基点模型相关资讯_叩富问财专题

小李经理 _股票
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在量化交易圈，有一句名言：“所有的超额收益最终都会被抹平。”这是一个残酷但客观的事实。随着市场参与者结构的改变、新规则的出台或同类策略规模的激增，曾经行之有效的量化模型往往会逐渐失效。这要求量化交易者必须具备持续学习和策略迭代的能力。策略失效通常有两种表现：一是夏普比率显著下降，回撤变得频繁且难以恢复；二是策略的盈利模式被对手盘识别并针对。例如，曾经流行的小市值轮动策略，在市场流动性结构改变后就经历了剧烈的... 阅读全文

2026-3-16 14:15 145次浏览

股指基差何去何从——基于多因子体系的基差预测模型（二）

同花顺期货 _期货
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近期股指期货基差格局发生了一定变化，市场对期指贴水走势的关注度再度提升。基于这样的市场背景，本篇报告在前序报告《基于多因子体系的基差预测模型》的基础上对基差预测模型进行了以下几点的延申与完善：1.加入新因子并调整因子的入选标准，探究不同因子对基差的预测能力；2.固定因子改为滚动筛选因子，提升模型在不同市场环境下的适应性；3.单合约拓展至全合约预测，提升模型的适用性与覆盖度；4.加入时间序列模型并构建多模型融合的预测体系，充分整合各... 阅读全文

2026-3-10 09:04 79次浏览

QMT实盘模型与运行机制说明：一文了解

小鹿量化经理 _股票
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一、QMT实盘模型（交易模式）简介QMT的实盘模型主要提供两种下单生效方式，核心差别在于：信号是否需要等到“下一根K线确认”才发出委托。1）逐K线生效（默认模式）passorder()的quicktrade=0（默认值）适合希望盘中效果尽量贴近“历史回测逐K线触发”的策略场景运行逻辑示例（以1分钟K线为例）：将下单判断与下单函数放在handlebar()中盘中主图每个分笔数据到达（约... 阅读全文

2026-2-27 15:12 147次浏览

机构：传统估价模型已过时，无法说明当下金价涨势

同花顺期货 _期货
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汇通财经APP讯——金价的持续上涨不再只是违背预期，它正在积极打破投资者和经济学家几十年来依赖的分析框架。这是WisdomTree的大宗商品和宏观经济研究主管NiteshShah的严峻评估，他表示，在一个由地缘政治断裂、制度不确定性和对美元长期稳定的怀疑加剧所定义的世界里，传统的估值模型正在难以维持运转。他说：“我们目前正在经历的事情远远超出了我的模型能够处理的范围，我使用的框架是在一个相对稳定的世界中校准的，这个世界... 阅读全文

2026-1-30 12:24 100次浏览

Ptrade策略引擎基于事件驱动模型执行策略逻辑

资深吴经理 _股票
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为什么你需要了解Ptrade的策略引擎？如果你想真正掌握量化交易，仅仅知道策略代码是不够的，你还需要理解Ptrade的策略引擎是如何运作的。Ptrade的策略引擎基于事件驱动模型，通过不同的事件函数（如initialize、handle_data等）来执行策略逻辑。今天，我们就来深入解析Ptrade的策略引擎，帮助你从入门到精通！Ptrade策略引擎的核心：事件驱动模型Ptrade的策略引擎以事件触发为基础，通过以下核心函数完成策... 阅读全文

2026-1-7 16:48 410次浏览

量化交易入门指南：怎么构建你的量化策略模型？

小鹿经理 _股票
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量化交易入门指南：如何构建量化策略模型在金融科技时代，量化交易已成为现代投资的重要工具。本文将系统性地介绍量化策略的构建流程，帮助初学者开启智能投资之旅。欢迎交流，点击头像添加咨询！AA级上市券商提供免费理财咨询，佣金成本价，逆回购一折，专项两融3.8%，港股通0.8%，北交所2%，ETF十万分5，期权2，ETF套利免申赎费！免费提供QMT+ptrade量化软件、万得宏汇套利软件、VIP极速通道、L2十档行情！支持靓号开户和T0智... 阅读全文

2025-9-9 17:08 504次浏览

量化交易入门指南：怎么构建你的量化策略模型？

资深曹经理 _股票
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量化交易入门指南：从零构建你的首个策略模型！在金融科技时代，量化交易已成为现代投资的重要工具。本文将为初学者系统性地介绍量化策略的构建流程，帮助您迈出智能投资的第一步。欢迎交流，点头像添加咨询！！AA级上市券商，免费理财咨询，佣金成本价，逆回购一折！专项两融3.8%；港股通W0.8；北交所W2！ETF十万分5，期权2，ETF套利免申赎费！免费提供QMT+ptrade量化软件、万得宏汇套利软件、VIP极速通道、L2十档行情！！可选靓... 阅读全文

2025-8-12 17:07 472次浏览

如何通过机器学习模型预测股票价格走势？

理财王经理 _股票
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通过机器学习模型预测股票价格走势一般可按以下步骤进行：1.数据收集与预处理数据收集：收集股票的历史价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等，还可收集宏观经济数据、公司财务数据等作为辅助特征。数据清洗：检查数据的完整性和准确性，处理缺失值和异常值。对于缺失值可采用均值填充、中位数填充或基于其他数据进行插值等方法。对于异常值，可通过设定阈值等方式进行识别和处理。特征工程：对原始数据进行加工处理，提取有价值... 阅读全文

2025-2-10 13:34 2867次浏览