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张经理 _股票
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对于2026年的量化投资者而言，熟练掌握QMT的PythonAPI是构建自动化交易系统的核心。QMT通过封装底层的C++接口，为Python开发者提供了一套简洁且功能强大的函数库。行情订阅与数据获取函数在QMT中，所有策略的起点通常是行情获取。使用subscribe_quote函数可以实时订阅指定证券的Tick数据或分钟线。白描其逻辑：投资者需传入证券代码和回调函数，当市场有最新成交时，系统会自动触发回调。此外，get_marke... 阅读全文

2026-4-20 15:21 184次浏览

量化交易如何助力普通投资者实现“纪律化执行”？

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在经历了2026年波诡云谲的市场环境后，越来越多的普通投资者意识到，人性弱点是盈利的最大阻碍。而QMT作为执行工具，其核心价值就在于将投资计划“铁律化”。当策略被编写进QMT并点击运行时，它就成为了一个没有感情的交易机器。它不会在止损位因为“再看一看”而犹豫，也不会在盈利后因为“贪心多拿一会”而错过止盈。这种基于概率和逻辑的客观执行，能有效过滤掉散户最常犯的情... 阅读全文

2026-4-16 14:03 151次浏览

量化交易中多线程执行对下单速度的提升

张经理 _股票
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在量化实盘中，订单执行的及时性直接影响收益。对于同时运行数十个策略或监控数百只标的的投资者而言，理解代码的多线程（Multi-threading）执行，是优化系统响应速度的关键。单线程与多线程的逻辑对比单线程就像一个只有一个窗口的银行，业务必须排队处理；而多线程则开启了多个窗口，行情获取、逻辑判断、订单发送可以同步进行。白描式地讲，多线程能让你的系统在接收行情的同时，不耽误下单操作，极大地降低了执行延迟。Python在量化执行中的... 阅读全文

2026-4-13 15:27 143次浏览

ETF交易中的滑点问题：量化模型如何降低执行成本？

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在2026年的量化交易实战中，许多投资者关注的是策略的胜率，却往往忽略了一个无形的“利润杀手”——滑点（Slippage）。所谓滑点，就是你预期的成交价与实际成交价之间的差额。在交易量大、波动剧烈或者流动性不足的ETF品种中，一次较大的滑点可能直接吃掉你半个月的网格利润。量化交易的魅力不仅在于寻找买卖点，更在于通过精密的算法模型，将执行成本降至极致，从而在复利博弈中占据先机。滑点的产生根源与量化评估滑点通常... 阅读全文

2026-4-9 10:25 141次浏览

散户进阶之路：从手动买入ETF到全自动策略执行

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2026年的二级市场竞争环境已经发生了根本性变化。对于很多习惯了“看新闻、选品种、手动点买入”的散户来说，生存空间正在被不断进化的机器策略压缩。手动交易的随机性和情绪化，是制约盈亏比的核心瓶颈。实现从“手动投资者”向“量化交易者”的进阶，不仅是工具的更替，更是思维方式的重塑。通过客观、逻辑、可复现的自动化系统，普通散户也能在波动的ETF市场中建立属于自己的竞争... 阅读全文

2026-4-9 10:05 183次浏览

量化交易中的情感中立：QMT如何辅助纪律执行？

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在2026年的高频波动市场中，人性中的贪婪与恐惧是获利的最大障碍。QMT系统作为客观的执行工具，本质上是人类意志的“代理人”。通过在QMT中预设完整的交易闭环（包括进场信号、止盈比例、硬性止损位），投资者可以将复杂的决策过程前置。在开盘后的盘中时间，系统只会冷冰冰地执行逻辑。无论是个股的异动还是大盘的恐慌，只要没触及代码中的逻辑开关，系统就不会动作。这种“非情感化”的交易模式，是成熟... 阅读全文

2026-4-1 16:37 127次浏览

Python量化实盘有哪些坑？避开这些常见策略执行错误

张经理 _股票
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在2026年的量化交易实践中，许多投资者即便拥有回测表现完美的Python策略，在实盘运行中依然会遇到各种意外情况。了解并规避这些常见的“坑”，是策略从实验室走向市场的必经之路。首先是“滑点”和“成交不及时”问题。回测往往假设能够以理想价格成交，但在实盘中，尤其是在流动性不足的个股上，大单执行会导致价格偏离。此外，如果程序运行在延迟较高的网络环境下，错过最佳成... 阅读全文

2026-3-26 14:43 153次浏览

散户做量化需要服务器吗？云托管与本地执行的取舍

张经理 _股票
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步入2026年，量化交易的执行环境主要分为两种：本地电脑执行和云服务器托管。很多散户在起步阶段都会纠结于是否需要租赁专门的云服务器。本地执行的优势在于“零成本”和“高私密性”。如果使用的是QMT等客户端软件，策略运行在自己电脑上，不涉及代码外流风险。但缺点也显而易见：必须保持电脑24小时开机且网络极度稳定，一旦停电或断网，策略就会失效。云托管（如PTrade提供的服务器端运行）则解决... 阅读全文

2026-3-25 13:48 235次浏览