选股是投资的第一步。在2026年，通过手工翻看数千只股票已不切实际。量化多因子选股模型通过预设的逻辑维度，能够在全市场范围内瞬间筛选出目标标的。什么是多因子模型？简单来说，就是给股票“打分”。常见的因子包括：价值因子：如低市盈率（PE）、低市净率（PB）。动量因子：如近一个月涨幅居前。质量因子：如高净资产收益率（ROE）。策略会... 阅读全文

115次浏览 2026-3-11 15:35

在金融市场的存量博弈中，交易速度往往是盈利与否的胜负手。尤其是对于执行打板策略的游资或进行高频统计套利的量化交易者而言，传统的交易通道可能存在数百毫秒甚至秒级的延迟，这在极端行情下意味着无法成交。极速柜台（如LDP柜台）的出现，彻底改变了这一局面。普通交易通道通常需要经过报送柜台、风控检查、数据处理等多个环节，每个环节都会增加时耗。而LDP极速柜台通过... 阅读全文

115次浏览 2026-3-16 14:01

对于从事短线打板、套利或高频交易的市场参与者，“成交优先权”就是生命线。当多人在同一价位报单时，交易所遵循“价格优先、时间优先”的原则。这里的“时间”不仅仅是手指点击的速度，更是报单信号从个人电脑穿透券商柜台到达交易所主机的物理耗时。普通投资者的订单通常通过券商的“通用... 阅读全文

115次浏览 2026-4-22 12:16

一个成熟的量化系统应该是高度自动化的，不仅包括交易，更包括繁琐的数据管理。QMT（迅投）系统内置的“定时下载”与“自动化脚本启动”功能，是实现这一目标的核心。由于本地化量化软件依赖本地数据库，数据的连续性至关重要。QMT支持在非交易时段（如每天16:00或凌晨）自动下载当日的K线、分笔、财务等增量数据。通... 阅读全文

114次浏览 2026-3-27 10:32

2026年的市场博弈愈发激烈，没有任何一套量化策略能够永远盈利。当账户净值遭遇10%甚至20%的连续回撤时，量化交易者的心态管理往往比代码本身更重要。客观面对系统性压力，是进阶为成熟交易者的标志。区分“正常波动”与“策略失效”1.统计学范畴内的回撤：如果当前的回撤幅度在历史回测的最大回撤（MaxDrawd... 阅读全文

114次浏览 2026-3-11 16:54

很多新手接触QMT时，会把QMT和Python搞混。有的人以为学QMT就是学Python，有的人以为会Python就一定会用QMT。其实两者有关联，但不是一回事。Python是一门编程语言，可以用来做数据分析、策略计算、自动化脚本等。你可以在普通电脑环境里安装Python，使用pandas、numpy等库处理数据。它是一种通用工具，不只服务于交易。QM... 阅读全文

114次浏览 2026-6-3 15:01

对于想要转型量化的投资者，第一步往往卡在环境搭建上。MiniQMT由于其轻量化和对本地Python的支持，成为了入门首选。安装流程首先需要获取券商提供的安装包。安装时建议不要安装在C盘，以避免系统权限导致的写入报错。安装完成后，需以“极简模式”登录。在Python环境配置方面，MiniQMT支持Python3.6至3.12版本。... 阅读全文

114次浏览 2026-3-25 14:50

在2026年，普通投资者的精力很难覆盖市场上数千只标的。QMT（迅投极速交易系统）内置的智能盯盘功能，能够像一名永不疲倦的助手，在全市场范围内实现毫秒级的算法预警。智能盯盘的核心逻辑不同于传统的简单价格提醒，QMT的智能盯盘支持复杂的逻辑触发。形态预警：如“底部分型成立”、“三角形突破”等。量价异动：如&... 阅读全文

114次浏览 2026-3-11 15:42

很多新手一听到量化交易，第一反应就是“我要不要先学Python”“是不是要会很多数学公式”。但实际接触下来你会发现，真正把人挡在门外的，往往不是代码本身，而是没有看懂一笔交易从想法到执行中间到底经历了什么。手工交易时，很多人的判断是混在一起的。今天感觉行情强，就想买一点；明天看到回调，又担心继续跌；看到别... 阅读全文

113次浏览 2026-6-3 13:48

不少人申请了QMT以后，第一次打开软件会有一种很强的落差感：功能很多，界面很专业，但自己不知道应该先点哪里。行情、交易、策略、回测、模型交易、Python代码，这些东西放在一起，很容易让新手误以为“我是不是还没准备好”。其实问题不一定出在你不会用软件，而是你没有给自己设定一个足够小的目标。很多人一上来就想做完整量化系统，想选股、... 阅读全文

113次浏览 2026-6-3 13:50

随着量化交易的普及，QMT（极速策略交易系统）和PTrade（专业交易系统）成为了市场参与者最常接触的两大工具。两者虽同为量化平台，但在架构设计与适用场景上存在显著差异。QMT系统以其极致的性能著称。它通常分为实盘端和策略端，支持Python和C++开发。其核心优势在于极速的行情推送到本地，适合对交易时延要求较高的日内高频策略或需要复杂运算的策略。QM... 阅读全文

113次浏览 2026-3-26 14:31

对于进行指数增强、多因子选股或行业轮动的投资者而言，调仓是一个巨大的工程。同时卖出几十只股票并买入另外几十只，如果手动操作，不仅容易出错，还会产生巨大的时间差成本。量化交易系统中的“篮子调仓”功能正是为此而生。在PTrade系统中，投资者可以预先在本地Excel中列好目标仓位（包括代码和数量），通过“一键导入&rdq... 阅读全文

113次浏览 2026-3-27 10:32

可转债因其“下有保底、上不封顶”的独特属性，近年来深受广大普通投资者的喜爱。尤其是可转债的“打新”（申购新发行的可转债），因其处于面值发行阶段，且过去几年破发率较低，被市场视为一种低风险的“抽盲盒”策略。然而，人工打新存在明显的痛点。随着可转债发行频率的变化，投资者很容易因为工作繁... 阅读全文

113次浏览 2026-4-14 11:31

很多人一听到量化，就以为必须先学Python。其实如果你的目标不是马上写复杂策略，而是先提高交易效率，PTrade这类工具反而更适合起步。它不一定要求你一开始就写代码，而是通过条件单、网格交易、篮子交易、一键清仓、拆单等功能，把一部分重复交易动作交给系统完成。比如你平时做ETF波段，最烦的是每天盯价格。涨到某个位置想卖一点，跌到某个位置想买回来，但盘中... 阅读全文

112次浏览 2026-6-3 13:54

对于量化交易而言，历史数据就是“燃料”。如果你发现回测结果中存在大量空值或跳空的K线，通常是因为本地数据库未完成初始化。QMT2021年更新的download_history_data2接口，为大规模数据补充提供了更稳定、更高效的方案。相比旧版接口，download_history_data2支持更细颗粒度的参数设置。开发者可以... 阅读全文

112次浏览 2026-4-22 12:21