在2026年的投资世界里，不缺高明的策略，也不缺灵敏的指标，唯独缺少“铁一般的纪律”。ETF作为一种标准化的金融工具，其走势往往具有极强的规律性，许多失败的交易并非策略本身逻辑有误，而是投资者在执行过程中出现了“心理偏差”。纪律性执行，是区分一个交易者是“凭感觉赌博”还是&ldqu... 阅读全文

108次浏览 2026-4-22 10:12

对于初具规模的量化工作室或使用QMT极速策略交易系统打理名下多个独立账户的专业散户而言，“多账号并联并发交易”是一项能极大提升资金流转效率的神兵利器。程序允许交易者在一个核心主循环内，同时向并联绑定的多个普通资金账号和两融信用账号分发不同的选股指令。然而，许多量化研发者在写好代码投入实盘的第一天早盘，就会遭遇一连串黑天鹅般的红色... 阅读全文

108次浏览 2026-6-11 09:46

在日常证券投资中，绝大多数普通投资者都面临着一个共同的痛点：由于本职工作繁忙，无法在交易时间内做到时时刻刻紧盯盘面。这往往导致原本制定好的“跌到某价位止损”或“涨到某目标位止盈”的计划，因为错过了短短几分钟的盘中变盘点而变成一纸空文。智能条件单的出现，正是为了解决这一痛点，让普通人也能像机构量化一样实现&... 阅读全文

108次浏览 2026-6-1 11:33

在手动执行ETF轮动时，投资者常面临因情绪干扰而“该卖不卖、该买不买”的难题。利用专业量化交易终端执行自动化轮动，是解决这一问题的终极方案。终端不仅是交易工具，更是一套集成了行情获取、逻辑运算与自动下单的闭环系统。执行自动化轮动的第一步是策略模块化。将轮动逻辑（如动量排序、均线交叉等）封装成代码块。量化终端内置了Python运行... 阅读全文

108次浏览 2026-4-23 14:21

对于准备开展实盘量化交易的国内投资者而言，券商提供的交易终端选择至关重要。目前市场上最主流、应用最广泛的两大专业量化客户端莫过于QMT（迅投量化）和PTrade（恒生量化）。许多人在开户前经常纠结：这两款软件究竟有什么区别？我该选择哪一个？本文将从底层架构、编写习惯及适用场景三个维度进行深度白描。QMT与PTrade的核心差异对比虽然两款软件都能实现自... 阅读全文

108次浏览 2026-6-5 19:43

ETF量化轮动虽好，但很多人会被所谓的“技术门槛”劝退，认为不懂Python代码、没有服务器就无法开展量化投资。实际上，随着金融软件的发展，个人投资者执行ETF量化轮动的准入门槛已被大幅降低。首先，在编程基础方面，无需成为专业程序员。目前主流的量化终端（如QMT、PTrade）均内置了成熟的Python函数库，提供了丰富的行情获... 阅读全文

108次浏览 2026-4-23 14:23

很多刚刚接触国金证券等主流券商专业量化终端的投资者，在兴致冲冲地登录PTrade实盘客户端后，往往会产生一个巨大的疑问：为什么在软件的菜单栏和功能模块里，死活找不到历史数据回测的入口？有些市场参与者甚至会误以为是券商故意隐藏了功能或者是软件版本出了问题。事实上，PTrade实盘客户端默认不开放大规模历史回测功能，是整个证券行业基于系统安全、服务器资源调... 阅读全文

108次浏览 2026-6-16 09:59

在将离线研发完毕的量化选股或日内动量突破策略切换至交易所的实盘挂机柜台时，开发者必须对A股市场独特的微观制度进行深度的代码级兼容。其中，最为硬性、也最容易因为设置不当而导致回测报告与实盘业绩发生严重“变脸”的底层细节，就是场内证券的“涨跌幅限制（PriceLimitRules）”与仿真撮合引擎的规则对齐。... 阅读全文

108次浏览 2026-6-22 09:20

在QMT或PTrade专业量化平台中潜心研发股票多因子选股模型（例如基于动量反转或者财务质量打分）时，很多初学者会遇到一个极其经典的“数理幻觉”：在一段长达数年的回测中，模型通过拼命筛选出全市场市值最小的那一档微盘股，跑出了一条净值翻了数倍、看似无懈可击的完美复利曲线。然而，一旦市场宏观流动性发生剧烈收紧，或者监管风向全线向&l... 阅读全文

108次浏览 2026-6-12 09:37

在A股市场中，ETF经常呈现长期的箱体震荡走势，即市场长期在某个区间内波动。在这种行情下，传统的“买入并持有”策略往往难以获利。此时，ETF网格策略便展现出其独特的价值：通过在特定价格区间内设定“网格”，实现震荡市中的低吸高抛。网格策略的核心逻辑是：将ETF的运行区间划分为若干个小格子。设定每上涨一个格子... 阅读全文

108次浏览 2026-4-28 09:48

许多活跃的散户投资者非常热衷于交易宽基ETF（如沪深300ETF、创业板ETF）或行业主题ETF，因为ETF具有不收印花税、波动相对稳健且没有个股爆雷退市风险的天然优势。然而，在实际交易中，大家经常遇到这样的痛点：由于白天需要上班无法实时盯着盘口，往往在股票超跌反弹时错过了低吸的最佳“拐点”；或者在冲高回落时，没能及时止盈。其实... 阅读全文

108次浏览 2026-6-9 09:22

很多量化交易者在纸上谈兵编写策略时，往往会忽视一个看似微小实则致命的因素——交易摩擦成本。所谓的摩擦成本，主要由两部分组成：一是券商收取的交易佣金、国家的印花税等刚性税费；二是由于盘口流动性不足、订单冲击引起的滑点损失。对于高频交易、日内T+0或网格交易等交易频次较高的策略而言，摩擦成本往往是决定策略生死存亡的胜负手。我们来算一笔账：假设一个网格策略每... 阅读全文

108次浏览 2026-7-2 10:02

在量化多因子选股和特定的日内大篮子组合调仓策略中，许多写代码的散户在跑历史回测时，往往能获得极其顺滑的资金净值曲线。然而，一旦把策略切换部署到实盘，在每次换仓日，策略往往会产生大到令人肉痛的“隐形高额调仓成本”。明明在下午14:50分计算出需要调仓10只股票，结果一顿买卖操作下来，由于盘口承接力的瞬间坍塌，整个组合产生了极其高昂... 阅读全文

108次浏览 2026-6-8 10:13

在2026年的证券市场中，ETF（交易型开放式指数基金）已成为投资者资产配置的重要工具。然而，多数普通投资者仅将ETF视为一种可以在二级市场买卖的“股票化基金”，忽略了其背后潜藏的套利机制。ETF套利，本质上是利用ETF在二级市场（交易价格）与一级市场（基金净值）之间的价差进行获利的一种交易行为。这种机制的存在，不仅为专业投资者... 阅读全文

108次浏览 2026-3-26 09:27

在2026年的套利交易中，很多人发现明明计算出的折溢价率有0.5%，但操作完一圈下来却是亏损的。这就是忽视了“摩擦成本”的结果。ETF套利并非纯粹的数学题，它是一场极其精细的成本管理竞赛。套利成本主要由三部分构成：显性交易成本：这包括了二级市场买卖ETF的佣金、买卖一篮子股票的佣金。虽然2026年A股已免除印花税（假设背景），但... 阅读全文

107次浏览 2026-3-26 09:36