在ETF量化交易中，由于交易频率普遍高于手动投资，佣金成本和执行成本（滑点）往往是蚕食利润的最大杀手。2026年，精细化的成本管理已成为量化策略成功的一半。佣金优化是第一步。场内ETF交易不收印花税，但部分券商仍保留较高的万分之三默认费率。对于日内高频策略，每万分之一的成本降低，一年累计下来可能就是5%-10%的净值差异。投资者应选择对量化交易和ETF... 阅读全文

323次浏览 2026-3-23 10:49

在量化交易的开发流程中，历史回测（Backtesting）是检验一个交易想法或数学模型是否可行的核心手段。然而，许多散户投资者在做回测时，往往存在两个极端误区：要么图省事，只拉取最近3个月到半年的数据，看到曲线很漂亮就盲目投入实盘；要么盲目追求长周期，把10年前甚至20年前的数据一股脑倒进系统进行测试。那么，量化策略的历史回测时间究竟选择多长才算科学、... 阅读全文

322次浏览 2026-6-15 10:58

在自研多因子股票选股长河里，传统的财务基本面因子虽然具备长线价值托底的逻辑，但在面对二级市场瞬息万变的日内短线或者周度博弈时，财务因子的长周期物理时滞往往会让策略在短期截面上错失大量的获利风口。为了在市场的最前线捕捉到那些由于资金高度共识而形成的强势主升浪，工业级量化选股模型的因子的库中，一定会挂载极具进攻火力的“时序动量因子（Moment... 阅读全文

322次浏览 2026-6-24 10:52

任何量化策略都有其生命周期，即所谓的“策略失效”。客观认识失效的原因，并建立严密的风控体系，是长期生存的关键。策略失效的常见原因主要有三点：第一是市场环境的改变。例如，一个在震荡行情中表现优秀的网格策略，一旦遇到单边趋势行情，就会出现大幅回撤。第二是“过度拟合”。在策略开发阶段，如果为了追求历史回测的完美... 阅读全文

322次浏览 2026-3-11 14:54

在二级市场的短线交易生态中，“涨停板”代表着多方资金最极致的做多合力以及极强的情绪动能。手工交易时代，许多游资和短线短线爱好者热衷于“打板”操作（即在个股即将封涨停的临界点瞬间切入，以谋求次日高开的溢价）。然而，人工肉眼盯盘和手动下单的速度在瞬息万变的龙头争夺中显得极其滞后，往往由于慢了几秒钟而眼睁睁看着... 阅读全文

322次浏览 2026-6-17 15:48

在很多普通投资者设计的量化交易模型中，关于仓位管理（PositionManagement）的逻辑往往极其死板和机械。大家最习惯的做法是在代码的全局变量里写死一个固定数字：每只被选出来的股票，买入固定1万元，或者是无论在什么市场环境下，一律保持满仓/半仓运行。然而，金融市场的微观生态是非常多变和残忍的。如果在市场剧烈波动、飞沙走石的极端高风险期，与风平浪... 阅读全文

322次浏览 2026-6-16 09:18

在A股的量化实盘过程中，许多通过PTrade专业策略终端运行趋势突破或动量追随策略的投资者，为了防止极端黑天鹅事件导致账户发生不可挽回的穿仓深蹲，通常会在PTrade的智能条件单面板中配置刚性的“硬性止损保护红线”。比如，他们最常用的做法是配置一个绝对数字参数：“当前持仓个股只要从买入均价向下跌落满固定5%或8%，极... 阅读全文

322次浏览 2026-6-12 09:44

在2026年，如果你还只盯着沪深300、中证500这些宽基指数，可能会错过很多局部机会。随着ETF产品的精细化，现在几乎每个细分赛道都有对应的“行业ETF”或“主题ETF”。从大宗商品、创新药，到商业航天、低空经济。布局这些行业ETF，成了散户“通过深度调研赚行业钱”的最便捷途径。... 阅读全文

322次浏览 2026-4-7 11:18

许多从手工交易转向量化的投资者，手中都积累了大量通达信指标公式。在2026年，如何将这些“压箱底”的选股逻辑转化为QMT自动执行的代码，是实现交易自动化的第一步。其实，两者的转换逻辑非常直接，核心在于“数据映射”。通达信中的常用函数如`MA(C,5)`，在QMT的Python环境中对应的是Pandas的`... 阅读全文

321次浏览 2026-3-16 10:21

在量化策略的开发旅程中，很多研究者都会遭遇一个诡异的现象：在特定的一段历史数据里，策略经过反复参数调整，可以把年化收益率做到极高的水平，回撤控制得近乎完美；可是一旦换了一段历史时期，或者直接投入实盘，策略效果立刻拉胯，甚至出现连续亏损。在统计学和量化领域，这一现象被称为“过度拟合”。过度拟合，通俗来讲就是模型“想得太... 阅读全文

321次浏览 2026-6-12 10:31

在量化多因子策略的体检报告中，IC（信息系数）和IR（信息比率）是衡量因子成色的两把标尺。进入2026年，A股市场的超额收益（Alpha）获取难度增加，投资者必须更细致地理解这两个指标的统计学意义，而非仅仅关注最终的收益率。首先，IC值代表因子的预测准确度。IC值的计算通常基于因子值与下一期收益率之间的相关系数。在多因子模型中，我们希望看到的IC值不仅... 阅读全文

321次浏览 2026-4-2 10:50

在传统的股票交易模式中，“盯盘”是一项极度消耗时间和精力的工作。普通投资者由于日常工作繁忙，往往无法做到在盘中时刻紧盯分笔行情的跳动。这就导致了许多常见的痛点：有些股票在早盘冲高，由于没有及时看到而错失了最佳的止盈出场点；有些股票在盘中突发跳水，因为没来得及下单导致亏损进一步扩大。智能条件单的出现，正是为了解决这一痛点，帮助投资... 阅读全文

320次浏览 2026-6-16 11:00

在量化交易中，有一个残酷的现实：很多回测收益惊人的策略，一上线实盘就亏钱。这其中最重要的原因之一，就是开发者低估了“交易成本”。对于散户而言，量化模型是高频还是低频，直接决定了成本会吞噬掉多少利润。客观来看，量化交易的成本不仅仅是佣金，它主要由显性成本、隐性成本和机会成本三部分组成。显性成本：看得见的费用这部分在2026年的市场... 阅读全文

320次浏览 2026-4-3 09:50

量化交易的优势之一，在于能够将市场参与者的经验与技术分析转化为确定性的计算机算法，从而实现客观的自动择时。量化择时（MarketTiming）是指通过对历史量价数据、市场情绪或宏观指标进行数学建模，以此来判断资产价格的未来走势，并自动生成买入（多头）或卖出（空头）的触发信号。构建择时信号，通常需要经历指标选择、形态量化和信号过滤三个阶段。在技术指标的选... 阅读全文

320次浏览 2026-6-17 17:03

在证券交易市场中，有一条被奉为铁律的原则：“学会止损，才是生存的开始。”主观交易者在面对持仓个股大跌时，往往会受到人性的心理防御机制影响，产生“不卖就不算真正亏损”的鸵鸟心态，或者盲目死扛，最终导致小亏演变成深幅套牢。而量化交易的最大魅力，就在于能够利用机器的冷酷与纪律，强制执行刚性的“止损机... 阅读全文

320次浏览 2026-6-15 11:05