核心能力与场景落地在量化交易体系中，实时行情推送、高并发策略接口、异步数据处理这类场景对服务端性能有着严苛要求，传统同步 Web 框架往往难以承载海量长连接与低延迟诉求。本文将为大家拆解一款专为高性能场景设计的 Python 框架 —— Tornado，从基础定义、核心特性、模块组成到选型对比，系统讲解它为何成为量化高性能服务的主流选择。

【PTrade】PTrade如何进行盘后固定价委托？after_trading_order()完整教程本方案由 EasyQuant AI量化助手提供。普通股票委托主要在盘中执行，而盘后固定价交易可在指定时段内提交委托。PTrade 提供 after_trading_order() 接口，可用于提交股票盘后固定价买卖委托。

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自建量化回测系统完全指南 (上)：四大技术栈与主流开源框架深度对比相信很多量化交易者都有过这样的困扰：市场上各类量化平台自带的回测功能要么限制过多，要么无法实现自定义的复杂交易逻辑，要么性能不足以支撑大规模参数扫描。这时，搭建一套属于自己的量化回测系统就成为了刚需。

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量化迅投 QMT vs 聚宽 (JoinQuant)全面分析本文从技术架构、运行模式、数据体系、开发环境、回测引擎、交易能力、权限体系、运维成本、生态体系九大专业维度，对券商本地化量化终端迅投 QMT 与云端 SaaS 量化投研平台聚宽（JoinQuant）进行客观技术对标。全文剔除营销导向表述，聚焦底层技术逻辑、功能边界、性能指标、适用技术场景，为量化研究员、策略开发者、实盘交易者提供中立的平台选型技术依据。两款产品分属本地实盘交易终端与云端投研回测平台两大赛道，技术路线、设计目标、性能侧重存在本质差异。

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量化之MiniQMT 实战：一键读取通达信自选股并实时监控涨跌幅（附完整可运行代码）本文解决了通达信选股与 MiniQMT 交易之间的数据互通痛点，教你如何用 Python 读取通达信ZXG.blk自选股文件，自动转换为 QMT 标准代码格式，并通过 QMT 原生 API 实时获取自选股的最新价、涨跌幅、股票名称等核心行情数据。文章附带完整可运行且修正了语法错误的代码，同时提供自动交易、消息推送、概念关联、分时均线监控等进阶扩展功能思路，特别适合同时使用通达信做策略选股、MiniQMT 做量化交易的投资者和量化入门学习者。

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QMT 实战：自定义绘制专属 K 线（下篇）—— 国产库与高性能库全解析专栏：【量化学习】书接上回，在上篇文章中我们详细讲解了如何使用mplfinance和plotly在 QMT 环境中绘制 K 线图，解决了不同软件 K 线不一致的核心问题。本篇将继续介绍另外两款极具特色的 Python 绘图库：国产中文友好的 pyecharts和专为金融数据优化的 finplot，并给出四大库的终极选型指南，帮你找到最适合自己量化场景的绘图工具。

【金融量化】Ptrade中如何获取各类回测数据？

我是有底线的