在构建全市场股票多因子量化选股策略时，许多独立交易者经常会陷入一个“行业或市值偏离”的伪阿尔法陷阱。举例来说，当我们在某个截面上计算全市场个股的“市盈率（PE）”或“净资产收益率（ROE）”时，如果不做任何前置数据清洗，模型打分出来的多头组合往往会大面积、高浓度地集中在银行、基建等... 阅读全文

283次浏览 2026-6-24 11:52

在2026年的A股市场，除了基于涨跌趋势的博弈外，基于特定事件的套利（Event-DrivenArbitrage）也是量化策略的重要组成部分。事件驱动逻辑的核心在于：利用市场对突发信息（如公告、停牌、重组、加入指数等）的反应延迟或非理性波动来获利。最典型的量化事件策略是“成分股调整套利”。例如，当沪深300指数定期调整样本股时，... 阅读全文

283次浏览 2026-3-25 10:20

随着金融科技的普及，量化交易已经不再神秘。很多没有编程背景的普通投资者也渴望通过量化手段来规范自己的交易行为，避免追涨杀跌的人性弱点。那么，作为一个零基础的散户，究竟应该如何一步步搭建起自己的量化交易流程？第一步，必须确立明确的“规则意识”。量化交易的本质是将投资逻辑固化为可以严格执行的条件。零基础投资者不需要一上来就去啃复杂的... 阅读全文

282次浏览 2026-6-15 09:37

在探讨量化交易工具时，QMT（迅投）是一个绕不开的名字。而在2026年的技术语境下，“MiniQMT”因其极高的灵活性成为了量化极客们的首选。很多投资者不清楚MiniQMT与常规QMT专业版到底有何区别，简单来说，这是一个关于“舞台”与“底座”的关系。QMT专业版是一个完整的、一体... 阅读全文

282次浏览 2026-3-16 10:17

如果你持有一笔几十万甚至上百万的仓位想卖出，直接挂单卖出可能会导致股价瞬间被打压1%-2%，这种非必要的损失被称为“冲击成本”。在2026年的市场，无论是大户还是精细化操作的散户，都在使用“智能算法交易”来解决这个问题。其中最著名的两个名字就是VWAP和TWAP。简单白描一下：它们就像是一个经验丰富的手动... 阅读全文

282次浏览 2026-4-13 14:25

在量化投资中，有一种被称为“找孪生兄弟”的策略，即配对交易（PairsTrading）。它的客观依据是统计学中的“协整性”：两只具有相似背景（如同一行业、同一控制人或业务高度关联）的股票，其走势在长期内应该是一致的。当这两只“孪生兄弟”因为某种原因分道扬镳、价差拉得过大时，机会就来... 阅读全文

281次浏览 2026-4-3 09:53

进入2026年，量化交易已不再是机构的专利，越来越多的个人投资者开始尝试用逻辑和代码武装自己的投资体系。但对于初学者而言，量化交易并非简单的买卖，而是一门交叉学科。在编程语言方面，Python已成为事实上的行业标准。Python凭借其简洁的语法和强大的金融生态库（如Pandas用于数据处理、NumPy用于数值计算、TA-Lib用于技术指标分析），让非计... 阅读全文

281次浏览 2026-3-13 09:53

在自研多因子股票选股模型的进化长河里，纯粹依赖量价动量因子的策略虽然具备极高的爆发火力，但在面对二级市场风格频繁大逆转、或者宏观信用周期收紧的低迷节点时，缺乏底座支撑的纯量价策略往往会由于盘口投机热度的瞬间冰封而面临巨大的资产净值回撤。为了在市场的最前线捕捉到那些既具备坚固安全边际、又同时被市场资金高度共识的强势主升浪，工业级量化选股模型的因子库中，一... 阅读全文

281次浏览 2026-6-24 11:20

在真实的股票和ETF交易中，散户投资者最常遇到的操作纠结莫过于“抄底抄在半山腰”。你关注了一只长期基本面非常优秀的核心行业ETF，看到它连续阴跌了几个星期，价格从3.00元一路跌到了2.50元。此时人性最底层的冲动开始催促你赶紧入场抄底，结果你刚挂单买入，次日该ETF便遭遇主力破位大单砸盘，价格继续单边暴跌到2.20元，让你瞬间... 阅读全文

281次浏览 2026-6-22 09:48

在2026年的两融（融资融券）交易中，很多散户往往只关注标的的涨跌，却忽视了成本核算对最终收益的侵蚀。两融成本主要由两部分组成：一是交易佣金，二是融资利息或融券费用。在杠杆的作用下，这些成本会被成倍放大。首先是佣金。信用账户的佣金往往高于普通账户。如果投资者进行高频操作，由于每一笔买卖都要双向收费，高额的佣金会迅速吃掉利润。因此，开户时与客户经理协商一... 阅读全文

281次浏览 2026-3-24 10:25

2026年，量化交易不再是机构的专利。随着个人投资者编程素质的提高和券商接口的开放，越来越多的散户开始尝试用代码来管理自己的ETF持仓。所谓ETF量化，简单理解就是把你的交易想法（比如：金叉买、死叉卖）翻译成计算机能听懂的语言，由机器代为执行。为什么要用量化？因为机器不会恐惧，不会贪婪，且执行速度永远快于人类的大脑。第一部分：ETF量化策略的三个基础模... 阅读全文

281次浏览 2026-4-3 13:59

在量化交易领域，有一个陷阱被称为“过度拟合”（Overfitting）。很多投资者在构建ETF策略时，为了让历史回测曲线完美，不断地调整参数——比如将均线周期从20改成21，把止损位从3%改成2.8%。结果，历史回测效果惊人，但一到实盘就亏损。这就是过度追求参数最优带来的恶果。那么，如何科学地进行参数优化？核心原则是&ldquo... 阅读全文

281次浏览 2026-4-28 09:51

在接触程序化、程序化自动化交易时，很多普通投资者经常会被各种高深的技术架构弄得一头雾水。当听说QMT（迅投极速策略交易系统）时，往往又会被它的完整版界面和繁琐的内置编辑器劝退。其实，在当前的量化投资圈里，最受散户、尤其是具备一定编程基础或者追求交易效率的投资者追捧的，是QMT系统里的一个特殊硬核模式——“MiniQMT”。什么是... 阅读全文

280次浏览 2026-6-15 11:02

在运行量化多因子选股策略（如低估值轮动、高成长组合）时，很多交易员会发现一个奇怪的现象：某一段时间策略表现异常激进，净值疯狂飙升，但仔细一看持仓，20只个股里竟然有15只全是白酒股或者全都是AI科技股。这种现象在量化界被称为“行业暴露过载”。这意味着你的策略表面上是在靠精选个股的综合因子得分赚钱，实际上只是因为不小心蒙对并满仓了... 阅读全文

280次浏览 2026-6-8 09:45

构建ETF轮动组合，首要任务就是确立品种池。品种选择并非越多越好，盲目加入各种冷门品种只会增加系统的噪音和流动性风险。量化轮动组合的品种选择应遵循“代表性强、流动性好、相关性适中”这三大量化标准。首先是代表性。品种池应涵盖市场的主要宽基和重要行业。使用量化手段评估代表性，可以通过计算标的与基准指数的跟踪误差（TrackingEr... 阅读全文

280次浏览 2026-4-23 14:28