在构建股票多因子量化选股策略并切入真金白银的生产实盘长跑中，任何高壁垒策略阵线的持久运作，都绝对离不开在系统最顶层所设立的全局资产“硬性最大回撤上限熔断风控（MaxDrawdownCutoff）”矩阵。许多初入量化领域的独立交易者在完成离线回测后，往往会陷入对模型数理公式的过度崇拜，误以为真实的二级市场会永远按照历史真空样本里的... 阅读全文

124次浏览 2026-6-25 10:34

长期以来，ETF套利被认为是机构投资者的专属领地。这种认知的形成，主要是因为ETF的一级市场申赎门槛通常较高，动辄50万份或100万份起步，对应资金规模往往在百万元级别。但在2026年的市场生态中，普通投资者参与ETF套利的方式已大为丰富，不再局限于传统的一二级市场联动。第一种方式是利用“变相T+0”进行日内折价套利。由于部分E... 阅读全文

124次浏览 2026-3-26 09:28

瞬时套利是ETF套利皇冠上的明珠，它追求的是在极短的时间窗口内（通常为秒级或毫秒级），通过一二级市场的价差锁定确定性收益。这种策略在2026年的市场环境中，对交易者的系统架构和算法逻辑提出了极高要求，也是区分普通投资者与职业玩家的分水岭。瞬时溢价套利的标准链路是：监测到二级市场价格高于IOPV（且足以覆盖成本）→瞬间一键买入所有成分股→发起申购指令换取... 阅读全文

124次浏览 2026-3-26 09:34

网格交易由于其不看方向、只赚波段的特性，受到了很多量化投资者的青睐。然而，在面对持续单边下跌的极端行情时，普通等差网格很快就会面临资金耗尽、满仓被套的窘境。为了解决这一痛点，部分投资者开始将外汇交易中常见的“马丁格尔策略”（MartingaleStrategy）引入股票网格中，即在价格下跌时，不仅继续补仓，而且每一次补仓的资金量... 阅读全文

123次浏览 2026-6-6 15:09

随着国内二级市场程序化交易管理的日益规范化与制度化，监管层对于利用量化终端进行交易的行为出台了明确的指导意见与限制红线。很多个人投资者在开启自动化或量化交易实盘后，往往单纯地追求程序下单的绝对速度与频繁触发，却严重忽略了合规风险。在量化实盘中，如果代码逻辑设计不当，极易在无意间触发交易所的监控警报，引发“异常交易行为”认定，轻则... 阅读全文

123次浏览 2026-6-17 10:27

对于许多普通投资者而言，量化交易长期以来被贴上了“高大上”或“机构专属”的标签。不少散户投资者常有疑问，自己只有十几万或几十万的资金，究竟能不能做量化交易？事实上，随着国内券商技术终端的不断升级，量化交易的资金门槛已经发生了根本性的改变。在早期的量化交易生态中，投资者如果想要使用专业的策略交易终端（如QM... 阅读全文

123次浏览 2026-6-15 09:36

在2026年的A股市场中，随着全面注册制的深度运行和程序化交易监管制度的完善，越来越多的普通投资者开始尝试从传统的手工交易转向逻辑更加严密的量化交易。量化策略的构建并非高深莫测的数学竞赛，其实质是将成功的交易经验转化为可执行的计算机逻辑。对于普通投资者而言，构建一个完整的量化策略通常需要经历逻辑推导、代码实现、回测评估及实盘部署四个核心阶段。首先是策略... 阅读全文

123次浏览 2026-3-25 09:50

在搭建量化多因子选股模型时，很多热衷于数据挖掘的投资者会利用计算机找出十几个甚至几十个在历史回测中表现优异的指标（如PE、PB、PS、EV/EBITDA等各种估值指标，或者10日、20日、60日等动量指标）。然而，当把这些因子组合在一起进行线性回归或者权重分派后，策略的最终选股效果不仅没有提升，反而比使用单一因子的效果还要差。导致这种尴尬现象的核心黑手... 阅读全文

123次浏览 2026-6-6 15:29

许多散户投资者在尝试搭建自己的第一个多因子量化选股模型时，往往会按照估值（低PE）、盈利（高ROE）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极高，但只要市场上大盘股暴涨、小盘股暴跌（或者反过来），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的特定风格暴露，没有做到&... 阅读全文

123次浏览 2026-6-6 15:31

QMT虽然功能强大，但并不是所有散户都需要用它来做交易。工具的选择取决于个人的交易习惯、编程能力和时间投入。搞清楚QMT适合什么样的投资者、不适合什么样的投资者，能帮助散户做出更理性的选择。一、适合有编程基础的散户QMT的核心功能是策略编写，用户需要通过Python代码来实现交易逻辑。虽然系统提供了API文档和开发手册供参考，但用户至少需要具备基础的编... 阅读全文

123次浏览 2026-5-13 14:41

对于股票市场参与者而言，账户内的闲置资金（未买股票的现金）在收盘后通常只能享受极低的活期利息。为了提升闲置资金的收益率，国债逆回购是一个极为安全且实用的无风险理财工具。然而，由于每日收盘前逆回购利率波动剧烈，且人工操作繁琐，利用智能交易终端的“定时国债逆回购”功能实现全自动化运作，正成为越来越多投资者的选择。一、国债逆回购的基本... 阅读全文

123次浏览 2026-6-29 10:33

进入2026年，单一标的的博弈风险日益增大，资产配置（AssetAllocation）已成为投资者跨越周期的核心利器。量化交易不仅仅是“选一只股”，其更大的价值在于能够通过复杂的组合管理系统（PMS），实现对股票、ETF、可转债以及跨境资产的科学调配。一、组合管理的核心理念量化资产配置强调“相关性降噪”。... 阅读全文

123次浏览 2026-4-8 15:59

量化交易用户在开户时，往往对费率极其敏感。毕竟量化策略的交易频率普遍高于人工操作，手续费的微小差异积攒下来就是一笔不小的成本。但在2026年的券商环境下，如果只盯着佣金看，你可能会吃大亏。首先，明确费率的组成。除了基础的净佣金，量化用户还需要关注规费、过户费以及印花税。在某些券商的低费率宣传中，可能并不包含规费，这需要你在开户前与客户经理核实清楚。其次... 阅读全文

123次浏览 2026-5-14 15:03

在QMT或PTrade等专业策略终端中潜心开发股票多因子选股策略时，许多开发者在调试代码时会遇到一种极其诡异的“神化表现”：策略在5年的历史回测中表现得异常凶猛，净值曲线几乎没有任何回调，买入时点精确得就像有神仙指路。然而，这种策略一旦挂上实盘，却往往表现得一塌糊涂，甚至连续亏损。在量化工程学中，这种现象十有八九是因为代码在不知... 阅读全文

123次浏览 2026-6-12 09:15

2026年的A股市场，Python已经成为量化交易者的通用语言。对于想要将策略落地的投资者来说，了解从代码行到交易所执行的客观路径至关重要。这不仅仅是写几行脚本，而是一套完整的工程化流程。首先是数据的订阅与处理。量化策略的启动依赖于实时行情流。在QMT系统中，投资者通过内置的行情接口订阅L1或L2行情，系统会以毫秒级的频率向Python脚本推送最新的t... 阅读全文

123次浏览 2026-3-12 09:36