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(1)库存：4月2日，SHFE仓单库存205418吨，减7475吨；LME仓单库存364450吨，增2525吨。(2)精废价差：4月2日，Mysteel精废价差1608，收窄73。目前价差在合理价差1664之下。综述：昨日特朗普对全美发表讲话，未提供任何停火时间表，并发出进一步打击伊朗基础设施的威胁，原油延续涨势，全球股商集体下挫。但伊朗霍尔木兹通道协议草案的消息暂缓了市场恐慌情绪。铜矿现货TC继续走弱至-70美金附近，国内电解铜... 阅读全文

2026-4-3 09:49 184次浏览

国家统计局发布3月制造业PMI数据

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2026年3月31日，国家统计局正式发布3月中国制造业采购经理指数（PMI）为50.4%，较2月的49.0%大幅回升1.4个百分点，时隔一个月重新回到50%的荣枯线以上，标志着制造业经济活动重返扩张区间。从细分指标来看，生产指数表现尤为亮眼，3月达到52.1%，环比提升2.3个百分点，反映出随着节后企业复工复产进程加快，工业生产端活力显著释放，尤其是装备制造业、高技术制造业生产增速较快，主要受订单回暖、政策支持以及产业链供应链协同... 阅读全文

2026-4-2 08:30 119次浏览

Python量化编程入门：如何利用MiniQMT接口调用实时行情数据？

量化张经理 _股票德阳已帮助16万+人好评1299

对于具备一定Python基础的投资者来说，MiniQMT是2026年量化圈内公认的高效开发模式。不同于传统的内置脚本开发，MiniQMT允许开发者在本地Python环境下通过xtquant库直接与交易终端通信，这为使用第三方数据分析库（如Pandas,NumPy,Sklearn）提供了极大便利。使用MiniQMT获取实时行情的第一步是安装并导入对应的库。投资者需要在本地环境安装xtquant包，并启动QMT客户端的极速模式。在代码中，通过XtQuantClient类建立连接。行情获取主要分为订阅模式和拉取模式。订阅模式（Subscribe）能够实现行情的主... 阅读全文

2026-3-27 10:20 396次浏览

英镑承压1.33关口静待零售数据与美联储政策指引

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2026年3月27日（周五）亚洲早盘，英镑兑美元（GBP/USD）延续弱势整理格局，现交投于1.3334附近。在美元指数高位震荡、逼近100大关的背景下，英镑缺乏独立上行动能，持续承压。市场焦点已转向今日即将公布的英国零售销售数据以及晚间多位美联储官员的讲话，以寻求下一步的方向指引。上一交易日，英镑兑美元在1.33至1.34的狭窄区间内展开激烈拉锯，最终收于1.3340附近，显示出市场在关键关口前的犹豫与观望情绪。尽管英国央行（B... 阅读全文

2026-3-27 10:20 143次浏览

Python量化编程第一步：Pandas在金融数据处理中的应用

小李经理 _股票宁波已帮助6.8万+人好评74

在当今的金融市场，Python已经成为了量化投资的通用语言。与其说量化是金融，不如说它是数学、金融与编程的交集。而在Python庞大的类库中，Pandas是每一个量化初学者都绕不开的核心工具。它提供的DataFrame数据结构，能够像Excel一样方便地处理结构化数据，但在处理数百万行行情数据时的效率却远超传统办公软件。Pandas在量化中的第一大应用是“数据清洗”。由于原始行情数据往往存在缺失值、异常跳动... 阅读全文

2026-3-27 08:59 216次浏览

理解量化交易中的Level-2行情数据及其价值

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在量化交易中，行情数据被视为策略的“眼睛”。传统的Level-1行情仅提供五档买卖盘及三秒一次的快照，这对于精细化的量化策略而言显得颗粒度过粗。而Level-2行情数据的引入，则彻底改变了竞争格局。Level-2数据的核心价值在于其深度与速度。它提供了十档买卖盘信息，能够更清晰地展示委托分布；同时，逐笔成交明细和逐笔委托挂单数据，让投资者能够追踪到大单的动向及拆单行为。对于短线量化策略、网格交易或盘口算法交... 阅读全文

2026-3-26 10:49 230次浏览

高效复盘工具：如何通过量化软件导出历史数据

小鱼经理 _股票玉林已帮助21万+人好评2150

复盘是职业投资者的必修课。然而，传统的手工复盘往往局限于单只标的的走势观察，难以进行全市场的定量分析。利用量化软件的“历史数据导出”与“数据管理”功能，投资者可以高效获取全市场的历史行情、财务数据及板块分类，为策略研发和市场复盘提供坚实的数据支撑。在QMT系统中，内置了强大的数据管理模块。投资者可以通过“下载数据”功能，一键补充全市场A股、指数、甚至可转债的完... 阅读全文

2026-3-25 10:09 425次浏览

量化交易策略开发中历史数据的获取渠道

量化张经理 _股票德阳已帮助16万+人好评1299

在量化交易中，数据被称为“新时代的石油”。没有准确、连续、多维的历史数据，任何量化策略的开发和回测都是无水之源。进入2026年，获取这些数据的渠道已经从过去的“高价定制”转向了“多维互补”。渠道一：专业量化交易终端。这是目前最稳定、最主流的方式。如QMT和PTrade等专业终端，本身就内置了海量的历史行情数据库。它们不仅提供日线、分钟线，甚至提供逐笔成交数据。... 阅读全文

2026-3-25 10:02 360次浏览