下跌中的放量阴线相关资讯_叩富问财专题

量化交易中的各项特点

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陷阱一：严重的前瞻偏差（未来函数）未来函数是量化回测中最常见的错误。简单来说，就是在策略运行的当前时间点，使用了未来才会产生的数据。例如，代码逻辑中包含“如果今天的收盘价是全天最低价则买入”，在历史数据中，计算机由于已知全天走势，回测运行会毫无错误；但在实盘交易中，下午两点时系统是不可能知道三点收盘价是否为最低价的。新手必须确保策略在T时刻进行决策时，只能调用T时刻及之前已经公开披露的数据。陷阱二：忽视交易... 阅读全文

2026-6-16 15:34 272次浏览

量化交易中的滑点是如何产生的？

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滑点是指投资者下单时的预期价格与最终成交价格之间的偏差。在量化交易中，滑点是影响策略真实盈利能力的关键变量之一。在2026年的高频和策略化交易中，滑点主要由市场流动性不足和执行延迟产生。当一个量化策略发出买入信号时，如果市场挂单量无法覆盖该策略的交易规模，系统就需要以更高的价格去匹配卖单，从而导致成交均价高于预期。此外，网络延迟、服务器处理时间以及券商网关的响应速度都会造成时间差。在这个极短的时间差内，如果行情发生变动，也会产生滑... 阅读全文

2026-4-30 14:43 341次浏览

QMT中的VBA与Python接口对比

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虽然Python是目前最流行的量化语言，但QMT系统依然完整保留了VBA（VisualBasicforApplications）接口。这对于不同背景的投资者提供了多元化的选择。VBA接口在QMT中主要服务于那些从Excel自动化或传统交易软件转型而来的投资者。其语法相对严谨，对于简单的逻辑触发和界面交互具有较高的执行效率。如果投资者的策略仅涉及基础的指标买卖，且不涉及复杂的数据挖掘，VBA是一个轻量化的选择。相比之下，Python... 阅读全文

2026-4-17 16:00 339次浏览

机器学习在qmt和ptrade中的运用

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一、什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机系统能够从历史数据中自动学习规律，而不需要人为编写每一步的指令。用更直白的方式说：你不需要告诉计算机"如果A则B"，而是给它大量数据，让它自己找出"当A和C同时发生且D大于某个值时，往往会出现B"这样的复杂规则。与传统量化方法的区别：维度传统量化（如均线策略）机器学习量化规则来源人为发现逻辑模型自动发现处理能力只能处理几个因子可处理成千上万个特征变量关系类型线性关系为主非... 阅读全文

2026-4-9 15:20 364次浏览

PTrade与QMT在ETF交易中的实际应用对比

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2026年，国内量化软件市场基本形成了PTrade和QMT两强并立的格局。对于普通投资者而言，在准备开启ETF量化之路时，面对这两个终端往往会感到困惑：到底哪一个更适合自己？其实，这两个软件虽然都能实现自动化交易，但在设计逻辑、使用习惯以及针对ETF的交易功能上存在细微差别。通过白描式的对比，我们可以更清晰地找到适合自己的那把“手术刀”。PTrade：注重策略稳定性与云端运行PTrade的设计初衷更倾向于... 阅读全文

2026-4-9 09:55 235次浏览

WTI原油盘中跌2%

同花顺期货 _期货杭州已帮助184人好评5253

3月18日，WTI原油盘中跌2%，现报93.61美元/桶。

2026-3-18 11:24 177次浏览

股票分析中什么是指数的低估？

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从指数的角度，个人对低估的理解：上证50，10倍市盈率以下就是极其低估；沪深300，12倍市盈率以下就是极其低估；中证500，20倍市盈率以下就是极其低估；中证1000，30倍市盈率以下就是极其低估。从指数的角度，我个人对估值合理以及高估的理解：上证50，10-15倍市盈率属于合理范围；上证50，15-20倍市盈率属于偏高估；上证50，20倍市盈率以上属于极其高估。其他指数大致同比例推演。同时，还要关注银行存款利率对股市估值的影响... 阅读全文

2026-1-19 17:06 555次浏览