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2026年量化选股模型的因子选择与验证方法

张经理 _股票
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量化选股的核心是寻找能够持续产生超额收益的“因子”。进入2026年，传统的价值因子（如低PE）和动能因子在有效性上有所减弱，投资者需要挖掘更多维度的数据，如分析师预期因子、社交媒体热度因子以及资金流向因子。验证因子的核心方法是回测。投资者应观察因子在过去5-10年间的IC（信息系数）值和IR（信息比率）值。一个有效的因子不仅要在牛市中领涨，更要在熊市中展现出较强的抗跌性。此外，还需要进行多因子合成，避免单一... 阅读全文

2026-4-2 14:40 239次浏览

多因子选股实战：为什么你的模型在震荡市表现更好？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

很多量化投资者在2026年的实盘中发现一个有趣现象：自己的多因子模型在单边大牛市中往往跑不赢那些“满仓干”的激进股民，但在反复震荡的市场中，却能展现出极强的韧性并累积巨大的领先优势。这背后的逻辑在于多因子模型天然的“防守反击”特性。第一，因子的分散化效应。单边牛市通常由单一逻辑驱动（比如纯粹的赛道爆发），而多因子模型由于同时考虑价值、质量、动量等多个维度，持仓往往比较分散。虽然在&l... 阅读全文

2026-4-2 11:01 153次浏览

多因子选股中如何处理停牌股和新股数据？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

在量化多因子模型的实盘运行中，停牌股和新股往往是造成模型“误判”的元凶。2026年的A股市场虽然制度愈发完善，但这类特殊情况依然存在。如果处理不当，模型可能会在回测中假设你能买入停牌的股票，或者在实盘中给刚上市、波动极大的新股分配错误权重。首先，停牌股的逻辑处理。在计算因子排名时，最稳妥的做法是将停牌股直接从备选池中剔除。如果你的组合中已经持有的股票突然停牌，模型在调仓时必须能自动识别并保持其仓位不动，同时... 阅读全文

2026-4-2 10:12 171次浏览

如何利用Python在PTrade中编写第一个选股策略？

张经理 _股票
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PTrade作为一款对Python极度友好的量化终端，非常适合投资者将自己的盘感转化为代码。2026年的市场环境下，自动化选股能显著提升效率。编写策略的第一步是定义选股范围。在PTrade的代码编辑区，你可以调用get_fundamentals函数来获取财务数据。例如，你可以设定筛选标准为：市盈率（PE）在10-30倍之间，且ROE（净资产收益率）大于15%。第二步是加入技术面过滤，如股价运行在20日均线之上。最后，通过pass_... 阅读全文

2026-3-31 16:27 167次浏览

如何利用Python编写一个简单的股票多因子选股模型？

张经理 _股票
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多因子选股是量化投资的基石。在2026年，随着市场数据的多元化，散户投资者可以利用QMT或PTrade轻松实现基于价值、动量和质量的多因子策略。首先是因子定义。投资者可以通过Python代码调取股票的财务指标（如PE、ROE）和行情指标（如换手率、波动率）。例如，筛选ROE大于15%且过去20个交易日涨幅小于行业平均值的个股。在PTrade中，可以使用get_fundamentals函数快速获取基础财务数据。其次是因子加权与打分。... 阅读全文

2026-3-31 15:34 176次浏览

2026年量化选股：多因子筛选模型的基本逻辑

张经理 _股票
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量化选股是量化交易中应用最广的领域。2026年，随着市场数据的多元化，多因子模型已成为散户投资者筛选标的的利器。其核心在于将股票的各种属性转化为可计算的指标。一个典型的多因子筛选模型通常包含三个维度：基本面因子、技术面因子和筹码面因子。基本面因子通过QMT或PTrade接口调用财务报表，筛选出ROE、净利润增长率符合要求的公司；技术面因子则通过量价关系计算动量或乖离率；筹码面因子则分析股东人数变化或机构持仓占比。系统通过对这些因子... 阅读全文

2026-3-27 15:00 570次浏览

QMT与PTrade深度对比：量化小白选哪款工具更合适？

量化张经理 _股票
德阳已帮助16万+人好评1273

在量化交易领域，QMT（迅投）和PTrade（恒生）是国内券商提供给个人投资者的两大主流专业交易终端。2026年，这两款软件在功能上均已进化得非常成熟，但针对不同背景的投资者，其适用性各有侧重。QMT（QuantMadeEasy）以其强大的扩展性和极速交易性能著称。它支持内置Python环境，同时也提供MiniQMT模式。MiniQMT模式允许投资者在自己熟悉的外部IDE（如PyCharm、VSCode）中编写策略，通过接口与QM... 阅读全文

2026-3-27 10:18 104次浏览

个人投资者如何利用量化终端进行“条件选股”？

吴顾问 _股票
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进入2026年，传统的选股软件已无法满足散户日益复杂的逻辑需求。量化终端提供的“条件选股”功能，通过白描化的参数设定，实现了精准的策略回测与选股。不同于以往死板的指标筛选，量化终端支持多维度逻辑嵌套。例如，你可以设定一个逻辑：选取市值在50亿至200亿之间、近三个月换手率处于行业中位数、且最近一次公告中股东人数大幅减少的标的。这种综合了财务、筹码和成交量的选股逻辑，可以通过QMT或PTrade在数秒内输出结... 阅读全文

2026-3-25 15:32 142次浏览