回测和实盘之间最大的鸿沟，往往不是策略逻辑，而是滑点假设。同样一个策略，滑点按零算和按真实情况算，回测结果可能差出一倍。把滑点这件事讲透，回测才有参考价值。先看滑点从哪来。一是买卖价差，市价单吃掉对手盘，成交价天然偏离中间价；二是冲击成本，单量大了会推动价格，越薄的盘口越明显；三是延迟成本，从信号到成交之间价格已经移动；四是竞价和开盘时段的额外波动。常... 阅读全文

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没有永远有效的策略，市场风格一变，昨天还在赚钱的规则今天就可能持续失血。量化交易者必须建立一套失效预警机制，在策略拖垮账户之前识别它。这些信号值得每个做策略的人记下来。信号一，回撤超过历史极值且回补缓慢。回测里有回撤区间，实盘回撤明显超出历史最大值，说明当前市场状态是回测样本里没出现过的。第一反应不是加仓摊平，而是减仓观察。信号二，胜率和盈亏比同步恶化... 阅读全文

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做量化有两条路：跟单，用别人提供的信号或策略；自研，自己写逻辑自己执行。两条路的风险结构完全不同，界线必须分清，混着走最容易出事。先说跟单。跟单的优点是门槛低，不需要编程能力，上手快。但风险点也明确：一是逻辑黑盒，信号怎么来的你不掌握，策略失效时没有任何预兆，只能被动承受；二是来源可信度，提供方是否有资质、历史业绩是否真实、是否存在同一策略卖给很多人导... 阅读全文

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申请量化权限被拒，很多人第一反应是门槛不够，其实被拒的原因五花八门，一半以上和资产无关。把常见原因列出来，申请前逐条自查，能省去不少来回。1、风险测评等级不匹配。量化交易通常要求积极型以上的测评结果，很多人开户时随手填的保守或稳健型，申请时直接被系统拦截。处理办法是重新做测评，如实反映自己的实际承受能力，别为了权限硬改答案，适当性不匹配后续会有麻烦。2... 阅读全文

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策略实盘出了问题，比如莫名少了一笔委托、仓位和预期不符，能不能快速定位原因，几乎完全取决于日志留得全不全。日志不是可选项，是策略系统的一部分。把日志的留法讲透。要记录什么：1、决策日志。策略每个信号的产生时间、依据的数据、计算结果，全部落盘。出了亏损单，回溯当时为什么触发，是数据问题还是逻辑问题。2、委托日志。每一笔委托的报单时间、方向、价格、数量、返... 阅读全文

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集合竞价是每个交易日最特殊的时段，规则和连续竞价完全不同，想在PTrade里做竞价相关的策略，先把规则吃透，不然程序写出来执行结果和预想完全两样。先理规则。开盘集合竞价从上午九点十五分开始接受申报，九点二十五分撮合成交，产生开盘价。九点十五到九点二十之间可以申报也可以撤单，九点二十到九点二十五只能申报不能撤单，这个细节非常重要，程序里如果有撤单逻辑，必... 阅读全文

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网格策略是很多量化入门者的第一站，逻辑直观：价格跌一格买一份，涨一格卖一份，赚取区间震荡的差价。但真正跑起来，参数设置决定了这个策略是稳定收网还是两头挨打。今天把核心参数的确定逻辑讲一遍。第一个参数，价格区间。区间的下限和上限不能拍脑袋，要看标的的历史波动范围。常用的做法是取过去一段时间的波动区间，再向外留出缓冲带。区间太窄，价格一出界策略就没了动作；... 阅读全文

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PTrade的模拟盘功能是实盘前的重要跳板，但很多人在模拟盘上跑出漂亮曲线就直接切实盘，结果落差很大。模拟和实盘的差别在哪里，值得逐项说清楚。第一，撮合机制不同。模拟盘的成交近似于按当前行情直接给你成交，实盘要经过真实的市场撮合，遇到买卖价差、盘口深度不足、行情快速移动，实际成交价和预期价会有偏差。越是波动剧烈的时段，这个偏差越大。第二，竞争环境不同。... 阅读全文

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用PTrade做自动化交易，条件单和策略单是两条不同的路径，很多人混着用，出了问题才搞不清两者边界。把区别讲透，用起来才心里有数。条件单的本质是触发器。你设定一个触发条件，比如价格上穿某个位置、涨到某个百分比，条件满足时系统自动帮你报出一笔预设的委托。它的特点是单次触发、逻辑简单，触发之后的事情就交给一笔普通委托完成。适合的场景很明确：突破买入、回落卖... 阅读全文

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经常有人问量化终端选PTrade还是QMT，这个问题其实没有统一答案，因为两个工具的设计取向不同，适合的策略类型也不同。把差异讲清楚，选择就变成了对号入座。先看定位差异。PTrade由恒生体系开发，界面和功能设计偏稳重，策略运行环境相对封闭，系统稳定性好，适合中低频策略和以基本面逻辑为核心的规则化交易。QMT的功能开放度更高，数据接口丰富，回测模块完整... 阅读全文

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量化实盘最怕的不是策略亏钱，而是系统失控。断线重连就是最典型的事故场景：网络抖动、行情服务重启、电脑休眠，连接断开再恢复，你的策略在这个过程里做了什么，直接决定这是小插曲还是大事故。断线期间会发生什么：行情中断，策略收不到新数据；已发出的委托在交易所侧继续有效，可能已经成交；如果你用的是本地止损单，止损逻辑此刻是失效的。也就是说，断线的每一秒，账户都处... 阅读全文

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参数优化是量化里最容易自欺的环节。回测收益从百分之十五调到百分之四十，成就感满满，实盘一跑原形毕露。问题不在优化本身，而在把回测当成了考试刷分，把历史数据里的噪声当成了规律。先认识过拟合。参数在历史数据上表现好，有两种可能：一种是真找到了稳定的规律，另一种是恰好拟合了这段历史的随机波动。区分两者的办法只有样本外验证：参数用一段数据确定，效果用另一段没参... 阅读全文

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跑顺了一个策略之后，很多人的下一个动作是再上第二个、第三个策略。多策略并行能把资金利用率提上来，但也带来一个新问题：多个策略操作同一个账户，仓位和资金互相干扰，不提前设计好，会互相拆台。冲突的典型场景：策略A按总资金的六成下单，策略B按总资金的五成下单，两个同时触发，下单总量超过账户可用资金，后发的委托报资金不足；或者两个策略一买一卖同一只标的，成交互... 阅读全文

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实盘跑了一段时间，发现策略里的可用资金和券商账户显示的对不上，差几百几千甚至更多，这是QMT用户最容易困惑的问题之一。资金不同步，仓位计算全乱，必须搞清楚原因。常见原因逐个看：1、在途资金。卖出股票的资金当天可用，但账户的结算体系里，部分数据要等交收才最终确定。你按成交回报算的钱，和系统按结算口径算的钱，短期内会有差异。2、费用项遗漏。佣金、过户费、印... 阅读全文

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策略通过回测和模拟，终于要上实盘了。第一周是风险最高的阶段，很多问题只有真金白银跑起来才会暴露。这一周该盯什么，按优先级列一张清单。第一优先级，资金安全。每天开盘前检查昨天的对账：可用资金、持仓市值、成交记录，和策略内部记录逐项核对。任何一项对不上，当天停止运行，先查清原因。设置硬性风控：单日最大亏损线、总回撤线，触发就自动停止策略，这条规则要写在代码... 阅读全文

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