在量化交易领域，有一句名言：“快即是钱”。对于套利策略、高频交易或者是抢单策略而言，毫秒级的延迟往往决定了盈利与亏损。极速交易柜台（如恒生UFT、顶点HTS）便是为此而生的基础设施。传统交易柜台采用的是通用型架构，需要处理海量的散户报单、查询以及各种业务逻辑，系统冗余较大，单笔委托的穿透延迟通常在几十毫秒。而极速柜台则进行了极致... 阅读全文

193次浏览 2026-3-11 14:58

在A股股票市场中，上市公司经常会进行高送转、派发现金红利等除权除息操作。当一只原本100元的股票执行了10送10方案后，股价会在除权日当天调整为50元。如果我们在QMT或PTrade中编写历史回测模型时，对行情数据的复权模式选择不当，程序极易陷入“除权息未来函数”陷阱，造出回测年化收益数百倍、实盘却大幅亏损的虚假结果。深度剖析除... 阅读全文

193次浏览 2026-6-10 12:08

很多投资者对量化交易心生向往，却往往止步于“第一行代码”。其实，在2026年，量化平台的高度集成化已经极大降低了编写门槛。以QMT为例，其内置了丰富的策略模板，初学者完全可以从“模仿”开始，逐步理解量化交易的执行逻辑。打开QMT客户端，进入策略编辑器，你会发现系统预设了涵盖均线、MACD、布林带等经典指标... 阅读全文

193次浏览 2026-3-13 09:38

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

193次浏览 2026-6-16 09:52

在自建量化多因子选股模型时，初学者经常会遇到一个奇怪的现象：在历史回测中，模型在某些年份表现得像个战神，收益率碾压大盘；但在另一些年份却表现得惨不忍睹，甚至大幅跑输市场。深入拆解代码后会发现，这往往是因为策略没有进行“行业中性化（IndustryNeutralization）处理”，导致策略在无意识中发生了严重的“风... 阅读全文

193次浏览 2026-6-30 10:46

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

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

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