期货日内交易的技术有哪些？相关资讯_叩富问财专题

证券日报网讯4月14日，道氏技术发布公告称，截至本公告披露之日，公司及子公司累计对外担保(除对全资及控股子公司的担保外)金额为零元。本次提供担保后，公司及子公司对子公司的担保额度总金额为73亿元，占公司最近一期经审计净资产的比例为90.69%。公司及子公司对子公司提供的担保总余额为60.31亿元，占公司最近一期经审计净资产的比例为74.93%。公司及子公司无逾期债务对应的对外担保、无涉及诉讼的对外担保及因担保被判决败诉而应承担损失的情况。... 阅读全文

2026-4-14 21:38 105次浏览

ETF申赎套利流程：普通投资者参与的技术门槛

量化张经理 _股票
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在2026年的多维投资框架中，ETF申赎套利一直被视为机构投资者的“低风险提款机”。当二级市场交易价格高于其成分股打包后的净值（IOPV）时，投资者可以在二级市场买入一篮子股票，在一级市场申购成ETF并卖出；反之则进行赎回套利。虽然这种操作逻辑清晰，但在实际执行中，对资金量、软件响应速度以及操作流程都有着严格的要求。对于普通投资者而言，理解这些技术门槛是评估自己是否适合参与套利的第一步。申赎套利的资金与合规... 阅读全文

2026-4-9 10:18 152次浏览

Python在金融实战中的应用：如何计算常用的技术指标？

小李经理 _股票
宁波已帮助6.8万+人好评71

量化交易的灵魂在于对数据的处理。相比于在行情软件中手动绘制指标，利用Python进行批量指标计算具有无与伦比的效率和灵活性。借助Pandas和Numpy等科学计算库，投资者可以对数千只股票的历史序列进行一键式分析。以最常见的“移动平均线（MA）”为例。在Python中，只需通过一行代码.rolling(window=20).mean()即可计算出20日均线。再如“布林带（BOLL）”... 阅读全文

2026-3-27 09:27 141次浏览

如何从技术面指标转向多因子量化模型

张经理 _股票
深圳已帮助7.7万+人好评550

许多初级量化投资者最初依赖KDJ、MACD等技术指标，但随着市场成熟，单纯的技术面信号往往面临较多杂讯。向多因子模型转型是量化进阶的必经之路。多因子模型的核心在于“选股逻辑的多维度验证”。一个成熟的2026年量化模型通常包含估值因子（如PE、PB）、成长因子（如净利润增长率）、动量因子以及波动率因子。通过给不同维度赋予权重，筛选出在各方面表现均优于市场的标的池。这种方法的优势在于其逻辑的稳定性。当技术面失效... 阅读全文

2026-3-23 15:28 174次浏览

量化策略开发中的数据清洗与预处理技术

小李经理 _股票
宁波已帮助6.8万+人好评71

“垃圾进，垃圾出”（GarbageIn,GarbageOut）是量化领域的一句名言。即使模型逻辑再完美，如果输入的数据存在缺失、异常或未复权处理，最终的交易信号也会失真。数据清洗的第一步是处理复权。A股市场频繁的除权除息会导致价格曲线出现跳空裂口。量化系统（如XtQuant）通常提供前复权（forwardrecovery）数据，以保持价格的连续性，确保MA、MACD等技术指标计算正确。第二步是异常值处理。由... 阅读全文

2026-3-17 16:32 146次浏览

高技术制造业彰显强大韧性

同花顺期货 _期货
杭州已帮助184人好评3649

3月4日，国家统计局服务业调查中心和中国物流与采购联合会发布中国采购经理指数（PMI）。数据显示，2月份，受春节假期等因素影响，制造业采购经理指数为49.0%，比上月下降0.3个百分点；非制造业商务活动指数微升至49.5%，综合PMI产出指数为49.5%，比上月下降0.3个百分点。制造业PMI受季节性因素影响回落2月份，制造业PMI为49.0%，景气水平较上月下降。制造业PMI有所回落主要是受季节因素影响。“从历史数据... 阅读全文

2026-3-5 10:02 81次浏览

模拟炒股：新手必练，不亏本金练技术

安经理 _股票
深圳已帮助28万+人好评1285

很多人一上来就做实盘，亏了才后悔。其实用模拟炒股练手，是性价比最高的入门方式。一、模拟炒股到底有什么用？1.不用真钱，零成本练盘感2.熟悉交易规则、买卖流程3.检验自己的选股和买卖逻辑4.练心态：不慌、不贪、不怕二、新手怎么练最有效？1.像做实盘一样认真不随意买卖，每一笔都要有理由。2.固定一套简单方法比如：均线+成交量+趋势。3.坚持复盘看自己为什么赚、为什么亏。4.连续稳定盈利后，再小资金做实盘。三、模拟和实盘最大区别模拟没有... 阅读全文

2026-2-27 09:45 417次浏览

太空3D打印技术的未来发展前景如何？

安经理 _股票
深圳已帮助28万+人好评1285

太空3D打印未来十年将从工程验证迈向常态化应用，以原位资源利用、在轨制造维修、AI与数字孪生融合为核心，重塑航天供应链、降低深空探测成本，长期支撑月球基地与商业航天规模化发展，前景广阔但需突破工艺、材料、标准与成本等关键瓶颈。以下是详细解析：工程验证期：2026-2030突破微重力工艺稳定性，完成空间站在轨验证2028年亚轨道多次实验；2030年空间站I期在轨制造维修验证，形成工程化方案。初步应用期：2030-2035小规模应用于... 阅读全文

2026-1-28 13:28 228次浏览