A股量化研究工具（QRA）产品系统

个人做A股量化研究时，行情数据口径不统一、复权处理不一致、回测里忽略涨跌停和T+1等真实交易约束，结论经常失真，复盘还要靠手工记录。立项做一套个人量化研究实验室，把数据事实、研究验证和决策记录沉淀成一套可复用的基础设施，先保证研究结论可信，再谈策略好坏。业务背景是个人A股量化研究需求。

A股数据与研究基础设施：普通股票的时点一致（Point-in-Time）股票池、日线与分钟数据及质量校验、复权一致的跨日收益口径、ST与停牌、IPO、退市等状态管理；把T+1、涨跌停、可成交性等真实执行约束建模进研究流程；另有策略研究状态管理、机会池与决策记录账本、研究注册表和策略健康度跟踪。本系统只做研究与决策记录，不连接券商、不自动下单，交易由人工执行后回填记录。

本人负责需求定义、架构、开发与日常研究使用，与AI协作开发（Vibe Coding）。技术实现：Python包结构（src/qra），包含决策引擎、账本、机会池、实时验证等模块，配套配置、数据模式定义与测试目录。开发中坚持样本纪律：新规则先在一段数据上总结，再在未碰过的数据上闭卷回考，通过后才进入下一步，避免回测过拟合。