很多量化初学者在回测阶段发现收益率惊人，但一上线实盘就大幅亏损。这种情况往往不是因为运气不好，而是回测逻辑中潜伏了“未来函数”。所谓未来函数，是指策略在计算买入点时，使用了当前时间点还不存在的后市数据。例如，策略要求在“全天最低点”买入，而程序在回测时能看到全天走势，但在实盘中，上午10点是不可能知道下午... 阅读全文

245次浏览 2026-4-10 15:43

2026年，证券市场依然维持“一人三户”的政策框架。这意味着普通投资者可以在三家不同的券商开立沪深A股账户。合理配置这三个名额，对于散户投资者优化交易成本、获取差异化服务具有重要意义。通常建议投资者将账户进行功能化区分：一个用于长期价值投资，侧重于研究报告的质量；一个用于打新及打债，侧重于中签提醒与资金调拨的便捷性；还有一个则应... 阅读全文

244次浏览 2026-4-2 14:51

网格交易法是一种典型的量化策略，其核心在于将资金分成若干份，利用价格的随机波动在预设区间内自动低吸高抛。在2026年的量化软件中，网格参数的设置需重点考量区间上限、区间下限、网格间距以及单笔买卖金额。设置上限与下限需基于标的的波动率特征。若区间过窄，容易导致“破网”；若间距过大，则交易频率低。量化软件的优势在于可以基于历史波动率... 阅读全文

244次浏览 2026-5-7 14:15

对于大额交易者而言，一次性的买入或卖出往往会引发股价剧烈波动，这种波动带来的额外成本被称为“冲击成本”。在2026年，通过量化终端（如QMT）内置的算法交易功能，即使是散户投资者也能像机构一样精细化地处理订单。常见的交易算法介绍1. TWAP算法：时间加权平均价格算法，将大单在指定时间内按比例分批下单，使成交价格贴近该时段的平均... 阅读全文

244次浏览 2026-4-14 14:07

Title:2026年QMT量化交易终端初探：个人投资者的进阶利器Watermark:QMT量化入门Content:进入2026年，随着量化投资技术的下沉，QMT（QuantitativeMarketTrading）已成为市场参与者实现自动化交易的核心终端之一。QMT不仅是一个行情观察工具，更是一个集成了策略研发、回测验证以及极速交易执行的综合性量化平... 阅读全文

244次浏览 2026-4-16 13:48

2026年，许多传统投资者开始尝试向量化转型。这种转变的核心动力是克服人性的弱点，但如果不注意系统选择与风控逻辑，量化交易同样会面临风险。转型初期的首要风险是“代码错误风险”。在自动化下单环境下，一个微小的逻辑漏洞（如多写一个零）可能在极短时间内造成巨大损失。因此，在正式挂接实盘前，利用专业软件进行充分的回测和模拟盘演练是不可逾... 阅读全文

243次浏览 2026-4-8 16:28

配对交易是利用两只相关性极高的品种（如同一行业的两只龙头股，或同一指数的两个分级工具）之间的价差回归获利。2026年，通过QMT实现配对交易的难度已大幅降低。在QMT中，脚本可以同时订阅两个品种的实时行情。当二者的偏离度超过统计学上的3倍标准差时，系统自动执行“买入低估、卖出高估”的动作。由于两个动作几乎同步发生，这种套利策略在... 阅读全文

243次浏览 2026-4-16 14:01

在PTrade中构建策略并不像想象中那样困难。一个标准的PTrade量化策略主要由初始化模块、行情驱动模块和下单执行模块三部分组成。首先是初始化模块（initialize），这是策略运行的起点。投资者需要在此定义账户信息、滑点设置以及交易佣金。其次是行情驱动模块（handle_data），它是策略的“大脑”。系统会随着每一根K线... 阅读全文

243次浏览 2026-4-22 16:48

策略的生命周期是指其能够持续获取超额收益的时间段。随着量化渗透率的提高，很多公开的策略逻辑会因为“过度拥挤”而失效。评估生命周期的关键指标包括：Sharpe比率的趋势性下滑、最大回撤频率的增加、以及策略收益与市场相关性的变化。投资者需要警惕“均值回归”带来的收益衰减。一个策略若在2026年的几个季度内连续... 阅读全文

243次浏览 2026-5-7 14:52

在2026年的量化体系中，仓位管理是策略的“灵魂”。自动化管理仓位不仅是为了获利，更是为了在市场波动中生存。常用的自动化手法包括固定比例法、凯利公式法以及基于波动率的反向调节。固定比例法最为简单，即每笔交易占用总资金的固定百分比。而基于波动率的调节则更为科学：当市场波动率上升、风险增加时，量化脚本会自动调低持仓上限；当市场波动趋... 阅读全文

243次浏览 2026-4-30 14:47

在量化交易领域，QMT（QuantitativeManagingTerminal）和PTrade是目前国内券商主流提供的两款专业交易系统。对于希望从手动交易转型自动化的投资者来说，理解两者的差异至关重要。QMT系统侧重于本地化部署和极速交易。它的优势在于运行在投资者的本地电脑上，策略执行受网络波动影响相对较小，且支持Python和C++等多种编程语言，... 阅读全文

243次浏览 2026-4-15 15:29

随着金融技术的不断更迭，2026年的证券市场已进入算法驱动的深度竞技阶段。量化交易不再是顶级机构的专利，越来越多的普通投资者开始尝试通过编写策略来替代人工下单。然而，进入实盘的第一步并非策略编写，而是交易通道的获取。目前，国内主流的量化实盘终端主要集中在QMT（QuantitativeMarketTrader）和PTrade两款软件。在过去，这类专业级... 阅读全文

243次浏览 2026-4-10 15:41

进入2026年，Python已稳居量化开发语言的首选。其核心优势在于生态系统的丰富性与逻辑表达的简洁性。首先，Python拥有庞大的第三方库支持。例如，Pandas用于数据处理，NumPy用于数值计算，Matplotlib用于可视化分析。这些成熟的工具让投资者无需从底层造轮子，只需专注于交易逻辑的构建。白描地讲，就是用最少的代码实现最复杂的金融计算。其... 阅读全文

242次浏览 2026-4-21 15:58

回测是量化交易的第一步，但很多投资者在PTrade回测中获得了极高的年化收益，实盘却亏损严重。这种情况通常是由于触发了“回测陷阱”。常见的陷阱包括：1.偷看未来数据，即策略在当前Bar使用了未来的成交价格进行研判；2.滑点设置不足，在实盘中，尤其是在流动性较差的市场，大额买入往往会推高价格，若回测中未设置合理的滑点，数据将严重失... 阅读全文

242次浏览 2026-4-22 16:49

对于2026年新进QMT系统的投资者来说，面对VBA和Python两种编程环境的选择往往感到困惑。客观来看，这两者在QMT中各有千秋，决定了策略开发的效率与扩展性。VBA模式在QMT中保留了老牌量化软件的传统，其优势在于代码执行极其轻量，且对于习惯使用Excel进行数据处理的交易员非常友好。然而，Python作为目前全球量化领域的事实标准，其生态丰富度... 阅读全文

242次浏览 2026-4-23 11:06