当投资者的资金规模达到一定程度时，单笔委托往往会占据盘口成交量的很大比例，直接下单会造成剧烈的价格波动。为了解决“大象进场”带来的冲击成本问题，算法拆单成为了量化执行层的核心技术。除了常见的VWAP和TWAP策略，进阶的算法拆单还包括“冰山策略”和“狙击手策略”。冰山策略通过在盘口... 阅读全文

254次浏览 2026-3-16 14:16

在量化开发的初级阶段，许多投资者会遇到“回测净值翻倍，实盘一动就亏”的尴尬局面。到2026年，虽然回测工具已非常先进，但“未来函数”依然是导致策略失效的第一大诱因。客观识别逻辑漏洞，是量化策略走向成熟的必经之路。什么是未来函数？未来函数是指策略在逻辑判定时，使用了“尚未发生的未来信息&rdqu... 阅读全文

252次浏览 2026-3-11 16:53

在2026年，两融业务（融资融券）的开通早已告别了“等待一周”的慢节奏。随着券商中台审批系统的智能化，全线上开通两融的周期已大幅缩短。投资者从提交申请到正式进行杠杆交易，其时间节点可以精确到小时级。标准的审核流程时间线1.申请提交阶段（实时）：投资者在APP上完成视频见证、风险测评及电子合同签署，系统会即时生成审核单据。2.后台... 阅读全文

251次浏览 2026-3-11 17:25

量化交易并非只是程序员的专利，任何具备基础逻辑能力的个人投资者，都可以通过科学的方法论搭建属于自己的量化体系。这套体系通常由四部分组成：数据源、策略逻辑、回测系统和执行引擎。第一步是确立逻辑。你需要将自己过往赚钱的经验转化为可量化的规则，例如“当股价突破20日均线且换手率翻倍时买入”。第二步是寻找工具。对于大多数人来说，从头编写... 阅读全文

250次浏览 2026-3-27 09:03

一、市场有效性假说与信息差传统的量化模型多聚焦于价格和成交量（量价因子）或定期的财务数据。然而，金融市场中时刻充斥着各类突发事件，如公司发布超预期的业绩预告、高管增持、并购重组宣告、甚至是宏观政策的突然落地。根据“有效市场假说”，所有公开信息都会瞬间反映在股票价格中。但在真实的A股市场中，信息从发布到被全体市场参与者消化，存在一... 阅读全文

250次浏览 2026-4-9 15:12

网格交易是一种经典的量化交易策略，其核心在于利用市场的震荡波动。在2026年的A股市场中，指数和个股往往在一定范围内反复波动，这种行情正是网格交易发挥优势的温床。网格交易的基本逻辑网格交易不预测市场的涨跌，而是将价格区间划分为一个个“网格”。低买高卖：当股价下跌触及下方的网格线时，自动分批买入；当股价上涨触及上方的网格线时，自动... 阅读全文

249次浏览 2026-3-11 15:12

网格交易是一种典型的均值回归策略，其核心逻辑是在设定的价格区间内，通过机械式地低买高卖来捕捉价格波动的收益。这种策略不预测方向，而是利用市场的震荡来赚取“波动的钱”。网格策略的构建需要确定三个关键参数：区间上限、区间下限以及网格间距。区间设置通常参考标的历史半年或一年的波动范围（如BOLL指标的上下轨）。网格间距的设定则需要平衡... 阅读全文

249次浏览 2026-3-12 10:11

在短线博弈与量化选股中，逐笔成交数据（TickData）是洞察主力动向的“显微镜”。普通L1行情仅提供三秒一次的快照，而Level-2逐笔数据则记录了每一笔真实发生的成交详情。在QMT系统中，xtdata模块为开发者提供了高效获取此类深层数据的途径。通过调用xtdata.get_market_data_ex接口，并将周期设置为&... 阅读全文

243次浏览 2026-4-22 12:09

数据是量化交易的血液。一个稳健的量化策略，其有效性高度依赖于历史行情、财务报表、宏观经济等底层数据的准确度与颗粒度。在众多金融数据源中，Tushare凭借其开源免费、数据维度丰富以及Python接口友好的特点，成为了国内量化爱好者的首选数据库之一。然而，在实际调用Tushare进行大规模回测时，普通投资者常常会陷入一些技术误区。首先是“接口... 阅读全文

243次浏览 2026-4-14 11:46

Level2行情经常被拿来和量化交易放在一起讲，但它对每个人都必要吗？答案并不是绝对的。Level2提供更细的盘口和逐笔信息，对短线、盘口分析、交易执行有帮助，但并不是所有量化策略都必须依赖它。如果你做的是日线级策略，比如双均线、ETF网格、趋势判断、定期调仓，Level2并不是核心。日线策略主要看K线数据，关注的是较长周期的价格变化。这个阶段最重要的... 阅读全文

241次浏览 2026-6-3 14:53

很多人学量化到一定阶段，都会想让系统自动下单。但自动下单不是写一个买入函数就结束了，前面还有账户、权限、工具环境和交易规则需要确认。没有这些准备，策略即使有信号，也可能无法真正执行。第一，要确认账户类型。普通股票账户、信用账户、期权账户、期货账户，对应的交易品种和下单方式不同。你要做股票、ETF、可转债、两融还是期权，必须先确认账户是否支持。不要策略写... 阅读全文

241次浏览 2026-6-3 15:06

绝大多数普通投资者接触到的数据是分钟K线，但在专业的量化交易者眼中，分钟K线是“被高度过滤”的信息。真正的市场细节隐藏在Tick数据（逐笔行情）中。在A股市场，每3秒一次的行情快照，包含了每一笔成交的价格、方向、成交量以及买卖盘口的分布。通过Tick数据，量化策略可以进行更精细的“资金流向分析”。例如，在... 阅读全文

240次浏览 2026-3-13 14:47

量化策略的成功往往建立在“历史会重演”的统计概率之上，但金融市场最不缺的就是“意外”——即所谓的“黑天鹅”事件。无论是极端的千股跌停、瞬间的闪崩，还是由于突发政策导致的行业逻辑逆转，都会对量化模型产生巨大冲击。因此，进行“健壮性测试”（RobustnessT... 阅读全文

239次浏览 2026-3-12 11:15

很多新手刚接触自动化交易时，会把QMT、PTrade、同花顺条件单放在一起比较。它们确实都能在一定程度上提升交易效率，但定位并不完全一样。选错工具，最常见的结果不是不能用，而是明明只是想做简单条件单，却去研究复杂策略；或者明明想做完整量化，却只停留在普通软件功能里。同花顺条件单更像普通投资者熟悉的交易辅助功能。它适合做一些相对简单的触发动作，比如价格到... 阅读全文

239次浏览 2026-6-3 13:56

很多人做策略时会经历一个阶段：回测不错，模拟盘也不错，一到实盘就出问题。于是开始怀疑软件、怀疑策略、怀疑市场。其实模拟盘和实盘之间本来就有差异，提前理解这些差异非常重要。模拟盘首先解决的是信号验证问题。它能让你看到策略在实时行情里是否正常运行，是否会按预期产生买卖信号，日志是否正常，账户查询是否正常。但模拟盘的成交环境不一定和真实市场完全一致。真实市场... 阅读全文

239次浏览 2026-6-3 14:49