在2026年的ETF量化角逐中，速度往往意味着金钱。特别是对于涉及高频网格、折溢价套利或日内T+0的策略，订单从生成到报送至交易所的时耗（Latency）决定了能否在最优价位成交。这背后，券商的“极速柜台”是核心引擎。一、穿透延时的极致优化传统的集中交易柜台需要经过多层校验和系统排队，延时通常在几十毫秒。而极速柜台（如恒生UFT... 阅读全文

317次浏览 2026-3-23 11:03

在股票多因子策略的深度研发中，“换手率（TurnoverRate）”因其能最直观地反映一只个股在二级市场的交投活跃度与资金关注度，一直是量化极客们常用的底座指标。然而，许多初学者在直接使用传统换手率打分时，往往会遭遇严重的“信息失真污染”。比如，当大盘整体放量暴涨、或者某一个申万一级行业由于宏观政策突发共... 阅读全文

317次浏览 2026-6-24 10:55

在量化实盘交易中，很多投资者会发现一个普遍现象：策略在模拟盘或者回测时的表现非常优秀，但到了真金白银的实盘中，最终的收益率总是要打一个折扣。导致这一现象的核心原因之一，就是交易中不可避免的“滑点（Slippage）”。所谓滑点，是指量化策略发出交易信号时的“理论预期价格”与最终在交易所撮合成功的&ldqu... 阅读全文

317次浏览 2026-6-15 09:41

在多因子量化模型中，回测结果往往显示“换手率越高，收益越好”。然而，在2026年的实盘中，如果不加限制地追求高换手，最终的结果往往是亏损。原因很简单：你赚到的那点微弱的Alpha，全都被交易佣金、印花税和冲击成本吃掉了。首先，冲击成本（MarketImpact）的隐形成本。当你根据多因子模型一次性买入上百只股票时，尤其是那些流动... 阅读全文

317次浏览 2026-4-2 10:59

在2026年，Python已经成为量化投资的通用语言。对于普通投资者而言，利用Python编写一个多因子选股模型并非难事。核心步骤可以总结为：数据获取、因子构建、打分排序以及下单执行。通过代码，我们可以把原本需要盯着屏幕几小时的工作，缩短到几秒钟内自动完成。首先是数据获取与清洗。一个模型的好坏，数据是基础。利用Python的Pandas库，我们可以轻松... 阅读全文

317次浏览 2026-4-2 10:02

进入2026年，随着L2（Level-2）行情数据的普及，量化交易的战场已经从K线级别下沉到了盘口（OrderBook）级别。盘口数据包含了买卖十档的委托量、逐笔成交的明细以及撤单信息。对于追求精细化交易的策略而言，盘口数据是预测股价极短时间内（如几秒钟到几分钟）走势的黄金矿山。盘口量化分析的一个核心逻辑是“买卖力量失衡（OrderImba... 阅读全文

317次浏览 2026-3-25 10:19

对于习惯进行多只股票分散配置、成分股动态调整的投资者或者组合投资经理而言，手动单只下单是一项极其繁琐且容易出错的工作。比如，当某个行业板块突发基本面变化，投资者需要将持有的十只股票整体平仓，或者按特定比例切换到另外一个精选的股票组合中。如果纯靠人工一笔笔输入代码、计算股数、点击买卖，不仅会严重错失盘中转瞬即逝的价格窗口，还可能因为手误输入错误导致操作事... 阅读全文

316次浏览 2026-6-16 11:03

站在2026年的门槛上，量化交易已经成为资本市场的主流工具。对于初学者而言，多因子选股并非高不可攀的黑盒，而是一套可以逻辑化、标准化的操作流程。从零开始搭建选股框架，核心在于解决三个问题：在什么范围内选股？用什么标准筛选？如何执行交易？第一步是“选股池定义”。初学者建议从宽基指数（如中证800或中证1000）作为起始点。在这个基... 阅读全文

316次浏览 2026-4-10 09:54

2026年的新股市场已完全进入市场化定价阶段。新股上市初期的波动极大，对于量化投资者而言，这既是风险也是肥沃的土壤。如何利用多因子框架，在新股开板或度过波动期后，科学地进行筛选与配置？这需要一套专门针对次新股修正的因子模型。第一，剔除原始数据的极端干扰。新股在上市前几天的市盈率、波动率往往受到规则限制或情绪极度扭曲。在多因子模型中，我们通常对上市未满3... 阅读全文

316次浏览 2026-4-2 10:58

对于执行多因子选股或者组合轮动策略的量化投资者而言，每到调仓日，策略往往会生成一份包含数万股甚至数十万股的交易清单。如果直接使用限价单或市价单一次性砸向盘口，会瞬间消耗掉盘口的流动性，导致买入价格被自己拉高、卖出价格被自己砸低，这种现象在量化交易中被称为“市场冲击成本（MarketImpactCost）”。为了解决大单拆分与隐蔽... 阅读全文

316次浏览 2026-6-8 11:35

很多量化新手在开发模型时会遇到这种“惊喜”：回测曲线异常完美，几乎每天都在赚钱，回撤极小。然而，一旦投入实盘，却亏损连连。这种情况，大概率是模型掉入了“未来函数”的陷阱。客观分析，未来函数是量化建模中最致命的逻辑错误之一。它指的是模型在计算某个时间点的买卖信号时，不小心使用了这个时间点之后才产生的数据。什... 阅读全文

315次浏览 2026-4-3 09:47

杠杆交易是一把双刃剑，它能让资产在牛市中加速奔跑，也能在熊市中加速回撤。在2026年的A股市场，融资融券是普通散户唯一合规合法的杠杆工具。理解杠杆的倍数关系，是投资者进阶的必修课。杠杆倍数是如何产生的？两融的杠杆主要由“保证金比例”决定。目前市场通行的融资保证金比例通常在100%左右。这意味着，如果你有100万本金，你最多可以再... 阅读全文

315次浏览 2026-4-13 13:38

在量化交易圈，最令投资者头疼的莫过于“回测美如画，实盘烂成渣”。明明在历史数据下年化收益高达50%，回撤不到5%，可一旦挂上实盘，账户就开始不断缩水。这种巨大的落差，往往是由以下几个客观原因造成的。第一，是“幸存者偏差”。在回测时，投资者往往会有意无意地在成千上万个参数组合中，选出表现最好的那一个。但这并... 阅读全文

315次浏览 2026-3-20 10:44

在自研多因子股票选股模型的进化长河里，纯粹依赖量价动量因子的策略虽然具备极高的爆发火力，但在面对二级市场风格频繁大逆转、或者宏观信用周期收紧的低迷节点时，缺乏底座支撑的纯量价策略往往会由于盘口投机热度的瞬间冰封而面临巨大的资产净值回撤。为了在市场的最前线捕捉到那些既具备坚固安全边际、又同时被市场资金高度共识的强势主升浪，工业级量化选股模型的因子库中，一... 阅读全文

315次浏览 2026-6-24 11:20

在技术分析中，“量价关系”是研判市场主力动向的核心密码。古老的交易谚语常说：“股市里什么都可以骗人，唯独成交量不能。”当某只股票在经历了一段时间的低位横盘震荡后，突然出现成交量急剧放大、价格同步突破前期高位的情况，这往往意味着有新增资金打破了原本的供需平衡，大概率开启一轮全新的上升趋势。利用量化工具，我们... 阅读全文

315次浏览 2026-7-2 09:58