在2026年的量化实践中，很多投资者在PTrade上跑出了漂亮的“回测净值曲线”，但实盘一上就亏损。这通常是因为掉入了回测的三大陷阱：未来函数、过拟合与忽略滑点。未来函数是指策略在判断买入时，引用了尚未发生的后续数据；过拟合则是指策略参数过多，完全迎合了历史数据而缺乏泛化能力。PTrade在2026年的版本中引入了“... 阅读全文

549次浏览 2026-3-25 14:51

PTrade的基础条件单在触发一次后就失效，但许多策略需要同一个条件被反复触发，例如网格交易。PTrade提供了“循环条件单”功能，允许设置触发次数或无限循环。下面介绍设置方法和注意事项。在PTrade的“条件单”创建界面，找到“执行次数”选项。你可以选择：-执行一次：触发后条件单... 阅读全文

548次浏览 2026-5-15 14:38

在量化交易中，静态止损（固定比例止损）往往难以应对2026年多变的市场波动。动态止损逻辑（TrailingStop）则能根据股价的实时运行趋势自动调整止损位，从而在保护利润的同时规避深跌。常见的动态止损算法包括ATR（平均真实波幅）止损和最高价回撤止损。ATR止损是根据标的物的历史波动率来设定间距。当市场波动剧烈时，止损距离自动放宽；当市场趋于平稳时，... 阅读全文

548次浏览 2026-3-24 16:18

在2026年的A股市场，随着机构投资者占比的持续提升，市场的定价效率显著提高。对于从事量化交易的个人投资者而言，寻找能够产生超额收益（Alpha）的因子变得愈发具有挑战性。因子的本质是解释股票收益来源的标签，传统的价值、成长等大类因子在当前的竞争环境下，往往需要更细致的挖掘和组合。因子挖掘通常从基本面、量价数据和另类数据三个维度展开。基本面因子通过分析... 阅读全文

546次浏览 2026-3-24 15:19

在量化界，没有永久有效的因子。2026年的市场反馈显示，因子的生命周期正在缩短。当某个选股因子（如“小市值效应”）被全市场广泛知晓并大量使用时，其超额收益就会趋于消失。面对因子失效，投资者有两种应对思路：一是寻找“更聪明的因子”，如通过机器学习挖掘非线性、高维度的组合因子；二是动态调整因子的权重，即根据当... 阅读全文

545次浏览 2026-4-10 15:54

很多投资者在2026年咨询：如果我已经开通了科创板权限，是否还需要再经历一次20个交易日50万资产的考核才能开通北交所？答案是：不需要。根据现行规则，科创板与北交所在权限开通上存在“互认机制”。由于科创板的准入门槛（50万资产+2年经验）与北交所一致，且科创板的风险等级认定在很多维度上具有更高的覆盖性，因此监管部门允许券商为已开... 阅读全文

545次浏览 2026-3-18 16:34

纯技术指标的策略容易过拟合，加入基本面因子可以提高策略的稳健性。QMT本身不提供财务数据，但允许用户导入外部数据。本文介绍如何在QMT中接入财务因子，实现价值选股策略。第一步，获取财务数据。可以使用免费源如TusharePro、AkShare，或者付费数据服务。以Tushare为例，注册后获取token，通过Python脚本下载季度财务数据，包括PE、... 阅读全文

545次浏览 2026-5-18 15:37

为什么ETF更适合作为量化交易标的从统计学和数据建模的角度来看，ETF具备以下几个明显的白描特征：规避非系统性风险：ETF是由一篮子股票组成的指数基金，这使得单家上市公司的突然暴雷、停牌或极端黑天鹅事件，反映到ETF净值上的波动都会被大幅稀释，消除了量化策略因个股基本面突变而失效的概率。交易成本具备显著红利：在A股市场中，买卖个股需要缴纳印花税，而买卖... 阅读全文

545次浏览 2026-6-16 15:38

每日复盘是量化交易的重要环节。PTrade可以自动生成策略的每日绩效报告，并发送到邮箱或微信。本文介绍如何实现自动复盘。步骤一：在策略的after_trading函数中，收集当日的交易和持仓数据。`pythondefafter_trading(context):report={}report['date']=context.now.... 阅读全文

544次浏览 2026-5-18 16:01

PTrade作为一款深度集成Python环境的量化交易终端，为投资者提供了极大的策略开发自由度。入门PTrade量化，核心在于掌握基础的Python语法以及常用的API接口函数。在编写策略时，投资者通常需要调用行情获取接口（如get_price）来获取历史及实时数据。随后，通过编写逻辑判断（如技术指标计算），生成买入或卖出信号。最后，调用交易接口（如o... 阅读全文

544次浏览 2026-3-16 15:38

在实盘交易中，滑点是量化策略最大的隐形杀手。很多回测漂亮的策略，因为滑点过大而无法盈利。如果你发现QMT实盘成交价比信号价差了不少，或者回测中设置较大滑点后策略就亏损，那么需要认真对待滑点问题。下面分享几种降低冲击成本的方法。方法一：选择流动性好的标的。滑点主要是由买卖价差和订单簿深度造成的。大盘蓝筹股（如贵州茅台、招商银行）的买卖价差通常只有1分钱，... 阅读全文

544次浏览 2026-5-15 13:59

可转债因其“下有保底、上有弹性”的特性，一直是量化策略的热门标的。在2026年的市场中，利用QMT系统的多维度数据接口，可以挖掘出更多细分的交易机会。可转债定价因子与QMT实现不同于股票，可转债的定价受正股价格、溢价率、剩余年限及债现价等多重因素影响。在QMT中，投资者可以调用get_instrument_detail_data... 阅读全文

543次浏览 2026-4-20 15:27

在量化交易领域，QMT（迅投）和PTrade（恒生）是目前国内券商提供的两款主流交易系统。2026年，这两款软件在功能迭代上都达到了相当成熟的水平，但它们在适用人群和技术底层上仍存在显著差异。QMT系统以其强大的本地化处理能力著称。它支持VBA、Python等多语言编程，由于其策略运行在投资者本地电脑上，对于需要高频抓取行情、进行复杂本地运算的策略来说... 阅读全文

543次浏览 2026-3-24 14:11

对于希望在2026年转型量化的散户投资者，建议采取“三步走”的进阶策略。第一阶段是工具熟悉期。投资者不应急于写复杂策略，而应先熟练操作QMT或PTrade软件。了解如何导入行情、如何查看日志、如何手动干预自动订单。在这个阶段，可以先跑一些简单的内置模板，如ETF定投或基础网格。第二阶段是编程与逻辑转化期。学习Python基础语法... 阅读全文

543次浏览 2026-3-24 14:21

在量化交易中，滑点是影响最终净值的关键变量。尤其在2026年高波动行情下，如果策略发出的委托价格不合理，往往会导致成交价远差于预期。PTrade系统提供了多种手段来降低滑点。滑点产生的原因滑点通常源于市场深度不足或订单发送延迟。当你的策略逻辑触发买入时，市场上的最优卖价可能已经向上跳动了几个价位。对于中高频策略，这些微小的差价累积起来会对年化收益产生显... 阅读全文

543次浏览 2026-4-24 10:09