量化交易策略相关资讯_叩富问财专题

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1293

“回测”是量化交易中最为神圣、也最容易产生幻觉的环节。在2026年的投资圈，一个量化策略如果没经过严谨的历史回测就直接实盘，无异于盲人骑瞎马。回测的核心目的不是为了证明“我能赚大钱”，而是为了寻找策略的边界和潜在的爆雷点。市场参与者必须明白，回测净值曲线的辉煌，往往可能掩盖了致命的逻辑缺陷。一个好的回测应当是建立在真实市场环境模拟之上的。回测中的三大红线首先，绝对禁止“未... 阅读全文

2026-3-18 16:06 181次浏览

量化策略回测中的“幸存者偏差”与风险规避

小李经理 _股票
宁波已帮助6.8万+人好评72

许多投资者在量化入门阶段，往往能跑出极佳的回测曲线，但在实盘中却表现平平甚至亏损。这其中最常见的陷阱便是“幸存者偏差”与“未来函数”。幸存者偏差是指在设置回测股票池时，只包含了当前依然上市的股票，而忽略了历史上已经退市或被长期停牌的标的。这会导致策略表现被虚假抬高。为了规避这一点，专业的量化系统如QMT或PTrade，通常支持动态股票池设置，能够根据历史时间点动态调整成分股。未来函数... 阅读全文

2026-3-17 16:29 308次浏览

量化策略开发：Python脚本在实盘中的核心作用

小李经理 _股票
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进入2026年，Python已经成为了量化交易的事实标准语言。对于市场参与者而言，Python不再仅仅是一门编程语言，它是连接交易逻辑与实盘成交的桥梁。在实盘环境中，Python脚本承担着行情抓取、逻辑运算与自动报单三大核心任务。Python在实盘中最大的作用是实现“毫秒级监控”。人类肉眼无法同时盯着4000多只股票的异动，但一段精简的Python代码可以每隔0.5秒遍历全市场。当某个标的触发了预设的&ld... 阅读全文

2026-3-17 16:04 170次浏览

量化策略回测时常见的“未来函数”陷阱有哪些？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1293

在2026年的股市实战中，许多投资者在利用QMT或PTrade进行策略回测时，经常会看到令人惊叹的净值曲线，但一旦上线实盘，表现却大相径庭。这种现象往往是由于代码中引入了“未来函数”导致的。所谓未来函数，简单来说就是在计算当前时刻的信号时，引用了尚未发生的、未来的交易信息。这种逻辑在历史回测中是通行的，但在实盘中却是物理上无法实现的。最常见的未来函数陷阱是使用“当日收盘价”进行买入判... 阅读全文

2026-3-16 10:37 301次浏览

可转债“双低”策略量化：如何在防御中寻找攻击性？

小李经理 _股票
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可转债因其“债性保底、股性进攻”的特征，一直是量化策略的热门标的。在众多策略中，“双低策略”因其逻辑清晰、回撤可控而备受推崇。所谓双低，是指可转债的“价格”低且“转股溢价率”低。低价格意味着债性支撑强，下行空间有限；低溢价率则意味着转债与正股的联动性强，一旦正股上涨，转债能迅速跟涨。量化执行双低策略的步骤通常如下：首先，系统通过API获... 阅读全文

2026-3-13 14:46 207次浏览

事件驱动策略：量化如何捕捉公告、财报与指数调仓的机会？

小李经理 _股票
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事件驱动策略（Event-DrivenStrategy）是指利用市场上的重大特定事件（如定期财报发布、高送转公告、并购重组、指数成分股调整等）带来的短期定价偏差进行获利的策略。在量化视角下，这些事件不再是孤立的，而是可以通过历史回测验证的、具有统计规律的价格跳变机会。以指数调仓为例，当沪深300或中证500等重要指数进行半年度调整时，为了跟踪指数，大量的被动基金必须在规定时间内买入新纳入的个股，卖出被剔除的个股。这种巨大的、确定的... 阅读全文

2026-3-13 14:44 291次浏览

Python多进程在量化策略中的应用：提升回测与运算效率

小李经理 _股票
宁波已帮助6.8万+人好评72

在量化策略的开发中，运算效率往往是制约生产力的瓶颈。尤其是在进行全市场数千只股票的多因子回测，或者是进行复杂的蒙特卡洛模拟时，单线程的Python程序可能会运行数小时甚至数天。为了榨取计算机的硬件性能，量化开发者必须掌握Python的多进程（Multiprocessing）技术。由于Python存在全局解释器锁（GIL），单进程程序无法利用多核CPU的并行计算能力。通过多进程，开发者可以将任务拆分为多个独立的子任务，分发到CPU的... 阅读全文

2026-3-13 14:43 203次浏览

量化策略回测中的陷阱：为什么模拟很美实盘亏损？

小鱼经理 _股票
玉林已帮助21万+人好评2147

在量化投资中，回测结果往往是投资者信心的源泉。然而，很多看似完美的年化翻倍策略，在进入实盘后却表现惨淡。这种“回测与实盘偏差”通常源于几个常见的逻辑陷阱。首先是“未来函数”。这是指策略在计算当前信号时，不经意间利用了未来的信息。例如，在回测中使用当天的收盘价作为下单依据，而实际交易中，你在收盘前是无法获知准确收盘价的。其次是过度拟合。开发者为了让历史曲线好看，设置了过多复杂的过滤条件... 阅读全文

2026-3-12 16:06 239次浏览