T1 交易约束校验脚本防止 A 股当日买入误卖出指令教学级量化风控原型内容包含免责声明和风险提示不对接券商、不自动化交易、不推荐任何产品、无任何引流。一、实际应用场景描述在智能证券投资课程中交易规则约束Trading Rules Constraints是实操教学的第一课。本程序适用于- 高校量化投资、证券实务课程实验- 个人投资者交易纪律训练- 算法交易前置风控教学- 委托指令合法性校验演示核心目标- 读取持仓买入日期与当日日期- 校验是否满足 A 股 T1 卖出约束- 若不满足拦截并提示错误- 输出合法交易指令清单✅ 不连接券商系统✅ 不执行真实交易✅ 仅作为交易规则校验工具二、痛点引入真实可感知痛点 表现规则模糊 T1 到底是啥误操作风险 当日买入后误挂卖单程序化交易漏洞 算法未校验持仓日期学习成本高 专业交易系统门槛高缺乏即时反馈 委托被拒后才知道违规 需要一个轻量、本地、可解释、可复现的规则校验工具三、核心逻辑讲解工程视角1️⃣ 数据模型设计Position├── symbol 股票代码├── buy_date 买入日期├── quantity 持仓数量└── available_qty 可卖数量校验后2️⃣ T1 约束规则A 股A 股实行 T1 交易制度规则 说明T 日买入 T1 日方可卖出T 日卖出 资金 T1 日到账当日买入 ❌ 不可卖出3️⃣ 校验流程遍历所有卖出委托查找对应持仓判断是否当日买入若买入日期 今日拦截 → 输出错误信息否则放行 → 加入合法清单4️⃣ 设计原则- 只校验不交易- 规则透明、可审计- 可集成到更大交易系统四、Python 模块化代码可直接运行 项目结构t_plus_one_validator/│├── main.py├── models.py├── validator.py├── reporter.py├── storage.py├── README.md└── DISCLAIMER.md✅ models.py数据建模models.py持仓与委托数据模型class Position:持仓记录def __init__(self, symbol, buy_date, quantity):self.symbol symbolself.buy_date buy_date # YYYY-MM-DDself.quantity quantityclass SellOrder:卖出委托def __init__(self, symbol, quantity, order_date):self.symbol symbolself.quantity quantityself.order_date order_date # YYYY-MM-DD✅ validator.pyT1 核心校验逻辑validator.pyT1 交易约束校验def validate_orders(positions, sell_orders):校验所有卖出委托是否满足 T1 约束results []position_map {p.symbol: p for p in positions}for order in sell_orders:pos position_map.get(order.symbol)if pos is None:results.append({symbol: order.symbol,status: ❌ 无对应持仓,reason: 未找到该股票的持仓记录})continueif pos.buy_date order.order_date:results.append({symbol: order.symbol,status: ❌ 拦截,reason: T1 约束当日买入不可卖出})else:results.append({symbol: order.symbol,status: ✅ 通过,reason: 满足 T1 约束可正常卖出})return results✅ reporter.py校验结果输出reporter.py校验结果汇总输出def report(results):print(\n * 50)print(【T1 交易约束校验报告】)print( * 50)passed [r for r in results if 通过 in r[status]]blocked [r for r in results if 拦截 in r[status]]for r in results:print(f\n标的{r[symbol]})print(f状态{r[status]})print(f原因{r[reason]})print(f\n 汇总通过 {len(passed)} 笔 | 拦截 {len(blocked)} 笔)print( * 50)✅ storage.py本地存储storage.pyJSON 本地存储import jsonFILE_PATH t_plus_one_validation_log.jsondef save_log(data):with open(FILE_PATH, w, encodingutf-8) as f:json.dump(data, f, ensure_asciiFalse, indent2)✅ main.py交互入口main.pyT1 交易约束校验工具from datetime import datetimefrom models import Position, SellOrderfrom validator import validate_ordersfrom reporter import reportfrom storage import save_logdef main():print( T1 交易约束校验工具教学版)# 持仓录入positions []print(\n 录入持仓空行结束)while True:symbol input(股票代码)if not symbol:breakbuy_date input(买入日期YYYY-MM-DD)qty int(input(持仓数量))positions.append(Position(symbol, buy_date, qty))# 卖出委托录入sell_orders []print(\n 录入卖出委托空行结束)while True:symbol input(股票代码)if not symbol:breakqty int(input(卖出数量))order_date input(委托日期YYYY-MM-DD默认今天)if not order_date:order_date datetime.today().strftime(%Y-%m-%d)sell_orders.append(SellOrder(symbol, qty, order_date))# 执行校验results validate_orders(positions, sell_orders)# 输出报告report(results)save_log(results)print(✅ 校验日志已保存)if __name__ __main__:main()五、README 与使用说明# T1 交易约束校验工具教学版## 项目说明用于校验 A 股卖出委托是否满足 T1 交易约束防止当日买入误卖出。## 使用方式bashpython main.py## 输入示例### 持仓录入股票代码600519买入日期2024-01-15持仓数量100### 委托录入股票代码600519卖出数量50委托日期2024-01-15 ← 同一天将被拦截## 适用范围- 量化投资课程- 证券交易规则教学- 风控系统前置校验演示## 注意事项- 不执行真实交易- 不连接券商系统- 使用前请阅读 DISCLAIMER.md六、DISCLAIMER.md免责声明与风险提示# 免责声明与风险提示## 免责声明本程序仅供**教学与科研用途**用于演示 A 股 T1 交易规则的代码化校验逻辑。作者不提供任何证券交易建议不推荐任何股票不承诺任何收益。## 风险提示1. T1 仅为 A 股基础规则ST、*ST 等特殊情况有额外限制2. 本工具不做资金充足性校验3. 实际交易以券商系统最终判定为准4. 委托日期应 ≥ 当前交易日程序不做未来日期校验使用本工具产生的任何后果作者概不负责。七、核心知识点卡片教学向分类 内容Python 类、字典映射、条件判断量化交易 T1 交易制度、委托校验交易规则 A 股当日买入不可卖出工程思想 规则引擎、前置校验风控理念 Fail Fast拦截优于补救可扩展性 可集成到完整交易系统八、总结工程师视角这是一个完全中立、去营销化、可教学的原型系统✅ 不诱导交易✅ 不神化规则校验✅ 不伪装成交易系统它真正展示的是如何用 Python 把交易规则从纸面条文变成可执行、可拦截、可审计的代码防线本文代码仅供学习与技术交流不构成任何投资建议股市有风险入市需谨慎。利用AI解决实际问题如果你觉得这个工具好用欢迎关注长安牧笛