在量化策略研发的世界里，“完美的回测”往往是实盘亏损的温床。很多量化新手最喜欢玩的套路是：在当前时刻打开股票软件，导出现在全市场的所有正常交易的股票代码（比如当前处于上市状态的5000只股票），然后把这5000个代码直接作为常量硬编码到回测系统的股票池（StockPool）中，让程序倒流回2018年开始跑多因子轮动或者均线突破。... 阅读全文

94次浏览 2026-6-8 09:46

中国A股股票市场实行的是“T+1”交易制度，即当天买入的股票，必须要到第二个交易日才能卖出。这在一定程度上限制了资金的日内周转率。然而，量化投资者可以通过日内T+0策略（通常为变相的持仓T+0），在合规的前提下，利用股票日内的高频波动进行自动化低吸高抛，从而有效摊低底仓的持仓成本。股票日内量化T+0策略的核心前提是：投资者的账户... 阅读全文

94次浏览 2026-6-18 10:03

在量化交易的研发与质检全景图谱中，当一个策略在本地计算机完成长达数年的历史历史数据回溯后，系统会吐出一份包含上百个细分指标的审计报告。很多初学者在查看报告时，往往会犯一个极其粗糙的常识错误——仅仅盯着“累计收益率300%”或“年化回报率50%”这两个表观最亮眼的数字，便盲目判定找到了财富圣杯、急不可耐地部... 阅读全文

94次浏览 2026-7-1 10:40

在2026年的资产管理实践中，如何让闲置资金产生最大化收益是每一位量化投资者的必修课。尤其在股市收盘后，如果账户里留存有大量现金而未参与国债逆回购，无疑是对资金利用率的巨大浪费。PTrade专业版内置的“定制化逆回购提醒与自动化处理”功能，正是为了解决这一资金余利管理的痛点。逆回购管理的核心逻辑传统的逆回购操作往往需要投资者在下... 阅读全文

94次浏览 2026-4-1 09:49

在构建量化多因子选股模型时，很多投资者会发现一个规律：某些因子筛选出来的股票，往往集中在大市值的银行、钢铁等传统行业；而另一些因子筛选出来的股票，则清一色是小市值的科技或医药股。如果直接将这些原始因子丢进模型进行综合打分，选出来的股票池就会产生极端的偏科。这种由于企业自身规模大小或所属行业属性对因子产生严重干扰的现象，就是“因子暴露&rdq... 阅读全文

94次浏览 2026-7-6 11:05

在构建基于机器学习或多因子线性组合的量化选股模型时，开发者们最常遇到的历史幻象就是“过拟合（Overfitting）”。很多时候，模型在历史回测样本内（TrainSet）展现出惊人的准确率，选出来的股票个个暴涨；可一旦进入样本外测试或者实盘，效果便大面积崩塌。导致这一落差的核心数理原因之一，在于模型在训练阶段过度学习了历史行情中... 阅读全文

94次浏览 2026-7-6 11:21

网格交易是量化交易中极其流行的一种策略，其逻辑是将目标品种的价格划分为若干个“格子”，在下跌时分批买入，在上涨时分批卖出。这种策略在震荡市中表现出色，通过反复的低买高卖，赚取价格波动的差价。然而，网格交易并非“稳赚不赔”。其最大的风险点在于“单边行情”。如果行情出现长时间单边下跌且... 阅读全文

94次浏览 2026-7-2 09:42

对于执行多因子周度轮动、或者一篮子股票组合投资的量化交易者而言，每到固定调仓日，策略脚本往往会瞬时生成一份包含几十只甚至上百只个股的庞大交易清单。如果图省事直接使用普通的限价单或市价单一次性砸向市场盘口，会瞬间抽干目标标的当时的全部盘口流动性，导致买入价格被自己瞬间拉高、卖出价格被自己死死砸低。这种严重的自我损耗现象，在量化实盘中被称为“市... 阅读全文

94次浏览 2026-6-9 09:35

在利用QMT极速策略交易系统进行股票历史K线回测时，许多量化新手经常会遭遇一种令人啼笑皆非的“纸面富贵”：回测报告上显示某只小盘股在某个时间段内连续暴涨，策略在低位完美买入、高位完美卖出，带来了极佳的净值表现。然而，当你翻开当年的真实历史行情时，却惊恐地发现——那只股票在那个阶段因为重大资产重组，实际上整整“停牌&r... 阅读全文

93次浏览 2026-6-11 09:14

在QMT（迅投）极速策略交易系统的编程世界里，如果说“逐K线驱动机制（handlebar）”是擅长处理历史时空宏观回测的“慢性子”，那么“事件驱动机制（subscribe）”就是专门为日内高频、瞬时突破和盘口监控而生的“急先锋”。许多习惯了传统技术指标轮动的... 阅读全文

93次浏览 2026-6-11 09:16

多因子选股（Multi-FactorStockSelection）是现代量化投资领域最基石、应用最广泛的策略模型。无论是管理百亿资产的顶尖私募，还是利用程序化交易的个人极客，多因子模型都是他们构建股票组合的底层骨架。通俗来说，多因子选股就是一套由程序严格执行的“全自动打分选拔系统”。如果把挑选股票类比为公司招聘员工，那么&ldq... 阅读全文

93次浏览 2026-6-18 10:15

许多在量化测试环境中跑出优异表现的交易策略，一旦切换到真实的正式实盘账户中去执行，往往会出现收益缩水、胜率下滑的情况。排除掉未来函数或过度拟合等代码层面的硬伤，导致这种回测与实盘结果产生偏离的最核心、也最普遍的客观因素，便是量化交易中无法彻底抹去的隐形损耗——滑点（Slippage）。对于每一位量化交易者而言，正确认识并科学控制滑点，是让策略走向长期稳... 阅读全文

93次浏览 2026-6-17 10:28

在QMT（迅投）或PTrade等专业策略终端中进行量化策略的参数调优时，许多新手经常会陷入一种“追求完美”的数字强迫症中。例如开发一个简单的均线交叉策略，回测显示用20日和60日均线年化收益是15%；于是，研发者开始增加各种限制条件，引入了MACD、RSI、换手率漏斗，甚至把参数精细地调整为23.5日均线和58.2日均线。最终，... 阅读全文

93次浏览 2026-6-11 09:24

时间来到2026年，交易工具的迭代已经打破了机构与散户之间的信息壁垒。曾经只有专业操盘手才能使用的自动化、智能化交易功能，现在通过手机APP或电脑终端即可轻松实现。对于普通散户而言，学会使用智能交易终端，不仅能提升交易效率，更重要的是能利用“机器的理智”来对冲“人性的软弱”。条件单：解决“没时... 阅读全文

93次浏览 2026-4-22 10:06

在智能策略终端（如PTrade或QMT系统）中构建好一个量化交易模型的买卖逻辑后，接下来的核心任务就是选择一段历史数据进行回测验证。很多缺乏经验的量化新手，在设置回测参数时，习惯于非常随意地勾选时间，例如直接选择“过去一年”或者“过去五年”。这种对回测起止时间（TimeWindow）缺乏科学论证的盲目设置... 阅读全文

93次浏览 2026-6-17 15:45