网格交易是一种利用价格震荡获取收益的量化策略。在2026年结构化行情明显的背景下，这种“不预测涨跌，只捕捉波动”的方法被越来越多的投资者采纳。网格交易的基本原理是在某个价格区间内设置一系列买入和卖出的档位（网格）。当价格下跌触碰买入线时自动买入，当价格上涨触碰卖出线时自动卖出，从而通过反复的低买高卖赚取价差。实施网格交易的关键在... 阅读全文

312次浏览 2026-4-10 15:09

在2026年的量化交易实践中，许多投资者面临着“回测神话，实盘拉胯”的窘境。这种偏差通常源于量化交易中的三大陷阱：未来函数、过拟合以及忽略交易成本。首先是未来函数。简单来说，就是在策略逻辑中使用了“后验”数据。例如在策略逻辑中判断“如果今日收盘价是本周最高价则买入”，在实时实盘中，... 阅读全文

311次浏览 2026-3-25 13:45

在量化交易领域，存在所谓的“时间成本”。对于某些对价格极其敏感的短线策略，报单延迟即便只有几十毫秒，也可能导致最终成交价格产生偏差，从而吞噬微薄的利润空间。极速交易通道通过优化券商柜台与交易所的物理连接，大幅降低了指令传输的时间成本。在2026年，许多券商已经将极速通道的使用门槛大幅下放。散户若想参与套利或快速轮动策略，选择具备... 阅读全文

310次浏览 2026-4-9 14:26

长时间不交易、账户资产长期低于规定金额，账户可能会被系统自动转为休眠状态。在2026年，休眠账户的激活已经无需投资者亲自跑柜台办理。大多数投资者只需登录原开户券商的App，通过身份核验环节，上传身份证照片并完成视频录制，即可在线提交激活申请。一般情况下，激活流程在交易时间内提交，次一交易日即可恢复正常使用。恢复后，建议投资者及时更新联系信息与职业信息，... 阅读全文

310次浏览 2026-4-9 14:32

编写较复杂的量化策略时，常常需要同时使用日线、60分钟线和5分钟线数据。例如，用日线判断大趋势，用60分钟线找入场点，用5分钟线精确执行。但在QMT中处理多周期数据容易犯一个严重错误：未来函数。意思是，在回测中使用了当前时间点之后的数据。下面解释如何正确对齐。在QMT的回测中，handle_bar函数是按K线周期依次调用的。如果你选择日线作为主周期，那... 阅读全文

310次浏览 2026-5-15 14:01

多因子选股是量化投资中最经典的策略类型之一。在PTrade平台上，投资者可以利用内置的财务数据库、行情数据库和技术指标库进行多维度的因子挖掘。例如，通过组合“低估值（PE）”、“高增长（净利润增长率）”和“动量（近期涨幅）”三个因子，在全市场5000多只股票中筛选出最符合逻辑的投资... 阅读全文

310次浏览 2026-5-7 15:28

在2026年的高频波动环境下，深度数据分析已成为散户进阶的利器。分笔成交是指系统将一段时间内的所有成交汇总成一个快照，而逐笔数据则是每一笔买卖匹配的真实记录。通过分析逐笔数据，投资者可以清晰地看到单笔千万级的大单是主动买入还是卖出，从而研判主力的动向。这种白描式的微观视角，比单纯看K线图更具穿透力。目前，普通交易软件多提供的是分笔数据，而更高级的量化终... 阅读全文

309次浏览 2026-3-27 13:34

很多量化策略的胜率来源于对全市场特定机会的捕捉，比如“瞬间放量”或“异动拉升”。QMT提供的全市场行情订阅功能，正是为此设计的。散户投资者可以在QMT中开启全市场行情监听模式，通过编写过滤器，实时筛选出满足特定条件的标的。例如，当某只股票在5秒内成交量超过前10分钟均值的3倍时，系统自动发出预警甚至直接报... 阅读全文

309次浏览 2026-4-9 14:58

2026年的证券博弈已经进入了微秒级时代，对于量化交易者来说，普通行情提供的五档买卖盘已显得力不从心。QMT系统深度集成了Level-2高频数据，为散户投资者提供了洞察盘中微观结构的机会。通过QMT调用Level-2接口，投资者可以实时获取十档买卖盘口、逐笔成交明细以及千档委托挂单。这些数据能反映出真实的资金意图。例如，利用QMT编写“盘口... 阅读全文

309次浏览 2026-4-23 10:58

在2026年，编写一个简单的量化策略已经模块化。QMT支持Python语言，其标准的策略结构通常分为三个部分：初始化阶段（init）、行情驱动阶段（handle_data）以及定时器或收盘处理阶段。在初始化阶段，投资者需要定义要交易的股票池、设置基准指数以及初始化全局变量。handle_data阶段是策略的“大脑”，每当行情数据... 阅读全文

309次浏览 2026-3-26 15:01

随着金融科技的深度渗透，2026年的证券账户承载了更多的个人财富与隐私信息。保障账户安全已成为每一位市场参与者的必修课。账户安全的首要防线是身份认证。投资者应确保开启生物识别（指纹或面部）与短信验证码的双重验证。此外，应定期清理在非个人终端上的登录记录，并避免在公共Wi-Fi环境下进行敏感的资金操作。在操作层面，白描一个典型的风险场景：投资者收到自称&... 阅读全文

309次浏览 2026-4-16 15:24

多因子模型是量化投资中最经典的框架之一。在QMT终端中，构建多因子模型通常遵循从因子挖掘到组合优化的白描流程。第一步是因子提取。利用QMT获取全市场的财务数据、技术指标和舆情因子。在2026年的市场中，传统的估值因子（PE/PB）有效性减弱，投资者更多关注成长因子和微观结构因子。第二步是因子预处理，包括去极值、标准化和中性化，以消除行业和市值对因子表现... 阅读全文

309次浏览 2026-4-7 16:13

双低策略是可转债投资中最具生命力的量化逻辑。在2026年，随着转债品种的扩容，依靠人工手动计算双低指标已无法满足交易时效性要求。双低策略的核心公式为：价格+溢价率×100。量化系统通过每秒抓取正股与转债的实时报价，动态更新全市场的双低排名。逻辑在于：低价格提供了债性的底部保护，而低溢价率则确保了正股上涨时转债能随之起跳。2026年的量化进阶玩家往往会在... 阅读全文

308次浏览 2026-4-27 15:57

在证券交易中，执行速度往往直接影响最终收益，尤其是在行情剧烈波动或参与新股申购、ETF套利等场景下。极速交易通道通过减少报单在柜台系统中的处理层级，为投资者提供了更短的物理路径和更快的响应速度。在2026年的技术背景下，极速通道已不再是极少数超高净值客户的专利。普通个人投资者申请极速通道通常需要满足一定的资金规模及交易频率要求。券商会对申请者的交易合规... 阅读全文

308次浏览 2026-4-8 16:47

Python作为量化界的主流语言，其简洁的语法和丰富的金融库（如Pandas、Numpy）使其成为散户入门的首选。编写第一个策略通常遵循“数据获取-逻辑编写-下单执行”三个步骤。首先是数据获取。在QMT或PTrade系统中，通常都有封装好的函数直接调用历史行情。例如，通过一条指令即可获取过去200天的日K线数据。投资者需学会处理... 阅读全文

308次浏览 2026-3-24 14:15