tick-stock-panel复权机制详解除权因子、ETF复权与回测指标口径一致性【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-panel对于 A 股量化新手来说复权往往是第一个踩坑的深水区除权除息日价格跳空回测收益算出来全是错的。tick-stock-panel 是一个自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台它用一套三层复权架构事实层存原始价、因子层存除权因子、投影层读取时复权彻底解决了复权口径混乱的问题让 K 线、技术指标与回测指标天然一致。这篇完整指南带你一次性看懂它的实现原理。为什么复权口径是回测的隐形杀手 新手最常见的三个错误前复权价直接落库——每次分红送转后全量数据要重算历史分区容易和最新数据各说各话ETF 拆分不复权——ETF 份额折算后 K 线留下人为跳空均线、波动率指标全部失真分钟K与日K口径不一致——均价线VWAP用的是原始成交额价格却用前复权价两者单位都对合在一起就是错的。tick-stock-panel 的解法是本地永远只存原始价复权只发生在读取时。这样无论除权因子怎么更新历史分区都不用重写天然幂等。三层复权架构事实层、因子层、投影层这套架构在 minute_adjust.py 的模块头注释中写得很清楚日K与分钟K共用同一套设计可参考 CONTRIBUTING.md 的价格与复权一节1️⃣ 事实层只存原始价日K/分钟Kkline_daily、kline_minute等分区落盘后不可变全部是不复权的原始 OHLC数据契约要求enriched 表的open/high/low/close为前复权价同时保留raw_close/raw_high/raw_low三个不复权原始字段双口径可随时切换数据源插件provider不得自行复权只能回传原始价 除权因子复权统一由 enriched 管道完成见 plugin-development.md。2️⃣ 因子层除权因子只追加股票与 ETF 分别存在adj_factor/adj_factor_etf表中字段为symbol / trade_date / ex_factor因子表只追加不修改全市场一年约 5000 条事件仅数千行并带 mtime 内存缓存读盘约 10ms。3️⃣ 投影层读取时复权复权比率的核心公式ratio 截至 D 日累积因子 ÷ 全部累积因子价格四件套OHLC与amount成交额同乘 ratio而volume保持不变——成交额同乘保证 VWAP 与复权价严格同口径。由于今天不可能有未来事件当日 ratio 恒为 1盘中实时路径整体短路全市场当日复权开销为零单股单日 240 根分钟K复权实测仅增加 6~9ms。ETF 复权为什么必须用完整本地历史重算这是新手最容易忽视的场景。股票路径在新除权事件到达后会重算受影响标的的全部日期而 ETF 路径如果只把本次拉取的窗口送进复权管道历史分区就会停留在未复权价上日K在份额折算日留下明显跳空。项目的做法是ETF 增量日K同步时用完整本地历史重算前复权把拆分日之前的历史收盘价改写为前复权价同时保留raw_close原始值。这个逻辑在 kline_sync.py 中实现并有专门的回归测试 test_etf_adj_factor.py 覆盖增量拉取一日、历史必须改写的场景。 没有除权因子权限Starter 以下档位时系统会优雅降级为未复权并在页面提示而不是默默给错数字。分钟K的原始基准迁移.raw_basis 标记老用户库里可能存在**拉取时前复权的旧数据**混合口径。tick-stock-panel 提供了一个幂等的存量迁移任务以日K原始收盘价为锚点检测价格比值 kk≈1 说明已是原始价k 偏离 1 则该分区是前复权价除以 k 还原全部分区换算成功后创建标记文件data/kline_minute/.raw_basis此后读取自动应用复权投影、新拉取改为adjustnone迁移失败不写标记随时可续跑幂等安全。相关 API 入口见 api/kline.py 中的分钟K迁移与 enriched 全量重算接口——后者不获取任何数据仅基于已有的kline_daily adj_factor重算复权与指标是核对口径最快的工具。回测与模拟交易的口径一致性复权机制最终的价值体现在每一分钱都对得上回测统一使用 enriched 前复权 OHLC 计算信号与收益除权日不产生虚假跳空Sharpe、回撤等指标可信回测入口见 backtest/模拟交易paper trading价格一律用不复权 raw 价与真实下单一致持仓市值用raw_close日终结算时若检测到当日除权因子则自动按因子调整持仓数量与成本、现金分红入账并记一条corporate_action冲正成交保证净值曲线连续详见 paper-trading-plan.md数据核对清单项目把单位、复权、交易日、时区、资产类型列为开发必查项复权相关测试test_minute_adjust.py、test_price_limits.py全部采用固定样本数值断言。如何验证自己项目的复权口径✅ 上手 tick-stock-panel 后建议按这个顺序自查在数据页触发一次除权因子同步确认adj_factor表有当日/近期事件找一只近期除权的股票对比raw_close与close的比值是否等于累积因子运行全量重算 enriched确认指标在除权日前后无跳空跑一次跨除权日的回测检查收益曲线与模拟净值曲线是否连续。总结tick-stock-panel 的复权机制可以浓缩为一句话存原始、因子只追加、读取时投影。这套设计让 K 线展示、技术指标、回测与模拟交易共用同一套可信口径ETF 拆分、分钟K均价线这些新手高频踩坑点都有明确的实现与回归测试兜底。对于想搭建 A 股量化工作台的开发者这套三层架构是非常值得借鉴的工程实践。延伸阅读docs/features.md复权功能定位、docs/factor-system-design.md因子与指标流水线设计。【免费下载链接】tick-stock-panelTSP自托管、零运维的 A 股「选股 监控 回测」量化工作台 | LLM能力驱使策略定制个股分析复盘 | 自由接入第三方数据源与个性化扩展数据 | 个人开源项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ti/tick-stock-panel创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考