ETF轮动是简单有效的量化策略，通过在不同行业或风格的ETF之间切换，捕捉相对强势。PTrade支持完全自定义的Python策略，本文给出一个完整的月度ETF轮动策略代码。策略逻辑：每月最后一个交易日，计算轮动池中每个ETF过去20日的收益率，选择收益率最高的ETF全仓买入；如果所有ETF收益率为负，则买入国债ETF或空仓。轮动池示例：沪深300ETF... 阅读全文

100次浏览 2026-5-18 15:39

许多策略需要同时使用不同周期的数据，例如用日线判断趋势，用60分钟线找入场点。在QMT中获取多周期数据时，最容易犯的错误是未来函数。本文讲解正确的对齐方法。在QMT回测中，handle_bar是按你选择的主周期调用的。如果你选择日线，那么每次调用时，只能获取到当天及之前的数据。获取分钟线时，只能获取到当天已完成的分钟线（即如果当前是T日日线，分钟线只能... 阅读全文

74次浏览 2026-5-18 15:38

止损止盈是交易的生命线。PTrade提供了灵活的条件单功能，可以设置固定止损、移动止损、止盈等，无需编程。本文详细介绍如何在PTrade中使用条件单进行风险控制。首先，创建条件单。在PTrade的“条件单”模块中，选择“止盈止损”类型。你需要设置：-标的代码-触发类型：可选择“价格触发&rdq... 阅读全文

80次浏览 2026-5-18 15:38

纯技术指标的策略容易过拟合，加入基本面因子可以提高策略的稳健性。QMT本身不提供财务数据，但允许用户导入外部数据。本文介绍如何在QMT中接入财务因子，实现价值选股策略。第一步，获取财务数据。可以使用免费源如TusharePro、AkShare，或者付费数据服务。以Tushare为例，注册后获取token，通过Python脚本下载季度财务数据，包括PE、... 阅读全文

57次浏览 2026-5-18 15:37

A股科创板和创业板提供了盘后固定价格交易功能，交易时间15:05-15:30，以当日收盘价成交。这一机制对于量化策略非常有用，可以避免盘中冲击成本，实现以收盘价执行的算法。PTrade支持盘后定价交易的下单，本文介绍如何应用。盘后定价交易的特点：-申报时间：交易日9:30-11:30、13:00-15:30，但成交仅在15:05-15:30。-价格固定... 阅读全文

83次浏览 2026-5-18 15:36

量化策略在回测和实盘运行时，难免出现意料之外的行为。有效的日志记录和调试技巧可以大幅缩短问题排查时间。本文介绍QMT中常用的日志与调试方法。一、使用log_info输出关键信息。QMT提供了log_info、log_debug、log_error等函数。在策略的关键位置（如开仓条件、参数计算）打印变量值。例如：`pythonlog_info(f&quo... 阅读全文

61次浏览 2026-5-18 15:35

单一策略难免有表现不佳的时期，将多个低相关性的策略组合运行，可以平滑收益曲线。PTrade支持在一个账户中同时运行多个策略代码，但需要设计资金分配和信号合并机制。本文介绍两种实现方式。方式一：策略独立运行，手动分配资金。在PTrade中，你可以创建多个策略文件，每个策略独立运行。例如，策略A使用30%资金做趋势跟踪，策略B使用30%做网格，策略C使用4... 阅读全文

111次浏览 2026-5-18 15:34

在量化交易中，订单可能会因为价格波动而未能成交。QMT提供事件驱动接口，可以监控订单状态，实现自动撤单重发，提高成交率。本文介绍如何利用on_order_status和on_order_trade回调构建智能订单管理模块。首先，了解QMT的订单状态回调。on_order_status在订单状态发生变化时调用，状态包括：ORDER_STATUS_SUBM... 阅读全文

68次浏览 2026-5-18 15:33

因子投资是量化选股的主流方法。因子是股票某一方面的特征，如市盈率（估值因子）、ROE（质量因子）、过去一个月涨跌幅（动量因子）。通过筛选因子得分高的股票构建组合，期望获得超额收益。本文介绍单因子回测和多因子合成的步骤。单因子回测：验证某个因子是否有效。以市盈率因子为例：1.获取全市场股票的市盈率数据（TTM）。2.在每个调仓日（如每月末），按市盈率从小... 阅读全文

90次浏览 2026-5-18 15:31

随着量化策略复杂度的提升，需要管理多个股票池、多个信号来源以及中间计算结果。QMT的Python环境允许使用任意自定义数据结构，如字典、列表、PandasDataFrame。本文介绍如何在QMT中高效组织数据。场景一：多股票池轮动。定义两个列表：stock_pool_1=['000001.SZ','000002.SZ�... 阅读全文

41次浏览 2026-5-18 15:31

很多量化策略只需要在每天固定时间点执行，比如尾盘买入、开盘卖出。PTrade提供了强大的定时任务功能run_daily，可以精确到秒级触发。本文介绍如何用定时任务实现“收盘前清仓”和“开盘买入”两种常见模式。首先，定时任务的基本用法。在init函数中注册：`pythondefinitialize(cont... 阅读全文

67次浏览 2026-5-18 15:30

回测表现良好的策略，直接上实盘仍然有风险。中间还需要一步：模拟盘（仿真交易）。模拟盘使用实时行情、模拟资金，但成交基于模拟撮合，可以暴露实盘中可能遇到的技术问题。本文介绍QMT模拟盘的完整使用方法。第一步，注册模拟账号。在QMT登录界面选择“模拟交易”，系统会自动生成一个模拟资金账号（初始资金可自定义）。模拟环境的数据与实盘完全... 阅读全文

57次浏览 2026-5-18 15:29

滑点是量化实盘中最常见的“隐形杀手”。回测中假设的无滑点成交，实盘中可能产生0.1%-0.5%的额外成本，足以使一个盈利策略变为亏损。本文介绍滑点的成因及控制方法。滑点产生原因：买卖价差（买一和卖一的差价）、流动性不足（大单吃掉多层挂单）、网络延迟（行情到达和下单之间的时间差）、市场冲击（大单影响价格）。控制滑点的核心是：优化下... 阅读全文

59次浏览 2026-5-18 15:28

评估一个量化策略的好坏，不能只看收益率，更要看风险调整后收益。本文详细解释三个最核心的风险指标：夏普比率、最大回撤、卡玛比率，以及如何利用它们筛选策略。夏普比率（SharpeRatio）：衡量每单位波动风险能获得多少超额收益。计算公式(Rp-Rf)/σp，其中Rp为策略年化收益率，Rf为无风险利率（通常取2.5%），σp为收益率年化标准差。夏普比率越高... 阅读全文

269次浏览 2026-5-18 15:27

网格交易适合震荡市场，通过低买高卖赚取波动收益。PTrade内置了网格交易模板，无需编程，只需设置参数即可运行。本文详细介绍如何用PTrade的零代码功能搭建网格策略。步骤一：登录PTrade，进入“策略交易”模块，选择“网格交易”模板。步骤二：设置基础参数。标的代码：例如510300.SH（沪深300E... 阅读全文

46次浏览 2026-5-18 15:27