在融资融券信用账户中持有的证券，其分红、送股等权益处理与普通账户略有差异。一、现金分红处理当信用账户内的证券发生现金分红时，红利款项将直接划入投资者的信用资金账户，增加可用头寸。二、送股与转增股送股或转增股本会在股权登记日后，根据比例增加投资者的信用证券账户持仓。三、配股与优先认购权若发生配股，信用账户内会增加“原股东优先认购权&rdquo... 阅读全文

124次浏览 2026-3-12 15:19

在2026年，交易摩擦（包括滑点、冲击成本）已成为影响量化策略收益的关键变量。QMT通过内置的算法交易模块，为投资者提供了优化执行路径的方案。算法交易的核心在于“择时”与“分单”。当一个策略发出买入10万股某股票的信号时，直接下单可能会导致股价瞬间飙升。QMT的智能算法可以将这笔大单拆分成上百个小单，在一... 阅读全文

124次浏览 2026-4-28 14:34

QMT（QuantitativeManagementTerminal）作为目前国内主流的专业量化交易系统，因其强大的极速交易和算法执行能力，受到越来越多投资者的关注。在2026年的市场环境下，QMT的准入门槛已经相较往年有了明显优化。目前，普通投资者开通QMT实盘权限通常需要满足两个核心维度：资金门槛和合规准入。资金方面，过去许多券商要求50万甚至10... 阅读全文

124次浏览 2026-4-17 15:54

在进行量化回测时，许多投资者会发现收益率非常惊人，但一到实盘就熄火。除了过拟合，另一个重要原因就是忽略了“幸存者偏差”。简单来说，如果你在2026年回测过去五年的选股策略，而你的股票池只包含了目前还在上市的股票，那你已经犯了错。因为那些在这五年间因为业绩造假、连续亏损而退市的“失败者”已经被你自动排除了。... 阅读全文

124次浏览 2026-4-27 15:26

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

124次浏览 2026-5-18 15:38

在2026年的数字化交易环境下，PTrade已成为许多投资者实现策略自动化的主力工具。作为一款由券商端提供的专业级量化交易平台，PTrade（ProfessionalTrade）主要服务于希望通过编程手段优化交易效率的市场参与者。其核心设计理念在于“云端部署”与“低门槛接入”，这使得普通投资者无需购置昂贵... 阅读全文

123次浏览 2026-4-22 16:47

QMT自带的持仓界面可以显示当前持仓的盈亏，但对于量化交易者来说，往往需要更个性化的统计，比如每个策略的独立盈亏、未实现盈亏的行业分布、历史滑点累计等。QMT允许你通过Python代码创建自定义的数据面板，实时更新。下面介绍实现思路。思路一：在策略代码中维护一个字典，记录每个持仓的成本价、当前价、浮动盈亏。然后在after_trading或每个hand... 阅读全文

123次浏览 2026-5-15 14:34

跨品种套利利用相关性高的两个品种价差偏离进行对冲交易。PTrade支持期货交易，可以实现商品期货的套利策略。本文以豆粕和豆油为例，讲解跨品种套利的量化实现。逻辑基础：豆粕和豆油都是大豆压榨产品，价差通常在一定范围内波动。当价差过大时，做空价差（卖豆油买豆粕）；价差过小时，做多价差（买豆油卖豆粕）。注意，需计算合约标准化。步骤一：获取数据。使用PTrad... 阅读全文

123次浏览 2026-5-18 15:53

在信用账户中使用QMT进行量化交易，仓位计算比普通账户复杂，因为涉及融资负债、维持担保比例、可用保证金等。本文介绍如何在QMT策略中正确计算两融仓位。首先，获取账户信息。QMT提供了以下函数：-get_margin_ratio()：维持担保比例。-get_available_margin()：可用保证金（融资额度）。-get_credit_positi... 阅读全文

123次浏览 2026-5-18 15:57

量化交易是科学而非魔法，散户在尝试量化转型时常存在误区。第一个误区是“量化等于稳赚不赔”。量化只是执行工具，如果逻辑本身有错，量化只会加快亏损的速度。第二个误区是“过度迷信高深算法”。很多散户热衷于机器学习和神经网络，却忽略了基础的市场逻辑。简单的逻辑往往比复杂的模型更具有普适性。第三个误区是&ldquo... 阅读全文

123次浏览 2026-4-30 14:46

到2026年，现代证券账户的功能早已超越了单纯的股票买卖，成为一个综合性的财富管理工具。首先，账户可以参与场内基金交易。包括ETF（交易型开放式指数基金）和LOF基金。ETF因其交易成本低、流动性好，已成为普通散户进行行业配置的首选。其次，账户可以参与国债逆回购，这是一种低风险的短期现金管理工具，适合在节假日前或盘中资金闲置时赚取利息。此外，符合条件的... 阅读全文

123次浏览 2026-4-1 16:51

在过去较长一段时间内，量化交易常被视为“百万级”起步的高端业务，但到了2026年，这一门槛已经发生了根本性变化。随着券商IT技术的迭代和系统成本的摊薄，散户参与量化的资金门槛已显著下移。从客观的市场现状来看，10万人民币已成为许多主流券商开放专业量化系统（如QMT或PTrade）的起步标准。这一门槛的降低，意味着拥有一定风险承受... 阅读全文

123次浏览 2026-4-23 09:05

在证券交易中，成本控制是长期收益的重要组成部分。2026年的证券交易成本主要由佣金、印花税和过户费组成。其中，佣金是投资者与券商协商的部分，通常在万分之二点五左右，但由于市场竞争，这一比例已非常透明。需要注意的是，佣金计算中通常存在“五元起征”的规则，即单笔交易佣金不足五元时按五元收取。对于小额频繁交易的散户，这部分成本占比会显... 阅读全文

123次浏览 2026-3-30 16:47

Python已成为2026年量化投资者的标准工具。对于散户而言，利用Python进行量化分析并不需要深厚的计算机背景。核心流程包括：使用Pandas库处理股价历史数据，使用Matplotlib进行可视化展示，以及通过逻辑判断输出买卖信号。简单的策略如“均线择时”，即当股价突破50日均线时买入，跌破时卖出。通过Python，投资者... 阅读全文

123次浏览 2026-3-30 16:51

量化交易虽然能规避人性弱点，但如果程序逻辑本身存在缺陷或外部环境突变，也会带来巨大的风险。在2026年的复杂市场中，完善的风险控制是策略长久运行的基础。首先是资金管理。单只股票的持仓比例、单日的最大回撤预警线必须在代码中硬性规定。一旦触碰红线，程序应自动停止交易或强制减仓。其次是异常处理。包括网络中断、券商服务器维护、极端行情下的流动性枯竭等场景，策略... 阅读全文

123次浏览 2026-4-10 15:46