构建多因子选股模型对于普通投资者而言，重点不在于追求算法的深奥，而在于逻辑的严密性与执行的纪律性。在2026年，随着量化软件的普及，搭建一套属于自己的选股框架已经变得不再遥不可及。具体操作上，可以分为确定投资宇宙、初筛、多因子打分、定期调仓这四个标准步骤。首先是确定“投资宇宙”，即选股池。普通投资者不建议在全市场5000多只股票... 阅读全文

349次浏览 2026-4-10 09:41

随着融资融券业务在普通投资者中的普及，越来越多的交易者开始关注信用交易产生的成本对综合收益的影响。其中，“两融利息支出是否能抵减投资收益税额”是一个在资深圈层中被反复讨论的话题。在2026年的个税征收框架与证券市场规则下，我们需要清晰、客观地厘清个人投资者与机构投资者在此问题上的不同待遇。对于个人投资者而言，根据现行的税法与证券... 阅读全文

349次浏览 2026-4-14 10:14

行业指数ETF（如半导体ETF、医疗ETF、证券ETF等）由于具有鲜明的行业属性，波动性通常大于宽基指数，这使其成为了量化择时策略的热门标的。在行业轮动过程中，捕捉行业的“景气度”变化，是获得超额收益的核心路径。如何通过量化终端进行行业择时？核心思路在于构建“多因子模型”。例如，可以通过以下几个维度对不同... 阅读全文

349次浏览 2026-4-28 09:54

随着2026年量化生态的进一步成熟，越来越多的高端投资者开始不满足于传统的客户端内嵌编写模式，转而追求更高自由度的开发环境。在这一趋势下，MiniQMT及其核心接口xtquant脱颖而出，成为了连接开发者IDE与券商极速柜台的黄金纽带。MiniQMT，顾名思义，是QMT系统的一个轻量化版本。它的核心逻辑是“行情与交易分离”。投资... 阅读全文

348次浏览 2026-3-18 16:04

越来越多的量化投资者开始从“内置编辑器”转向“本地编辑器”。理由很简单：本地环境可以使用更多的第三方Python库（如Scipy、Sklearn），且更方便代码管理。实现这一步的核心，就是通过XtQuant库连接miniQMT客户端。配置流程通常分为以下几步：第一步，环境检查。确保你的Python版本在3... 阅读全文

348次浏览 2026-5-14 15:04

在讨论量化交易和智能策略客户端时，“L2行情（Level-2）”是一个被反复提及的高频词汇。很多散户投资者不理解，为什么做量化交易的人如此执着于L2行情？普通的行情数据难道不够用吗？这两者在技术深度和对策略的影响上有着本质的区别。核心信息丰富度的本质差异首先，从信息的丰富度来看，普通行情（Level-1）通常只提供买一到卖一的基... 阅读全文

348次浏览 2026-6-15 11:10

在2026年的金融世界中，如果说量化策略是“大脑”，那么极速柜台（RapidCounter）就是“神经传导系统”。对于ETF套利这种需要跨市场、多品种瞬时成交的业务，普通交易柜台与极速柜台的差距，往往就是盈利与亏损的分水岭。什么是极速柜台？传统的券商柜台服务于数百万甚至千万级用户，逻辑厚重，一笔订单从发出... 阅读全文

347次浏览 2026-3-30 09:38

在量化策略研发过程中，最让开发者兴奋的莫过于在历史数据上跑出一条陡峭上扬、近乎完美的净值曲线。然而，这类“神级策略”在投入实盘后，往往会出现严重的亏损。这种回测与实盘极端脱节的现象，最常见的元凶就是代码中误选了“未来函数”。所谓未来函数，是指在编写量化策略的逻辑时，错误地引用了在交易发生时点尚未产生的数据... 阅读全文

347次浏览 2026-6-12 10:29

在量化交易的历史回测中，投资者常常能调出极其优美的资产收益曲线，但在实盘中，同款策略却往往出现收益缩水。这种“理论与现实”的断层，除了未来函数外，最普遍的幕后黑手叫做“滑点损失（Slippage）”。滑点在低频选股策略中或许影响轻微，但在高频网格、日内T+0或频繁调仓的策略中，它是一把极其锋利的&ldqu... 阅读全文

347次浏览 2026-6-30 11:03

很多投资者因为日常工作繁忙，无法实时盯着盘面，常常错过买卖点。智能条件单就是为了解决这一痛点而生的“简易版量化工具”。智能条件单的原理很简单：投资者预先设定好触发条件（如：当股价突破XX元，或者当涨幅达到X%），当市场行情满足这些条件时，系统会自动向交易所发送委托订单。常见的几种智能条件单模式包括：1.定价委托：不再是死板的挂单... 阅读全文

346次浏览 2026-3-12 10:18

很多量化交易的新手，在利用测试环境跑完自己的第一个策略回测后，常常会极度兴奋。因为历史收益率曲线呈现出完美的45度角上升，夏普比率极高，回撤极小。然而，一旦把这个策略切换到信用账户或普通账户执行实盘交易，现实往往会泼来一盆冷水——策略开始连续亏损。这种回测与实盘截然相反的现象，在量化领域被称为“过度拟合（Overfitting）&rdquo... 阅读全文

346次浏览 2026-6-15 11:07

量化策略上线实盘，并不意味着投资者可以彻底“躺平”。在2026年高度自动化的市场环境中，实盘监测与预警机制是确保策略不脱缰的最后一道保险。对于每一位量化投资者而言，建立一套全方位的监控体系至关重要。第一层监测是“运行连通性”。你需要实时确认QMT或PTrade客户端是否在线，Python进程是否在正常循环... 阅读全文

346次浏览 2026-3-25 10:21

在量化交易领域，评价一个模型好坏，绝对不是只看它赚了多少钱。一个在牛市里赚50%但回撤40%的模型，在2026年的专业量化评价体系中，可能还不如一个赚15%但回撤仅3%的模型。客观来看，衡量模型有效性需要一套多维度的指标体系，只有通过了这套体系考核的模型，才具备实盘的价值。核心指标一：夏普比率（SharpeRatio）这是量化界最重要的指标。它衡量的是... 阅读全文

345次浏览 2026-4-3 09:54

在2026年的全球宏观背景下，各行业ETF的涨跌早已不是孤立的现象，而是深度嵌套在宏观经济周期之中。基于宏观因子的行业轮动策略，其核心在于通过观测利率、通胀、信用周期等客观变量，预判哪些行业将获得超额收益，并据此在不同的行业ETF间进行调仓。这种策略相比纯技术分析，具有更强的逻辑支撑和容错空间。核心宏观因子的传导机制在实操中，投资者通常关注三个核心因子... 阅读全文

345次浏览 2026-4-22 10:10

开通QMT量化交易系统需要满足一系列条件，包括资金门槛、交易经验、知识测试和风险测评等方面。本文把每个条件的具体要求和注意事项解析清楚。一、资金条件：近20日日均资产要求资金条件是QMT开通最硬性的指标。主流标准是近20个交易日日均证券类资产不低于50万元[2][4]。部分券商已推出10万元的开通门槛，对资金量较小的散户更为友好[2][6]。资金条件只... 阅读全文

345次浏览 2026-5-14 11:57