如何利用换手率来分析基金？相关资讯_叩富问财专题

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评551

A股科创板和创业板提供了盘后固定价格交易功能，交易时间15:05-15:30，以当日收盘价成交。这一机制对于量化策略非常有用，可以避免盘中冲击成本，实现以收盘价执行的算法。PTrade支持盘后定价交易的下单，本文介绍如何应用。盘后定价交易的特点：-申报时间：交易日9:30-11:30、13:00-15:30，但成交仅在15:05-15:30。-价格固定为当日收盘价（15:00产生的）。-按照时间优先原则撮合，没有价格优先。-不可撤... 阅读全文

2026-5-18 15:36 257次浏览

如何利用QMT做ETF轮动策略？低回撤套利模型搭建

张经理 _股票
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ETF轮动策略是量化交易中比较经典且适合个人投资者的策略类型。它不选个股，而是在不同行业或风格的ETF之间切换，捕捉相对强势品种，同时利用ETF分散个股风险。下面介绍如何用QMT搭建一个完整的ETF轮动系统。首先，确定轮动池。一般选择3-5只相关性较低的ETF，例如沪深300ETF（代表大盘价值）、创业板ETF（代表成长）、黄金ETF（避险资产）、国债ETF（避险+收益）。也可以选择行业ETF如半导体、医疗、消费等。轮动池不宜太多... 阅读全文

2026-5-15 13:53 483次浏览

如何利用量化工具实现T+0变相交易策略？

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评551

虽然A股实行T+1制度，但量化工具可以通过持有底仓配合日内交易实现“变相T+0”。其核心逻辑是在拥有固定数额股票的基础上，利用量化算法捕捉日内波动。当价格跌至支撑位时利用现金买入，随后在日内高点将相同数量的原持仓卖出，从而在保持底仓不变的情况下赚取波动收益。这种策略对执行速度和纪律性要求极高。手动操作往往难以精准捕捉几毛钱的波动差价，且容易受到主观贪婪或恐惧的影响。通过量化终端预设分时图模型，系统可以自动在... 阅读全文

2026-5-7 14:12 209次浏览

企业如何利用PVC期货及衍生品工具套期保值案例

房俊 _期货
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企业参与衍生品市场的原因PVC市场供给集中度将更高，生产格局面临重新洗牌，各企业的大规模投产势必加剧价格竞争。生产企业和贸易商需要将风险管理摆在企业要考虑问题的首位。PVC衍生品正是我们在传统的上游市场和下游市场之间,增加了一个金融市场，组合得当，我们可以得到非常稳健的风险管理利润。从企业的实际体会来看,目前还找不到一种工具，能够比衍生品市场更加有效地实现价格管理和头寸管理。企业应用PVC衍生品工具的场景场景一:卖出套保2020年... 阅读全文

2026-5-6 13:29 108次浏览

如何利用Python编写首个量化策略：QMT实战技巧分享

吴顾问 _股票
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随着编程技术的普及，2026年的市场参与者越来越倾向于使用代码来管理资产。Python凭借其简洁的语法和强大的库支持，成为量化交易的主流语言。在QMT系统中，Python不仅能用于简单的技术指标计算，更能实现复杂的机器学习模型嵌入。编写一个基础的量化策略通常遵循“数据获取-逻辑处理-下单执行”的闭环。在QMT环境下，投资者可以通过内置函数快速调用历史K线数据。例如，一个简单的双均线策略，其核心逻辑是：当短期... 阅读全文

2026-4-29 16:18 102次浏览

股票买入点选择：如何利用技术指标确认支撑位？

吴顾问 _股票
宜宾已帮助24万+人好评488

买入点的优劣直接决定了持仓的心理压力。2026年的技术分析更强调多周期共振。确认支撑位时，散户投资者可重点参考三个维度：一是历史成交密集区，由于此处筹码交换充分，往往形成较强的心理防御；二是关键均线，如60日或120日均线的过滤作用；三是技术指标的背离，如股价创出新低而RSI或MACD底背离，通常预示跌势衰竭。在实际操作中，应采用“白描”式的确认法，即观察股价回踩支撑位后是否伴随成交量萎缩及随后的小幅放量反... 阅读全文

2026-4-28 15:34 121次浏览

利用Deepseek教你简单使用量化软件ptrade！详细教程！

首席黄顾问 _股票
丽江已帮助15万+人好评8.0万+

以下是利用DeepSeek简单使用量化软件PTrade的详细教程：环境搭建与账号准备平台与账户配置：首先需要通过支持PTrade的券商开通证券账户，然后注册DeepSeek量化平台，完成与PTrade的对接，获取API密钥。安装相关库：安装Python开发环境，接着使用pip命令安装deepseek-sdk和ptrade-client交易接口库。安装完成后，可使用以下代码进行简单测试：pythonfromdeepseekimportQuantAgentagent=QuantAgent(api_key="your_api_key",broker="PTrade")策略开发交易想法结构化：借助D... 阅读全文

2026-4-20 13:09 285次浏览

2026年QMT智能选股：利用机器学习进行涨跌预测

吴顾问 _股票
宜宾已帮助24万+人好评488

随着人工智能技术的发展，2026年的量化交易已不再局限于传统的指标交叉。在QMT系统中，通过调用Python的Scikit-learn或TensorFlow库，普通投资者也可以尝试构建简单的机器学习模型，对股票的短期涨跌进行预测。机器学习选股的第一步是特征工程。在QMT的环境中，投资者可以提取过去120个交易日的成交量波动、价格形态、资金流向等作为输入特征。白描其逻辑：利用过去几年的历史数据训练一个随机森林（RandomFores... 阅读全文

2026-4-17 16:49 337次浏览