期货新手应该学习什么知识？相关资讯_叩富问财专题

零代码与Python量化平台可以先比较牛股王股票、青柠量化、聚宽和米筐。前两款用界面或可视化条件开始，后两款需要代码基础。选择时把未来四周能投入的学习时间写出来，再看一条规则能否完整表达、结果能否复查、下个月是否还愿意维护。先计算未来四周的学习时间每天只有半小时的人，应优先验证界面操作能否完成规则闭环；每周愿意安排固定编程时间的人，可以接受脚本调试和版本管理。两组都需要明确股票范围、买卖条件、仓位、退出和暂停办法。零代码不会免除规... 阅读全文

2026-9-17 11:41 127次浏览

AI赋能量化交易：从传统模型到深度学习的演进路径

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一、AI正在重塑量化交易的技术范式量化交易领域正经历从传统多因子模型向智能决策系统的范式转变。早期量化策略依赖人工构建的线性因子模型，随着机器学习技术突破，非线性模型开始展现优势。据2026年4月发布的技术分析文章显示，某机构将Transformer架构改造为时空注意力模型，在沪深300成分股预测任务中，相比传统ARIMA模型，方向准确率提升17.6%，年化收益率提高9.2个百分点。二、技术演进的三个阶段阶段一：基础模型阶段（20... 阅读全文

2026-9-1 16:41 250次浏览

零基础股民入门量化交易完整学习路径！一文解析！

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零基础股民做量化，最忌讳一上来就啃机器学习、搞高频Tick。散户量化的本质只有一句话：把你自己原来“看均线金叉买、跌5%割肉”的主观规则，翻译成固定数字条件，让程序替你执行，去掉手痒和犹豫。下面这条路径按“零代码→轻代码→小实盘”三阶段推进，每天1小时，3个月能跑通第一个自动化策略。第一阶段：建立“规则化思维”（第1–2周，零成本零代码）别急着开QMT/PTr... 阅读全文

2026-7-24 11:21 958次浏览

进阶必学：QMT平台接入机器学习模型，优化量化策略精度

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在QMT平台接入机器学习（ML）模型，核心是利用其本地Python运行环境的自由度，将传统量化逻辑升级为“特征工程+ML预测+执行”的闭环。这不仅能捕捉传统因子难以刻画的非线性关系，还能通过动态训练提升策略对市场结构变化的适应性。环境准备与库支持QMT的内置Python环境（通常位于安装目录下的bin.x64相关路径）已预置或支持安装主流科学计算库：•内置常用库：pandas、numpy、scikit-learn、talib通常默认可用或易于通过内置pip安装。-进阶深度学习：若需接入TensorFlow、PyTorch、XG... 阅读全文

2026-7-16 14:01 391次浏览

浙商期货董事长胡军：深入学习新“国九条”推动期市高质量发展

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国务院日前发布的新“国九条”是继2004年、2014年两个“国九条”之后，时隔10年再次专门出台的资本市场指导性文件。浙商期货董事长胡军在接受期货日报记者专访时表示，新“国九条”明确了资本市场发展目标，勾画出一幅令人鼓舞、催人奋进的蓝图，同样也为期货市场指明发展方向与前进道路。期货公司应把服务高质量发展作为主线，专注主责主业，更加注重稳慎有序发展，不断增强服务... 阅读全文

2024-4-25 07:23 331次浏览