在2026年的投资世界里，不缺高明的策略，也不缺灵敏的指标，唯独缺少“铁一般的纪律”。ETF作为一种标准化的金融工具，其走势往往具有极强的规律性，许多失败的交易并非策略本身逻辑有误，而是投资者在执行过程中出现了“心理偏差”。纪律性执行，是区分一个交易者是“凭感觉赌博”还是&ldqu... 阅读全文

97次浏览 2026-4-22 10:12

在2026年的金融科技领域，Python已无可争议地成为了量化交易的第一语言。无论是顶尖的对冲基金，还是个人量化爱好者，Python都扮演着从数据抓取到策略执行的核心角色。这种统治力来源于其丰富的生态系统和极低的开发门槛。首先，Python拥有庞大的科学计算库。如NumPy和Pandas，它们处理海量历史K线数据和盘口数据的速度极快，能够轻松实现毫秒级... 阅读全文

97次浏览 2026-3-25 09:57

指数增强策略是量化投资领域中非常经典且主流的策略类型。其核心逻辑并非盲目追求绝对收益，而是在紧密跟踪某一特定成分股指数（如沪深300、中证500或中证1000）的基础上，通过量化多因子模型进行主动的超额收益挖掘。简单来说，该策略的目标是跑赢大盘指数，获取稳定的阿尔法（Alpha）收益。指数增强策略的底层构建逻辑在实际构建指数增强策略时，量化团队通常会通... 阅读全文

97次浏览 2026-6-5 19:37

在2026年的微利时代，每一笔交易的成本都显得格外沉重。对于ETF交易者而言，手续费不仅是支出，更是策略盈利空间的“直接扣除项”。很多投资者只关注标的的涨跌，却忽略了交易磨损对复利效应的巨大侵蚀。客观分析手续费构成并采取针对性的降本措施，是提升长期净值的必修课。ETF费率的客观构成：显性与隐性ETF的持有成本主要由三部分组成：1... 阅读全文

97次浏览 2026-4-22 10:46

在手动执行ETF轮动时，投资者常面临因情绪干扰而“该卖不卖、该买不买”的难题。利用专业量化交易终端执行自动化轮动，是解决这一问题的终极方案。终端不仅是交易工具，更是一套集成了行情获取、逻辑运算与自动下单的闭环系统。执行自动化轮动的第一步是策略模块化。将轮动逻辑（如动量排序、均线交叉等）封装成代码块。量化终端内置了Python运行... 阅读全文

97次浏览 2026-4-23 14:21

在量化交易领域，随着策略复杂度的提升，许多成熟的量化交易者不再满足于在券商客户端内置的极其有限的代码窗口中编写策略。他们更倾向于使用专业的本地集成开发环境（IDE），如PyCharm、VSCode等，以便进行代码版本控制、多文件联调以及调用复杂的第三方数据科学库。QMT提供的Mini模式（底层核心为XtQuant库）正是为了满足这一专业需求而设计的。什... 阅读全文

97次浏览 2026-6-5 19:44

在A股市场中，ETF经常呈现长期的箱体震荡走势，即市场长期在某个区间内波动。在这种行情下，传统的“买入并持有”策略往往难以获利。此时，ETF网格策略便展现出其独特的价值：通过在特定价格区间内设定“网格”，实现震荡市中的低吸高抛。网格策略的核心逻辑是：将ETF的运行区间划分为若干个小格子。设定每上涨一个格子... 阅读全文

97次浏览 2026-4-28 09:48

在构建小市值轮动选股、低估值PB选股选股或者财务质量多因子量化策略时，许多开发者经常在历史数据回测中跑出令人叹为观止的神级曲线——年化收益高达60%、夏普比率超越3.0，财富自由仿佛触手可及。然而，一旦充满信心将策略部署到真实实盘环境后，系统却表现得判若两人，净值一路阴跌。在排除未来函数和滑点影响后，这类策略最容易踩到的逻辑黑洞就是——幸存者偏差（Su... 阅读全文

97次浏览 2026-6-9 09:39

一、两套系统的开发背景与定位差异PTrade和QMT是国内主流的两种量化交易终端，由不同的技术厂商开发。PTrade由杭州云纪网络科技有限公司（恒生电子旗下）开发，全称PersonaliseTrade，定位是为高净值和机构投资者提供专业交易软件，涵盖普通交易、篮子交易、日内回转、算法交易以及量化投研/回测/实盘等全场景功能。[1]QMT（迅投QMT）由... 阅读全文

96次浏览 2026-5-15 11:29

当一位量化交易者的投研体系日趋成熟、资产规模跨越初始阶段后，往往会从最初“押注单一均线或单一选股模型”的原始阶段，大踏步迈向高级的“多策略并行联动（Multi-StrategyConcurrentFramework）”的工业化运营时代。在真实的实盘博弈中，没有一种策略能够通吃全时段的市场风格。为了抚平资产... 阅读全文

96次浏览 2026-6-5 19:35

在A股市场的制度建设中，为了进一步丰富投资者的交易手段、减小大额交易对盘中正常价格的冲击，交易所推出了一个特殊的交易机制——“盘后固定价格交易”。对于许多习惯了在09:30到15:00之间进行手工买卖的普通投资者来说，这个机制可能相对陌生。但在利用QMT或PTrade等专业策略终端进行精细化资产管理的量化交易者眼中，盘后固定价格... 阅读全文

96次浏览 2026-6-16 09:07

在量化交易的开发流程中，最让人激动的时刻莫过于系统运行完历史测试、在屏幕上吐出那条近乎完美的净值曲线。那条曲线呈现出优美的45度角持续上扬，没有任何明显的下折，夏普比率高达3.0以上，最大回撤控制在惊人的2%以内。很多普通投资者一看到这个画面，就会误认为自己就是天选之子，立刻满仓冲入实盘。然而，金融统计学的铁律会冷酷地告诉你：任何过于完美的回测，99.... 阅读全文

96次浏览 2026-6-16 09:08

散户在开通量化交易的过程中，经常会遇到各种问题。本文把散户最关心的常见问题和避坑建议整理出来，帮助散户少走弯路。一、问题一：量化交易的开通渠道在哪里？很多散户在网上搜索"QMT开通"，然后直接下载券商APP自行申请，结果发现根本找不到开通入口。量化交易系统的开通权限无法通过券商官方APP或官网自主申请，只能通过线上客户经理获取专属开... 阅读全文

96次浏览 2026-5-14 12:03

很多初涉量化的投资者认为，把RSI、MACD、布林带等几十个技术指标通过代码叠加在一起，就能制造出一个完美的“摇钱树”。然而在2026年的量化实战中，这种想法往往是导致策略失效的最大误区。客观来看，指标堆砌最大的风险在于信号冲突与冗余。有些指标本质上是同源的（比如都是基于均线演变），叠加过多并不能增加预测准确度，反而会因为互相矛... 阅读全文

96次浏览 2026-3-12 09:45

在前文中，我们探讨了滑点是量化实盘交易中不可避免的摩擦成本。由于行情网络传输和交易所撮合存在物理时间差，策略发出的理论预期价与实际成交价总会存在偏差。为了防止在极端行情（如个股瞬间大涨或大跌）下产生巨大的、不可控的滑点亏损，成熟的量化策略中必须引入“滑点保护”机制。盲目使用市价单的隐藏潜在风险在手工作业时代，投资者常使用市价单来... 阅读全文

96次浏览 2026-6-15 11:11