毕业以来，我的财务一直通过记账的方式进行归集。早期通过 GoodNotes 进行手动记账，好处是可以手动批注。后来迁移到了 Notion，原因是发现需要记录的东西很固定，每次复制旧的内容到新日期，接着修改数值即可。而且，使用 Notion 能够很方便地按类型进行归类和计算，较为方便看到每个月的动态状况。

但是后来，随着投资标的的分散，每次在券商上算账都要耗费不少的心力。需要计算杠杆、货币转换。这让我逐渐厌倦。想知道"投资账户一共有多少资金"，需要打开富途和雪盈两个 App 分别计算再合并。随着最近大模型的进一步发展，是时候用 Claude 写个 in-house 的仓位管理工具了。不少人 vibe coding 的第一步，都是搞些什么记账、todo 和番茄闹钟，这回也落回这三大件上了。

做 in-house 的仓位管理，目的是让 AI 能直接碰到持仓数据，进行交互分析和建议。包含四个方面的功能：分析持仓、计算收益、策略回测，以及最终的自动下单。手动记账时代，数据在 Notion 表格里，大模型要获取需要转个弯。现在，券商数据直接接入之后，它才有可能真正帮你干活。

本次文章，就给大家介绍下我用 Codex + Claude 接入富途 API 和雪盈 API 的过程和最终效果。当然，如果你是长桥、老虎或者别的什么，也是类似的道理，只要券商开放了 API，都可以做到。

1

设计目标

动手之前先明确目标和约束，我的目标有四个，逐层递进，分别是获取持仓、收益计算、策略回测以及下单信号。

自动获取持仓。 两个券商的持仓、资金、成交记录，每天自动同步到一个本地账本里，统一折算成人民币。不用再打开两个 App 分头算，一条命令就能回答"我一共有多少钱、钱都在哪些标的上、目前的杠杆情况如何"。

绩效回顾与归因。 能汇总看近 1 个月、半年、一年的区间收益。赚了多少、亏了多少、钱分布在哪些市场和币种里、不同资产的总体占比情况是多少。这个事之前手动基本无法做到，只能分平台看出赚了还是亏了。要对照沪深三百、纳斯达克这类计算超额收益，还需要手动转换，非常麻烦。

策略构建与回测。 有了历史 K 线数据之后，就可以让 AI 帮忙回测："如果过去一年按某个策略操作，结果会怎样？"这是手动记账完全做不到的事，也是我做这个系统最想达到的目标。因为我在仓满量化那边有很多的点子，需要真实线上数据回测来说明情况。

下单信号。 有了上述的策略，进一步的就是生成交易信号。当然自动下单两个平台也是支持的，但是由于我的持仓不多、交易频次不高，所以暂不考虑自动化交易。能有信号也不错了。

2

券商特点

两家券商开放了什么能力，直接决定了系统怎么设计。富途的 API 近期一直有在迭代，还加入了 skills 功能，看起来有模有样。雪盈则比较保守，在几年前发布后，基本没见怎么迭代。

富途是自营全链路券商，自持牌照、自建行情系统。API 能力很完整，行情、交易、推送都有，实时报价、历史 K 线、盘口深度全覆盖。接入门槛也更高，需要在本地跑一个网关程序。

雪盈是轻资产互联网券商，底层执行和清算依托盈透（Interactive Brokers）。它开放的 API 非常精简，一共就 10 个接口，全部是交易和账户类的：查持仓、查资金、查成交、下单、撤单。没有实时报价，没有 K 线，没有任何行情数据。

设计上的结论很直接：行情走富途，雪盈只负责它自己账户的持仓和交易数据。 雪盈账户里那些标的的市值和现价用富途的行情接口补上。两家的标的代码归一化成统一格式，数据就能对得上。

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设计分层

券商能给什么搞清楚了，系统就按四部分来设计。先能看，再能算，最后才能动。先确认数据是对的，再让它算收益；行情数据有了，就能接入回测。能回测诊断，就能让资产从数学上期望最大。

仓位统计。 把两家券商的持仓、资金、成交记录同步到本地数据库，统一折算成人民币。每天自动跑一次，重复跑也不会重复记账。这个部分，涉及币种转换、杠杆计算，繁琐且细致，大模型很擅长。最后只需要对一对手工扒下来的数据，就知道有没有问题。

绩效回顾与归因。 在第一层的基础上，按日留存持仓和资金快照，攒出历史净值曲线。然后做区间收益计算、市场分布、币种分布。虽然我们从截面能知道目前账户的盈亏情况，但我更希望知道合并账户的走势情况，以此来做调仓的判断依据。

策略构建与回测。 把持仓标的的历史日 K 线数据批量入库，有了价格数据就可以跑回测。这一层解决的问题是"该怎么做"。当然，对于一些特定标的的回测需求，还可以现用现拉，这就比较省事了。

交易信号与实盘。 程序化下单，带安全护栏。目前只完成了设计和 dry-run 模拟，真实下单还没上。这其实是雪盈的局限，它只要有密钥，就可以发送订单，对于线上来说，我认为风险过高。而富途还需要手动在网关程序上打开才可以进行交易。

4

效果回顾

4.1

仓位

同步完成后，每天都能看到两家券商聚合后的持仓总览，市场分布（港股占多少、美股占多少）和币种分布（港币、美元、日元各占几成）。底部汇总净资产折算人民币。不用再两个 App 来回切了。

4.2

绩效

绩效报告能看到每只标的不同时间区间的收益，还有每只标的的数量、成本、现价、盈亏。

在 Claude 里面，还可以交互获取当前的市场基准参考情况。

4.3

回测

历史 K 线入库之后，可以对持仓标的做策略回测。目前主要用来验证一些简单的想法——"如果某些标的在过去一年按某个规则操作，结果会怎样"，帮助建立对策略的直觉。

4.4

实盘

下单模块完成了设计和 dry-run 模拟。

5

踩坑与耗时

5.1

耗时

从项目初始化到绩效报告完成，集中在一天内完成，13 个 commit。Codex 和 Claude 配合编码，我负责设计和验收，AI 出代码。没有 AI 辅助的话，同样的事情估计至少一到两周，而且不会有当前的精细度。

给想自己做的人一个参考：前置条件是你得有券商的 API 权限（富途需要开通 OpenD，雪盈需要申请 OpenAPI），以及对 Python 有基本的使用能力。如果你只接一家券商，特别是富途，那基本丢给大模型来做就行，接入这部分没啥额外工作量。

5.2

踩坑

数据不总是干净的。 有一只日股标的，雪盈的接口返回时把它标成了美股。不做交叉验证的话，这个错误会一路带进净值计算里。我加了一个"原始返回存档"——券商返回的原始 JSON 全部原样存一份。涉及外部数据源，存原始应答是必要的，数字对不上的时候能离线取证。发现这个错误，是因为直接看数据就没对上。

多币种折算的汇率时点问题。 用的是免费汇率源，一天更新一次。和券商 App 对比，总会有零点几个百分点的误差（目前 0.17%），汇率取值时点不同导致的。在我们的低频场景，是完全可以接受的。

富途网关的连接问题。 富途的 SDK 在网关没启动时会无限重试，脚本直接挂死，没有任何报错。不知道这个行为的话，调试时会很懵。调用前先做一次连接检测，连不上就快速退出。

6

展望

API Key 已经迁入系统钥匙串，磁盘上不留明文。还是前面那个问题，雪盈的安全管控较弱，本地需要严控自己的密钥披露情况。接入国内的券商，是我接下来想做的事情。

一天 13 个 commit 搞定前三层，剩下的时间花在想清楚设计上。更多的精力，就请花在策略评估和验证上吧。

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参考资料

• Futu API 文档 ( https://openapi.futunn.com/futu-api-doc/ ) - 富途 OpenAPI 官方文档，涵盖行情、交易、OpenD 网关等全部接口说明
• snowballsecurities/snbpy ( https://github.com/snowballsecurities/snbpy ) - 雪盈证券 OpenAPI Python SDK，含接入说明与接口列表
• Snbpy 使用文档 ( https://snbpy-doc.readthedocs.io/zh-cn/latest/ ) - 雪盈 OpenAPI 的开户、入金、API 权限申请与调用指南
• 仓满量化策略文档 ( https://www.quantfull.com/products/quant-bundle ) - 仓满量化整理的 151 交易策略全集