关于场内基金ETF量化交易，最近也在研究这块，简单梳理一下摸索下来的理解，可能比较个人化，但希望能给大家带来一些参考和帮助。
一、先想清楚出发点
通常来说，感觉做ETF量化，和直接折腾个股量化的心态挺不一样的。ETF本身是属于一篮子股票，波动相对温和，如果想靠ETF做高频追涨杀跌、捕捉秒级机会，意义可能不大，而且手续费和冲击成本容易把利润吃掉。所以琢磨下来，做ETF量化，核心应该是“策略的纪律性”和“系统性风险控制”，用机器克服人性的摇摆，在长周期里捕捉一些相对稳定的规律或者进行资产配置的再平衡。
二、要怎么做？
首先定个基调（也是策略核心）：我们考虑参与赚取市场那部分的收益？
比如：
1、趋势跟踪：用均线、MACD、布林带之类的指标，判断大盘或行业的趋势，跟着趋势走；破了趋势线就止损/止盈。这适合趋势明显的行情，在牛市或慢牛行情中是比较适用的，但震荡市容易反复打脸。
2、均值回归：假设价格会围绕某个价值中枢波动。比如某个ETF跌到了历史估值低位（看PE/PB分位数），或者价格偏离了长期均线太多，就买入，等它涨回去再卖。这需要耐心和对标的的深刻理解。
3、轮动/配置：在几个相关性不高的ETF之间切换。比如“股债轮动”（股票型ETFvs债券型ETF），或者“行业轮动”，根据宏观经济指标、动量、估值等打分，定期切换到排名靠前的行业ETF。这更像是在做资产配置的优化。
4、套利：这个对普通玩家门槛高，主要是期现套利、跨市场套利等，需要专业的软件、快速的通道和大量资金，这里就不展开了。
三、找个趁手的工具（量化软件/平台）
QMT和Ptrade这两个工具是目前国内量化实盘交易最主流、最直接的“官方桥梁”，我想可以理解为“券商提供的专业工具箱”
核心定位：券商端的专业量化终端
他们不是三方平台，而是开户券商提供给你的交易软件。必须拥有支持该软件的券商账户，才能使用。这意味着策略回测、模拟交易到实盘交易，是在一个无缝衔接的环境里完成的，数据直通、交易直连，稳定性和速度都有保障。
1、QMT的简易介绍
给我的感觉：更像一个安装在自己电脑上的小型量化开发环境。功能强大，自由度很高。
特点：
1.1本地化：软件和策略都运行在本地电脑上，数据会下载到本地。这让人（尤其是有编程背景的）感觉更可控、更安全，策略代码完全私有。策略的运行也依赖本地电脑的开机和稳定。
1.2语言支持：支持Python
和VBA。对Python原生支持这点太关键了，意味着你可以直接使用多方等庞大的Python生态库来清洗数据、构建复杂的策略逻辑，学习资源和可复用代码也极多。
1.3功能全面：从历史数据回测、指标计算到自动化下单，链路完整。更适合开发中高频（秒级、分钟级）以及逻辑复杂的策略。
1.4门槛：相对较高。需要有一定的编程能力，尤其是Python。软件的安装、配置、环境管理需要自己折腾一下。当然券商也会提供新手入门教程，服务好的券商还会提供技术上的支持和帮助，这点我觉得是比较好的，至少保障了后续的服务。
1.5适合谁：有扎实编程能力，追求策略私密性和极高自由度，希望实现复杂、高频策略的个人量化交易者。
2、Ptrade的简介
Ptrade给我感觉：更像一个功能强大的云端在线策略执行器。主打高效、稳定和相对易用。
特点：
2.1云端化：策略编写和回测在客户端进行可直接运行调取行情等，无须再单独下载数据，策略的实盘运行托管在券商服务器上的（即“云端条件单”）。这意味着电脑关机，策略依然24小时在服务器上自动监控、交易。稳定性非常好。
2.2语言与模式：主要支持Python，但其设计思想更偏向于“策略模块化”和“事件驱动”。它提供了丰富的行情、交易接口，以及一些封装好的函数，我们可以更专注于策略逻辑本身，而不必太操心底层的数据获取和订单管理架构。
2.3更侧重执行：在策略开发的灵活性和复杂性上可能略逊于QMT，但其云端全天候自动运行的特性是巨大优势。非常适合执行日级、分钟级的定时调仓、轮动、网格等策略。
2.4门槛：相对友好。虽然也需要Python基础，但因其云端托管和较好的封装，上手和部署策略的难度比QMT低一些。对“不想维护本地服务器”的用户非常友好。
2.5适合谁：希望策略能够稳定且无人值守的自动化运行，具备一定编程能力但不想深究底层系统，主要进行中低频（日/分钟线）ETF轮动、趋势、再平衡等策略的交易者。
篇幅有限，未尽详述，敬请谅解！
风险提示：
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股市有风险，入市需谨慎！
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