量化交易是不是交易的圣杯,个人如何学习量化交易并实现盈利?
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量化交易入门手册

量化交易是不是交易的圣杯,个人如何学习量化交易并实现盈利?

叩富问财 浏览:318 人 分享分享

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量化交易并不是圣杯!大部分量化交易机构都是失败亏钱的!我只能告诉你量化交易是什么,但是无法告诉你如何盈利。因为量化交易要赚钱,也是需要时运命来成全的,并不是量化交易者本身决定的!!


量化的常见策略有如下这些,但是不论哪一种,都不是走上量化巅峰的康庄大道!!有趋势策略,趋势突破的为主。截面策略,月差策略,某些板块的等货值对冲策略,反转策略。网格的,跨品种对冲的、高频的,多因子、机器学习类策略的话应该是趋势和反转因子综合起来建模的。


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发布于2025-7-1 18:20 上海

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尊敬的用户,简而言之,量化交易是一种自动执行的交易方式。它通过编制计算机软件程序来实时监控市场交易状况,并在系统中预先设置特定的交易条件。当市场的交易环境符合这些预设条件时,系统便会自动触发相应的交易指令,如执行买入或卖出等操作。量化交易有QMT、Ptrade,散户做量化交易的条件是资金有五十万元免费使用。

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开户操作大致如下:
1、在线预约联系客户经理,获取客户经理开户链接进行注册
2、输入手机号码,需要您把个人的身份证,正反面的照片上传进去
3、完善您的个人基本信息:职业、学历、地址准确到门牌号等
4、进行开户的风险测评的回答
5、选择第三方存管银行并设置六位数的交易密码
6、人工视频认证
7、提交开户申请,等待审核通过即开户成功

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发布于2025-7-3 10:13 北京

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您好,目前国内有很多股票量化交易软件,比较主流和受欢迎的有:恒生Ptrade量化系统和迅投QMT量化系统,50万可以免费开通,欢迎右上角咨询我!


证券开户佣金一般是万3的佣金费率,如果是预约我们线上客户经理协助您开户,同时申请了佣金费率优惠,那么就是大幅低于万3。然后根据个人需求以及实际情况进行协商,从而精准满足您的需求,详情可右上角单独咨询我们线上客户经理了解。


为了便于您理解证券公司佣金是多少,更好的申请调低佣金标准,我来给您介绍一下常见的情况:
如果您在开通证券账户前,没有预约该公司客户经理,也没有申请佣金优惠标准,那么就会是自动默认佣金标准为万3的费率,这种我们肯定不建议。因为证券公司重视维护广大投资者利益,可以根据公司自身成本等情况提供佣金优惠标准。所以,对佣金标准有特殊需求,一定要提前在线联系我们客户经理,协助您开户,并单独申请佣金优惠方案,比常见的万3佣金费率更低!


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发布于2025-7-24 17:17 上海

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券商量化交易是指通过使用先进的数学模型、统计学方法和计算机技术,对市场数据进行分析和预测,从而制定出相应的交易策略,实现自动化交易的一种交易方式。手机量化交易软件比较好的有:恒生Ptrade,迅投QMT等等,使用证券公司的高级量化交易功能,账户资产需要达到50万元的门槛。

您好,现在证券的默认佣金是在万3左右的,您申请开户的渠道不同,也会影响到佣金,在开户前建议您提前联系好客户经理,客户经理会根据您的资金量调整佣金。可以通过线上客户经理给您开通账户,享受一对一的专属服务。

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1、开户首先需要联系咱们券商的线上经理索要开户优惠链接
2、上传自己的身份证正面、身份证反面
3、核对信息是否有误,补充个人信息
4、据实完成风险测评,并选择开立的股东账户
5、设置交易密码和开立股东帐户
6、进行视频录制之后选择将要开立的股东账户
7、全部资料填写完成之后,就可以直接提交开户申请了

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发布于2025-11-7 14:58 深圳

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量化交易并不是交易中的“圣杯”,其盈利并非确定无疑,而是依赖于具体策略、市场的适应性与风险管理等因素。市场是不断变化的,过去有效的策略未来可能失效,同时量化模型需要持续优化以应对风险和市场回撤。此外,技术局限性、数据质量以及竞争的激烈性也增加了盈利的难度。

对于个人而言,学习量化交易并实现盈利可以分为以下几个步骤:

夯实基础:

学习编程语言(如Python),统计学原理以及金融市场基础知识。掌握数据处理和策略回测工具,如pandas、numpy,以及回测框架。

策略开发与优化:

从简单的策略(如双均线策略)入手,熟悉策略开发过程。使用历史数据进行策略回测,评估其历史表现,同时注意资金管理和风险控制(比如止损设置、仓位控制)。

实盘操作与持续学习:

在模拟盘进行策略验证,确保其稳定性。小资金进行实盘交易,密切关注市场变化并及时调整策略。通过社区交流、研报复现等方式积累经验,逐步形成适应市场动态的交易体系。

通过不断学习与实践,个人可以逐步提高量化交易技能,并在市场中寻找盈利机会。关键在于不断地适应市场变化、优化策略,并保持开放的学习态度。

欢迎咨询:十万免费申请qmt和ptrade专业版量化软件。

发布于2025-11-13 14:32 深圳

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