在信用交易中，融券卖出（即“沽空”）受到比融资买入更严格的交易监管。2026年，为了防止市场在下跌过程中受到过度恶意打压，交易所继续执行严格的“提价规则（UptickRule）”。所谓提价规则，是指投资者在进行融券卖出申报时，其申报价格不得低于该证券的最近一笔成交价。如果当前市场价格低于前一笔成交价（即处... 阅读全文

722次浏览 2026-3-19 16:30

停牌是股票交易中常见的现象，对于量化策略来说，如果不正确处理停牌，可能导致回测失真或实盘挂单无效。QMT提供了接口来查询股票的停牌状态，策略需要根据状态来调整买卖决策。下面介绍方法。在QMT中，可以使用xtdata.get_instrument_detail或get_market_data的字段来获取股票当前是否停牌。更常用的方式是调用xtdata.g... 阅读全文

720次浏览 2026-5-15 14:06

进入2026年，股票开户已实现了完全的移动化。投资者只需准备好身份证、本人名下的银行卡以及一部带有摄像头的智能手机，即可在几分钟内完成开户申请。具体步骤通常包括：下载券商官方App，输入手机号注册，上传身份证正反面照片，进行人脸识别视频见证，绑定银行卡并设置交易密码。最后，完成风险承受能力测评问卷。在整个过程中，投资者应确保网络环境安全，并真实填写个人... 阅读全文

720次浏览 2026-4-15 15:32

1.最大回撤（MaximumDrawdown,MDD）最大回撤是量化交易中最直观、也最重要的风险指标。它是指在选定的历史回测周期内，策略资产净值曲线从任意一个历史最高点（顶点）掉落到随后最低点（谷底）的最大跌幅百分比。最大回撤直接测量了该策略最极端、最糟糕的情况下可能会让投资者亏损多少钱。例如，一个策略历史最大回撤是30%，这意味着如果在最不幸的最高点... 阅读全文

719次浏览 2026-6-15 16:17

PTrade的一大亮点是内置了丰富的策略模板，即使你完全不懂编程，也可以通过修改几个参数快速启动一个自动化策略。下面详细介绍PTrade中最实用的三种模板及其参数设置方法。第一个是“网格交易模板”。网格适用于震荡市，原理是在价格区间内低买高卖。打开PTrade的策略商城，选择“网格交易”，你需要设置以下参... 阅读全文

717次浏览 2026-5-15 14:27

资金管理是量化交易中决定生死的关键环节。即使胜率只有40%，合理的资金管理也能实现稳定盈利；反之，即使胜率70%，糟糕的资金管理也可能导致爆仓。本文介绍两种经典资金管理模型：凯利公式和风险平价。凯利公式：用于计算最优仓位比例。公式f=(bp-q)/b，其中b为盈亏比（平均盈利/平均亏损），p为胜率，q=1-p。例如，策略胜率60%，盈亏比2，则f=(2... 阅读全文

712次浏览 2026-5-18 15:24

量化交易的优势在于纪律性，而纪律性的核心体现在风控上。2026年的市场波动加剧，量化系统必须具备完善的风险管理模块。首先是单一品种的持仓限制。为了防止黑天鹅事件，量化策略通常会设定单只个股不得超过总仓位的特定比例（如10%）。通过分散投资，可以降低非系统性风险对账户净值的影响。其次是硬止损逻辑。在量化代码中，止损不应是心理预期，而应是强制触发的市价委托... 阅读全文

710次浏览 2026-3-23 15:27

在2026年，为了保障资金安全，证券软件通常设置了严格的密码保护机制。如果连续多次输错密码，账户将被锁定。遇到这种情况，投资者无需惊慌，更无需前往线下。目前，主流券商APP均提供“重置密码”功能。投资者只需准备好身份证，通过手机验证码接收及人脸识别身份验证，即可实时重置交易密码或登录密码。重置成功后，账户通常会立即解锁。建议投资... 阅读全文

709次浏览 2026-4-2 15:03

量化交易的核心——策略评估。简单来说，支持量化交易的券商或第三方量化平台，普遍都提供对“最大回撤”和“最大盈利”等关键指标的统计和对比功能。这些功能是量化策略开发者评估策略风险与收益特征的必备工具。具体来说，“最大回撤”和“最大盈利”的对比，主要体现在以下几... 阅读全文

708次浏览 2026-3-10 15:53

可转债由于具备“T+0”交易规则、无印花税以及下有保底逻辑等特点，一直是量化交易者青睐的标的池。2026年的可转债市场，量化参与度已达到历史高位。可转债量化的核心策略通常包括双低策略（低溢价率+低价格）和折价套利策略。由于可转债可以转换为股票，当转股溢价率为负时，理论上存在套利空间。量化程序可以毫秒级捕捉这种价差，自动执行买入转... 阅读全文

707次浏览 2026-4-16 14:23

回测是量化交易的核心环，但许多投资者在回测阶段表现优异，实盘却大幅亏损。这种现象通常源于几种常见的逻辑陷阱。第一是“未来函数”的误用。在编写代码时，如果不小心引入了交易发生后的数据（如最高价、收盘价等尚未形成的价格），回测结果会虚高。2026年的主流量化终端已有针对未来函数的自动扫描功能，但投资者仍需在逻辑层面严格把控。第二是忽... 阅读全文

707次浏览 2026-3-23 15:26

许多量化新手会遇到一个“神奇”现象：在回测中策略表现完美，年化收益50%以上，最大回撤不到5%；但一上实盘就连续亏损。罪魁祸首几乎都是“过拟合”。过拟合是指策略过度适应历史数据的噪声，导致失去泛化能力。使用QMT做策略开发时，如何有效避免过拟合？下面分享几个实操技巧。技巧一：使用足够长的回测周期。不要只回... 阅读全文

706次浏览 2026-5-15 13:48

对于日内策略，实时计算VWAP（成交量加权平均价）和TWAP（时间加权平均价）可以帮助判断当前成交价是否偏离平均水平。PTrade支持tick级数据，可以实时计算这些指标。本文介绍实现方法。VWAP计算公式：VWAP=∑(价格×成交量)/∑成交量。在PTrade中，可以通过订阅tick数据，实时累加。`pythondefinitialize(conte... 阅读全文

700次浏览 2026-5-18 15:49

许多量化交易者梦想着：写好一个策略，让QMT自动运行，自己则彻底放手，甚至去旅游。那么，QMT真的可以做到完全无人值守吗？答案是：可以，但需要做好充分的准备，否则可能出现灾难性后果。下面列出实现无人值守所需的条件和风险防范措施。首先，硬件环境。如果你的QMT运行在自己的家用电脑上，那么断电、断网、系统自动更新重启、蓝屏死机都会导致策略停止。解决方案是租... 阅读全文

700次浏览 2026-5-15 14:00

QMT（QuantitativeManagingTerminal）作为一款本地化部署的量化交易系统，其运行效率在很大程度上取决于投资者的硬件环境。进入2026年，随着行情数据量的进一步扩容，合理的硬件配置是确保策略不卡顿、报单不延迟的基础。首先是处理器（CPU）。QMT在进行大规模回测或多股实时监控时，对多线程处理能力有较高要求。建议投资者至少配备8核... 阅读全文

699次浏览 2026-4-9 14:47