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张经理 股票
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  • QMT中如何获取实时Tick数据并实现盘口策略
    Tick数据是市场中最精细的行情快照,每笔成交都会产生一个tick。基于Tick数据的策略可以捕捉到秒级甚至亚秒级的交易机会,例如盘口失衡、买卖力量对比等。QMT支持订阅实时Tick数据,并在每个tick到来时触发回调函数。下面介绍具体实现方法。首先,订阅Tick数据。使用subscribe_quote函数订阅感兴趣股票的实时行情。代码示例:`pyth... 阅读全文

    15次浏览 2026-5-15 14:32

  • QMT中的仓位计算:处理融资融券的复杂情况
    在信用账户中使用QMT进行量化交易,仓位计算比普通账户复杂,因为涉及融资负债、维持担保比例、可用保证金等。本文介绍如何在QMT策略中正确计算两融仓位。首先,获取账户信息。QMT提供了以下函数:-get_margin_ratio():维持担保比例。-get_available_margin():可用保证金(融资额度)。-get_credit_positi... 阅读全文

    15次浏览 23小时前

  • QMT中的策略模板重用:构建自己的量化函数库
    随着策略数量增加,重复的代码(如风控、下单、日志)会降低开发效率。QMT支持导入自定义模块,实现代码重用。本文介绍如何构建自己的量化函数库。步骤一:创建一个公共Python文件,例如my_lib.py,放在QMT工作目录下。内容示例:`pythonmy_lib.pydefmoving_average(data,window):  returnsum(data[-window:])/windowdefcheck_risk(context):  ifcontext.total_value<context.daily_initial*0.97:    forstockincontext.portfolio.positions:      order_ta... 阅读全文

    15次浏览 23小时前

  • PTrade中的算法交易回测:模拟TWAP/VWAP执行效果
    在回测中模拟算法交易(如TWAP)可以更准确地评估策略的真实成本。PTrade的回测引擎支持算法交易模拟。本文介绍如何设置和解读算法交易回测。步骤一:在策略代码中,使用order_algo函数代替普通order。`pythondefhandle_bar(context):  ifsignal_buy:    order_algo('00000... 阅读全文

    15次浏览 23小时前

  • PTrade中的条件选股:自动发现突破形态的股票
    PTrade内置了条件选股功能,可以快速筛选出符合特定技术形态的股票,例如“平台突破”、“均线金叉”等。选股结果可以一键添加到自选或直接交易。本文介绍如何使用条件选股构建量化池。步骤一:打开PTrade的“条件选股”模块。系统预设了数十种选股条件,包括:-技术指标:MACD金叉、K... 阅读全文

    14次浏览 23小时前

  • QMT中的风险控制模块:设置单日最大亏损限额
    量化策略在实盘中可能遭遇极端行情,导致单日大幅亏损。设置单日最大亏损限额可以防止策略失控。QMT支持自定义风控模块,实现熔断机制。本文介绍实现方法。思路:在每天开始时记录初始总资产,盘中实时计算当前总资产,如果亏损超过预设阈值(如总资产的3%),则立即平仓所有持仓,并停止当日交易。实现代码:`pythondefinit(context):  conte... 阅读全文

    14次浏览 23小时前

  • QMT中的模拟下单与回测一致性:确保模拟盘贴近实盘
    许多量化开发者发现,同样的策略在QMT回测和模拟盘中表现差异很大。这往往是因为回测设置与模拟盘环境不一致。本文教你如何调整,使模拟盘更接近实盘。差异来源:1.滑点:回测中通常设置了固定滑点,但模拟盘使用的是真实盘口的对手价,可能滑点更大。2.成交量限制:回测假设无限流动性,模拟盘会受真实盘口挂单量限制,大单可能无法完全成交。3.数据质量:回测使用的历史... 阅读全文

    14次浏览 23小时前

  • PTrade中的高频数据存储:使用SQLite记录Tick数据
    对于高频策略研究,需要存储tick数据以便离线分析。PTrade策略可以实时接收tick并写入本地数据库。本文介绍如何使用SQLite存储tick数据。优点:SQLite轻量级,无需安装,支持SQL查询,适合个人使用。步骤一:在init中创建数据库和表。`pythonimportsqlite3definitialize(context):  conte... 阅读全文

    14次浏览 23小时前

  • PTrade中的技术指标库:使用内置函数快速开发策略
    PTrade内置了丰富的技术指标函数,无需自己编写计算公式,可以快速开发策略。本文介绍PTrade常用指标函数及其使用方法。常用指标函数:-MA(close,n):简单移动平均-EMA(close,n):指数移动平均-MACD(close,fast=12,slow=26,signal=9):返回dif,dea,bar-RSI(close,n=14):相... 阅读全文

    13次浏览 23小时前

  • 如何在QMT中实现双均线趋势策略:完整代码与回测
    双均线策略是量化入门的经典例子,代码简单且逻辑清晰。本文用QMT的PythonAPI完整实现一个双均线趋势策略,并讲解回测步骤。策略逻辑:当短周期均线(如5日)上穿长周期均线(如20日)时全仓买入;当短周期均线下穿长周期均线时清仓卖出。不加止盈止损,让趋势自然发展。代码实现(QMT环境):`pythondefinit(context):设置股票代码  ... 阅读全文

    13次浏览 23小时前

  • PTrade中的多策略并行与资金分配:一个账户运行多个策略
    单一策略难免有表现不佳的时期,将多个低相关性的策略组合运行,可以平滑收益曲线。PTrade支持在一个账户中同时运行多个策略代码,但需要设计资金分配和信号合并机制。本文介绍两种实现方式。方式一:策略独立运行,手动分配资金。在PTrade中,你可以创建多个策略文件,每个策略独立运行。例如,策略A使用30%资金做趋势跟踪,策略B使用30%做网格,策略C使用4... 阅读全文

    13次浏览 23小时前

  • PTrade中的条件单与策略组合:实现半自动量化交易
    并非所有人都需要全自动量化,半自动模式(条件单+人工决策)可能更适合部分投资者。PTrade的条件单功能可以与策略组合使用,实现“策略产生信号,条件单执行”的流程。本文介绍一种高效的手动+自动混合模式。思路:使用PTrade的Python策略生成交易信号,但不直接下单,而是将信号输出到条件单中。这样,投资者可以审核信号后再决定是... 阅读全文

    12次浏览 23小时前

  • PTrade中的止损止盈条件单:保护利润与控制亏损
    止损止盈是交易的生命线。PTrade提供了灵活的条件单功能,可以设置固定止损、移动止损、止盈等,无需编程。本文详细介绍如何在PTrade中使用条件单进行风险控制。首先,创建条件单。在PTrade的“条件单”模块中,选择“止盈止损”类型。你需要设置:-标的代码-触发类型:可选择“价格触发&rdq... 阅读全文

    10次浏览 23小时前

  • QMT中的股票筛选器:实时扫描全市场满足条件的股票
    对于需要从全市场快速筛选股票的量化策略,QMT提供了高效的扫描机制。本文介绍如何在QMT中实现实时股票筛选,并触发交易。方法一:使用get_stock_list_in_sector获取全市场股票列表,然后在handle_bar中循环计算指标。但全市场4000多只股票,循环计算会非常慢,不适用于分钟级策略。适合日线级别,每日盘后筛选,次日开盘交易。示例:... 阅读全文

    9次浏览 23小时前

  • QMT中的极速交易通道:个人如何申请及使用
    对于高频或对速度敏感的量化策略,普通的交易通道可能不够快。QMT支持极速交易通道(通常称为“快速交易柜台”),可以大幅降低交易延迟。本文介绍个人如何申请及使用。极速交易通道的特点:-延迟:从策略发出指令到交易所,可控制在10毫秒以内(普通通道约50-100毫秒)。-交易系统:通常是独立部署的极速柜台,支持更高的并发。-适用场景:... 阅读全文

    8次浏览 23小时前

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