@Gyro^.^ 看我打印的最新的tick价格和current_data取出来的价格.你就明白了,current_data从这个一分钟开始，就取到这一分钟结束时的价格了: 2019-01-02 09:30:10 - INFO - ticks_price [(20190102093005.0, 2.821)], current_price 2.821 2019-01-02 09:30:20 - INFO - ticks_price [(20190102093020.0, 2.822)], current_price 2.821 2019-01-02 09:30:30 - INFO - ticks_price [(20190102093029.0, 2.823)], current_price 2.821 2019-01-02 09:30:40 - INFO - ticks_price [(20190102093035.0, 2.823)], current_price 2.821 2019-01-02 09:30:50 - INFO - ticks_price [(20190102093050.0, 2.823)], current_price 2.821 2019-01-02 09:31:00 - INFO - ticks_price [(20190102093050.0, 2.823)], current_price 2.823 2019-01-03 09:30:10 - INFO - ticks_price [(20190103093010.0, 2.842)], current_price 2.84 2019-01-03 09:30:20 - INFO - ticks_price [(20190103093019.0, 2.843)], current_price 2.84 2019-01-03 09:30:30 - INFO - ticks_price [(20190103093028.0, 2.843)], current_price 2.84 2019-01-03 09:30:40 - INFO - ticks_price [(20190103093040.0, 2.843)], current_price 2.84 2019-01-03 09:30:50 - INFO - ticks_price [(20190103093049.0, 2.843)], current_price 2.84 2019-01-03 09:31:00 - INFO - ticks_price [(20190103093058.0, 2.843)], current_price 2.843

@Gyro^.^ 我刚才说得不对。不是看到了几十秒后的未来，而是几十秒后用了几十秒前的价格，这个价格实际已经变化了。

@蚂蚁量化 你的思路挺好。a1_p是卖一，current_price是最近成交价，可以不一致，多数不一致

@Gyro^.^ 用这个a1_p是卖一去买入，收益一下就扑街了。

@好名字都让狗取了 允许质疑，也要允许反质疑，这是探讨的前提。提出问题，有理有据，是探索的前提。本帖也有一些发言，一棍子打死了，还不自觉，只能棍子打过来，斧头砍过去，不可能用碰瓷换取答案

@koeigmx 这个策略只是叫做折价

@蚂蚁量化 我试试看看。

@sense121 你说得对，我的确没用这个策略。事实上我用的策略比这个好更多，所以我没用。但是这个测了也有可取之处，回撤很小，如果手里没有更好的，为什么不用呢？按你的说法可能论坛里面根本没有能用的，事实上很多策略都可以实盘。

@蚂蚁量化 a1-p确实不行

你挺能玩的，自己研究，研究完了，就完了。

@Gyro^.^ 我做过这个研究，有Bug，主要是无法处理ETF的复权问题，甚至交易记录里面无端端多了持仓，之前从没发现过jq这个Bug

@HaileyY ETF自带复权，如果没有，那是因为JQ数据不全。场外基金才有这个问题，场外基金无利可套

问题在于你根本买不到，或者滑点很大

@yesun1 是，根本买不到。这个策略买卖的执行时间放在秒级别，而回撤的框架放在天级别，是不匹配的，实际上无法正确撮合。