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股票多因子量化中的“行业风格中性化”：为什么不做中性化的选股模型在风格切换...

在QMT或PTrade专业量化平台中潜心研发股票多因子选股模型时，很多初学者非常喜欢使用“净资产收益率（ROE）”或者“资产负债率”等经典财务指标。在进行历史回测时，如果恰逢一段波澜壮阔的传统周期股或银行股大牛市，模型会表现得异常亮眼。然而，一旦市场风向发生剧烈切换（比如科技成长股全面爆发），这个策略的净值往往会发生雪崩式灾难。这种在牛熊转换中暴盈暴亏的僵化表现，根源在于你的模型缺乏... 阅读全文

2026-6-12 09:20 330次浏览

个人投资者如何获取高质量行情数据？量化数据源方案

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数据是量化交易的“燃料”。对于个人投资者而言，高质量、低延迟的数据源是策略成败的基础。在2026年，数据获取的渠道已变得多样化。第一类是开源接口，如Tushare、AkShare等，适合获取历史日线、财务报表等静态数据进行回测。第二类是专业量化软件内置的行情接口，这些数据通常经过了复权处理和错误修正，质量更高。第三类是券商提供的极速行情数据包，主要面向实盘交易。白描式地审视数据需求：如果你做的是日线级别的波... 阅读全文

2026-4-16 14:27 274次浏览

不同的投资者由于交易经历的不同，产生了各异的交易风格。

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交易者个性都是非常鲜明的，他们通过总结自己的交易来形成自己的具有个性的交易理论。交易是个性化的行为，因此实际操作只能由实战交易经验来支持，投资者无法通过勤奋努力学习来获得实战交易经验。因为实战交易经验需要时间的积累，更需要实践经验的堆积。实战交易经验包括：买卖点的判断、止损的态度、交易心态、对市场的客观判断程度以及面对类似(或同样)的交易信号是否该做出不同或相同的决策等等，特别是盘中的震盪，几乎只能凭借经验来处理。相似的交易信号出... 阅读全文

2020-10-15 20:32 517次浏览