在量化交易领域，活下来永远比赚大钱更重要。一套成熟的量化系统，其代码量中风控逻辑往往占据了60%以上。第一，止损逻辑的硬执行。量化最大的优势在于执行力。投资者应在代码中明确设定单笔交易止损和账户总资产止损。例如，当某笔持仓亏损超过5%，或全天净值回撤超过2%时，程序应具备自动平仓或停止报单的功能。这种“无痛割肉”是防止极端行情下... 阅读全文

394次浏览 2026-3-13 09:53

在2026年的资产配置中，跨境ETF（如标普500ETF、纳指ETF、恒生科技ETF、日经ETF等）已经成为普通投资者参与全球资产配置的主通道。然而，跨境ETF面临一个独特的技术挑战：二级市场的交易时间与底层资产的真实波动存在“时间差”。当海外市场休市时，国内跨境ETF往往会出现剧烈的溢价或滞后反应。量化交易系统通过实时挂接全球... 阅读全文

394次浏览 2026-4-9 10:28

在2026年的ETF投资中，行业轮动是利润的主要来源。利用量化终端抓取宏观经济指标（如社融、PMI、行业景气度）来指导ETF的切换，比单纯分析技术面更具前瞻性。一、外部数据的集成与清洗QMT或PTrade的开放性允许投资者集成外部数据源。Python脚本可以设定定时任务，获取各行业的景气度因子。例如，当半导体行业出货量数据转好，而估值仍处于低位时，模型... 阅读全文

395次浏览 2026-3-23 11:23

在2026年的量化交易社区中，最常听到的抱怨是：“为什么我的策略在历史回测中净值翻倍，一上线实盘就大幅亏损？”这种现象被称为“回测偏差”，是量化新手最容易掉进去的深坑。客观分析其背后的逻辑，有助于投资者构建更稳健的交易模型。首先是“交易滑点”与“冲击成本”。... 阅读全文

394次浏览 2026-3-13 11:23

2026年的A股市场，行业轮动极其迅速。昨天还是AI带头，今天可能就切换到了低空经济。手动追踪板块极其心累，而“量化轮动策略”通过构建一套客观的评分系统，能帮投资者精准切换至最强势的ETF。轮动策略的核心在于“相对强度（RS）”。量化模型会实时计算全市场行业ETF在过去一段时间（如20天）的涨幅、成交量变... 阅读全文

393次浏览 2026-3-24 13:27

PTrade：云端量化的核心逻辑在众多的量化交易工具中，PTrade以其“云端运行、开箱即用”的特性深受广大投资者的喜爱。尤其是对于不希望在本地电脑整天挂机运行QMT的用户来说，PTrade提供了一个非常稳定的环境。但对于新手来说，PTrade的策略代码结构可能看起来有些陌生。其实，只要搞懂了它的“生命周期函数&rd... 阅读全文

393次浏览 2026-5-14 14:27

对于具备一定Python基础的投资者来说，MiniQMT是2026年量化圈内公认的高效开发模式。不同于传统的内置脚本开发，MiniQMT允许开发者在本地Python环境下通过xtquant库直接与交易终端通信，这为使用第三方数据分析库（如Pandas,NumPy,Sklearn）提供了极大便利。使用MiniQMT获取实时行情的第一步是安装并导入对应的库... 阅读全文

393次浏览 2026-3-27 10:20

在量化交易的初级阶段，很多投资者非常青睐“均值回归”策略。这种策略在股票价格偏离常规波动轨道（如跌破布林带下轨或RSI进入超卖区）时逆势买入，博取价格向均值修复的利润。在长期的横盘震荡市中，这种策略的胜率极高，能给账户带来持续的浮盈。然而，均值回归策略最大的隐患在于：一旦市场结束震荡，开启一轮浩浩荡荡的单边下行均值破位行情，均值... 阅读全文

393次浏览 2026-7-6 09:40

在A股的量化实盘过程中，许多通过PTrade专业策略终端运行趋势突破或动量追随策略的投资者，为了防止极端黑天鹅事件导致账户发生不可挽回的穿仓深蹲，通常会在PTrade的智能条件单面板中配置刚性的“硬性止损保护红线”。比如，他们最常用的做法是配置一个绝对数字参数：“当前持仓个股只要从买入均价向下跌落满固定5%或8%，极... 阅读全文

393次浏览 2026-6-12 09:44

在量化交易圈内，流传着这样一句话：“选股决定了策略能不能赚钱，而仓位管理决定了策略能活多久。”很多普通投资者在设计量化策略时，往往把90%的精力放在寻找完美的买卖信号（金叉、突破等）上，但在仓位分配上却极其随意，经常在实盘中一上来就满仓单只股票。这种缺乏风控的交易行为，极易在遭遇市场系统性调整时产生无法挽回的巨大回撤。客观来看，... 阅读全文

392次浏览 2026-6-15 10:18

在量化交易策略的开发过程中，许多开发者都会经历这样一个兴奋时刻：经过连续几天对参数的调整和优化，回测系统终于吐出了一条近乎完美的资金曲线——年化收益暴利、最大回撤极低，夏普比率甚至飙升到了3.5以上。然而，这类策略一旦投入真实的实盘挂机，往往不出两周就会开始持续失血。在量化金融学中，这种让无数开发者空欢喜一场的现象被称为“过拟合（Overf... 阅读全文

392次浏览 2026-6-18 10:50

在2026年的资本市场，虽然短线波动依然频繁，但对于追求稳健收益的投资者而言，基于基本面分析的ETF长期持有策略依然是财富增值的核心基石。ETF并非简单的投机工具，它是一篮子股票的集合，其底层价值由成分股的盈利能力、行业景气度及宏观经济环境共同决定。客观来看，长期持有策略通过规避频繁调仓带来的错误决策和交易成本，能够更好地捕捉经济增长的Beta红利。行... 阅读全文

392次浏览 2026-4-22 10:39

在多因子选股模型的开发中，绝大多数交易员都听过“市值中性化”这个概念。标准的做法是把原始因子值（如ROE或者是某量价指标）对个股的总市值对数运行一次简单的截面线性回归（OLS），然后提取残差项作为精纯因子。这种一元线性回归（LinearRegression）在长期的量化实操中，被证明存在着一个巨大的数理盲区。因为在真实的A股沙盒... 阅读全文

392次浏览 2026-6-8 10:06

在构建基于机器学习或多因子线性组合的量化选股模型时，开发者们最常遇到的历史幻象就是“过拟合（Overfitting）”。很多时候，模型在历史回测样本内（TrainSet）展现出惊人的准确率，选出来的股票个个暴涨；可一旦进入样本外测试或者实盘，效果便大面积崩塌。导致这一落差的核心数理原因之一，在于模型在训练阶段过度学习了历史行情中... 阅读全文

392次浏览 2026-7-6 11:21

在构建A股量化多因子选股模型、或利用上市公司基本面财务指标进行长周期历史回测时，散户投资者最容易遭遇的一个极其隐蔽、且能让回测报告彻底变成一张废纸的逻辑陷阱，就是大名鼎鼎的——财务因子时间漂移陷阱（FinancialStatementTime-DriftTrap）。许多在百度上寻找量化策略代码的入门者，高高兴兴地从数据接口中调用了上市公司的净资产收益率... 阅读全文

392次浏览 2026-6-9 10:37