在2026年的波段操作中，寻找股价的“拐点”是许多投资者梦寐以求的获利方式。拐点交易，顾名思义，是尝试捕捉股价由下跌转为上涨（买入拐点）或由上涨转为下跌（卖出拐点）的瞬间。在手动交易中，拐点判断极易受到恐慌或贪婪情绪的影响，而通过QMT或PTrade等量化工具，可以将拐点判断转化为客观的数学模型。常见的拐点量化逻辑主要基于&ld... 阅读全文

291次浏览 2026-3-16 10:39

进入2026年，成熟的量化投资者已经不再编写那种逻辑混乱、牵一发而动全身的长脚本，而是转向“模块化设计”。模块化思维是程序化交易的灵魂，它将一个完整的交易策略拆解为独立运行的单元：行情订阅、策略逻辑、订单执行以及风险监控。这种结构不仅能让代码更易于维护和排错，更重要的是，它能让投资者在面对市场变化时，只需更换或升级某个特定模块，... 阅读全文

291次浏览 2026-4-9 10:31

在量化交易圈，QMT（迅投极速策略交易系统）的名字如雷贯耳。但在实际开通时，投资者常会听到“标准版”和“Mini版”两个概念。两者虽同出一系，但在实操逻辑和应用场景上存在显著差异。标准版QMT：一体化的封闭生态标准版QMT是一个独立的客户端软件。它的特点是“所见即所得”，内置了Py... 阅读全文

291次浏览 2026-3-19 10:23

在证券交易中，收盘后的闲置资金如果任其躺在账上，只能获得极低的活期利息。国债逆回购（如GC001）是极佳的低风险现金管理工具，特别是月末、季末利率高涨时。然而，每天手动操作费时费力且容易遗忘。利用PTrade或QMT量化工具，可以轻松实现这一过程的完全自动化。自动化逻辑的设计逆回购自动化的逻辑非常直观：每天下午14:30至15:20之间，程序自动检查账... 阅读全文

291次浏览 2026-3-19 10:29

进入2026年，量化投资已经全面步入AI时代。机器学习（MachineLearning）不再是一个噱头，而是实实在在提升交易胜率的工具。它能够从海量的、非线性的历史数据中，捕捉到人类肉眼和传统统计学无法察觉的规律。客观分析，机器学习在量化投资中主要有三个核心应用场景：预测、聚类和异常检测。场景一：股价短期趋势预测这是机器学习最直接的应用。通过训练深度神... 阅读全文

290次浏览 2026-4-3 09:49

近年来，越来越多的散户投资者开始尝试使用QMT或PTrade等策略终端进行量化实盘交易。然而，从模拟测试走向真金白银的实盘，市场环境的复杂程度往往会超出预期。不少量化新手在实盘初期由于忽视了一些技术细节，导致资产出现非预期亏损。本文客观梳理了量化交易中最为常见的几个技术踩坑点。第一个高频踩坑点是“未来函数”与回测过度拟合。很多投... 阅读全文

290次浏览 2026-6-15 09:38

在证券交易的江湖里，融资融券是一把双刃剑。当你享受杠杆带来的超额收益时，也必须面对波动带来的信用风险。在信用账户的监控体系中，“130%”被视为一道不可逾越的红线。很多新手投资者在行情顺遂时，对这个数字毫无感知，但一旦市场出现非理性调整，账户比例跌破130%后的遭遇，可能会让许多人猝不及防。触发“追保”与... 阅读全文

290次浏览 2026-3-20 10:57

在2026年的炒股圈里，“ETF套利”不再是神秘机构的专属名词，越来越多的普通投资者开始关注为什么有些ETF的价格会莫名其妙比净值高出一截（溢价），或者低出一截（折价）。搞清楚折溢价的原理，不仅能避免买贵了，甚至还能在波动中“薅”到市场的羊毛。ETF的价格有两种：一种是二级市场的实时交易价，另一种是反映其... 阅读全文

290次浏览 2026-4-7 11:07

在量化交易中，有一个残酷的现实：很多回测收益惊人的策略，一上线实盘就亏钱。这其中最重要的原因之一，就是开发者低估了“交易成本”。对于散户而言，量化模型是高频还是低频，直接决定了成本会吞噬掉多少利润。客观来看，量化交易的成本不仅仅是佣金，它主要由显性成本、隐性成本和机会成本三部分组成。显性成本：看得见的费用这部分在2026年的市场... 阅读全文

289次浏览 2026-4-3 09:50

在2026年的A股市场中，ETF（交易型开放式指数基金）已成为资产配置的核心工具。然而，对于多数投资者而言，ETF仅仅被视作一种可以像股票一样买卖的基金产品。实际上，ETF之所以能紧密跟踪指数，其背后依赖于一套精密、客观的套利机制。理解ETF套利的原理，是进阶量化交易或专业投资的必修课。什么是ETF套利的底层逻辑ETF套利的核心在于它拥有两个并行的交易... 阅读全文

289次浏览 2026-3-30 09:27

在A股独特的日内涨跌幅限制机制下，“追涨停（打板策略）”一直是短线活跃游资和高波策略爱好者非常青睐的暴力套利手段。在PTrade专业策略终端中，内置了一项支持在本地电脑独立运行的高阶工具化条件单——“追涨停面板”。它能免去人工死守屏幕的疲劳，实现毫秒级的自动监控跟进。然而，很多散户在配置参数时，往往简单地... 阅读全文

289次浏览 2026-6-11 09:59

网格交易法在2026年已成为ETF投资者应对震荡市的“标配”策略。然而，很多投资者在实际操作中却发现收益并不理想，甚至出现“破网”后的长期套牢。其核心原因在于网格参数设置不当。白描地看，一个成功的网格策略由四个关键参数决定：第一是区间，必须覆盖标的ETF未来一段时间可能的波动范围，若区间设得太窄，价格暴涨... 阅读全文

289次浏览 2026-3-23 10:25

在浩瀚的股票海啸中，有这样一种奇特的现象：某些同行业的孪生兄弟股（例如两家头部白马银行，或两家核心汽车巨头），由于分享着几乎完全相同的行业景气度、上下游供应链和宏观经济周期，它们的股价走势在过去的几年里展现出了极度惊人的同步性。然而，受到短期微观非理性资金的扰动、突发小利空突袭或主力机构的调仓践踏，这两只本该形影不离的股票，其价差在盘中往往会发生短期的... 阅读全文

288次浏览 2026-6-23 09:38

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

288次浏览 2026-6-8 10:06

2026年，随着ETF品种突破千只，选ETF本身也需要量化手段。在QMT内置的Python环境中，投资者可以构建基于底层成分股逻辑的“多因子选股策略”，从而在全市场ETF中筛选出最具爆发力的标的。一、因子库的构建：从基本面到量价在QMT中，我们可以通过代码实时获取各ETF的底层持仓。选股逻辑不再局限于ETF本身，而是下钻到成分股... 阅读全文

288次浏览 2026-3-23 11:13