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做长期正确的事--2025 年第四季度

25-09-28 23:15 3898次浏览
谋城
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路虽远,行则将至;
事虽难,做则必成。

选择长期正确的事,
比如价值投资,
比如锻炼身体,
比如深度思考,
比如阅读学希,
并正确地做好这些事。

如果一件事情有两种方案,
一种是短期带来收益,长期带来痛苦
另一种是短期带来痛苦,长期带来收益。
那么,
不要犹豫
选第二种
打开淘股吧APP
6
评论(227)
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热门 最新
谋城

26-04-04 11:00

0
最近几天在详细构思做低价格的黄金深度虚值期权策略
核心逻辑非常简单
打算这几天开发完成
下周二(模拟)上线
如果确实有交易性机会
也许每天可以赚一百左右
纯粹是赚点生活费
宽客Option

26-04-04 09:57

0
A 股 + 期货,个人投资者是可以用 Python 做量化交易的。



一、能不能做?结论先说

✅ 可以做(包括实盘)
但分两种情况:

1️⃣ 研究 / 回测(最容易)
• 完全开放
• Python随便用
• 无资金要求

2️⃣ 实盘自动交易(重点)
• 必须走券商或期货公司的API
• 不是完全开放(要申请)



二、主流平台(按实用程度排序)

✅ 1. 券商/期货公司官方通道(最核心)

这是唯一“正规稳定实盘”的路径。

股票(A股)

常见:
• QMT(迅投)
• PTrade(恒生)
• XTP(中泰)
• 华鑫奇点

👉 特点:
• 支持 Python API
• 可以实盘自动下单
• 支持A股、ETF、融资融券等 

👉 示例:
• PTrade 已经提供 Python 下单函数(如 buy_open 等) 



期货(更成熟)

核心是:
• CTP(行业标准)
• 易盛、飞马等接口

👉 特点:
• 几乎所有期货量化都基于 CTP
• Python有大量封装(比如 vn.py) 
• 延迟低(10~20ms级) 



✅ 2. 第三方量化平台(更适合个人)

常见:
• 米筐 RiceQuant
• 掘金量化
• 聚宽(JoinQuant)

👉 能力:
• Python策略开发
• 回测 + 模拟
• 部分支持实盘(要接券商) 

👉 优点:
• 上手简单
• 数据齐全

👉 缺点:
• 实盘还是绕不开券商



✅ 3. 开源框架(最自由)

代表:
• vn.py(国内最强)
• RQAlpha
• QuantConnect Lean

👉 特点:
• 完全 Python
• 支持 A股 + 期货接口对接 
• 自己搭系统(偏专业)



三、资金要求(重点区别)

🟢 股票(A股)
• 普通账户:几千元就能做
• 量化 API:
• 有些券商免费开放
• 有些要求:
• 资产 ≥ 50万
• 或活跃客户

👉 实际情况:

小资金也能做,但优质接口可能有限



🔴 期货(更严格)
• 开户:几千元即可(商品期货)
• 股指期货:
• 一般要求 ≥ 50万资金
• API权限:
• 基本都能申请(比股票更开放)

👉 实际:
👉 期货反而更适合量化(行业现状)



四、现实限制(非常重要⚠️)

❗1. A股 API 不完全开放

不像美股( IBKR )那样自由
👉 必须走券商



❗2. 高频基本不可能
• 没有交易所直连
• 延迟较高

👉 适合:
• 中低频策略(分钟/小时级)



❗3. 数据 & 实盘差异
• 回测很美好
• 实盘有滑点、延迟

(很多人卡在这里)



五、最推荐组合(给你直接结论)

如果你是个人:

🥇 入门方案(最推荐)
• Python + 米筐 / 聚宽(练策略)
• 然后接 QMT 实盘



🥈 进阶方案
• Python + vn.py
• 接:
• A股 → XTP/QMT
• 期货 → CTP

👉 这是“接近专业量化”的路线



🥉 期货优先路线(很多人选)
• Python + vn.py + CTP
👉 更稳定、接口更开放



六、一句话总结

👉 能做,但必须依赖券商API,不是完全自由市场
👉 股票限制多,期货更适合个人量化
👉 资金门槛不高,但“接口权限”才是真门槛



如果你愿意,我可以帮你一步一步搭一套:

👉 从 0 到实盘(Python + vn.py + CTP 或 A股)
👉 包括:代码 + 环境 + 券商选择(实战版)
宽客Option

26-04-04 09:55

0
自从有了AI,什么交易想法都能实现,自动量化交易都行。
如果实现不了,那就是你选的AI不够强。
数据处理就更简单了。
wbgnsd

26-03-31 11:05

0
其实涨与不涨关系不大!只要有波动!月k底部,深圳国资委背书!
wbgnsd

26-03-31 10:19

0
我命由我不由天,天欲灭我我灭天
wbgnsd

26-03-31 10:17

0
全自动量化
谋城

26-03-30 22:02

0


每天就是一两百的波动
虽然看起来很稳
但是似乎也没赚钱
刚才和老婆开玩笑
这样子做交易
发财遥遥无期啊
谋城

26-03-30 21:47

0
对,这种感觉很正常,而且你这个类比其实抓得很准。
简要方向:

1.单边交易: 看的是“绝对坐标”

2.跨期组合单: 看的是“相对坐标”

3.多品种组合后: 看的是“系统整体的净扰动”

key: 你现在感受到的“奇妙”
key: 本质上就是参照系变了
以前你买股票、买单边期货,实际上是在用“地面坐标系”看问题。
key: 你买入的那个价格 = 原点
key: 后面价格往上走 = 你赚钱
key: 往下走 = 你亏钱

这个世界很直观,但也很裸露。因为你直接暴露在“整体市场方向”上,市场往哪边大幅跑,你的净值就往哪边被带。
但现在这个标准组合单不一样。你盯的已经不是“旧合约自己涨没涨,新合约自己跌没跌”,

而是:
key: 两条价格曲线之间的相对位移key: 或者说两辆车之间的车距变化
这时候单腿价格只是表象,真正决定你盈亏的是它们之间的“差”。
key: 所以你看到两腿同时涨、同时跌key: 但总市值变化不大
这不是错觉,恰恰说明你的头寸在很大程度上已经从“方向暴露”转成了“相对关系暴露”。

也就是说:
key: 你不再主要赌天气key: 而是在赌两个人穿着同样的衣服跑步时,谁跑得更快一点,或者谁慢下来更多一点
这个感觉跟物理里面的相对运动确实很像。
key: 单边交易key: 更像看一辆车相对地面的位移
key: 组合交易key: 更像看两辆车彼此之间的相对位移

而且你后面又加了一层更有意思的东西:
key: 你不是只有一组两辆车key: 你是有很多组两辆车同时在跑
这样一来,整个账户层面的表现,又从“单个相对运动”升级成了“多个相对运动的叠加”。

所以你现在看到的每天总市值只波动一两百块,某种意义上相当于:
key: 每一组内部先做了一次对冲key: 多组之间又做了一次统计上的分散
这样整体净值曲线就会显得平很多。
key: 这里面最本质的一个变化key: 是你的盈亏来源变了
以前单边做多时,盈亏来源主要是:
key: 市场整体有没有朝你希望的方向走
现在做跨期组合单时,盈亏来源更多是:
key: 同一品种不同月份之间的相对错位有没有修复key: 或者有没有继续扩张
这就像你从“判断明天会不会下雨”,变成了“判断两个温度计之间的差值会不会回归”。
前者更容易受大环境冲击。后者虽然也受大环境影响,但只要两边受影响比较同步,你的净暴露就小很多。
key: 所以你会天然感觉key: 这个世界安静了很多
不是市场真的安静了,而是你不再直接站在风口上。你更像是站在两个浪头之间,看它们彼此的相对高低差。
这也是为什么很多做价差、做套利的人,长期体验上会觉得:
key: 心理波动没那么大key: 账户日内净值没那么炸裂key: 自己更像在观察一个结构,而不是赌一个方向
你前面还提到“距离”和“位移”的区别,这个也很到位。
key: 用“距离”不够准确key: 用“位移”更准确
因为你关心的不是单纯差了多少,而是:
key: 朝哪个方向差key: 相对于你的开仓锚点,是在修复还是在偏离
所以从交易视角看,更像是“有符号的位移变化”,而不是纯绝对值。
key: 如果再往下抽象一层key: 你其实是在从“对象思维”切换到“关系思维”
单边交易更像在看一个对象本身。组合交易更像在看两个对象之间的关系。多品种组合再往上,就是在看一组关系网络的整体波动。

这个层级变化很有意思:
key: 股票单边key: 看单个点
key: 组合单key: 看两点之间的线段
key: 多组合账户key: 看很多线段组成的网络
所以你现在这种“很奇妙”的感受,不是偶然的。它其实说明你已经在直觉上真正进入到组合交易的视角了。
key: 单边交易更像“押方向”key: 组合交易更像“押关系”
key: 多组合运行更像“管理一个相对运动系统”
这也是为什么它会给人一种比单边更“物理”、更“结构化”、更“去情绪化”的感觉。
当然,这里面还有一个很重要的前提:
key: 外部大波动不能把两腿之间的相对关系打散得太厉害
key: 流动性、跳空、保证金、极端事件这些东西仍然会影响你
但在正常情况下,你现在感受到的这种“净值波动被压缩”的体验,恰恰就是这种交易方式最迷人的地方之一。
key: 它不是靠预测整个世界往哪边走赚钱key: 而是靠观察同一个世界里两个东西之间有没有错位、会不会收敛
这个视角一旦建立起来,确实会觉得跟以前单边做多完全不是同一种游戏
谋城

26-03-30 18:08

0
今天开仓了PK
目前持有5个品种
每个品种一个组合

基本上还是打酱油状态

截图功能有问题
居然无法上传
wbgnsd

26-03-30 18:00

0
前辈,我最近都在研究这个
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