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第76章 扩展品种（第3页）

self.stock_strategy=meanReversionStrategy#股票均值回归策略

self.futures_strategy=trendFollowingStrategy#期货趋势跟踪策略

self.convertible_bond_strategy=cbArbitrageStrategy#可转债套利策略

self.asset_allocation=RiskparityAllocator#风险平价资产配置器

defrun_daily（self，market_data）:

#获取各品种信号

stock_signal=self.stock_strategy.generate_signal（market_data[stocks]）

futures_signal=self.futures_strategy.generate_signal（market_data[futures]）

cb_signal=self.convertible_bond_strategy.generate_signal（market_data[convertible_bonds]）

#风险平价分配资金

allocations=self.asset_allocation.allocate（

signals=[stock_signal，futures_signal，cb_signal]，

volatilities=self.calculate_volatilities（market_data）

）

returnallocations

代码写到一半，林晨停了下来。

他意识到一个关键问题：不同品种的数据频率不一样。

股票是日线数据，每天四个小时交易时间；商品期货有日盘和夜盘，每天交易时间长达12小时；国债期货又是另一套交易时间。

如果要实现真正的多品种协同，他需要统一的数据处理框架。

“得重构数据模块”

。

林晨喃喃自语。

他打开另一个项目文件，这是之前为股票策略搭建的数据管道。

现在需要扩展它，支持多种频率数据的对齐、清洗和特征工程。

凌晨四点，窗外传来第一声鸟鸣。

林晨终于完成了数据框架的初步设计。

他站起身，走到阳台透气。

鹏城的清晨带着海风的湿润，远处深南大道上已经有早班公交车驶过。

手机震动了一下，是张伟发来的微信：“晨哥，昨天说的那个私募朋友，我约了这周末。

他对你的AI量化系统很感兴趣，想聊聊”

。

林晨回复：“好，时间地点发我”

。

他忽然感到一阵压力。

如果只是自己小资金玩玩，失败了也无所谓。

但如果要对接外部资金，系统的稳健性、风控能力、多品种覆盖度，都必须达到专业水准。

“还不够”