QMT量化能实现哪些交易策略?
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一、基础技术分析策略

趋势跟踪策略

通过识别市场趋势(如均线交叉、动量指标)进行交易。例如:5日均线上穿20日均线时买入,下穿时卖出。适用场景:单边行情或趋势明显的市场。

均值回归策略

基于价格回归均值的假设,在价格偏离均值时反向操作。例如:布林带策略或RSI超买超卖信号。

网格交易策略

在预设价格区间内分批买卖,适合震荡市场。QMT提供自动化工具实现高频高抛低吸。
二、多因子与选股策略

多因子选股

结合市盈率、市值、财务指标等因子构建选股模型,如小市值策略(每月买入市值最低的10只股票)。支持因子回测与组合优化。

行业轮动策略

跟踪热点行业,通过参数调整捕捉行业龙头股的轮动机会。

指数增强策略

利用多因子α模型获取超越基准指数的收益,适合机构投资者。
三、套利与市场中性策略

统计套利(配对交易)

通过协整检验筛选相关性高的标的(如浦发银行与兴业银行),当价格比率偏离历史均值时反向交易。需融券支持,实盘需开通两融权限。

期现套利与跨期套利

监控期货与现货价差或不同合约价差,自动触发交易。

ETF套利

利用ETF一二级市场价差进行瞬时套利,QMT提供一键套利工具。
四、高频与算法交易

日内回转交易

结合波动率阈值和价格偏离信号,在日内多次交易(如ATR指标触发止损)。

算法交易

支持VWAP、TWAP等被动算法,以及自定义高频策略。
五、其他特色策略

事件驱动策略

如新股申购、集合竞价选股等,利用市场短期事件效应。

机器学习策略

支持Python调用第三方库(如TensorFlow)构建预测模型。

固定收益策略

包括国债逆回购自动化、可转债转股套利等。
六、策略开发与执行工具编程支持:Python/VBA/C++编写策略,本地化运行保障安全性。回测与风控:支持Tick级回测,输出夏普比率、最大回撤等指标。交易工具:联动下单、篮子交易、一键调仓等辅助功能。

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