如何利用换手率来分析基金？相关资讯_叩富问财专题

复产带动沥青炼厂产能利用率环比增加

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5193

截至6月24日当周，中国92家沥青炼厂产能利用率为15.9%，环比增加1.8%，国内重交沥青77家企业产能利用率为15.8%，环比增加1.8%。分析原因主要是江苏新海及茂名石化相继复产沥青，带动产能利用率增加。(隆众资讯) 阅读全文

2026-6-24 16:36 109次浏览

深入理解量化择时：如何利用技术指标构建自动买卖信号？

量化张经理 _股票德阳已帮助16万+人好评1298

量化交易的优势之一，在于能够将市场参与者的经验与技术分析转化为确定性的计算机算法，从而实现客观的自动择时。量化择时（MarketTiming）是指通过对历史量价数据、市场情绪或宏观指标进行数学建模，以此来判断资产价格的未来走势，并自动生成买入（多头）或卖出（空头）的触发信号。构建择时信号，通常需要经历指标选择、形态量化和信号过滤三个阶段。在技术指标的选择上，量化交易通常将常用的指标划分为动量趋势类和均值回归类。动量趋势类指标如移动... 阅读全文

2026-6-17 17:03 394次浏览

个人量化投资者如何正确利用测试环境进行策略回测与仿真交易？

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在量化交易的完整生命周期中，从代码编写完成到最终的实盘资金注入，中间有一个极其关键且不可或缺的过渡阶段——测试环境下的回测与仿真交易。许多新手由于急于求成，略过测试环节直接上线实盘，结果往往因为代码中隐藏的逻辑漏洞或对交易规则理解不透彻，导致真实资金遭受无谓的损失。理解实盘与测试环境的差异，并科学利用仿真账户，是量化交易走向成熟的必经之路。一、为什么实盘不开放回测功能？很多细心的投资者在使用PTrade等专业量化终端的实盘系统时会... 阅读全文

2026-6-1 11:35 434次浏览

4月日本乙烯设备利用率创新低

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中化新网讯近日，日本石化工业协会宣布，4月日本国内乙烯生产设备利用率仅为67.3%，创下历史新低。不过，该协会称，通过消耗现有库存，主要树脂产品的出货量仍可维持在与去年平均水平相当的水平。此外，在确保石脑油替代供应来源方面也取得了进展，这预示着从5月起日本乙烯设备的利用率有望回升。4月，日本乙烯生产设备的利用率为67.3%，已连续两个月在60%的区间徘徊，并继上月之后再次刷新了历史最低纪录。日本国内现有的12套乙烯生产设备中，当月... 阅读全文

2026-5-26 14:06 109次浏览

企业如何利用苯乙烯期货及衍生品工具套期保值案例

房俊 _期货兰州已帮助1.0万+人好评34万+

企业参与苯乙烯衍生品市场的原因苯乙烯液化品种，高波动性，在期货上市前，纸货交易和内外盘套利就已经很成熟，贸易商对衍生品的应用很熟练，现货库存和在途库存存在风险，在市场行情大幅波动时，需要运用工具来控制部分风险。期货上市后，以贸易商为首的产业客户参与度很高。除了避险功能之外，企业还可以利用期货价格信号灵活进行贸易定价，优化现有的价格形成机制。目前，当前国内苯乙烯行业销售方式，长约占多数。工厂的长约比例大约有70%，剩余进入贸易渠道。... 阅读全文

2026-5-6 15:36 219次浏览

Python量化入门：普通投资者如何利用QMT实现程序化交易

吴顾问 _股票宜宾已帮助24万+人好评491

2026年，Python已成为量化交易领域的核心语言。对于普通投资者而言，利用Python编写策略并接入QMT系统执行，是实现交易逻辑客观化的有效手段。QMT系统为投资者提供了丰富的API接口，支持获取历史K线、实时行情以及下达买卖委托。基础流程包括：第一步，在本地环境中安装Python及必要的量化库；第二步，在QMT投研版中编写并回测策略逻辑；第三步，在确认逻辑无误后，接入实盘进行小规模试错。量化交易的核心价值在于通过预设的规则... 阅读全文

2026-4-27 16:08 173次浏览

如何利用Python获取2026年ETF实时行情数据并触发预警？

张经理 _股票深圳已帮助7.6万+人好评552

实时行情获取是所有量化交易的物理基础。在2026年，个人投资者不再需要依赖复杂的第三方爬虫，通过券商官方提供的SDK，几行Python代码即可接入毫秒级的全推行情。编写逻辑大致如下：首先，通过SDK订阅目标ETF代码；其次，建立一个循环监听函数，实时接收每一笔成交数据；最后，设定条件判断，例如“当瞬间成交量突破均值3倍且股价上涨”时，执行预警或下单。这种方式的优势在于极速。相比于传统的网页查看，代码层面的实... 阅读全文

2026-4-27 15:49 435次浏览

利用布林带（BollingerBands）构建ETF动态震荡量化策略

张经理 _股票深圳已帮助7.6万+人好评552

布林带指标通过计算标准差来构建价格的压力与支撑区间，对于ETF这种具有波动性且波动率相对可预测的品种非常适用。2026年的量化实战中，动态布林带策略被广泛用于捕捉波段收益。策略的基本逻辑是：当ETF价格触及布林带下轨且缩量时，判定为短期支撑位，程序自动执行买入；当价格触及上轨且伴随放量或滞涨时，判定为短期压力位，程序执行卖出。进阶的量化模型会根据市场近期的真实波动率（ATR）动态调整布林带的参数。在波动剧烈时，自动拓宽带宽以减少误... 阅读全文

2026-4-27 15:43 327次浏览