许多量化投资者在PTrade中研发“多因子股票选股策略”时，经常会遇到因子失效的问题。例如，你构建了一个完美的“低市盈率”价值选股模型，在历史回测中表现惊艳。但在某些年份的实盘中，策略表现极度拉跨。打开持仓一看，发现程序由于过度追求低PE，竟然把全账户的现金全额买入了银行、地产、钢铁等传统低估值板块，而彻... 阅读全文

104次浏览 2026-6-10 12:08

在量化投资的推进过程中，许多具备一定钻研精神的市场参与者喜欢利用历史行情数据对自己的策略进行反复打磨。当看到经过参数微调后，历史回测净值曲线呈现出近乎完美的45度角上扬，且几乎没有明显的财富回撤时，往往会认为自己找到了市场的“财富密码”。然而，这种在历史数据中无懈可击的策略，实盘一旦上线，往往会遭遇连续的亏损。这种现象在量化领域... 阅读全文

104次浏览 2026-6-16 09:56

在量化交易圈，流传着一句话：“回测数据多完美，实盘亏损就多清醒。”造成这种巨大反差的除了广为人知的未来函数外，另一个隐藏得极深、甚至连很多资深开发者都会中招的数理暗坑，叫做“幸存者偏差（SurvivorshipBias）”。本文采用完全白描的手法，客观拆解幸存者偏差的本质及其在股票量化回测中的灾难性影响。... 阅读全文

104次浏览 2026-6-30 10:38

在毫秒级博弈的2026年市场中，交易速度往往决定了获利空间的厚薄。QMT系统之所以被专业投资者青睐，其核心就在于“极速”二字。首先，QMT采用了高性能的系统架构，通过本地运行策略，减少了数据在云端往返的时间。对于个人投资者而言，这意味着行情触发到报单发出的响应时间被压缩到了极低水平。通过MiniQMT模式，投资者还可以直接使用原... 阅读全文

104次浏览 2026-3-13 09:54

在量化投资与多因子基金的专业对话中，“阿尔法（Alpha）”与“贝塔（Beta）”是高频出现的两个硬核核心词汇。很多刚接触量化的投资者经常会陷入一个认知误区，认为只要自己的策略在一年内赚到了30%的利润，就是一个极其牛的量化模型。然而在现代金融工程的显微镜下，这30%的利润往往需要经过严格的数理剥离，看看... 阅读全文

104次浏览 2026-6-22 09:32

在量化交易策略的研发阶段，回测系统的主要职责是模拟历史。然而，历史时间在人类社会和证券交易所的运转中，并不是一段绝对丝滑、无缝相连的绝对连续序列。它天然包含了每周末的“静默死锁（双休日）”以及每逢国庆、春节等动辄长达数天的“重大节假日停牌真空期”。如果量化策略在代码编写和指标计算中，缺乏对这些&ldquo... 阅读全文

104次浏览 2026-7-1 09:40

很多初涉量化的投资者认为，把RSI、MACD、布林带等几十个技术指标通过代码叠加在一起，就能制造出一个完美的“摇钱树”。然而在2026年的量化实战中，这种想法往往是导致策略失效的最大误区。客观来看，指标堆砌最大的风险在于信号冲突与冗余。有些指标本质上是同源的（比如都是基于均线演变），叠加过多并不能增加预测准确度，反而会因为互相矛... 阅读全文

104次浏览 2026-3-12 09:45

定投（定期定额投资）是ETF投资中最为大众所熟知的策略之一，它通过分批买入，平摊了市场的持仓成本。然而，传统的定投方式往往显得过于“机械”，即无论市场是涨是跌，始终按照固定金额买入，这在市场低迷时虽然有效，但在市场高位时却无法规避回撤风险。结合量化工具，投资者可以对传统定投进行“进化”，实现智能化定投。其... 阅读全文

104次浏览 2026-4-28 09:46

很多投资者认为，量化交易只需要一台电脑加上简单的行情软件就能搞定。但在2026年的高频竞争环境下，这种观点显然过时了。专业化的量化工具（如QMT、PTrade）与普通交易软件的区别，就像是F1赛车与普通买菜车的区别。如果没有专业工具的支持，投资者的量化策略往往会面临“跑不动、跑不准、跑不稳”的尴尬境地。专业量化工具的核心价值，在... 阅读全文

104次浏览 2026-4-23 13:36

在过去的金融服务模式中，开通一些稍微专业的业务往往需要跑银行或跑营业部。但在数字化程度极高的2026年，很多投资者心中都有一个疑问：开通像QMT、PTrade这种高级量化交易权限，真的可以在家里通过手机或电脑一键搞定吗？答案是：可以，而且流程非常丝滑。一、线上办理的合规背景根据监管要求，专业交易工具的开通必须履行严格的身份识别（KYC）和适当性评估程序... 阅读全文

103次浏览 2026-4-23 13:53

在构建全市场股票多因子量化选股策略的历史校验过程中，独立交易者经常会无意识地犯下一个低级但具有毁灭性的数理统计错误——关于回测时间跨度（BacktestPeriod）的“刻意掐头去尾”。许多初学者在自研因子的初期，为了追求研发效率或者由于历史高频行情数据包的不完备，往往会下意识地选择一段最近半年或一年的时序行情来验证模型。当计算... 阅读全文

103次浏览 2026-6-25 09:49

在低风险量化投资领域，可转债“双低策略”（即可转债价格低、转股溢价率低）因其兼具债底保护与转股爆发力的特点，成为了许多稳健型投资者的首选。双低策略的核心逻辑在于通过固定的数学公式：$$\text{双低值}=\text{转债价格}+\text{转股溢价率}\times100$$在全市场自动筛选性价比最高的标的组建投资组合。然而，这... 阅读全文

103次浏览 2026-6-6 15:12

在很多普通投资者的观念里，量化交易就是充满着高频挂单、技术指标突破和复杂算法的神秘领域。但事实上，量化投资还有一大核心流派，即“基本面量化”。它不依赖盘口的秒级波动，而是将价值投资的教条（如巴菲特的选股逻辑）转化为严谨的数学公式与代码。通过在全市场数千只股票中进行全自动、无情绪偏见的指标清洗，系统化地找出具有高性价比、高成长潜力... 阅读全文

103次浏览 2026-6-6 15:16

在A股市场中，大约有70%以上的时间属于震荡横盘市，真正单边大牛市的占比极低。在这种“上有顶、下有底”的牛皮市行情中，传统的趋势追踪策略（如均线突破、动能追涨）由于频繁遭遇假突破，往往会陷入“买入就跌、割肉就涨”的反复被打脸困境。而“网格交易策略”（GridTrading）作为一种... 阅读全文

103次浏览 2026-6-5 19:19

在量化交易投研的世界里，有一条被无数先驱血泪证实的铁律：“任何在历史回测中没有加入滑点约束的模型，都是自欺欺人的空中楼阁。”很多刚刚接触Python量化开发的朋友，在自建的选股或择时模型中，历史净值曲线极其完美，年化收益甚至高达三位数。然而，一旦高高兴兴将代码接入实盘账户，却发现真实收益和回测大相径庭。除了未来函数外，最魁祸首就... 阅读全文

103次浏览 2026-6-5 19:21