您好,在南京做量化交易开户人多的券商有以下几家:中信证券,国泰君安,国金证券,华泰证券,可以通过线上客户经理申请开户后开通权限操作,同时客户经理可以给您申请到低费率账户,后期还可以给您一对一的专属指导。
在南京做量化交易开户券商可以从以下几方面选择:
1.选择支持主流量化软件的券商:量化交易依赖专业软件实现策略编写与执行,南京投资者应优先选择支持QMT(迅投)或Ptrade(恒生)的券商,这两款软件覆盖高频交易、程序化策略、日内回转等场景,且支持Python、VBA等多语言编程。
2.优先选择交易通道优质的券商:量化交易对系统稳定性要求极高,需避免因卡顿或延迟导致策略失效。头部券商通常具备更稳定的交易系统,并支持极速交易通道。
3.佣金费率:协商低佣金以降低交易成本量化交易频繁进行,佣金费率直接影响收益。南京投资者可通过以下方式降低佣金:开户前通过线上渠道联系客户经理,明确资金量(如50万元以上)和交易频率,争取优惠的费率。
以上是有关在南京做量化交易,开户选哪家券商的人比较多?的解答,如有任何问题都可以联系我,24小时在线为您服务,免费办理超级低佣金账户,股票,基金,打新,国债逆回购等主流投资只需要一个账户搞定!欢迎咨询,也可关注公众号3句话财道获取更多佣金优惠信息。
发布于2025-10-29 22:27 成都
 当前我在线
当前我在线
             直接联系我
直接联系我
        
 
                        
 
                
 分享
分享
                         注册
注册 1分钟入驻>
1分钟入驻> 关注/提问
关注/提问
                         
                 
                         咨询TA
咨询TA
             
                    
                     
                         15810506998
15810506998                     
                                                
                                             
                                                                                                     
                         首发回答
首发回答
                                         
                 
             秒答
秒答 关注
关注
             分享
分享
                 追问
追问
                 
             踩
踩             举报
举报
             
             
             
         搜索更多类似问题 >
搜索更多类似问题 >
             401
401 
                         
                             
                         
         
                                      电话咨询
电话咨询
                         +微信
+微信
                             
                                 咨询
咨询 
                                                

 
                                                 
                                                 
                    
                     
                     
                     
                    

 
                     
                     
                     
                     
                     
                     
                    
 
     
   
                        