在优化量化交易策略（如双均线交叉、布林通道突破或RSI超买超卖）时，很多投资者喜欢利用量化终端自带的“参数寻优”功能。通过设置计算机循环，让策略自动在1到100之间测试所有的参数组合。几分钟后，回测报告会给出一个令人惊艳的最佳结果：当短周期均线设为23、长周期均线设为77时，策略的年化收益率高达60%。如果直接按照这组参数投入实... 阅读全文

98次浏览 2026-6-6 15:14

在设计趋势追踪或者轮动择时策略时，量化开发者面临的最大挑战永远是“如何处理金融时间序列中的随机噪声”。无论是股票的5分钟K线还是日K线，其走势往往夹杂着大量的盘口情绪打架、主力洗盘导致的随机上下跳动。如果直接使用传统的移动平均线（MA）或指数平滑均线（EMA），策略会陷入致命的囚徒困境：均线周期设短了，对噪音过于敏感，会导致频繁... 阅读全文

98次浏览 2026-6-6 15:33

在2026年，AI已经可以帮我们写出一半的代码，券商的量化门槛也降低到了10万级别。很多投资者认为，只要搞定了工具和技术，就能在量化市场“躺赢”。然而，真实的量化交易远不只是写代码。优秀的量化交易者，必须具备几项超越技术的硬核素质。核心素质一：对金融逻辑的深刻理解量化是工具，金融是本质。一个不懂市场定价逻辑、不懂宏观经济规律、甚... 阅读全文

98次浏览 2026-3-30 09:58

在量化私募基金或者大资金个人极客的进阶之路上，经常会遇到一个非常痛苦的“成长的烦恼”：当你的多因子或者小市值选股策略在初始资金只有10万、50万的阶段时，真实的实盘收益率跟离线回测报告对齐得非常好，几乎天天都在稳定收割利润。然而，随着策略表现优异、资金规模通过复利逐步滚动扩大到了2000万甚至数亿元时，原本完美的策略净值曲线却突... 阅读全文

98次浏览 2026-6-22 09:34

在金融市场中，ETF套利是一种相对稳健的交易方式。它利用的是ETF二级市场交易价格与其IOPV（基金份额参考净值）之间的偏差，当两者出现足以覆盖交易成本的价差时，投资者通过“一篮子股票”申购ETF或将ETF赎回为一篮子股票，从而获取无风险收益。对于初学者而言，理解ETF套利的关键在于掌握“折溢价”现象。由... 阅读全文

98次浏览 2026-4-28 09:43

在QMT极速策略交易系统或PTrade专业策略终端中亲手打磨基于基本面的股票多因子量化模型时，许多研究员喜欢全市场扫描诸如“高净资产收益率（ROE）”、“高股息率”或“低市盈率（PE）”等代表企业高资产质量的经典硬核因子。在长达数年的历史回测中，如果设定每个月根据综合打分筛选出排名... 阅读全文

98次浏览 2026-6-12 10:01

随着市场的不断发展，监管层对程序化交易（量化交易）的合规性管理提出了越来越清晰、规范的要求。新规的落地，旨在维护市场的公平性与稳定性，防范异常交易行为对盘面造成的冲击。很多普通散户因此产生担忧，误以为未来个人投资者无法再参与量化交易。事实上，合规新规并非限制量化本身，而是将其纳入制度化轨道，普通投资者只要选择合规的渠道和工具，同样可以合法、顺畅地开展量... 阅读全文

98次浏览 2026-7-2 10:10

在量化交易进入实盘挂机阶段后，很多投资者会遇到一个令人头疼的工程问题：策略运行非常正常，买卖信号也及时触发了，但在券商端或交易所端的成交回报中，却频繁出现“废单（RejectedOrder）”字样。频繁产生废单，不仅会导致策略错失最佳的成交窗口，还可能因为废单比例过高而触发券商柜台或交易所的异常交易限制。要规避废单，就必须深刻理... 阅读全文

98次浏览 2026-6-18 10:07

网格交易策略由于其简单直接、无需预测方向的特点，在震荡行情中被广大投资者高频使用。然而，很多散户在配置网格时，往往随意指定一个价格区间和买卖步长，导致要么行情轻易跌破网格导致深度被套，要么网格设置过宽导致长时间无法触发交易。一个成熟的量化网格策略，其区间与步长的设置必须建立在历史波动率的科学测算之上。设置网格的“价格区间（上限与下限）&rd... 阅读全文

98次浏览 2026-7-2 10:11

随着2026年量化交易环境的成熟，手动进行ETF套利几乎已成为历史。在毫秒必争的折溢价捕捉中，量化工具的选择直接决定了策略的成败。目前市面上主流的两大专业量化交易终端——QMT（迅投）和PTrade（恒生），成为了套利者最常用的利器。QMT系统以其强大的本地化处理能力著称。它支持VBA和Python编程，最大的特点是“极速”和&... 阅读全文

98次浏览 2026-3-26 09:32

在自研股票量化交易策略的多因子研发长跑中，独立开发者在审计因子的历史绩效时，常常会被一段阶段性表现极其亮眼的“动量持续霸榜”曲线所吸引。在回测的离线纯净世界里，因为历史数据只记录了价格的最终走向，导致系统默认这些高热度、被全市场大资金集体疯狂抱团买入的所谓“当期明星股”，在未来也能一直延续这种凌厉的单边赚... 阅读全文

97次浏览 2026-6-29 09:23

在构建跨越数年的长线股票量化选股策略时，许多研究人员在历史回测中发现某些因子（如低市值因子、高成长因子）展现出了近乎神话般的超额收益。然而，一旦将该模型投入真实的A股实盘，效果往往会大打折扣，甚至出现莫名其妙的持续亏损。导致这种现象的幕后黑手之一，便是量化研究中极易忽视的数据陷阱——“幸存者偏差（SurvivorshipBias）&rdqu... 阅读全文

97次浏览 2026-6-18 10:17

对于许多不具备Python编程能力、但渴望借助自动化工具提升交易精细度的普通散户而言，QMT/PTrade等专业终端内置的“本地工具化智能条件单”是极佳的武器。在这些丰富无代码组件中，“拐点交易（PivotTrading）”条件单是专门用来对付震荡市、实现极致智能“抄底与逃顶”的微... 阅读全文

97次浏览 2026-6-18 10:18

许多量化交易者在完成一个基于经典技术指标（如MACD、EMA、布林带）的择时策略后，在回测系统里看着每天精准生成的买卖信号十分满意。然而，当他们把同一套代码部署到实盘的第一天，往往会遭遇一个极其诡异的技术故障：明明历史回测显示今天应该触发金叉买入，但实盘程序却像睡着了一样毫无动静；或者实盘突然莫名其妙地乱发下单指令，导致开盘直接滑点亏损。这种回测是真金... 阅读全文

97次浏览 2026-6-8 09:48

在量化交易的历史回测中，系统默认所有的委托订单都能在一瞬间以理想的价格完美成交。然而，当策略进入真实的实盘运行环境后，市场流动性瞬息万变。投资者发出一笔限价单后，经常会遇到“由于价格瞬间变动，订单只成交了很小一部分，剩余股数死死挂在盘口变成僵尸单”的尴尬局面。如何优雅、高效地处理订单的部分成交与撤单重报，是量化交易员必须掌握的风... 阅读全文

97次浏览 2026-6-5 19:46