在2026年的A股市场中，ETF（交易所交易基金）已经成为普通投资者参与行业轮动和宽基投资的核心工具。然而，许多散户在实战中面临着“看对方向却没拿住”或“追涨杀跌导致滑点过大”的困境。手动盯盘不仅耗费精力，且极易受到情绪干扰。利用量化交易工具提升交易效率，已成为当前市场环境下投资者进阶的必经之路。ETF量... 阅读全文

193次浏览 2026-3-27 09:59

2026年的交易者必须明白：量化交易不是致富的神药，而是一套风险管理工具。在ETF程序化交易中，最关键的部分不是如何买入，而是如何卖出。特别是止损逻辑的设置，是保护本金不受极端行情伤害的最后一道防线。在自动化交易中，止损逻辑通常分为三类。第一类是“固定百分比止损”，例如持仓亏损超过3%立即强制平仓。这是最简单的防守，能有效规避单... 阅读全文

193次浏览 2026-3-24 10:23

在量化交易领域，QMT与PTrade是目前市场上最为主流的两大专业级终端。面对这两款工具，很多投资者会纠结：“到底哪一个更适合我？”实际上，两者并没有绝对的优劣之分，关键在于它们的设计逻辑与个人交易习惯的适配度。QMT（量化交易终端）的特点在于其“极致的开放性”与“深度Python集成&rdq... 阅读全文

193次浏览 2026-4-28 09:59

如果说主观投资选股像是“寻宝”，依靠投资者的眼光和灵感；那么量化多因子选股策略就像是“工业流水线”，依靠标准化的数理指标对全市场几千只股票进行无差别的筛选与打分。多因子策略是目前主流主动量化基金的核心底层基石。本文采用完全白描的手法，客观拆解多因子选股策略的运作逻辑和业务边界。一、什么是“因子... 阅读全文

192次浏览 2026-6-30 11:14

在机构级别的量化投资体系中，多因子选股策略是最核心的基石。很多散户投资者在尝试搭建自己的多因子模型时，往往会按照估值、成长、动量等维度选出一篮子股票。但在实盘运行中，他们会发现一个奇怪的现象：虽然自己的模型判定这批股票综合得分很高，但只要市场上大盘股暴涨、小盘股暴跌（或者相反），自己的投资组合净值就会出现莫名其妙的大幅回撤。这说明策略在无意间产生了严重... 阅读全文

192次浏览 2026-6-6 15:15

在量化交易领域，有一句名言：“回测是实验室，实盘是战场。”很多投资者在2026年依然会遇到这样的困惑：为什么在历史数据上年化收益50%的策略，一旦实盘就开始亏损？这通常是因为陷入了“过拟合（Overfitting）”的陷阱。过拟合的第一种表现是参数过度优化。有些投资者为了让历史曲线好看，设置了极其复杂的参... 阅读全文

192次浏览 2026-3-25 09:53

在量化交易策略的开发和测试过程中，许多市场参与者经常会遇到一种令人困惑的现象：某个策略在历史数据回测中表现得异常完美，净值曲线一路平滑上扬，然而一旦投入实盘运行，却立刻遭遇大幅度的亏损。导致这种“回测是天才，实盘是韭菜”现象的核心原因之一，往往就是策略中暗藏了“未来函数”。所谓的未来函数，是指在量化策略的... 阅读全文

192次浏览 2026-6-16 09:52

在全市场近千只ETF中，并非每一只都适合套利。有些ETF虽然折溢价巨大，但一天成交额不足百万，你买进去就等于接盘，根本卖不出来。在2026年的量化丛林中，筛选标的是一项极其严谨的活儿。很多初学者在百度搜索“最好的套利品种”，得到的往往是过期的信息。真正的选标逻辑，应该是基于流动性、波动率与申赎规则的综合评估。第一维度：流动性是套... 阅读全文

192次浏览 2026-4-21 09:45

在编写和优化多因子选股策略时，散户经常遇到一个困惑：研发出来的成长因子或价值因子在回测中效果惊人，可是一旦放到实盘，只要医药板块一跌，策略就大亏；银行板块一涨，策略就踏空。这种策略净值严重被特定行业或大盘市值绑架的现象，在量化领域被称为因子暴露偏向。为了剔除这些非核心噪声的干扰，专业量化团队必须无条件使用一道严谨的数理净化技术——“因子中性... 阅读全文

192次浏览 2026-7-1 09:33

ETF（交易型开放式指数基金）因其透明度高、波动相对稳健且费率低廉，已成为2026年市场参与者构建量化策略的首选标的之一。对于初学者而言，ETF量化入门并非高不可攀，其核心逻辑在于利用程序化手段实现选基、择时与调仓的自动化。入门的第一步是建立底层数据逻辑。量化交易不同于定性分析，它要求投资者对ETF的历史净值、折溢价率、成分股组成以及日内成交量有精准的... 阅读全文

192次浏览 2026-3-23 10:39

在量化交易圈，QMT（迅投极速策略交易系统）被公认为对程序员和Python爱好者最友好的终端之一。其核心魅力在于，它提供了一个深度的API接口，让投资者可以用写代码的方式直接调控交易。QMT支持“内置Python”模式。这意味着在软件内部就有一个代码编辑器，投资者可以调用库函数进行实时行情获取、技术指标计算和自动下单。相比于普通... 阅读全文

192次浏览 2026-3-12 09:55

在选择量化交易客户端时，投资者常常会在PTrade和QMT之间犹豫不决。这两款软件的核心差异，除了编程接口和界面布局外，最底层的技术分水岭在于它们的“托管运行机制”——即策略代码究竟是在“券商服务端”运行，还是在“客户本地电脑”运行。首先，我们来拆解PTrade的“服务... 阅读全文

192次浏览 2026-6-15 10:12

在量化交易圈，最悲哀的事情莫过于：回测收益一万倍，实盘一周亏一半。进入2026年，尽管回测技术已经非常先进，但这种“回测完美，实盘拉胯”的现象依然普遍。理解两者的鸿沟，是每一个量化入门者的必修课。回测（Backtesting）是在历史数据上模拟交易，它是理想化的。而实盘交易面对的是真实的市场环境，充满变数。两者的差异主要体现在以... 阅读全文

191次浏览 2026-3-30 09:55

在量化策略开发的过程中，新入门的投资者经常会遇到一个令人兴奋的现象：自己编写的策略在历史回测中收益率惊人，回测曲线近乎一条完美的上升直线。然而，一旦将该策略投入模拟盘或实盘运行，资产却开始连续亏损。导致这种天壤之别最常见的原因，就是策略代码中不小心引入了“未来数据”（Look-aheadBias）。这是量化交易实操中最为致命，也... 阅读全文

191次浏览 2026-6-5 20:02

“工欲善其事，必先利其器。”拥有了量化软件（如QMT或PTrade）只是开启ETF套利的第一步，真正的核心竞争力在于“参数设置”。很多投资者在初尝量化时，会遇到这种尴尬：参数设得太松，系统频繁误报，导致乱扣费；参数设得太严，一天下来一个机会都抓不到。在2026年的市场中，科学、动态地设置预警参数，是区分&... 阅读全文

191次浏览 2026-4-21 09:45