跳空缺口与回补相关资讯_叩富问财专题

理财刘经理 _股票
福州已帮助2.4万+人好评2.3万+

对于使用Ptrade进行量化交易，您关心的数据和回测问题非常关键。以下是明确的分析：核心结论数据：基础行情（L1）是实时且免费的，但Level-2等深度数据需要付费。回测：数据准确度很高，足以满足中低频策略的开发需求，但需理解其数据来源和复权机制。一、数据详解：免费与收费部分Ptrade的数据服务是分层的，具体如下：总结：您完全可以免费使用Ptrade的L1实时行情和历史数据进行策略开发和实盘交易。仅在策略需要深度盘口分析时，才需... 阅读全文

2026-4-30 16:58 263次浏览

PTrade回测系统详解：如何识别策略中的“未来函数”陷阱？

吴顾问 _股票
宜宾已帮助24万+人好评489

在量化投资中，回测结果往往极具欺骗性。2026年的很多投资者在PTrade中跑出过年化100%的曲线，但一旦挂载实盘就开始亏损。这种现象通常是由“未来函数”引起的。客观、严谨的回测是量化策略上线的红线。所谓“未来函数”，是指策略在计算信号时使用了当前时间点本不该知道的信息。例如，在回测代码中使用了当天的收盘价来决定早盘的买入。这种逻辑在回测中能精准捕捉涨幅，但在实盘中由于收盘价尚未产... 阅读全文

2026-4-29 16:48 159次浏览

在QMT回测中，如何设置初始资金、手续费率和滑点？

首席黄顾问 _股票
丽江已帮助15万+人好评8.0万+

在QMT回测中，可通过以下方式设置初始资金、手续费率和滑点：设置初始资金：可在策略编辑器右下方的【回测参数】面板中找到相关设置项，直接输入所需的初始资金金额即可。也可以在策略的初始化函数init中，通过ContextInfo对象来设置，如ContextInfo.capital_base=1000000表示将初始资金设置为100万元。设置手续费率：同样在策略编辑器右下方的【回测参数】面板中，有专门的手续费设置选项，投资者可根据实际交... 阅读全文

2026-4-29 14:25 296次浏览

QMT如何获取策略的回测绩效报告数据，并将其导出为Excel进行分析？

首席黄顾问 _股票
丽江已帮助15万+人好评8.0万+

QMT获取策略回测绩效报告数据并导出为Excel有以下两种方法：通过界面操作导出在QMT中完成策略回测后，会出现回测结果展示界面，其中包含收益曲线、交易记录等数据。找到界面中的“导出回测结果”按钮，点击后选择Excel格式，再指定保存路径，即可将回测绩效报告数据导出。通过代码实现导出可在策略代码中获取相关数据并导出。通常在策略的stop(ContextInfo)函数（回测结束时调用）中，使用get_trad... 阅读全文

2026-4-29 14:21 386次浏览

迅投QMT回测模型完整操作指南：从数据准备到撮合规则详解

资深-杨经理 _股票
天津已帮助4.9万+人好评1.7万+

前言迅投QMT（QuickMarketTerminal）作为国内主流的量化交易平台，内置Python运行环境，为投资者提供了从行情数据获取、指标计算、策略开发到回测验证与实盘交易的全流程支持。其中回测模型是量化策略开发的核心环节，其准确性直接影响实盘交易效果。本文详细介绍QMT回测模型的工作原理、操作步骤和关键注意事项，帮助投资者规范开展策略回测工作。一、QMT量化系统核心模型概述QMT量化系统支持两类核心模型：回测模型与实盘模型... 阅读全文

2026-4-29 10:05 907次浏览

新手投资者如何构建自己的第一套股票策略回测系统？

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

回测是验证投资逻辑可行性的唯一实验室。在2026年，构建一套基础的回测系统已经不再需要昂贵的数据库支持。普通投资者可以按照以下三个步骤搭建自己的逻辑验证平台。核心的第一步是数据源的获取。投资者可以利用开源的数据接口获取历史行情、财务报表等基础信息。第二步是逻辑框架的搭建，这包括定义买入信号（如股价突破均线）、卖出信号（如固定止损或指标背离）以及仓位管理策略。第三步是评价体系的建立，一个合格的回测报告必须包含年化收益率、最大回撤、盈... 阅读全文

2026-4-28 14:58 224次浏览

miniQMT和QMT内置Python是一回事吗？它们的主要区别在哪？

首席黄顾问 _股票
丽江已帮助15万+人好评8.0万+

miniQMT和QMT内置Python不是一回事。QMT内置Python是指QMT平台自身所包含的固定版本Python环境，策略需在此环境下于QMT客户端内编写。miniQMT则是QMT的轻量化版本，它使用用户本地安装的Python环境，可与外部编辑器配合，通过xtquant库与客户端连接。它们的主要区别如下：运行环境：QMT使用客户端内置的Python解释器。miniQMT是基于用户本地Python环境的独立轻量级Python进程，支持Python3.6-3.13版本。策略兼容性：QMT编写的策略不能在miniQMT中运行，反之亦然。数据... 阅读全文

2026-4-28 09:59 385次浏览

ETF量化交易回测的四个陷阱：为什么模拟完美但实盘亏钱？

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评552

在进行ETF量化策略开发时，回测报告往往极其漂亮，但实盘表现却差强人意。这通常是因为投资者掉入了2026年量化开发中最常见的几个陷阱。第一是“未来函数”。代码在计算信号时误读了还没发生的数据，比如在回测中使用了当天的收盘价来买入，而实盘中无法预知收盘价。第二是“幸存者偏差”。只对当前还存在的优质ETF进行回测，忽略了历史上已经清盘或大幅缩水的标的。第三是“流动性缺失&rd... 阅读全文

2026-4-27 15:46 264次浏览