2026年的量化交易市场呈现出多元化的特征，主流策略主要可以归纳为三大流派：多因子选股、日内高频/超短以及套利策略。多因子策略是机构常用的稳健型流派。它通过财务数据、量价指标等多维度因子筛选股票。这种策略的优势在于容量大、波动相对稳定，适合中长期资金。日内策略则利用算法捕捉股价的细微波动。在2026年，这类策略越来越依赖极速交易通道，通过T+0或频繁的... 阅读全文

210次浏览 2026-4-28 13:45

可转债因其独特的股债双性，在2026年的量化市场中呈现出丰富的套利机会。QMT对可转债的行情提取与指令发送提供了极佳的支持。核心逻辑之一是“折价套利”。当转债的转股价值明显高于其二级市场价格时，存在理论套利空间。在QMT中，投资者可以编写脚本实时计算转股溢价率，一旦出现负溢价，程序自动买入转债并执行转股指令。另一种是&ldquo... 阅读全文

210次浏览 2026-4-7 16:17

在2026年的A股交易规则下，虽然整体市场维持“T+1”制度，但通过量化算法实现的“日内T+0”策略，已成为投资者优化持仓成本、提升资产周转率的重要工具。量化T+0策略的核心逻辑是在持有一定底仓的前提下，利用算法捕捉日内股价波动的微小差价。当算法监测到短期超卖信号时自动买入，随后在股价小幅反弹时自动卖出，... 阅读全文

210次浏览 2026-4-8 16:12

单一指标往往容易产生误判，2026年的成熟量化体系通常采用多因子评分模型对ETF进行动态筛选。这种体系就像为每只ETF打分的“雷达图”。核心因子通常包括：1.动能因子（趋势强度）；2.资金因子（净流入额）；3.估值因子（市盈率/市净率分位点）；4.波动因子（标准差大小）。量化系统根据预设权重对这些因子进行加权评分，只有综合得分超... 阅读全文

210次浏览 2026-4-27 15:50

风险管理是量化交易的终极命题。2026年的市场波动性进一步加大，单纯的持股不动面临较高的回撤风险。量化手段为普通投资者提供了一种系统化对冲持仓风险的方法，即通过监测账户的贝塔值（Beta），动态调整对冲比例。一种常见的做法是利用股指期货或场内期权进行对冲。通过量化模型实时计算持仓股票相对于指数的灵敏度，并在必要时反向开仓。这种方式可以在不卖出优质股票的... 阅读全文

210次浏览 2026-4-2 14:40

单一的“双低”策略在极端行情下可能失效，2026年的成熟量化投资者通常采用“多因子打分评价体系”来优选转债。这套体系将转债视为债权、股权和期权的综合体。评价因子包括：1.股性因子（正股动能、ROE）；2.债性因子（YTM、信用评级）；3.期权因子（隐含波动率、Delta值）；4.规模因子（剩余流通市值）。... 阅读全文

209次浏览 2026-4-27 16:03

在2026年的指数投资中，投资者偶尔会看到ETF公告中提到“成份股替代”。这通常发生在指数调整样本股，或者某些成份股因停牌、限购等原因无法按比例买入时。成份股替代分为“现金替代”和“证券替代”。现金替代是指投资者在申购ETF时，由于部分成份股无法买到，可以用现金暂代，由基金公司后期... 阅读全文

209次浏览 2026-4-15 16:10

QMT系统的一大亮点是深度集成的PythonAPI。对于具备一定编程基础的散户投资者，利用Python在QMT中构建模型是实现交易自动化的主流路径。在QMT环境中，Python不仅用于编写选股逻辑，还直接负责订单管理。投资者可以调用内置的函数库获取实时行情、查询账户资金及持仓，并执行买入、卖出或撤单指令。其代码逻辑通常分为“初始化&rdqu... 阅读全文

209次浏览 2026-4-17 15:56

在PTrade完成策略编写和回测后，如何稳健地切入实盘，是每一位2026年投资者最关注的环节。为了确保过渡期的平稳，建议遵循“三步走”原则。第一步是“模拟盘跑测”。PTrade提供了与实盘行情完全同步的模拟环境。投资者应将策略在模拟盘中运行至少两周，重点观察实盘撮合逻辑与回测逻辑的差异。很多在回测中因为理... 阅读全文

209次浏览 2026-4-14 15:16

一个量化策略从灵感到实盘运行，需要经过五个标准步骤。遵循这套流程可以显著提高策略成功率，避免常见陷阱。下面详细拆解每一步。第一步，策略构思。基于市场观察、学术论文、经典理论或个人经验，形成交易逻辑。例如，观察到“低波动率股票长期表现更好”，或者经典的双均线策略。关键是要有明确的逻辑支撑，而非纯粹的数据挖掘。构思阶段要写清楚：交易... 阅读全文

209次浏览 2026-5-18 15:22

2026年，可转债市场因其T+0交易机制和自带的“保底”属性，成为了量化投资的热土。而在QMT系统中，实现“正股-转债联动策略”已变得非常成熟。这种策略的逻辑是：实时监控正股的股价异动。当正股瞬间拉升突破压力位时，由于转债市场存在数秒的反应滞后，QMT可以利用毫秒级的API瞬间买入对应的可转债，捕捉这极短... 阅读全文

209次浏览 2026-3-25 14:52

因子分析是量化投资的核心灵魂。在2026年的量化体系中，所谓“因子”，就是能够解释股票收益率差异的特征变量。投资者通过组合不同的因子，可以构建出逻辑严密的选股模型。常见的因子分为几类。首先是价值因子，如PE（市盈率）、PB（市净率），用于衡量股票是否被低估。其次是动能因子，如过去一个月的涨跌幅，基于“强者恒强&rdq... 阅读全文

209次浏览 2026-4-15 15:53

编写较复杂的量化策略时，常常需要同时使用日线、60分钟线和5分钟线数据。例如，用日线判断大趋势，用60分钟线找入场点，用5分钟线精确执行。但在QMT中处理多周期数据容易犯一个严重错误：未来函数。意思是，在回测中使用了当前时间点之后的数据。下面解释如何正确对齐。在QMT的回测中，handle_bar函数是按K线周期依次调用的。如果你选择日线作为主周期，那... 阅读全文

209次浏览 2026-5-15 14:01

科技类ETF（如半导体、人工智能）由于产业更新快、波动剧烈，其量化交易特征与消费类ETF截然不同。2026年的量化实战显示，针对这类标的，长周期的参数往往会失效。科技股受政策和突发技术变革影响极大，量化模型需要更强的灵敏度。例如，使用10日线而非30日线作为趋势过滤指标。回测数据时，往往仅参考过去一年的行情更具代表性，因为两三年前的市场环境和产业背景已... 阅读全文

209次浏览 2026-4-27 15:49

在量化交易中，硬件设备的稳定性往往是容易被忽略的隐患。PTrade相对于许多本地运行终端，其核心优势在于“云端架构”。首先，云端运行意味着“永不掉线”。散户投资者在本地电脑上编写好策略并点击运行后，代码会被上传至券商端的托管服务器。即便投资者关闭电脑、遭遇停电或断网，策略依然会在服务器端正常扫描行情。这对... 阅读全文

208次浏览 2026-4-17 16:25