在2026年的金融市场中，量化交易已不再是大型机构的专属工具。普通投资者想要从零开始构建一套量化交易系统，核心在于解决数据获取、策略编写、回测验证以及实盘执行这四个关键环节。第一步是明确交易逻辑与编程基础。量化交易的本质是将投资思想代码化。对于普通投资者而言，Python是目前最主流的语言。初学者需要掌握基础的语法、数据结构，并熟悉Pandas、Num... 阅读全文

130次浏览 2026-3-11 14:51

在2026年的量化圈，QMT和PTrade是出镜率最高的两款工具。虽然它们都能实现ETF的自动化交易，但在系统架构、易用性和功能侧重点上各有千秋。QMT（迅投量化交易系统）被认为是“极客型”选手的首选。其最大特色在于“本地运行”和“深度定制”。QMT的策略逻辑运行在投资者自己的电脑... 阅读全文

130次浏览 2026-4-21 10:20

在证券交易市场中，量化交易曾被视为“大资金”的专属游戏。许多投资者在初步接触这一领域时，最关心的问题往往不是策略如何编写，而是准入门槛究竟有多高。事实上，随着金融科技的发展和券商服务的迭代，量化交易的门槛在2026年已经发生了显著变化。首先需要明确的是，量化交易的资金投入通常由三部分组成：硬件投入、软件成本以及实盘交易资金。对于... 阅读全文

130次浏览 2026-3-30 09:48

对于个人投资者而言，构建一套ETF轮动交易体系并非简单的“看图下单”，而是一个包含资产池构建、信号生成、执行交易与风险管理的全流程系统。首先，需要确立投资标的池。通常建议覆盖具有一定相关性差异的资产，例如沪深300、中证500、创业板指等宽基ETF，以及行业覆盖广泛的窄基ETF，这样才能在不同市场环境下捕捉到足够的轮动机会。在策... 阅读全文

130次浏览 2026-4-23 14:16

在2026年的量化交易市场，QMT和PTrade是散户及机构投资者最常用的两大利器。虽然它们都能实现自动化交易，但在架构和使用体验上存在显著差异。QMT（迅投极速策略交易系统）更侧重于“本地化”和“灵活性”。它支持本地运行策略，对于追求极速下单（如MiniQMT模式）和喜欢在本地Python环境下调用各种... 阅读全文

130次浏览 2026-3-13 11:02

在2026年的短线交易中，捕捉强势股的封板机会依然是许多激进型策略的核心。然而，当一个标的快速拉升至涨停附近时，人工下单往往面临速度跟不上、封单撤单快等风险。PTrade专业版中备受推崇的“盘口扫单”功能，正是通过量化逻辑，实现对这类极端强势场景的精准捕获。盘口扫单的运行原理不同于普通的定价买入，盘口扫单是一种“非线... 阅读全文

130次浏览 2026-4-1 09:50

在2026年，量化交易已经不再是只有程序员才能触碰的高墙。对于普通投资者而言，做多因子量化并不需要精通所有的算法，但掌握一些核心的基础知识，是确保策略能够从脑海中落实到实盘交易的入场券。编程基础的核心目标不是为了写出华丽的代码，而是为了实现“选股逻辑的标准化”和“交易行为的自动化”。首选语言非Python... 阅读全文

130次浏览 2026-4-10 09:51

在QMT系统或PTrade专业量化平台上长期运行股票多因子阿尔法模型时，许多量化初学者和专业散户在特定市场阶段会产生一种极大的心理落差：整套量化系统在前期的牛市或小票狂欢行情里运行极其稳定，源源不断地压榨出超越沪深300指数的丰厚阿尔法；然而随着宏观流动性或者监管风向的微调，因子的胜率却在毫无征兆的情况下呈现出悬崖式的滑坡，超额收益不仅彻底蒸发，甚至频... 阅读全文

130次浏览 2026-6-12 09:46

在很多量化初学者的研发征程中，经常会遭遇一个极其令人匪夷所思的“实盘诡异变脸现象”：自己从某篇顶级的学术论文、或者各大头部券商公开的金工研究报告里，精心淘出了一套被称为行业常青树的“高ROE基本面因子结合量价低波动复合策略”。这套策略在报告展示的过去10年历史回测中跑得极其完美，超额收益稳如磐石。然而，当... 阅读全文

130次浏览 2026-6-23 10:02

对于初次开通QMT（迅投极速策略交易系统）的散户投资者来说，软件那带有浓厚专业色彩的界面往往让人一时不知从何下手。QMT作为一个集成了行情、策略编写、历史回测与实盘交易于一体的全功能终端，其内置了Python3.6的策略运行环境。熟悉其内置编辑器的基础界面与操作须知，是开始量化实战的第一步。登录QMT客户端后，投资者的核心工作区域通常位于导航栏的&ld... 阅读全文

130次浏览 2026-6-15 10:17

面对市面上琳琅满目的量化交易工具，尤其是两大标杆——QMT和PTrade，个人投资者往往会陷入“选择困难症”。在2026年的市场环境下，这两款工具各有侧重。选择的标准不应是“谁更强”，而应是“谁更适合你的策略逻辑”。一、从编程水平出发进行筛选如果投资者具备较强的Python开发能力... 阅读全文

129次浏览 2026-4-23 13:48

趋势跟踪（TrendFollowing）是量化交易领域历史最悠久、也是被各类大型量化私募和机构使用最频繁的经典策略范式之一。它的底层哲学不试图去预测市场的顶部或底部，而是坚信物理学中的“惯性定律”在金融市场同样有效——即价格一旦确立了某一方向的单边运动趋势（上涨或下跌），在没有受到足够的外力逆转前，这种趋势大概率会延续。在量化实... 阅读全文

129次浏览 2026-6-18 10:08

在量化多因子选股的流派中，有一类人被称为“量化价值投资者”。他们既嫌弃传统人工看财报的低效与主观情绪干扰，又鄙视纯技术面量价指标的频繁打脸。他们试图寻找一种纯粹用数理代码构建的、能够完美衡量企业真实“骨骼健康度”的高精度基本面量化模型。在这一领域，最璀璨的财富圣杯之一莫过于斯坦福大学教授皮尔托斯基提出的—... 阅读全文

129次浏览 2026-6-8 09:49

散户在了解量化交易工具时，经常在QMT和PTrade之间纠结，不知道选哪个更合适。这两款工具都是券商主流的量化交易系统，但设计理念、目标用户和适用场景存在比较明显的差异。搞清楚这些差异，才能做出适合自己的选择。一、功能定位的根本差异QMT定位为"智能策略编写工具"，核心功能是让用户通过编写Python代码实现自定义交易策略，系统提供... 阅读全文

129次浏览 2026-5-13 14:35

在前面探讨股票多因子量化选股模型时，我们深入拆解了如何通过引入动态历史全A股股票池来彻底消灭“因强制退市引发的幸存者偏差”。然而，A股市场的底层行情财务数据库错综复杂，在历史长河中，除了彻底灰飞烟灭的退市股之外，还高频存在着另一类极其隐蔽的“数据基因变异”现象——“股票代码、简称的跨时空变更与... 阅读全文

129次浏览 2026-6-18 10:40