一、打板策略与网络链路的生死时速在A股市场的生态中，“游资打板”一直是一种充满博弈色彩且极度依赖执行效率的交易模式。打板的核心在于确认某只股票封涨停板的瞬间，果断跟进排单，以期在次日享受溢价。然而，当全市场成千上万的目光同时盯住同一只龙头股时，比拼的就不再是眼光，而是网络链路的绝对速度。在这个微秒必争的战场上，普通的交易通道面临... 阅读全文

316次浏览 2026-3-16 09:04

许多投资者在查看账单时，常会疑惑：为何实际产生的费用比约定的费率要高一点？这往往涉及到对交易费用结构的误解。证券交易费用并非单一的“佣金”，而是由国家税收、交易所规费及券商净佣金三部分交织而成的。首先是规费。规费包含“证管费”和“证券交易经手费”。自2023年8月起，沪深交易所下调... 阅读全文

313次浏览 2026-4-22 11:45

量化交易入门先学策略还是先开户，比较适合从一个很简单的顺序开始：先了解证券账户和交易规则，再理解什么是数据、策略、回测和实盘，最后再决定是否开通QMT、PTrade或其他量化工具。很多散户一开始会问“散户如何学量化”“普通人能不能做量化交易”，其实真正的第一步不是写复杂代码，而是知道自己想解决什么问题。如... 阅读全文

313次浏览 2026-5-15 09:38

新手写量化策略，最容易被几个想法带偏。不是这些想法完全不能做，而是不适合作为起点。如果一开始方向选错，后面学得越多，反而越乱。第一个想法，是一上来就追求高收益。很多人看回测时只看收益曲线，谁收益高就觉得谁厉害。但高收益背后可能是高回撤、高频交易、过度优化，甚至未来函数。新手更应该先看策略逻辑是否清楚，风险是否可控，而不是只看收益数字。第二个想法，是迷信... 阅读全文

313次浏览 2026-6-3 15:09

当投资者的资金规模达到一定程度时，单笔委托往往会占据盘口成交量的很大比例，直接下单会造成剧烈的价格波动。为了解决“大象进场”带来的冲击成本问题，算法拆单成为了量化执行层的核心技术。除了常见的VWAP和TWAP策略，进阶的算法拆单还包括“冰山策略”和“狙击手策略”。冰山策略通过在盘口... 阅读全文

310次浏览 2026-3-16 14:16

在A股市场中，看盘与交易往往是相互独立又紧密结合的两个环节。尽管各大券商都在不遗余力地研发自家的官方APP或电脑端软件，但对于许多资深的市场参与者而言，长期养成的看盘习惯和对特定指标的依赖，使得他们更倾向于使用主流的第三方金融终端，如通达信、同花顺或雪球。因此，能否顺畅地将股票账户绑定至这些第三方软件，成为了许多投资者开户时考量的重点。第三方软件之所以... 阅读全文

310次浏览 2026-3-25 17:47

双均线策略是量化交易中最为经典、也是流传最广的趋势策略。其逻辑核心非常简单：通过快速均线（如5日线）和慢速均线（如20日线）的交叉来捕捉趋势。金叉买入，死叉卖出。但在2026年高度机构化、波动剧烈的环境下，这种简单的策略是否依然有效？客观分析来看，双均线策略在“有大趋势”的年份表现卓越。一旦个股或指数走出单边上涨行情，双均线能让... 阅读全文

308次浏览 2026-3-17 16:08

在2026年的多变行情中，可转债因其“下有保底、上有弹性”的特性，成为了量化策略的热门标的。特别是利用可转债与其正股之间的价差进行套利，已成为许多稳健型投资者的首选。核心套利逻辑折价套利：当可转债的价格明显低于其转股价值时，量化系统可以自动买入债券并同时申请转股，卖出正股锁定价差。双低策略：利用算法筛选低价格、低溢价率的转债品种... 阅读全文

308次浏览 2026-3-11 15:40

对于使用QMT系统的开发者来说，`xtquant`是一个绕不开的核心库。它是连接Python代码与迅投MiniQMT终端的桥梁，让开发者能够利用Python强大的生态系统进行量化交易。理解`xtquant`的核心功能，是搭建专业量化系统的基础。`xtquant`主要分为两个核心模块：`xtdata`和`xttrader`。`xtdata`负责行情的获取... 阅读全文

307次浏览 2026-3-13 14:27

随着国内金融市场向纵深发展，越来越多的普通投资者开始接触到以期权（Options）和“雪球”（Snowball）为代表的金融衍生品。与股票这种仅具有线性收益（涨了赚钱，跌了亏钱）的基础资产不同，衍生品呈现出高度复杂的非线性风险收益特征。期权的本质是一份赋予买方在未来特定时间以特定价格买卖标的资产的“权利”... 阅读全文

307次浏览 2026-4-14 11:48

在量化交易领域，数据的质量与维度直接决定了策略的成败。QMT（迅投极速策略交易系统）作为目前主流的量化工具之一，其行情模块xtdata提供了极其丰富的接口支持。普通投资者通过该系统，可以获取涵盖股票、指数、板块、可转债以及期货等多品种的全方位数据支持。具体来看，QMT提供的数据维度主要包括：第一，历史K线数据。支持日线、分钟线、甚至是1秒线的历史行情查... 阅读全文

305次浏览 2026-4-22 11:43

普通散户做量化，最现实的入门方式不是一上来研究机器学习，也不是马上搭建服务器，更不是照搬网上一套看不懂的策略代码。真正能落地的路径，应该从自己的交易痛点出发：你到底想让量化帮你解决什么问题？很多散户的问题其实很具体。第一，看不过来。市场标的太多，股票、ETF、可转债、板块每天都在变化，靠人工一只只盯，很容易漏掉机会。第二，算不过来。均线、涨跌幅、成交量... 阅读全文

305次浏览 2026-6-3 13:52

在金融市场中，信息的高度决定了交易的深度。普通行情（Level-1）每3秒刷新一次快照，仅显示买卖五档行情和总成交数据。而Level-2数据则将刷新的频率提升至毫秒级，并提供了买卖十档、逐笔成交、委托队列等深度信息。对于量化交易者而言，Level-2数据不仅是行情的加速，更是策略逻辑从“宏观趋势”转向“微观结构&rd... 阅读全文

304次浏览 2026-3-13 14:25

事件驱动策略（Event-DrivenStrategy）是指利用市场上的重大特定事件（如定期财报发布、高送转公告、并购重组、指数成分股调整等）带来的短期定价偏差进行获利的策略。在量化视角下，这些事件不再是孤立的，而是可以通过历史回测验证的、具有统计规律的价格跳变机会。以指数调仓为例，当沪深300或中证500等重要指数进行半年度调整时，为了跟踪指数，大量... 阅读全文

304次浏览 2026-3-13 14:44

在进行多因子选股或行业比较分析时，获取准确的板块分类信息是第一步。QMT系统的xtdata模块提供了一个核心函数：get_sector_list。通过该接口，投资者可以一览全市场的“骨架”。该接口返回的分类涵盖了多个维度：1. 地域分类：如上海A股、深圳A股、北交所等。2. 行业分类：支持证监会行业、申万行业等标准。3. 概念分... 阅读全文

304次浏览 2026-4-22 13:36