在二级市场的常态化博弈中，全市场有超过70%的时间往往处于宽幅或窄幅的反复“横盘震荡周期”内。在这种没有任何大级别单边趋势的牛皮市里，绝大多数追随趋势、热衷于右侧动量突破的多因子策略和散户投资者，往往会频繁陷入“追高被套、割肉就反弹”的严重内耗亏损中。面对这种消磨人性的盘口磨损，量化投资者的工具箱里有一款... 阅读全文

481次浏览 2026-6-23 11:40

ETF折溢价套利在2026年的市场中已经演变为一种高度程序化的操作逻辑。为了清晰说明，我们将操作步骤拆解为“溢价”与“折价”两个相反的闭环。溢价套利（顺向套利）步骤：1. 监控：通过交易终端实时监测ETF的二级市场价格与IOPV（实时净值）。2. 买入：当溢价率足以覆盖成本时，在二级市场买入该ETF对应的... 阅读全文

480次浏览 2026-4-10 10:45

在评估一个量化交易策略的优劣时，很多投资新手往往存在一个片面的习惯：只盯着回测报告里那行最显眼的“总收益率”或者“年化收益率”。然而，在真正经历过市场风浪的资深量化交易者眼中，另一个指标的权重往往压倒一切，那就是“最大回撤（MaximumDrawdown，简称MDD）”。这个指标，... 阅读全文

480次浏览 2026-6-15 11:06

在当前的智能量化交易生态中，除了大量习惯直接在券商终端内置Python环境里编写脚本的开发者外，还有一类非常特殊且技术实力深厚的高阶量化参与者。他们拥有完全独立的本地投研环境，习惯使用C++、Java、MATLAB甚至独立的本地高版本Python。他们通过自建的决策系统完成海量行情和异构因子的复杂计算并产生最终的买卖信号。对于这部分投资者而言，重构整套... 阅读全文

479次浏览 2026-6-4 11:58

在证券交易市场中，ETF（交易所交易基金）存在两个价格：一个是二级市场的“买卖价”，就像股票一样在交易软件上实时跳动；另一个是“净值（IOPV）”，代表了ETF所持有的一篮子股票的真实价值。由于市场情绪、资金申赎压力等原因，这两个价格往往并不同步，从而产生了“折价”或“... 阅读全文

479次浏览 2026-4-22 10:03

在量化交易的研发全生命周期中，散户投资者最容易产生的幻觉通常发生在大样本历史回测完毕的那一刻。当看到量化终端导出的资金净值曲线如丝般顺滑、年化收益率高达三位数、最大回撤极小时，很多人会产生一种“自己已经彻底破解了财富密码”的错觉。然而，一旦将这套回测无懈可击的代码部署到真实的实盘环境中，往往只需运行一两个星期，资金曲线就会出现严... 阅读全文

478次浏览 2026-6-9 10:30

融资融券作为一种带有杠杆属性的工具，被监管部门定义为“中高风险”金融产品。因此，在2026年的现行规则下，投资者的风险承受能力等级直接决定了是否具备开户资格。在证券行业的五级分类中（C1至C5），办理两融业务的底线要求通常是积极型（C4）或进取型（C5）。如果投资者的风险测评结果为C1（保守型）或C2（稳健型），系统通常会直接拦... 阅读全文

475次浏览 2026-3-16 11:32

交易型开放式指数基金（ETF）由于具备高透明度、风格纯粹、分散风险以及部分品种实行T+0机制等独特优势，近年来已经成为量化交易和趋势跟踪策略的核心配置资产。无论是在一二级市场之间进行精密的折溢价申赎套利，还是在二级市场上进行趋势跟踪与网格波段操作，智能策略终端都为普通投资者提供了强有力的技术支撑。ETF趋势交易自动化的配置逻辑对于绝大多数普通散户而言，... 阅读全文

473次浏览 2026-6-16 11:04

“我的量化策略在QMT里跑回测，年化收益率竟然达到了惊人的300%，最大回撤只有不到5%，我是不是马上就要实现财富自由了？”这是许多量化新手在使用QMT系统进行历史数据回测时，最容易出现的兴奋和误解。平心而论，当你在QMT中看到一条近乎完美的、45度角斜向上的资产净值曲线时，先不要盲目乐观，因为在绝大多数情况下，这种惊人的超额收... 阅读全文

473次浏览 2026-6-1 11:08

在A股市场的制度建设中，为了进一步丰富投资者的交易手段、减小大额交易对盘中正常价格的冲击，交易所推出了一个特殊的交易机制——“盘后固定价格交易”。对于许多习惯了在09:30到15:00之间进行手工买卖的普通投资者来说，这个机制可能相对陌生。但在利用QMT或PTrade等专业策略终端进行精细化资产管理的量化交易者眼中，盘后固定价格... 阅读全文

473次浏览 2026-6-16 09:07

许多普通投资者在花费了数个月时间、通过QMT或PTrade精心调校出一个包含估值、质量和动能因子的多因子选股模型后，在实盘运行的前两个月表现神勇，完美跑赢了大盘和基准指数。然而，到了第三个月、第四个月，在没有修改过任何代码和参数的情况下，策略的超额收益开始莫名其妙地出现连续下滑，表现逐渐平庸，甚至开始明显落后于大盘。在排除了代码报错和偶然的市场波动后，... 阅读全文

473次浏览 2026-6-16 09:16

在量化交易的策略开发与历史回测中，“未来函数”是一个让无数初学者深恶痛绝却又极易踩入的致命技术陷阱。许多普通投资者在利用策略终端进行历史数据测试时，会发现某一个策略的收益率曲线呈现出近乎完美的45度角持续上升，回撤极小，胜率高得令人难以置信。然而，一旦将该策略投入模拟盘或实盘运行，资产却开始出现连续亏损。这种巨大反差的背后，绝大... 阅读全文

472次浏览 2026-6-15 10:57

在量化交易模型的日常运维与压力校验中，几乎所有研发者都会把目光死死盯着“最大回撤（MaximumDrawdown）”这一核心风控数据。因为这个百分比数字直接决定了策略在极端黑天鹅下会亏掉多少本金。然而，在工业级的量化资产管理控制流水线中，专业研究员们往往会挂载另一个同样重要、却经常被个人极客所忽略的伴随性时间标尺——&ldquo... 阅读全文

472次浏览 2026-6-24 10:25

在量化交易的初级应用中，网格策略因为逻辑简单、在震荡市表现稳健，深受ETF投资者的喜爱。然而，很多投资者在实际设置参数时却非常随意：网格设多宽？仓位留多少？这种随性往往导致策略在单边市中迅速“触墙”爆仓。在2026年的量化实战中，科学的参数设置是网格策略的灵魂。通过白描式的逻辑拆解，我们可以找到一套平衡利润捕获与风险控制的平衡法... 阅读全文

471次浏览 2026-4-9 10:05

一、PTrade量化模块的整体架构PTrade系统的量化模块是一款集实时行情、策略研究回测、仿真交易和实盘交易于一体的量化策略服务平台，为投资者提供一站式量化策略服务。[4]用户可以在同一套系统内完成从策略构思、代码编写、历史回测到实盘运行的全流程。系统的量化研究环境基于JupyterNotebook技术构建，支持Python语言的策略编写，用户可以在... 阅读全文

470次浏览 2026-5-15 14:07