很多量化新手在开发模型时会遇到这种“惊喜”：回测曲线异常完美，几乎每天都在赚钱，回撤极小。然而，一旦投入实盘，却亏损连连。这种情况，大概率是模型掉入了“未来函数”的陷阱。客观分析，未来函数是量化建模中最致命的逻辑错误之一。它指的是模型在计算某个时间点的买卖信号时，不小心使用了这个时间点之后才产生的数据。什... 阅读全文

215次浏览 2026-4-3 09:47

当你融资买入的股票处于长期价值回归期，但6个月的合约期限即将到期时，展期业务就显得至关重要。展期流程与条件投资者需在合约到期前，通过线上交易端发起展期申请。券商会审核当前账户的维持担保比例是否达标（通常需在140%或150%以上）、投资者的诚信记录以及标的是否还在两融池中。审核通过后，合约可顺延6个月。战略意义展期的存在让两融账户具备了持长线的能力。在... 阅读全文

215次浏览 2026-3-27 10:10

融资融券，简称“两融”，是2026年A股市场中最为成熟的杠杆交易工具。对于普通投资者而言，理解其运作机制不仅意味着可以获得更多的操作资金，更重要的是在市场下行周期中也拥有了获利的可能性。两融分为融资（借钱买股）和融券（借股卖出）两个部分，其本质是信用交易。一、融资：看多时的“放大镜”当投资者强烈看好某只股... 阅读全文

215次浏览 2026-4-8 15:37

在量化交易和机构投资中，当策略选出优秀的标的并准备建立大额头寸时，往往会面临一个极其现实的难题：冲击成本。如果直接在盘口挂出一笔几万股甚至几十万股的买单，会瞬间暴露交易意图，吸引跟风盘，并迅速将卖一至卖五的挂单全部吃掉，导致最终的实际成交价格被无端推高。为了解决这种大额订单的执行难题，量化领域广泛引入了“算法交易（AlgorithmicTr... 阅读全文

215次浏览 2026-6-17 17:08

开通融资融券账户后，如何进行第一笔交易？信用账户的操作与普通账户略有不同，主要体现在下单指令的选择上。首先，投资者需要将担保物从普通账户划转到信用账户。这可以是现金，也可以是蓝筹股等可充抵保证金证券。划转完成后，系统会根据折算率自动计算出你的“可用保证金”。进行“融资买入”时，在交易软件中选择&ldquo... 阅读全文

215次浏览 2026-3-11 16:28

随着金融市场的不断成熟和券商竞争的白热化，2026年的融资融券利率已不再是铁板一块。对于市场参与者而言，两融利息是信用交易中最大的一项固定成本。如何合理、合规地申请到一个更具竞争力的利率，直接影响到融资交易的盈亏平衡点。在2026年的市场现状下，两融利率通常由“基准利率+加点”组成。不同的资金规模、交易活跃度以及券商的政策导向，... 阅读全文

215次浏览 2026-3-18 16:11

在2026年的A股量化体系中，单纯依靠技术指标（量价数据）进行策略开发已显得日益单薄。财务因子（FundamentalFactors）作为底层逻辑的基石，在量化选股中扮演着“排雷兵”和“筛选器”的关键角色。构建一个稳健的量化策略，财务因子的过滤逻辑是重中之重。首先是盈利性因子的筛选。量化模型通常会优先设定... 阅读全文

215次浏览 2026-3-25 10:15

2026年的ETF市场能维持高效运转，离不开幕后的“做市商”制度。做市商是指获得交易所认可，在场内持续提供买卖挂单、为市场注入流动性的券商或专业机构。理解做市商的行为，对于投资者在盘中以最优价格成交具有极高的实战意义。白描地观察盘口，你会发现在大多数ETF的买一到买五、卖一到卖五位置上，经常会出现挂单量非常整齐、且报价紧贴IOP... 阅读全文

215次浏览 2026-3-23 10:30

行业指数ETF（如半导体ETF、医疗ETF、证券ETF等）由于具有鲜明的行业属性，波动性通常大于宽基指数，这使其成为了量化择时策略的热门标的。在行业轮动过程中，捕捉行业的“景气度”变化，是获得超额收益的核心路径。如何通过量化终端进行行业择时？核心思路在于构建“多因子模型”。例如，可以通过以下几个维度对不同... 阅读全文

215次浏览 2026-4-28 09:54

量化策略的成功，一半取决于逻辑，另一半取决于执行环境的稳定性。一个频繁断网、软件崩溃或系统更新导致意外重启的环境，是量化交易者的“噩梦”。在2026年，搭建一个工业级的自动执行环境已成为职业投资者的标配。硬件环境：从家用PC到云服务器虽然普通家用电脑可以运行策略，但若追求24小时不间断交易（如包含可转债、逆回购或全天候行情监控）... 阅读全文

215次浏览 2026-3-19 10:26

随着量化投资技术的演进，AI（人工智能）正在重塑ETF策略的开发模式。传统的量化策略多依赖于统计学和线性逻辑，而AI驱动的智能决策，则能够处理非线性关系，从海量复杂的市场噪声中挖掘出潜在的交易规律。什么是AI在ETF量化中的应用？简单来说，就是利用机器学习模型（如随机森林、神经网络）对ETF的价格波动进行模式识别。例如，不再是由投资者手动设置&ldqu... 阅读全文

215次浏览 2026-4-28 09:58

对于刚刚跨入程序化交易大门的投资者而言，面对高深的量化体系，最有效的学习捷径不是去死记硬背复杂的数学公式，而是亲手在策略交易客户端中，编写并跑通一个最经典、逻辑最纯净的量化模型。双均线择时策略（DualMovingAverageCrossover），作为量化投资界的“HelloWorld”，正是这样一个完美融合了趋势追踪思想与标... 阅读全文

215次浏览 2026-6-4 13:36

在2026年，任何一套成熟的ETF交易策略在实盘投入之前，都必须经过严格的“回测（Backtesting）”。回测的本质是利用历史市场数据，模拟策略在过去一段时间内的表现。通过回测，投资者可以客观地评估策略的盈利能力、风险特征及稳定性，从而避免在实盘中盲目交“学费”。回测的核心指标：不仅是看收益率很多初学... 阅读全文

214次浏览 2026-4-22 10:40

在利用QMT或MiniQMT进行量化策略开发时，很多初学者在编写代码时经常会卡在最基础的一步：我的策略应该选择什么样的运行机制？在迅投内置的Python运行环境中，主要提供了两种截然不同的策略驱动模式：逐K线驱动（handlebar）与事件驱动（subscribe）。深刻理解这两者的运行机制与底层对比，是写出高性能实盘策略的核心基石。一、逐K线驱动（h... 阅读全文

214次浏览 2026-6-1 11:34

在多因子量化选股中，并非因子越多越好。如果选入的因子彼此高度相关，就会产生“共线性”问题，导致模型在计算权重时出现偏差，甚至放大风险。在2026年的量化实践中，如何处理因子相关性、提纯“有效信息”，是构建高水平量化组合的关键环节。因子相关性的直观表现是：你选了市盈率（PE）、市净率（PB）和市销率（PS）... 阅读全文

214次浏览 2026-4-10 09:48