A 股：T+1、涨跌停与融券

三条硬规则

规则	内容	对策略的影响
T+1	当日买入不可当日卖出	日内反转、日内均值回归无法实施
涨跌停	主板 ±10%（ST ±5%，创业板/科创板 ±20%）	极端日无法成交
融券稀缺	券源少、成本高、随时被召回	多空策略实际上是多头策略

涨跌停与成交的不可执行性

回测必须显式处理涨跌停：

涨停板无法买入、跌停板无法卖出——涨停日还想追入的信号，实际执行不了；
处理方式：信号触发日若触及涨跌停，顺延到下一个可成交日或直接剔除该笔成交；
更隐蔽的问题：连板股票的"涨停成交量"极小，回测里按全额成交量成交是系统性高估。

import pandas as pd

def executable(signal: pd.Series, close: pd.Series, prev_close: pd.Series,
               limit: float = 0.10) -> pd.Series:
    """涨停不可买入、跌停不可卖出：返回可执行标记"""
    at_upper = close >= prev_close * (1 + limit) - 1e-9
    at_lower = close <= prev_close * (1 - limit) + 1e-9
    return ~((signal > 0) & at_upper) & ~((signal < 0) & at_lower)

融券稀缺：多空策略在 A 股是多头策略

融券券源的稀缺使得空头端几乎不可执行：

券源集中在少数大盘蓝筹，中小盘股票融不到；
融券成本（费率 + 召回风险）让空头端的持有期极短；
对冲工具实质上只有股指期货（IF/IH/IC/IM）——贴水成本（对冲成本）长期存在。

因此 A 股的因子研究应重点看多头端：因子多头组合 vs 等权基准的差额，而非多空组合的差额，见截面动量。

T+1 对回测假设的修正

日内信号（开盘信号、盘中反转）在 T+1 下只能隔日兑现；
打新、隔日超短等策略的持有期下限是 1 个交易日；
当日买入的股票无法止损到当日——风险模型要计入"隔夜不可控"的风险。

A 股特有数据

北向资金（陆股通买入额）、两融余额、股东户数、限售解禁——这些是 A 股特有的一类信息源，见另类数据概览。

量化中的用法

回测剔除涨跌停日不可执行的成交；
因子评估以多头端 vs 等权基准为准；
对冲成本（股指期货贴水）计入策略收益。

本章要点

涨停板无法买入、跌停板无法卖出，回测必须剔除这些成交
空头端在 A 股几乎不可执行，因子研究应重点看多头端
北向资金、两融、股东户数等 A 股特有数据