一、PTrade的本质与定位PTrade（PersonaliseTrade）交易系统是一套面向高净值客户和机构投资者的专业交易软件。[1]它的核心定位是提供一个集普通交易、篮子交易、日内回转交易、算法交易以及量化投研/回测/实盘于一体的综合交易工具，满足不同交易场景下的各种需求。[1]与普通交易软件相比，PTrade最大的区别在于自动化和专业化的交易辅... 阅读全文

182次浏览 2026-5-15 11:27

当投资者在QMT或PTrade等智能策略终端中完成历史回测后，系统会自动生成统计报告。很多初学者只关注总收益率，看到高收益就认定策略优质，这是非常片面的做法。在成熟的量化资产管理领域，夏普比率是衡量策略风险收益比的核心指标，也是判断策略实盘价值的重要依据。白描夏普比率的数学定义与核心本质夏普比率由诺贝尔经济学奖得主威廉·夏普提出，底层逻辑十分简单：投资... 阅读全文

182次浏览 2026-6-10 11:44

对于想要编写代码做量化的投资者来说，“行情数据”就像是做饭用的原材料。没有及时、准确、细致的行情，任何策略都是无米之炊。很多新手在网上搜索“行情API”，往往会搜到一些昂贵的第三方商业接口或者延迟极高的公开接口。其实，到了2026年，获取高质量行情接口的最优解，就在券商提供的量化终端里。目前，像QMT和P... 阅读全文

182次浏览 2026-3-30 09:56

在量化交易领域，一个经典的痛点是：“回测净值一路上扬，实盘操作一塌糊涂。”步入2026年，虽然回测引擎已经非常先进，但回测与实盘之间的客观鸿沟依然存在。理解这些差异，是每一个量化投资者走向成熟的必经之路。第一，滑点与成交概率。在回测环境中，系统通常默认只要价格触及，就能以该价格买入或卖出。但在真实的A股实盘中，尤其是在面对小盘股... 阅读全文

182次浏览 2026-3-12 09:38

2026年的交易者必须明白：量化交易不是致富的神药，而是一套风险管理工具。在ETF程序化交易中，最关键的部分不是如何买入，而是如何卖出。特别是止损逻辑的设置，是保护本金不受极端行情伤害的最后一道防线。在自动化交易中，止损逻辑通常分为三类。第一类是“固定百分比止损”，例如持仓亏损超过3%立即强制平仓。这是最简单的防守，能有效规避单... 阅读全文

182次浏览 2026-3-24 10:23

在构建股票多因子量化选股策略并切入真金白银的生产实盘长跑中，任何高壁垒策略阵线的持久运作，都绝对离不开在系统最顶层所设立的全局资产“硬性最大回撤上限熔断风控（MaxDrawdownCutoff）”矩阵。许多初入量化领域的独立交易者在完成离线回测后，往往会陷入对模型数理公式的过度崇拜，误以为真实的二级市场会永远按照历史真空样本里的... 阅读全文

182次浏览 2026-6-25 10:34

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。在手工作业时代，投资者常使用市价单来追求快速成交。但在PTrad... 阅读全文

182次浏览 2026-6-15 10:14

在将自研的智能化多因子选股策略或者高频条件单模型部署至客户端进行长期自动化生产挂机时，随着交易周期的不断拉长，每位精细化运营的量化投资者都会面临一个关于资金边际效率的利息磨损痛点——“盘后闲置现金的荒废浪费”。虽然在前期的实操指南中，我们详细拆解了如何在下午3点股票收盘后、利用场内国债逆回购（15:00-15:30）去捡拾现金红... 阅读全文

181次浏览 2026-6-23 10:05

在2026年的资本市场中，ETF（交易型开放式指数基金）已成为场内投资者最青睐的品种之一。要理解ETF套利，必须首先掌握其独特的双重定价机制。ETF在二级市场（交易所）像股票一样买卖，产生“市场价格”；同时，它的一级市场（申赎市场）根据其背后一篮子成分股的价值，产生“基金份额净值”（IOPV）。当这两种价... 阅读全文

181次浏览 2026-4-10 10:43

在股票量化实盘委托中，中大型投资者或多策略持仓偏重的散户，经常会面临一个极其头疼的微观盘口执行难题：当你需要在一把手内买入某只中盘蓝筹股5万股时，由于盘口的瞬时挂单深度极其有限，如果直接在短时间内挂出大单，不仅会瞬间暴露你的主力交易意图，还极易在极为匮乏的盘口深处踩中巨大的负向滑点磨损。为了让大额大单能够像水银泻地般完美、隐蔽地融入全天的自然行情噪声中... 阅读全文

181次浏览 2026-7-1 10:07

很多市场参与者一听到“量化交易”，脑子里浮现的往往是复杂的数学公式或大型机房里的超级电脑，觉得这是机构投资者的专属。其实到了2026年，量化交易对于散户来说，已经演变成一种普及化的“工具化交易”方式。简单来说，量化交易就是用程序代替人工，把你的交易思路转化成代码，由电脑自动执行。量化交易的核心优势在于规避... 阅读全文

181次浏览 2026-3-13 09:21

在股票量化实盘多空对抗的模型库中，绝大多数散户常常把精力损耗在“如何通过指标判断股价下一步是涨还是跌”的单维主观猜测上。然而，实盘清算最理性的法则告诉我们，方向的猜测在统计学上的胜率长年处于随机波动的平庸状态；而真正能够通过严密的数理运筹进行精确度量、并带来极丰厚暴利回报的物理特征，是市场波动率的“由极度静默走向暴风... 阅读全文

181次浏览 2026-7-1 10:31

很多投资者对量化交易心生向往，却往往止步于“第一行代码”。其实，在2026年，量化平台的高度集成化已经极大降低了编写门槛。以QMT为例，其内置了丰富的策略模板，初学者完全可以从“模仿”开始，逐步理解量化交易的执行逻辑。打开QMT客户端，进入策略编辑器，你会发现系统预设了涵盖均线、MACD、布林带等经典指标... 阅读全文

181次浏览 2026-3-13 09:38

在2026年的量化交易开发中，QMT作为一款成熟的系统，提供了Python和VBA两种主流的开发接口。对于有一定编程基础或从传统金融工具转型而来的投资者，如何在这两者之间做出选择，直接关系到策略运行的稳定性和扩展性。Python接口无疑是目前量化界的主流标准。它的核心优势在于生态系统的极其庞大。Python拥有数以万计的第三方库，如Pandas用于数据... 阅读全文

181次浏览 2026-3-16 10:43

构建一个量化选股模型是投资者从感性交易转向理性交易的重要标志。在2026年的市场中，数据获取的门槛已经大幅降低，关键在于如何将海量数据转化为清晰的买卖信号。一个完整的量化模型构建流程通常包括数据获取、因子挖掘、回测验证以及实盘执行四个阶段。首先是数据获取与清洗。量化模型是“吃”数据运行的，除了基础的开高收低成交量，还需要包括财务... 阅读全文

181次浏览 2026-4-2 13:43