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引言 很多量化策略文章看起来很唬人：精美的收益曲线、挑选过的股票代码、看似完美的回测结果……但只要你真的把代码跑一遍，就会发现数据来源不清、时间点错乱、根本没法实盘。
这篇文章整理自 Quant Galore 的最新分享，带来 3 个 真正可以跑起来 的量化策略，全部使用 Python 实现，数据源自 Alphanume API。每个信号都是 point-in-time （时间点对齐）的，历史数据和实盘看到的完全一致，不存在未来函数。
对正在学 Python 的朋友来说，这是一份难得的实战素材：既能练习 API 调用和数据处理，又能接触真实的量化交易逻辑。
策略一：横截面动量策略（Quant Galore 动量指数） 动量因子是股票市场最古老的因子之一。很多新手把动量理解成「最近涨得多的股票」，但 横截面动量 （Cross-Sectional Momentum）其实是一个 相对排名 的概念。
你不关心一只股票的绝对涨幅，而是关心它在整个流动性股票池中的排名。
为什么有效？ 资金流动具有黏性。上个月买入龙头股的基金，这个月大概率还在买；与热门主题（比如半导体、存储芯片）绑定的股票，会在主题持续期内被反复买入。
实操代码 import requests # Alphanume 动量指数接口 url = "https://api.alphanume.com/v1/quant-galore-momentum-index" params = { "api_key" : "your_key_here" # 替换为你的 API Key } r = requests.get(url, params=params) data = r.json()[ "data" ] # 只取最近一次再平衡的数据 latest_date = max (row[ "date" ] for row in data) latest_basket = [row for row in data if row[ "date" ] == latest_date] # 按排名排序 latest_basket.sort(key= lambda x: x[ "rank" ]) # 打印最新 10 只成分股 for row in latest_basket: print ( f"日期: {row[ 'date' ]} | 排名 {row[ 'rank' ]} :
{row[ 'ticker' ]} " ) 案例效果 该策略每月初在首个交易日再平衡，精选 10 只股票等权买入。最近 12 个月的表现：
• 也有回撤月份，比如 2025 年 11 月： -18% 数据最早可追溯到 2017 年，是一个典型的 系统化策略 ，完全无主观判断。
策略二：SPX 0-DTE 隐含区间卖方策略 同日到期的 SPX （标普 500 指数）期权，是美国市场最大的散户波动率交易流。做市商不是猜指数会收在哪里，而是根据期权隐含分布反推出一个 区间 。
核心思路 Alphanume 提供的 0-DTE Strike Band 数据集，每天给出 SPX 当天预期运行的上下轨。最常见的交易结构是 铁鹰式价差 （Iron Condor）：
历史胜率约 87.86% （521 胜 / 72 负，共 593 个交易日）。
加入风险过滤器 但卖方不能每天闭眼卖，必须避开大波动日。这时需要加上 Risk Regime （风险状态）过滤器：返回 1 表示风险关闭日，应该空仓观望；返回 0 则可以出手。
实操代码 import requests from datetime import datetime API_KEY = "your_key_here" today = datetime.now().strftime( "%Y-%m-%d" ) # 获取今日 SPX 隐含区间 band = requests.get( "https://api.alphanume.com/v1/spx-0dte-strike-band" , params={ "api_key" : API_KEY, "date" : today} ).json()[ "data" ] # 获取今日风险状态分类 regime = requests.get( "https://api.alphanume.com/v1/sp500-risk-regime" , params={ "api_key" : API_KEY, "date" : today} ).json()[ "data" ] if not band or not regime: print ( f"请求日期: {today} " ) print ( "当前日期暂无数据发布（免费层可能有延迟）" ) else : b = band[ 0 ] r = regime[ 0 ] print ( f"请求日期: {today} " ) print ( f"区间数据日期: {b[ 'date' ]} " ) print ( f"风险状态日期: {r[ 'date' ]} " ) print () # 核心过滤逻辑：风险关闭日不交易 if r[ "risk_regime" ] == 1 : print ( f" {r[ 'date' ]} 为风险关闭日，今日不交易" ) else : print ( f"卖出策略：下方卖出看跌 {b[ 'lower_strike' ]} ，" f"上方卖出看涨
{b[ 'upper_strike' ]} " ) 进阶玩法：做多波动率 如果你想反向操作，Alphanume 还提供 Next-Day Movers 接口，用于筛选 次日预期大幅波动 的个股，适合跨式、宽跨式等 Long Gamma 策略：
import requests from datetime import datetime API_KEY = "your_key_here" today = datetime.now().strftime( "%Y-%m-%d" ) # 获取次日预期波动较大的股票列表 movers = requests.get( "https://api.alphanume.com/v1/next-day-movers" , params={ "api_key" : API_KEY} ).json()[ "data" ] # 最新一条数据的 return 字段为 None（尚未结算） candidates = [row for row in movers if row[ "return" ] is None ] if not candidates: print ( f"请求日期: {today} " ) print ( "暂无待结算标的（免费层可能有延迟）" ) else : print ( f"请求日期: {today} " ) print ( f"候选日期: {candidates[ 0 ][ 'date' ]} " ) print () print ( "次日预期波动较大的股票列表：" ) for row in candidates: print ( f" {row[ 'ticker' ]} " ) 这其实是一个迷你版的 离散度交易 （Dispersion Trade）：指数卖区间，个股买波动。
策略三：S-1 增发稀释做空策略 美股小盘股提交 S-1 注册声明，意味着公司即将发行新股，这会稀释现有股东的权益。一旦老股东反应过来，就会抛售，股价承压。
为什么这个策略有效？ • 机构一般不碰市值低于 5000 万美元的股票（借券难、容量小） 这是一个典型的 基础设施红利 型策略——不是信息不公开，而是处理它的工程成本让大多数人望而却步。
实操代码 import requests from datetime import datetime API_KEY = "your_key_here" today = datetime.now().strftime( "%Y-%m-%d" ) # 获取今日的 S-1 增发申报数据 filings = requests.get( "https://api.alphanume.com/v1/dilution" , params={ "api_key" : API_KEY, "date" : today} ).json()[ "data" ] # 筛选符合条件的候选标的： # 1. 确认为稀释性增发 # 2. 非股东转售 # 3. 市值小于 5000 万美元（稀释压力最大的区间） candidates = [ f
for f in filings if f[ "dilutive" ] == 1 and f[ "resale" ] == 0 and f[ "market_cap_at_filing" ] is not None and f[ "market_cap_at_filing" ] < 50_000_000 ] if not candidates: print ( f"请求日期: {today} " ) print ( "今日无符合条件的申报（免费层可能有延迟）" ) else : print ( f"请求日期: {today} " ) print ( f"申报日期: {candidates[ 0 ][ 'date' ]} " ) print () print ( f" { '代码' :< 8 } { '稀释' :< 10 } { '市值' :> 15 } " ) for c in candidates: print ( f" {c[ 'ticker' ]:< 8 } {c[ 'dilutive' ]:< 10 } " f"$ {c[ 'market_cap_at_filing' ]:> 15 ,} " ) 案例效果 根据近期数据：
• ELOX （5 月 7 日标记）：后续跌幅 -98.4% • AKTX （5 月 8 日标记）：后续跌幅 -47.8% • BAFN （4 月 30 日标记）：后续跌幅 -22.1% 交易逻辑很简单：标记当日收盘后建仓做空，T+1 开盘卖出，在设定的窗口内平仓即可。
总结 3 个策略，4 个 API 接口， 没有一个需要预测模型 。
这正是本文最想传递的核心观点：
真正的 Alpha 来自数据和时间点，而不是预测能力。
• 0-DTE 区间策略有效，是因为风险过滤器 剔除了坏日子 • 增发做空有效，是因为 SEC 申报流 是结构化信息 ，而大多数人不看 这些机会并非隐藏在暗处，只是 运营上的不便利 让大多数人懒得做。而这，恰恰就是 Edge 的所在。
对于学 Python 的朋友，建议你：
1. 从最简单的 requests 调用开始，动手敲一遍每个脚本 2. 把数据落地到本地（比如 SQLite 或 CSV），搭建自己的回测框架 3. 不要盲目相信任何策略，先用小仓位验证，再考虑加杠杆 记住： 代码能跑起来，只是第 1 步；能稳定赚钱，才是真本事。
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