多因子模型是量化投资中最成熟的体系之一。其核心客观逻辑是认为个股的收益可以由多个相互独立的因子（如估值、成长、盈利、动能、波动率等）来共同解释。在2026年的市场中，单压某一只股票的风险极高。多因子模型通过在全球范围（或全A股范围）内扫描符合特定因子的股票池，构建一个包含50-100只个股的组合。当某个因子表现不佳时，其他因子的表现可以形成互补，从而在... 阅读全文

230次浏览 2026-3-20 14:06

ETF（交易型开放式指数基金）因其交易成本低、透明度高，是2026年量化投资的热点。利用QMT，投资者可以捕捉ETF与其成分股或指数之间的细微差价。ETF折溢价套利逻辑白描当ETF的二级市场交易价格低于其份额参考净值（IOPV）时，产生折价；反之则为溢价。QMT系统可以实时订阅IOPV数据。客观逻辑：当溢价率超过阈值（如0.5%）时，量化程序自动卖出E... 阅读全文

230次浏览 2026-4-20 15:34

对于习惯了手动交易的普通投资者来说，在PTrade中编写代码看似困难，实则逻辑非常清晰。PTrade采用的是基于事件驱动的编程逻辑。一个完整的策略通常由初始化函数（initialize）和句柄函数（handle_data）组成。初始化函数用于定义账户的初始资金、基准标的及全局变量；而句柄函数则负责接收每一根K线或每一个Tick信号，并根据预设逻辑判断买... 阅读全文

231次浏览 2026-5-7 15:27

进入2026年，量化交易已成为市场参与者的重要工具。PTrade作为一款集行情、交易、量化策略于一体的专业终端，因其界面友好、操作便捷而备受散户青睐。上手PTrade的第一步是熟悉其“策略研究”模块。与复杂的本地编程环境不同，PTrade提供了云端IDE，支持Python语言，这不仅降低了对本地电脑硬件的要求，更让投资者可以随时... 阅读全文

230次浏览 2026-4-21 16:39

量化交易的核心不仅是寻找机会，更在于风险管理。在PTrade系统中，独立于策略主逻辑之外的风控止损模组，是保护账户本金的最后一道防线。账户级熔断的逻辑实现除了个股止损，2026年的专业投资者更注重账户级的风险控制。在PTrade中，可以设定一个全局监控逻辑：当账户总资产回撤达到预设阈值（如当日跌幅超过一定比例）时，强制停止所有运行中的策略。白描逻辑：这... 阅读全文

229次浏览 2026-4-20 16:09

获得PTrade权限只是量化投资的第一步，后续的维护与迭代同样重要。全周期流程白描：第一阶段是“资格获取”，完成开户及资产准入；第二阶段是“环境熟悉”，安装PTrade客户端并尝试运行官方案例策略；第三阶段是“逻辑实战”，将个人逻辑代码化并进行全量回测；第四阶段是“实盘... 阅读全文

229次浏览 2026-4-22 17:01

网格交易是一种典型的量化策略，其核心在于利用市场的震荡波动获取差价。在2026年的震荡行情中，PTrade因其简洁的PythonAPI和稳定的执行效率，成为实现网格策略的优选平台。在PTrade中实现网格交易，投资者首先需要设定一个价格中轴线和网格密度（例如每跌2%买入一格，每涨2%卖出一格）。量化脚本会实时监控股票价格，并维护一个内部的“... 阅读全文

229次浏览 2026-4-28 14:28

一、架构与运行模式的区别两款软件最根本的差异在于其设计架构和运行环境。PTrade（网格/研究一体化终端）：采用的是“云端/券商服务器端”运行模式。这意味着投资者的策略代码在编写完毕后，是上传到券商的服务器上运行的。即便本地电脑断网或关机，只要策略没有触发停止信号，云端交易就会继续执行。QMT（迅投量化交易系统）：采用的是&ld... 阅读全文

229次浏览 2026-6-17 16:00

基础行情仅提供五档盘口，而在2026年的竞争环境下，L2（Level-2）行情提供的十档深度及逐笔成交数据，已成为量化策略获取超额收益的关键。L2数据在QMT中的客观优势L2数据在QMT中的应用主要体现在“资金博弈”层面。通过逐笔成交数据，投资者可以清晰分辨出是大单吃货还是散单堆积。白描一个场景：当股价虽未上涨，但十档卖单被迅速... 阅读全文

229次浏览 2026-4-20 15:30

许多投资者拥有丰富的主观交易经验，但苦于无法时刻监控上千只个股。2026年，将主观逻辑转化为量化选股池是提高效率的最佳手段。首先，梳理你的选股准则。例如，主观上你倾向于“绩优、超跌、缩量”的股票。量化时，你可以定义具体的数值：净利润增长率>15%（绩优）、最近20日跌幅超过15%（超跌）、换手率低于过去1个月平均值的50%... 阅读全文

229次浏览 2026-3-23 16:11

因子选股是量化投资中最成熟的流派之一。在2026年的市场中，中小市值股票由于弹性较大，常被作为多因子策略的重点覆盖对象。PTrade提供的丰富财务接口与行情接口，为散户挖掘“超额收益”提供了可能。构建选股模型时，散户可以综合考量盈利因子（如ROE）、成长因子（如营收增长率）以及量价因子（如换手率异常）。在PTrade的投研模块中... 阅读全文

229次浏览 2026-4-9 15:14

早期的一批量化交易者很多习惯使用VBA编写策略，但在2026年的技术生态中，Python显然拥有更强的生命力。QMT系统同时支持这两种脚本，也为投资者的语言迁移提供了便利。白描地讲，转换的核心在于逻辑的映射。VBA中的循环和条件判断在Python中都有对应的表达方式，最大的区别在于数据接口的调用。在QMT中，Python的API设计更加符合现代开发者的... 阅读全文

229次浏览 2026-4-21 16:20

在证券投资领域，风险与收益始终是共生的。2026年的市场波动性对投资者的风险管理能力提出了更高要求。科学评估风险的首要步骤是识别风险来源，包括宏观经济波动的系统性风险，以及个股基本面变化的非系统性风险。普通投资者往往容易忽视单一标的持仓过重的风险，而合理的资产配置则是对冲此类风险的有效手段。构建资产配置模型时，市场参与者可以参考“核心-卫星... 阅读全文

229次浏览 2026-4-29 15:15

并非所有投资者都精通Python编程。PTrade考虑到这一点，在2026年推出了更完善的可视化选股与回测模块。散户投资者只需在菜单中选择对应的因子，如“换手率”、“市值”、“市净率”等，并设定数值范围。系统会自动生成后台代码并执行筛选。这种“无代码量化”降... 阅读全文

228次浏览 2026-4-22 16:52

在市场交易中，执行力往往比预测更重要。PTrade通过代码化手段，强制执行预设的止盈止损策略，消除了人性中的侥幸心理。在PTrade脚本中，止损逻辑通常有两种形式：1.绝对止损。当持仓个股亏损超过设定的固定比例（如-5%）时，系统立即以市价卖出；2.移动止损（吊灯止损）。当股价从最高点回撤一定比例时触发卖出，这在捕捉单边趋势行情时尤为有效，能确保利润最... 阅读全文

228次浏览 2026-4-22 16:53