一、什么是T0算法交易
T0算法即“日内回转交易算法”，是依托量化模型的自动化交易工具，主要活跃在股票市场。核心逻辑是基于客户现有持仓，通过智能化算法高频捕捉同一股票的日内价格波动价差，通过“高抛低吸、日内还原”的方式进行交易，系统通过自动识别短期信号，以做T的方式自动为投资者进行下单(无隔夜敞口)来追求超额收益。帮投资者摊低成本的同时维持日内仓位不变。

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二、T0算法的特点  

1、现货交易、高抛低吸

由于我们A股市场施行的是T+1交易制度，所以目前我们A股的T0算法还需要利用账户中已有的股票现货(底仓)进行量化微趋势交易，进行高抛低吸。

2、标的持仓数量不变

T0算法的主要特点就是需要每日平仓，且保持账户中股票的品种和数量不变。比如当天开盘时持有5万股股票A，在盘中高抛低吸以后，收盘时账户仍然恢复到5万股股票A，使账户中股票的品种、股数都保持不变，而想要达到的最终效果则是现金增厚了。

3、不负责选股和建仓‍

T0算法主要排除了选股和建仓带来的收益，只是基于客户已持有的股票做交易，收益率受到的主要影响也是来自于个股的波动和成交量的变化等因素。

4、无关涨跌，做多做空‍

意思就是T0的盈亏与底仓自身的涨跌无关，例如某股票A开盘时价格是10元，收盘时价格涨到了11元，10%的涨幅为股票持有者独享；同样的，如果收盘时跌到了9元，那么10%的跌幅也由股票持有者承担。日内交易只赚取高抛低吸的价差套利收益，不承担波动风险。

三、T0算法适合群体
1、价值投资、长期持有、打新、股票被套等投资者。这类投资者只能获取趋势行情下的单边收益，资金利用率比较低。TO算法交易可在长期持有的同时，又能增强震荡行情下的收益。

2、持股数量较多（不少于5只，持股数量越多，风险越分散，T0亏损概率越低）

3、体量比较小的机构投资者T0算法交易需要专业的策略研究以及算法开发团队，对于一些目前规模比较小的机构投资者，成立T0算法团队的成本较高，因此也需要向外部专业的T0算法交易机构寻求帮助。

4、想要解放双手、实现自动委托交易的投资者这类投资者可能具备一定的专业能力但是没有充足的时间盯盘及交易，或者多年实践下来手动高抛低吸比较难获得超额收益，期望借助量化算法自动化优势，节省手动交易的时间成本并达成更好的投资效果。

四、T0策略提高胜率的方法

1、预留资金，盘前委托

策略运行天数与账户胜率显著正相关，根据同业数据，持仓小于1个月的客户正收益比例是62%，持仓大于3个月以上的客户正收益比例是95%

策略收益非线性，约70-80%收益在20%交易日产生

2、避免集中度过高

策略日胜率与授权股票集中度显著负相关，建议单票授权集中度不高于20%

授权标的集中度过高时（如单票委托），策略绩效对单一标的的依赖性大幅提升，可能造成损益波动较大

3、预留资金，盘前委托

开盘前1个小时市场交易较活跃，建议在开盘前完成当日策略授权

策略信号中，买开卖平（先买后卖）的信号占比较大，账号上需预留不少于授权市值10%的可用资金

五、T0策略风险
1、收益风险

不承诺收益，有本金损失风险过往业绩仅供参考，并不预示其未来运作的实际效果

2、策略失效风险

策略有效性受市场周期、市场风格影响，不能确保策略在任何市场环境下长期有效

3、持仓集中风险

授权标的集中度过高，可能造成策略收益大幅波动。

表现如账户日胜率显著低于策略整体水平、账户回撤显著高于策略整体水平

4、极端行情风险

遇到极端行情（急涨急跌）时，可能产生超过正常平均水平的本金亏损

策略为维持当日持仓不变，可能会发生低卖高买的平仓动作导致亏损

快速涨跌停时尚有未平敞口，无法平仓导致亏损收益风险

5、手工交易冲突风险

T0策略是日内回转交易，仅能在可卖股数范围内进行，持仓T完一遍则无法减仓卖出

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