量化交易并非只是追涨杀跌，基于基本面的价值投资同样可以高度自动化。QMT系统在2026年提供了极速的财报数据接口，让散户也能构建机构级的价值量化模型。

财报因子的自动化筛选与清洗

在QMT中，可以通过get_financial_data函数调用全市场的资产负债表、利润表数据。白描策略逻辑：设定筛选条件，如ROE（净资产收益率）连续三年大于15%，资产负债率低于40%。通过Python脚本，几秒钟内即可在全市场数千只标的中筛选出符合条件的“优质种子”。

估值分位数的实时监控

除了硬性的指标，估值的高低是买入的关键。在QMT中，投资者可以计算个股当前PE（市盈率）在过去五年中的分位数。客观逻辑：当基本面依然优秀，但估值分位数跌破20%时，策略触发左侧建仓信号。这种利用数据客观克服主观恐惧的行为，是价值量化的核心优势。

财报季的自动化持仓调整

在2026年的实盘操作中，当个股发布业绩预告或正式财报时，QMT可以根据业绩超预期或低于预期的情况，自动执行增减仓。这种客观的反应机制避免了投资者因个人偏好而在业绩变脸时犹豫不决。

构建科学的价值量化系统，需要强大的数据支撑和稳定的执行环境。目前在国金证券，针对这类量化需求，仅需10万资金门槛即可开通QMT/PTrade权限。国金证券不仅两融业务全面支持线上办理，其专业的量化社群更会针对财报数据接口的调用、多因子模型构建等具体难点进行全天候答疑。