数据不会说谎，但需要被正确拆解。我们只做一件事：把采集到的原始行情，变成你能看懂的结构。
股票数据采集和预测这个平台，说起来初衷挺简单的。每天开盘四个小时，几千只股票在跳，成交额动辄上万亿，普通投资者打开软件看到的是一堆红绿数字，但数字背后谁在买、谁在卖、资金往哪个方向聚集，其实很难一眼看清。我们做的事情就是把这些分散的、杂乱的、转瞬即逝的行情数据先采下来，清洗干净，再按资金流、情绪周期、波动结构这些维度重新组织，让你看到的不是一堆报价，而是一张有层次的市场地图。
采集这件事听起来不复杂，但做到“可溯源”需要下笨功夫。每一笔成交、每一档挂单、每一次大单异动，我们都标注了时间戳和数据来源，回测的时候能精确还原到当时那个时点到底发生了什么。很多朋友做复盘最头疼的就是“事后看起来都对，当时却看不懂”，原因往往出在数据的时间对齐上。我们把采集粒度做细，就是为了让每一次预判都能被验证，而不是拍脑袋。
至于预测，我们不太喜欢把话说满。模型给的是概率和结构，不是保证。多因子打分告诉你哪些方向在当前环境下更占优，情绪指标提醒你市场处于冰点还是过热，资金流向帮你确认有没有真金白银在动。这些信号叠在一起，比你单看一根K线或者一条新闻要踏实得多。平台上的每一个数字都来自实采数据，每一个回测都标注了时间区间，你看到什么就是什么，没有修饰，也不绕弯子。
以下内容按今日实时采集热度排序，播放键可预览对应数据看板演示。
数据源更新、功能迭代与采集链路调整，实时同步，不做事后公告。
沪深两市Level-2逐笔成交数据接入链路完成压缩优化，端到端采集延迟从平均140ms降至90ms以内，高频因子计算时效同步提升。
因子库上线“转债正股联动”模块，涵盖溢价率偏离、正股动量传导、转股意愿强度三个子维度，支持自定义回溯窗口。
情绪周期面板新增炸板率与连板高度的双轴叠加视图，可直观看到封板质量的变化趋势，辅助判断情绪退潮节点。
策略回测模块更新滑点模型，按成交额区间分三档模拟冲击成本，小市值标的的回测结果将更贴近真实成交环境。
主力资金流向数据切换至新清洗管线，经过连续五个交易日双源比对，大单口径差异率低于0.3%，已正式接管线上输出。
板块热力图支持从申万一级逐层下钻至三级行业，点击任意行业可查看成分股的资金净流入排名与涨跌分布。
多因子研究页面上线IC衰减可视化，展示每个因子在不同持有周期下的信息系数变化，帮助判断因子的最优调仓频率。
手机端数据看板支持横屏全屏查看K线与资金流叠加图，手势缩放与十字光标交互同步优化，触控响应更跟手。
字段说明文档补充了资金流因子的分档阈值定义与历史回测口径，修复了此前部分字段单位标注不一致的问题。
按你关心的维度组织内容，不用翻菜单找入口，点进去就是对应数据面板。
逐笔成交与快照数据的实时接入链路，标注来源与时间戳，可溯源回放
动量、估值、波动、情绪四类因子的定义、计算逻辑与历史IC表现一览
大单与主力资金的行业间流动轨迹，按净流入强度排序追踪资金偏好
涨跌比、连板高度与炸板率的叠加视图，定位市场情绪所处的阶段位置
自定义因子组合与调仓规则，分档滑点模拟，输出净值曲线与回撤分析
多条件叠加选股，支持因子阈值、行业限定与流动性过滤的自由组合
基于量价结构与多因子共振的方向概率评估，附带历史相似形态检索
所有采集字段的计算口径、更新频率与使用限制说明，拒绝模糊定义
采集链路、因子表现与行业动态的交叉参考，每条都标注了数据时点。
今日上午煤炭行业涨幅居前，从逐笔大单口径看，开盘前半小时的主动性买盘占比明显高于过去五日均值，资金采集链路捕捉到了这一偏移。
CPO与PCB方向今日领跌，波动率收敛因子在昨日收盘时已对部分标的发出结构弱化信号，采集数据中的挂单深度变化提供了提前量。
多只银行股盘中创历史新高，但主力资金净流入并未同步放大，采集数据显示部分涨幅由中小单推动，机构与散户的行为分歧值得留意。
三季度净利大增逾90%后股价先涨后回落，逐笔数据中高开后的主动卖出大单占比在半小时内快速上升，形成了可观测的兑现信号。
今日成交额较昨日缩量近2800亿，在流动性下降的环境里，动量因子的短期IC通常会出现衰减，而低波动因子相对占优的规律值得回测验证。
AI短剧方向连板高度抬升，但炸板率同步走高，采集到的封单金额与撤单频率对比显示资金持股意愿并不牢固，情绪周期处于分歧区间。
关于数据采集与预测这件事，说透一点，不绕弯子。
做股票数据采集的人都会遇到一个尴尬：数据越多，噪音越大。十年前大家还在为拿不到逐笔成交发愁，现在的问题是数据管够，但真正能拿来做决策的信号反而被淹没了。一只股票一天几万笔成交，你不可能每笔都看，但哪几笔是值得看的，这个筛选逻辑比采集本身更难。我们的做法是把采集粒度做细之后，用资金规模、时间窗口和相对强度三个维度做预筛，先把绝大多数无关噪音过滤掉，剩下的异动再进入因子计算流程。这样做的代价是采集端要承担更大的计算压力，但换来的是下游分析的信噪比提升。
预测这件事在量化圈子里一直有争议。一派认为市场基本有效，预测的边际价值有限；另一派认为结构性的错误定价永远存在，关键在于你有没有能力识别。我们倾向于后者，但有一个前提：预测的对象不应该是价格本身，而应该是条件概率。直接说“明天涨还是跌”没有意义，但说“在当前资金流向和情绪状态下，过去五年类似情形出现后三天内上涨的概率是62%”，这个信息是有参考价值的。我们的模型输出全部采用这种条件概率框架，不给你一个绝对判断，而是告诉你历史在类似条件下偏向哪一边。
数据可溯源这件事，说起来像一句口号，落到工程上其实是无数个细节的叠加。举个最简单的例子：一只股票今天除权，前复权价格怎么算？用哪个日期的复权因子？如果采集的时候不把原始价格和复权因子分开存储，后面做回测的时候就会出现时间对齐错误，收益凭空多出几个百分点，你还以为是策略厉害。我们把原始行情、复权因子、停牌标记、ST状态全部独立存储，任何一次查询都可以还原到当时最原始的状态，回测引擎再去按需组装。笨，但不出错。
多因子模型的局限也需要说清楚。因子有效是因为市场存在某种结构性的行为偏差，但偏差不会永远持续。一个因子在2018年有效，不代表2026年还有效。我们的因子看板里每个因子都标注了近三年的IC均值和衰减曲线，你可以自己判断它当前还值不值得用。更常见的问题是因子拥挤，当太多资金盯着同一个信号时，超额收益会被迅速抹平。采集数据中的成交集中度和换手率变化可以在一定程度上反映拥挤程度，这也是我们把资金流数据和因子研究放在同一个平台上的原因：它们本来就不该分开看。
移动端体验在股票分析场景里的重要性被低估了。多数深度分析工具在PC上做得很好，到了手机上就只剩一个简化的行情列表。但真实情况是，大量投资者在盘中是用手机看盘的，他们需要在通勤路上、会议间隙快速判断一个异动值不值得关注。我们把移动端的数据看板做了重新设计，不是简单缩放PC页面，而是把最关键的资金流向和情绪指标放在首屏，K线缩小但保留量价叠加，横屏可以展开全尺寸图表。触控区域全部做到48px以上，手指点得准，不需要反复放大缩小。
最后说回生态。股票数据采集和预测这个方向，单靠一个平台做不完所有事。数据的清洗规则在变，监管的披露要求在变，市场的参与者结构也在变。我们保持采集链路和因子库的开放注释，每一个字段的计算方式都写在数据字典里，每一条回测的记录都保留参数快照。这样做不是为了显得透明，而是因为在一个快速变化的市场里，不可验证的东西最终都会被淘汰。你能复现我的结果，我的预测才有意义；你不能复现，我说什么都只是故事。
五个入口对应五种使用场景，按你的习惯来，不用按顺序走。
先看数据源状态与延迟
从IC曲线反推有效因子
用大单方向确认强度
盘中快速检查关键异动
用样本外数据检验逻辑
来自今日实时提交的真实使用反馈，未做修饰。
今日采集数据中关注度上升最快的方向，按实时热度排序。
截至上午十点半，煤炭行业主力净流入强度较过去五日均值高出2.3倍，昊华能源等标的的大单买入占比显著抬升，采集链路已标记为今日重点异动行业。
CPO与PCB方向今日集体下挫，波动率收敛因子在昨日收盘时对天孚通信等标的发出结构弱化读数，采集数据中的买卖盘深度比价提前反映了压力。
江苏银行、南京银行盘中创历史新高，但主力净流入并未同步放大，逐笔采集显示中小单推动占比偏高，机构与散户行为出现可观测的分歧。
三季度净利大增逾90%后股价高开，逐笔数据中开盘半小时内主动卖出大单占比快速攀升至当日峰值，采集信号与价格回落节点基本同步。
文投控股走出五天四板，但封单金额与撤单频率的比值较前两日下降明显，采集数据中的排队结构显示追高资金意愿在减弱，情绪周期进入分歧区。
今日成交额较昨日缩量近2800亿，采集数据显示低波动因子的短期IC在流动性下降环境中相对稳健，而高换手动量因子的信号强度同步衰减。
关于数据来源与使用方式，这里说清楚，省得你翻文档。