风险量化评估模型相关资讯_叩富问财专题

量化张经理 _股票
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由于A股目前主要实行T+1交易制度，普通投资者当天买入的股票无法当天卖出。然而，通过量化日内交易模型（即“日内回转交易”或“量化T+0”），投资者可以在底仓的基础上，实现变相的日内买卖，从而降低持仓成本。客观来说，日内模型并不是凭空创造利润，它是在你原有持仓的基础上，利用股价白天的波动赚取差价。在2026年，这种模型已成为许多职业投资者和量化爱好者的标准配置。日内回转交易的核心逻辑假... 阅读全文

2026-4-3 09:45 548次浏览

2026年ETF市场主流套利模型介绍

量化张经理 _股票
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步入2026年，ETF市场的成熟度达到了前所未有的高度。简单的肉眼观察折溢价已难觅踪迹，取而代之的是更加多元化、智能化的套利模型。本文将白描式地梳理当前市场中三类主流的ETF套利模型，供投资者参考。1\.瞬时折溢价套利（一二级市场联动）这是最经典的模型，核心是快。2026年的主要玩法是利用“毫秒级差”。套利者通过极速行情接口（Level-2）实时计算ETF的IOPV。当发现瞬间溢价超过覆盖成本的阈值时，程序... 阅读全文

2026-3-30 09:35 348次浏览

QMT实盘模型交易中如何实现报单、撤单与追单？

量化张经理 _股票
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在量化实盘交易中，发出买入指令仅仅是交易的开始。由于市场行情瞬息万变，特别是在2026年这种高频换手的环境下，如何处理未成交的委托、如何高效撤单并及时补仓（追单），是决定策略最终盈亏的关键环节。QMT（迅投极速策略交易系统）通过其完善的API提供了全套解决方案。一、精准报单：passorder函数的应用QMT中最核心的下单函数是`passorder`。实操中，投资者不仅要设定价格和数量，还要根据策略需求选择报单类型。例如，对于追求... 阅读全文

2026-3-19 10:48 170次浏览

股指基差何去何从——基于多因子体系的基差预测模型（二）

同花顺期货 _期货
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近期股指期货基差格局发生了一定变化，市场对期指贴水走势的关注度再度提升。基于这样的市场背景，本篇报告在前序报告《基于多因子体系的基差预测模型》的基础上对基差预测模型进行了以下几点的延申与完善：1.加入新因子并调整因子的入选标准，探究不同因子对基差的预测能力；2.固定因子改为滚动筛选因子，提升模型在不同市场环境下的适应性；3.单合约拓展至全合约预测，提升模型的适用性与覆盖度；4.加入时间序列模型并构建多模型融合的预测体系，充分整合各... 阅读全文

2026-3-10 09:04 102次浏览

QMT实盘模型与运行机制说明：一文了解

小鹿量化经理 _股票
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一、QMT实盘模型（交易模式）简介QMT的实盘模型主要提供两种下单生效方式，核心差别在于：信号是否需要等到“下一根K线确认”才发出委托。1）逐K线生效（默认模式）passorder()的quicktrade=0（默认值）适合希望盘中效果尽量贴近“历史回测逐K线触发”的策略场景运行逻辑示例（以1分钟K线为例）：将下单判断与下单函数放在handlebar()中盘中主图每个分笔数据到达（约... 阅读全文

2026-2-27 15:12 222次浏览

机构：传统估价模型已过时，无法说明当下金价涨势

同花顺期货 _期货
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汇通财经APP讯——金价的持续上涨不再只是违背预期，它正在积极打破投资者和经济学家几十年来依赖的分析框架。这是WisdomTree的大宗商品和宏观经济研究主管NiteshShah的严峻评估，他表示，在一个由地缘政治断裂、制度不确定性和对美元长期稳定的怀疑加剧所定义的世界里，传统的估值模型正在难以维持运转。他说：“我们目前正在经历的事情远远超出了我的模型能够处理的范围，我使用的框架是在一个相对稳定的世界中校准的，这个世界... 阅读全文

2026-1-30 12:24 117次浏览

Ptrade策略引擎基于事件驱动模型执行策略逻辑

资深吴经理 _股票
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为什么你需要了解Ptrade的策略引擎？如果你想真正掌握量化交易，仅仅知道策略代码是不够的，你还需要理解Ptrade的策略引擎是如何运作的。Ptrade的策略引擎基于事件驱动模型，通过不同的事件函数（如initialize、handle_data等）来执行策略逻辑。今天，我们就来深入解析Ptrade的策略引擎，帮助你从入门到精通！Ptrade策略引擎的核心：事件驱动模型Ptrade的策略引擎以事件触发为基础，通过以下核心函数完成策... 阅读全文

2026-1-7 16:48 498次浏览

如何通过机器学习模型预测股票价格走势？

资深张经理 _股票
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通过机器学习模型预测股票价格走势一般可按以下步骤进行：1.数据收集与预处理数据收集：收集股票的历史价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等，还可收集宏观经济数据、公司财务数据等作为辅助特征。数据清洗：检查数据的完整性和准确性，处理缺失值和异常值。对于缺失值可采用均值填充、中位数填充或基于其他数据进行插值等方法。对于异常值，可通过设定阈值等方式进行识别和处理。特征工程：对原始数据进行加工处理，提取有价值... 阅读全文

2025-2-10 13:34 3042次浏览