很多量化交易者在纸上谈兵编写策略时，往往会忽视一个看似微小实则致命的因素——交易摩擦成本。所谓的摩擦成本，主要由两部分组成：一是券商收取的交易佣金、国家的印花税等刚性税费；二是由于盘口流动性不足、订单冲击引起的滑点损失。对于高频交易、日内T+0或网格交易等交易频次较高的策略而言，摩擦成本往往是决定策略生死存亡的胜负手。我们来算一笔账：假设一个网格策略每... 阅读全文

117次浏览 2026-7-2 09:57

趋势跟踪是量化交易中最为普遍的策略类型，其核心思想是“顺势而为”，即在价格突破关键阻力位时买入，在跌破支撑位时卖出。这种策略在单边牛市或单边熊市中表现卓越，能够吃满主升浪或完美空仓。然而，市场的常态往往是长时间的震荡，当市场进入无趋势的横盘震荡期时，趋势跟踪策略就会频繁陷入“追高杀跌”的失效状态。在震荡市... 阅读全文

138次浏览 2026-7-2 09:56

在接触QMT量化系统的过程中，许多技术型投资者经常会听到“miniQMT”或者“XtQuant”这两个概念。对于希望深度定制自己交易系统的投资者来说，理清它与普通内置Python的QMT之间的区别，是搭建量化交易架构的关键一步。普通内置版QMT是一个集成了行情显示、策略编写、历史回测和实盘下单的一体化软件... 阅读全文

85次浏览 2026-7-2 09:56

对于广大普通投资者而言，量化交易并不一定意味着必须天天面对复杂的Python代码。熟练运用专业终端内置的智能条件单，同样可以实现高度纪律化、自动化的“量化式”交易。PTrade终端作为市场主流的智能交易平台，其内置的条件单功能因其强大的本地运行稳定性和丰富的交互界面，深受市场好评。PTrade智能条件单的核心优势在于&ldquo... 阅读全文

60次浏览 2026-7-2 09:55

许多量化初学者在完成策略回测时，往往会发现一条非常完美的资产净值曲线，年化收益率极高，且回撤极小。然而，一旦将该策略投入实盘，表现却一落千service，甚至出现持续亏损。导致这种巨大反差的一个重要原因，就是回测中无意间触发了“幸存者偏差”这一致命陷阱。所谓幸存者偏差，是指在设置回测股票池时，错误地使用了“当前时点&... 阅读全文

76次浏览 2026-7-2 09:55

在量化实盘交易中，尤其是涉及到盘口扫单、追涨停或智能条件单密集触发的场景下，投资者经常会遇到“委托被拒”的情况。这不仅会导致策略错失最佳的成交时机，频繁的无效报单还可能引发券商柜台的风控警报。因此，优化策略算法、降低报单被拒率是量化实盘的必修课。导致委托被拒的核心原因通常有三点：资金或持仓不足、价格超出涨跌停限制、以及报单频率超... 阅读全文

73次浏览 2026-7-2 09:54

量化交易的终极优势在于用机械化的纪律克服人性的贪婪与恐惧，而这种纪律最直接的体现就是止损与止盈的刚性执行。在实际交易中，许多投资者虽然构建了良好的买入策略，但由于缺乏科学的退出机制，导致小亏变大亏，或让账面浮盈最终演变为亏损。在量化策略中，止损与止盈的设置绝非盲目指定一个固定百分比。科学的设置方法通常基于以下两种逻辑：一是基于固定风险敞口的百分比止损。... 阅读全文

234次浏览 2026-7-2 09:53

多因子选股是量化投资领域最经典、应用最广泛的策略模型之一。其核心逻辑在于，个股的超额收益往往不是由单一因素决定的，而是由多个不同维度的“因子”共同驱动。通过量化模型找出这些因子，并对股票池进行综合打分，从而筛选出一篮子最具投资价值的股票组合。构建多因子策略的第一步是因子的选择。常见的因子大体可分为四大类：价值因子（如市盈率PE、... 阅读全文

77次浏览 2026-7-2 09:53

在量化策略开发中，“未来函数”是导致投资者产生重大亏损的头号技术隐患。简单来说，未来函数是指在编写策略逻辑时，无意中引用了当前时间点之后才产生的数据。这种策略在历史回测时由于能够“预知未来”，其净值曲线往往表现得极其完美，但在实盘中由于无法获取未来的数据，策略表现会一落千撕。常见的未来函数形式包括：在今日... 阅读全文

54次浏览 2026-7-2 09:52

量化交易在进入实盘之前，模拟环境测试是必不可少的一环。许多投资者往往在策略回测获得优秀数据后，就急于投入真金白银，结果却常常遭遇意料之外的亏损。回测数据只能代表策略在历史行情中的表现，而模拟测试则是让策略在实时跳动的盘面中接受检验。模拟测试的核心价值在于暴露“时间延迟”与“执行偏差”问题。在历史回测中，交... 阅读全文

59次浏览 2026-7-2 09:52

量化交易不仅是代码逻辑的博弈，更是系统稳定性的对抗。在策略实盘运行中，网络抖动、停电、系统崩溃等风险是每位量化投资者必须考虑的“灰犀牛”。专业的量化平台通常支持“服务端运行”功能，即策略逻辑部署在券商服务器上，即便用户终端断网，策略依然能按照预设规则正常执行报单与监控，这是应对突发网络波动最稳妥的方式。此... 阅读全文

82次浏览 2026-7-2 09:46

手动交易面临着严重的瓶颈：精力有限、情绪易波动、执行动作慢。在快节奏的市场环境中，手动交易很难保证每一笔操作都符合逻辑。自动化量化交易的出现，本质上是“效率的提升”与“逻辑的标准化”。自动化量化能实现24小时监控，一旦触发策略逻辑，即刻自动下单，没有拖延，也不会因为贪婪或恐惧而犹豫。此外，量化工具能够处理... 阅读全文

47次浏览 2026-7-2 09:46

量化交易的根基是数据，策略的优劣取决于对数据的捕捉与加工。实盘中，数据的质量决定了信号的产生速度与准确度，而数据的覆盖广度则决定了策略的适用空间。专业交易终端通常提供全推行情数据，包含历史K线、实时分笔数据、财务数据、ETF申赎信息等。在实盘中，使用不完整的历史数据会导致策略回测偏差，而缺失实时盘口指标（如涨速、量比、换手率）则会直接影响策略的即时决策... 阅读全文

89次浏览 2026-7-2 09:45

市场充满不确定性，突发行情往往令投资者措手不及。在此时，手动操作极易受恐慌心理影响，从而做出非理性的决策。利用量化终端预先配置的风险管理工具，可以实现“冷静执行”，自动稳住仓位。首先，预设止损单是必备的基础操作。无论是在终端还是交易柜台设置，止损单能在行情触及预警位置时自动成交，将亏损严格控制在预算范围内。其次，可以利用终端的仓... 阅读全文

61次浏览 2026-7-2 09:45

在专业量化系统中，策略的运行机制通常分为“逐K线驱动”和“行情驱动（事件驱动）”两种。这是决定策略运行效率与实盘反馈速度的关键技术术语，了解其区别对实盘部署至关重要。逐K线驱动模式，类似于回测时的逻辑，系统会在每一根K线结束或走完时触发计算，适用于趋势跟踪、中长线策略。这种模式的优点是逻辑清晰、回测与实盘... 阅读全文

90次浏览 2026-7-2 09:44