揭秘！那些你不知道的股票量化软件真相
最好用的股票量化软件是哪一个？我倒想看看，有哪家品牌敢轻易地接下这个名头。
说到底，散户的需求真的太广了，比如我，一则由于生活工作无暇顾及，二则交易时极易情绪化，有时候出现交易失误，连自己也说不清楚是为什么。
股票交易的时间，正是我的一天中最忙的时候，每一天，我都在与时间赛跑，在生活和工作之间寻找平衡，我自己也明白，全天候不间断盯盘，这样的想法有些不切实际。
如此看来，借助股票交易软件，掌握黄金交易时机，及时完成交易，对我来说，既是应对目前行情波动的首要任务，也是一件实实在在的利器。
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那么，我想起了迅动。在散户量化交易的大海中，迅动深耕了整整12年。我特别欣赏他们的机器做T，它利用了那个非常成熟的SaaS体系，所有的数据都在云端处理，全天候监控市场行情，自动为我交易。
有了这样一款软件，我可以解放双手，不再盯盘，但股票量化软件也不放过任何一次交易的良机，而且还能自动识别股价变化促成交易，比我自己还快准狠。
有很多股票量化交易软件的操作十分简便，它们能够解决我在炒股时的困扰。就拿那个机器做T来说，我炒股，它就能帮我轻松上手。
打开股票量化的黑箱(自己动手写一个印钞机)第一章
作者：阿布?未经本人允许禁止转载
本文使用python来做股票量化分析，涉及数据挖掘分析与机器学习方面知识，股票知识涉及的不多，本文涉及的策略都只是考虑单边做多不涉及做空。
非均衡胜负收益是什么意思？意思简单说就是每次赢的钱比每次输的钱多,为什么这是串行的第一步呢，因为在股票交易中，交易者永远是处于不利的地位的，不利的情况就是你需要交手续费，你可能会说那个没有多少钱，如果你随机的胡乱买卖股票，在你有足够多的本钱的情况下交易足够多的次数，最后的结果一定是符合正太分布的，但是如果你每次要多交你1%的手续费，情况就大不一样了，赌场要抽头，不抽头的赌场一定有老千,要吃人的赌场又抽头又出老千。
下面用代码描述这几种情况
和上面那个直方图?对比你能发现每个人都能赢钱了，当我们设置了每次赢多出默认两个点，每次输少输两个点后
但是这样的话问题就来了，你凭什么能每次多赢，每次少输，其实很简单，每本关于股票的书籍都会提到止损的策略,这些策略的核心思想就是让赚钱股票的多赚钱，让亏损股票的少亏损(他们的文言文写的就是什么让利润奔跑✈️)这样的结果就是亏损的次数比赢钱的次数多，每次赢的钱比每次亏的钱多,也就是高止盈位，低止损位。所以你发现了吗，不能平白无故的提高win_once,对应的要降低win_rate，这是自己给自己摆千的节奏啊，所以win_rate可能是0.45甚至更低
看到这个图了吧，最后的结果就是又回到了有输有赢的人，也就是产生了天堂赌场的感觉，这就是文章主题提到的。
上文提到了要实现非均衡胜负收益,怎么才能做到这个呢，试着把你的止盈位提高，降低你的止损位，比如说你10块钱买入一个股票，止盈15止损9块就附和目标，这样你能理解带来的必然非均衡胜负比例这个意思了吧。
但是这个止盈止损位合理吗，是不是应该调到14，8呢或者20，9呢，这个就是量化系统所做的一般任务。
传统定义，alpha指扣除市场基准回报后的投资回报(比如银行的年利息是3.5%如果你的策略回报是10%，那么alpha就是6.5%)，alpha在因子层下面，负责整个交易大框架的盈利，负责相对激进部分，一般包括资产配置，最高止盈，最高止损，最大跌幅止损，最大回撤止损等等
因子作为组件插入alpha系统，因子可以是简单因子只发现信号，也可以有自己的止盈止损等等规则
beta系统作为风险控制层在alpha底层，更高权限的对交易进行风险控制，一般比较谨慎的做出干预，大盘风险，组合的合理相关性等等，因子是量化中很重要的概念，它的好坏可以说是整个系统能否真正盈利的关键，alpha好比有宏图大志的ceo它的目标要挣钱要挣好多好多钱，但是它可能只在上层社会中寻找睁钱的大方向，不会涉及细节，beta好比保守的cfo它的首要任务是不能让公司垮掉，要控制最大的系统风险，factor就是具体的一个个的销售了，它们的销售业绩直接就是整个公司的盈利或者亏损，自己有对产品的完整控制权，但alpha或者beta时不时的要管它们，对它们指手画脚，但是他们必须听从他两个，一般来说cfo的权限会大于ceo但也有设计成cfo，ceo等权限的(在可以做空的系统中，beta可以说是个败家子，它甚至负责去赔钱，去对冲alpha的风险)
大型量化系统还包括交易成本模型,因为它们的资金体量太大，会对市场造成冲击，结果就是滑点和市场冲击成本的溢出，所以你要清楚的知道你的模型系统要应付的资金量有多大，它其实更进一步决定了你的因子策略等等系统细节。如果你有一个对资金量在100w以下稳健盈利的系统，可绝对不代表它能胜任大于它几个数量集的资金量。
量化系统的一大部分功用就是维持这个非均衡胜负收益,非均衡胜负比例的交易系统能活下来，生存是第一需求，他们的目标就是生存，其实说的一点也不夸张，虽然alpha是激进的但它的激进只是为了与保守的beta一起能活下去，我们的系统要挣钱就要依靠因子的能力，因子的能力主要功用就是尽量平衡非均衡胜负收益与非均衡胜负比例需找最优点，活下来，并且能活得挺好。因子有各种各样的方式去强化能力，需找最优，提高胜率，由于这篇文章的重点不是如何提高因子的能力，那个主题其实你也可以在其它一些量化分章中找到一些方法，下面只简单介绍一个实例，希望你能理解,不理解也没关系，主题其实从下一章正式开始，那个才是印钞机的关键！
目标由因子的能力解决一部分
下面讲一个实例如何来提高因子的能力
如下图所示，这里选择了[-82:-40]42天数据模拟，且这一天符合买入条件，这个条件你可以认为是
在blow382和above382之间
ma5>ma10
大盘。。。
。。。。。。。。。。。。。。上面说的below和above就是因为有两种计算方式，如上代码所示一个是使用stats.scoreatpercentile，综合利用这两种计算方式，数值大的就是above小的就是below，上面1，2，3，4可以是与的关系，也可以是更复杂的规则，更多请查询TLineGolden.py或者参考附录
我就不叙述了，因子的规则有各种，变种也各异，没有必要赘述
如下mc_percent_default是默认的止盈止损位队列，mc_percent是经过最优计算出的我们会使用的止盈止损位队列，一会我们的主要任务就是演示怎么算出来的这个
弹力止盈止损大概的做法就是如果股价下跌到below200我的最高止盈也随着下降一个档，如果股价上升一个档，最低止损也上升一个档位，直至向上或者向下击穿止最后一个盈止损位，这里简单用代码演示一下，只是演示！实际运行会复杂很多，因为有alpha，beta，因子本身及因子的父类等各种诱因，这里只单纯演示弹力止盈止损！
如下所示int_demo_trade模拟初始24.16买入，通过买入价格初始化，初始化各个止盈止损价格，注意这里说的是价格，止盈止损位已经定义好了就是mc_percent，通过mc_percent和买入价确定了各个止盈止损价格，demo_trade模拟交易这里演示了弹力止盈止损是如何运作的。do_cnt_demo_trade封装一次交易
相信你看了代码和输出后就能理解弹力止盈止损了
量化交易什么意思？
量化交易是根据量化分析得出交易策略的一种交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。以往的完整数据是量化分析的基础，价格和数量是建立数学模型中的主要变量。
了解量化交易
量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。
使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。
量化交易模型的功能可以通过类比来进行理解。在阳光普照的此刻，天气预报说有90%的概率会下雨。是因为气象学家通过收集和分析来自全境的传感器气候数据从而得出了这个不合逻辑的结论。
计算机的分析程序会得出这些模型，当这些模型与历史气候数据（回溯测试）中的模型相同时，如100次中有90次是下雨，那么气象学家就可以自信地得出90%的概率会下雨的结论，这90%就是预测。量化交易者就是将相同的过程应用于金融市场中做出交易决策。
量化交易示例
根据交易者的研究和偏好，可以定制量化交易算法以评估与股票相关的各种参数。这里举例一个相信冲动投资的交易者的情况。她可以编写一个简单的程序，在市场上涨时挑选涨幅较大的股票，在下一次市场反弹期间，购买这些股票。这是量化交易的一个相当简单的例子。通常，从技术分析到股票估值和基本面分析的一组参数用于选择旨在实现利润最大化的复杂股票组合。这些参数被编程到交易系统中以利用市场走势。
量化交易的优缺点
量化交易技术可以通过使用计算机来计算盈利概率、自动化监控证券情况、分析证券并自主作出决策交易。
量化交易可以避免人性的情绪干扰。无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会抑制理性思考，通常会导致损失。计算机和数学是没有感情的，所以量化交易消除了这个问题。
量化交易也有其问题。量化交易的基础是数据分析，而数据分析的底层逻辑是相信市场的规律是重复的。所以如果参考的数据是不完整，那么得出的结论就未必会正确；且量化交易不适于数据较少时间较短的股票。
量化交易的未来
鉴于国外量化交易的成熟与成绩，国内越来越多的金融机构以及个人开始使用量化交易。相较于我国市场人口的基数，我们的比例较欧美市场还小很多，未来我国市场的潜力是非常大的。
股票里面的量化是什么意思？ - 探其财经
股票里面的量化指的是用先进的数学模型代替主观判断，然后从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的情况以制定策略，随后用数量模型验证及固化这些规律和策略。此外，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。
量化对冲的简介
近年来,随着证券市场规模的不断扩大,金融衍生产品不断推出,投资策略和盈利模式发生根本性改变,投资复杂程度日益提高,导致证券市场投资者的构成比例出现了相应的变化。专业投资管理人的占比越来越大,且有加速之势。另一方面,量化对冲投资策略以其中低风险稳定收益的特性,将成为机构投资者的主要投资方向之一。过去的13年间全球对冲基金市场经历了快速增长、衰退、反弹三个阶段。08年金融危机前，全球对冲基金规模由2000年的3350亿美元上升至1.95万亿美元。受金融危机影响，全球对冲基金规模一度缩减。09年之后，在全球经济复苏背景下对冲基金规模又开始反弹，截至2013年11月底，全球对冲共基金管理着1.99万亿美元的资产。 从目前对冲基金的全球分布来看，北美地区(美国为主)是全球对冲基金市场发展最成熟的地区，且近年来占比有所扩大，截止2013年11月该地区对冲基金规模占据全球的67.5%。其次是欧洲地区，占比达22.2%；接着是亚太地区，占比达7.3%(日本+亚洲非日本) 常见的量化对冲策略包括：股票对冲(EquityHedge)、事件驱动(EventDriven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(RelativeValue)四种，任意一只对冲基金既可采取其中某一策略也可同时采取多种投资策略，目前全球使用占比最高的策略是股票对冲策略，占比达32.5% 量化对冲产品有以下几方面特点：1、投资范围广泛，投资策略灵活；2、无论市场上涨还是下跌，均以获取绝对收益为目标；3、更好的风险调整收益，长期中对冲基金在获取稳定收益的同时提供了更好的防御性；4、与主要市场指数相关性低，具备资产配置价值。
量化宽松政策是咋回事？
所谓量化宽松(quantitativeeasing),量化指的是扩大一定数量的货币发行，宽松就是减少银行储备必须注资的压力。当银行和金融机构的有价证券被央行收购时，新发行的钱币便被成功地投入到私有银行体系。 主要是指中央银行在实行零利率或近似零利率政策後,通过购买国债等中长期债券,增加基础货币供给,向市场注入大量流动性的干预方式.与利率杠杆等传统工具不同,量化宽松被视为一种非常规的工具。比较央行在公开市场中对短期**债券所进行的日常交易，量化宽松政策所涉及的**债券，不仅金额要庞大许多，而且久期也较长。 量化宽松一词是由日本央行于2001年提出，是指央行刻意通过向银行体系注入超额资金，包括大量印钞或者买入**、企业债券等让基准利率维持在零的途径，为经济体系创造新的流动性，以鼓励开支和借贷。一般来说，只有在利率等常规工具不再有效的情况下，货币当*才会采取这种极端的做法。编辑本段实行方式 央行可以通过两种方式放松银根：改变货币价格（即利率）或改变货币数量。多年以来，正统的货币政策一直以前一个政策杠杆为中心。然而，随着通胀率回落、短期名义利率逼近零点，从原则上说，央行可以后一种方式、即数量杠杆来实施扩张性货币政策。影响经济活动的是实际利率而非名义利率。如果经济处于通缩状态，那么即使名义利率为零，实际利率也会保持正值。2000年日本面临的情况就是如此－－名义利率已降至零点，但在实际利率为正值的情况下，低迷的货币需求仍不足以令货币政策发挥效力。这就是过去所说的“流动性陷阱”。 央行放松银根的非常规方式主要有三种。第一，央行可以通过与外界沟通或量化宽松等方式，培养短期利率将长期保持低位的预期。事实上，2001年3月－2006年3月，日本央行实行量化宽松政策的主要目的就在于此。再如，2003年8月，美联储公开市场委员会在公报中称“适应性政策将维持相当长的时间”也是此类放松银根承诺的事例。第二，央行可以扩大其资产负债表的规模，以左右通胀预期。第三，央行可以改变其资产负债表的结构。如果投资者将不同资产视为非完全替代品，央行买进特定资产的操作就会对资产价格产生明显影响。就此而言，最好的例子就是长期美国国债。从理论上说，美联储可以大规模买进美国国债，以抑制收益率上升；日本央行在实行量化宽松政策期间，就曾进行这种操作。上述三种量化宽松的方式虽然概念不同，但在操作上可以相互替代。编辑本段举例 2008年9月，美联储开始扩大其资产负债表。联储采取量化宽松的目的有两方面。一是买进市场上的证券，以图“启动”银行体系；二是承担私人部门所不愿承担的一部分金融中介职能。在日本央行实行量化宽松政策的2001年3月－2006年3月间，其资产负债表对该国GDP的比率由13%左右升至22%左右。由于美日两国金融体系的根本性差异，美联储资产负债表的规模远小于日本央行——本次危机前，前者的资产负债表对美国GDP的比率仅为6%左右。到10月份，美联储资产负债表已扩大到美国GDP的8%以上，比危机前增长了35%。 要正确地估价联储“印钞”对通胀的影响，关键在于观察广义货币总量的变化，以及“货币乘数”的变化。 目前，美国基础货币和广义货币供应量走势之所以出现严重背离，原因自然在于“货币乘数”的急剧下降。而货币乘数暴跌又反映出，自危机发生以来，美国银行及其他金融机构承担资本中介功能的能力和意愿都大为萎缩。当前美国货币乘数下降的严重程度大大超过了当年的日本：日本方面，货币乘数由资产负债表的10倍左右降至最低点的6.5倍左右，降幅为35%；而在美国，仅仅过去2个月之中，货币乘数就从9以上降至7左右，降幅已达22%。编辑本段影响 业内人士指出，这一在当前几乎普及全球的非常规政策措施，虽然一定程度上有利于抑制通货紧缩预期的恶化，但对降低市场利率及促进信贷市场恢复的作用并不明显，并且或将给后期全球经济发展带来一定风险。 第一种情况，如果量化宽松政策能成功生效，增加信贷供应，避免通货紧缩，经济恢复健康增长，那么一般而言股票将跑赢债券。 第二种情况，假如量化宽松政策施行过当，导致货币供应过多，通货膨胀重现，那么黄金、商品及房地产等实质资产可能将表现较佳。 第三种情况，如果量化宽松政策未能产生效果，经济陷入通缩，那么传统式的**债券以及其他固定收益类工具将较为吸引。 量化宽松极有可能带来恶性通货膨胀的后果。央行向经济注入大量流动性，不会导致货币供应量大幅增加。但是，一旦经济出现恢复，货币乘数可能很快上升，已经向经济体系注入的流动性在货币乘数的作用下将直线飙升，流动性过剩在短期内就将构成大问题。 量化宽松政策，不仅降低了银行的借货成本，也降低了企业和个人的借货成本。现在全球同此凉热，各国**都在实行超低利率，其本意是希望经济迅速复苏。但结果事与愿违，那些本该进入实体经济的量化宽松货币，在有些国家却流入了股市，比如美国，在经济基本面根本没有利好的情况下，股市却扶摇直上，道琼斯平均工业指数一度冲破11000点，10月18日创下11143.69的高点。
股票量化交易策略是什么意思
股市是一门经济学，哲学，概率学，心理学的综合体，想要成功，需要不断去感悟去总结每一次的失败，这样才能走的更好更远。第一个理念：顺势而为股市的大趋势决定个股的走势，当指数大涨时个股更容易爆发，这个时候适合重仓介入，当然要注意获利就出;当市场处于弱势时，就要考虑轻仓介入，不盲目追涨。第二个理念：选定有价值的公司在投资中，选定有价值的公司很重要，因为这些公司有很强的上涨潜力，一旦市场有好的信号，或者公司有大利好时，股价就会飞速上涨，所以这样的公司更容易让普通股民赚到钱。第三个理念：分批建仓坚持到底在投资中，投资者要住的是要做好投资策略，一般的策略就是分批建仓，在市场下跌时以倒金字塔形态建仓，在市场上涨时，以金字塔形态减仓。如果股票短期被套，市场情况还可以的话，则要选择坚持持仓。天字一号量化交易系统通过设定不同的各种指标条件，一旦市场交易情况满足这些条件时就自动弹出一些操作指示；设定值达到开仓条件，系统会弹出买入信号、设定值达到减仓条件卖出一半或者全部卖出等。
股票量化是什么？
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化票是什么意思？
量化票是指在金融市场中，通过一定的量化模型和算法进行筛选和选股的股票。量化投资是一种利用计算机和数学模型来进行投资决策的方法，通过对大量历史数据的分析和统计，寻找股票市场中的规律和趋势，以期获得超额收益。
量化票的选股过程通常包括以下几个步骤：
数据收集：收集各种与股票市场相关的数据，包括公司财务数据、市场行情数据、宏观经济数据等。
数据清洗和处理：对收集到的数据进行清洗和处理，去除异常值和缺失值，使数据符合模型的要求。
模型构建：根据选股策略和目标，构建适合的量化模型，可以是基于统计学、机器学习或人工智能等方法。
回测和优化：使用历史数据对模型进行回测，评估模型的效果，并进行参数调整和优化。
实时应用：将优化后的模型应用到实际的股票市场中，根据模型的信号进行买卖决策。
通过量化投资的方法，投资者可以更加系统和科学地进行选股和交易，减少主观判断的影响，提高投资效率和风险控制能力。但需要注意的是，量化投资也存在一定的风险，模型的有效性和市场的变化都会对投资结果产生影响。因此，在进行量化投资时，投资者需要充分了解和评估模型的风险和限制，并根据自身的风险承受能力进行决策。
最近三个月超额11.2%，这家量化管理人是如何做到的？
重要提醒：本文内容仅对合格投资人开放！
私募基金的合格投资者，是指具备相应风险识别能力和风险承担能力，投资于单只私募基金的金额不低于100万元，并且符合这些相关标准的单位和个人：
（一）净资产不低于1000万元的单位；
（二）金融资产不低于300万元或者最近三年个人年均收入不低于50万元的个人。
说明下，金融资产包括银行存款、股票、债券、基金份额、资产管理计划、银行理财产品、信托计划、保险产品、期货权益等。最后，私募基金风险大，文章内容仅供参考交流，不构成投资建议哦~
今年量化收益相比主观多头已经是优异很多了，但是单看量化管理人超额也是不太尽如人意。半年过去了今年超额收益6-8%的比比皆是，并且量化管理人也不像过去几年总有新的量化管理人在市场上涌现，带来新鲜的血液，有一种量化阶级正在悄然形成的感觉
今天聊的这家量化管理人的策略实盘可查业绩是今年4月开始，到目前为止已经有11%的超额了，单看这个超额收益什么概念，除去今年王炸的宽德，目前能够达到11%超额的管理人一只手也数的过来
（数据来源：火富牛）
最近三个月超额表现看下来确实值得关注，目前这个策略管理人规模8个亿，都是机构资金为主，是近期新挖掘出来的黑马管理人
老规矩：具体私募管理人的名字放在星球里了，需要的进星球了解~
一、公司介绍：
成立时间：2019年9月
管理规模：30亿，其中指增8亿
核心优势：指增策略目前具有规模优势；以单团队为核心，团队稳定
团队介绍：股票策略团队10人
核心人员：
黄总（PM）：主导量化团队的股票策略研发。北京大学计算机系学士、经济学双学士、软件工程硕士、芝加哥大学金融数学硕士、CFA。曾任职美国康涅狄格数据量化分析师 、GAA风险平价组分析师，具备8年全球量化策略研发和组合管理经验。曾任职于算法广告部，L6级研发负责人，组建工程师与科学家团队构建深度学习和预测模型平台，训练离线与在线的大数据模型提升广告投放品质与用户转化率
二、产品业绩：
代表产品：
xxx中证500指数增强1号（量化指增）
截止2023年7月7日，成立0.3年，2023年4月4日正式运作，运作以来累计超额收益11.22%，超额年化收益51.10%，超额最大回撤0.34%
三、投研详情：
注重Alpha因子开发，严控Beta因子暴露。自研系统不断对因子库内因子进行时序分析，确保alpha因子不变质。至今超额收益85%以上来自Alpha因子（纯超额收益）
数据优势：在挖掘传统因子（量价、基本面、一致预期）之外1、高频因子低频化，将T0因子转变为日频信号（T0高频因子资金容量小，对下单要求高，规模放大后收益会衰减，日频信号运用范围更广）2、另类因子：包括舆情信息、产业链、供应链数据（中文语义识别，标准化入库)，另类因子贡献20-30%收益
因子挖掘：人工挖掘+机器挖掘相结合(800-1000个因子左右，量价因子70%以上)
因子组合：线性模型、非线性模型（深度学习，目标函数最大化夏普）
【500指增】：平均持仓600只标的，换手在80-100倍，中频
策略容量：30-50亿
四、Q&A：
Q1：新发指增产品由专门团队负责吗？
设立专门股票团队10人，且有专门基金经理黄总主导。基金经理马总主要负责将一些CTA原有策略作为单因子移植到指增因子池中，并和专门基金经理黄总共同负责因子组合
后续管理人扩大股票团队人员规模也预计保持单核团队为中心，保证一定稳定性
Q2:管理人在因子挖掘方面有何优势？
在挖掘因子的过程中，管理人使用的是遗传算法，相对来说比较稳定。目前的框架规则已经相对比较确定，更多的是对现有的运算算法进行一些优化
基于多年量化CTA策略的优势，管理人在硬实力方面有60台左右服务器实体机，算力储备不输头部机构；软实力方面，管理人的IT团队强势，来自恒生、海外大厂，算法的迭代优化也具有优势
Q3:因子选取上是否有风格偏好？
管理人的因子池足够大，的确出现过一段时间以内，一方面因子的收益会高于其他方面因子的收益
但在因子组合层面，不是人工组合，而是通过算法组合，算法自然会考虑到这一段时间因子的表现，从而赋予它更多的权重，从而实现在最终的交易层面上面
所以管理人本身是不存在任何的因子选取偏好的
Q4：新增指增系列产品会不会给CTA策略带来迭代
CTA其实和股票一样，面临的是因子组合层面的问题，近一年来最大的问题是因子呈现横盘震荡，如何组合好这些因子是最大问题
管理人目前会把CTA的一些策略作为单因子写到股票里面去，未来尝试利用股票组合因子的一些概念对CTA组合因子进行一些优化，并且尝试结合机器学习的概念走出超额
上半年权益市场看下来还是量化整体表现更好一些，但是很多小伙伴对于量化模型、量化逻辑还是一知半解
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