哪些券商支持量化交易相关资讯_叩富问财专题

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自动化交易是量化交易的核心特征。从信号生成到最终成交，涉及多个环节，每个环节都可能影响执行效果。一、信号生成信号生成是策略根据行情数据计算交易信号的过程。信号可以基于技术指标、统计模型或机器学习算法。信号生成后，需要经过过滤和确认，避免无效交易。二、委托提交信号确认后，系统生成委托并提交。委托类型包括限价单、市价单等。委托提交需要考虑价格、数量、订单类型等参数。系统会进行风控检查，如验资、验券、涨跌停限制等。三、成交回报委托提交后... 阅读全文

2026-9-21 15:56 109次浏览

量化交易中的滑点控制：限价单与算法拆单

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滑点是实际成交价格与预期价格之间的差异。控制滑点有助于提升策略实盘表现。限价单和算法拆单是常用的滑点控制手段。一、限价单限价单是指定成交价格的委托。买入限价单只在价格低于或等于指定价格时成交，卖出限价单只在价格高于或等于指定价格时成交。限价单可以控制成交价格，避免滑点过大，但可能无法成交。在流动性较差的标的上，限价单可能长时间无法成交。量化策略中使用限价单时，需要设置合理的价格偏移和超时撤单逻辑。二、算法拆单算法拆单是将大额订单拆... 阅读全文

2026-9-21 15:53 82次浏览

量化交易中的持续学习：知识更新与工具迭代

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量化交易领域不断发展，新工具、新方法、新规则层出不穷。持续学习是量化交易者保持竞争力的关键。一、知识更新投资者应关注市场规则变化、交易品种扩展、监管政策调整。学习新的策略类型、分析方法和风险管理工具。阅读专业书籍、研究报告和行业资讯，保持知识更新。二、工具迭代量化交易工具不断升级，QMT和PTrade等系统会推出新功能。投资者应了解系统更新内容，掌握新功能的使用方法。券商通常会提供操作指南和培训，投资者可积极参与。三、社群交流加入... 阅读全文

2026-9-21 15:28 70次浏览

2026年个人量化交易新规则出炉！这些要点你必须知道！

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2026年，个人投资者开通量化交易权限，执行的是“监管适当性+交易所备案+券商资金门槛”三层机制。很多人误以为需要300万资产或会Python编程，其实10万级资产通过专属渠道就能合规使用QMT/PTrade专业版。下面带你了解最新规则一、监管与备案层（证监会+沪深北交易所）根据《证券市场程序化交易管理规定（试行）》及2026年7... 阅读全文

2026-9-21 10:15 262次浏览

量化交易中的策略相关性：如何评估与利用

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当投资者运行多个策略时，策略之间的相关性影响组合的整体风险。相关性高的策略可能同时亏损，分散效果有限；相关性低的策略可以相互补充，平滑收益曲线。一、相关性的含义相关性衡量两个策略收益变动的同步程度。相关系数范围为-1到1。正相关表示两个策略同向变动，负相关表示反向变动，零相关表示无线性关系。投资者应关注策略之间的相关性，避免过度集中。二、如何评估策略相关性评估方法包括：计算策略历史收益的相关系数；观察策略在不同市场环境下的表现；分... 阅读全文

2026-9-18 16:55 141次浏览

量化交易数据获取与清洗：历史行情数据的处理要点

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数据是量化交易的基础。没有准确、完整的历史行情数据，策略回测就无从谈起。对于个人投资者而言，了解数据的来源、格式和清洗方法，是进入量化领域的重要一步。一、常见数据来源量化交易所需的数据主要包括行情数据、基本面数据、另类数据。个人投资者获取数据的渠道主要有三类：券商提供的量化终端内置数据、第三方数据接口、公开数据源。QMT和PTrade等券商端量化系统通常提供较长时间跨度的历史数据，涵盖股票、ETF、可转债等品种。部分系统还提供Le... 阅读全文

2026-9-17 14:30 65次浏览

量化交易入门：普通投资者需要了解的基本概念与流程

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量化交易对许多投资者而言是一个陌生领域，但它并非遥不可及。简单来说，量化交易是用数学模型代替主观判断，用程序执行代替手动操作。投资者将交易想法转化为明确的规则，通过历史数据验证，最后在实盘环境中自动执行。对于普通投资者，了解量化交易的基本概念和流程，是迈出第一步的关键。一、量化交易的核心要素量化交易包含三个核心要素：策略逻辑、数据验证和自动执行。策略逻辑是交易规则，例如“当某指标达到特定条件时买入，当另一条件满足时卖出... 阅读全文

2026-9-17 14:20 168次浏览

量化交易数据获取与清洗：历史行情数据的处理要点

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2026-9-17 14:06 117次浏览