在选择量化交易软件时,迅投QMT和恒生PTrade是国内比较常见的选择。迅投QMT支持Python编程,适合专业投资者,提供了灵活的开发环境。恒生PTrade则是原生券商系统,具有良好的稳定性,适合需要稳定实盘交易的用户。
然而,量化交易也有一些缺点:
模型风险:量化策略通常基于历史数据进行构建,但如果市场出现突变,如政策变化或黑天鹅事件,模型可能会失效。
技术依赖:量化交易需要高性能的硬件和低延迟的网络支持,技术故障可能导致巨额亏损。同时,开发和维护的成本较高,对个人投资者来说门槛较高。
过拟合问题:一些策略在历史数据中表现优异,但在实际交易中可能会因为过度优化而失效。
同质化竞争:当相似的策略被广泛采用时,市场可能会出现拥挤,导致盈利空间缩小,甚至引发市场的极端波动。
数据质量风险:如果使用的数据不准确或不完整,会直接影响模型的决策,导致回测结果与实际交易表现出现偏差。
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发布于2025-10-29 10:11 深圳



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