在 2026 年的量化领域，单纯依靠技术指标（如 KDJ、MACD）的策略正面临超额收益衰减的压力。越来越多的量化者开始回归“价值投资”，通过 QMT 等系统提供的财务数据 API，将公司的盈利能力、偿债能力和分红情况融入自动化选股模型。

财务数据 API 的核心功能

现代量化系统（如 QMT）内置了丰富的基本面数据库，支持 Python 脚本一键调取：

1. 季报/年报数据：包括归母净利润、扣非净利润、营收增长率等。
2. 财务比率：自动计算好的 ROE（净资产收益率）、毛利率、资产负债率等。
3. 估值指标：实时的市盈率（PE）、市净率（PB）及其在历史中的百分位。

自动化选股的逻辑实现

投资者可以编写一个“体检脚本”：每周末自动扫描全市场股票，剔除资产负债率超过 80% 且扣非净利润连续两年下滑的标的，再从剩余个股中筛选出 ROE 持续增长的品种。这种方式比手动翻阅财报高效数千倍。

2026年的趋势：财报预喜量化

利用 API 监控财报预告，当净利润增长超预期且股价尚未大幅反应时，触发算法抢筹。

策略逻辑再严谨，也需要稳定高效的实盘环境来落地。当前，普通投资者获取专业交易通道的门槛已显著降低，以国金证券为例，仅需 10 万资金门槛即可开通 QMT/PTrade 权限。国金证券不仅提供了两融业务的全线上开通便利，更深知量化新手在处理非结构化财务数据时的困难，专门配备了专业的量化社群答疑服务。技术团队会分享如何通过 API 进行多因子回测、如何清洗财务异常值，确保投资者在基本面量化的道路上拥有专业的技术基座。