量化T0算法核心机制 - 基于机器学习研究海量数据以发现规律[3] - 可同时操作几千只股票并严格执行交易纪律[3][5] - 通过TICK级订单解析和复盘行情提取基础信号[3][5] - AI智能选择交易方向并判断先买还是先卖[7] 智能T0算法交易服务 - 投资者将持有的股票底仓授权给算法 由算法在日内自动进行低吸高抛[5] - 目标为保证收盘时底仓数量不变 达成底仓T0增厚效果[5] - 策略授权前需投资者确认标的、数量、时间等交易要素并预留充足资金[5] - 策略运行过程中投资者可随时停止策略[5] 算法交易潜在风险场景 - 存在"做反"风险即低卖高买 无法保证每次交易都盈利[8] - 振幅较小、流动性较差、换手率低的标的胜率较低 更容易出现做反或价差无法覆盖成本的情况[8] - 可能产生"敞口"即多买或多卖 使底仓数量发生变化[9] - 敞口形成原因包括标的涨跌停、账户资金或可用数量不足、无买入权限及市场流动性不足[9] 风险应对与适用场景 - 应对"做反"风险可通过长期授权兼具波动性、流动性、相对分散的股票组合来尝试降低[9] - 敞口形成后策略无法自动处理 需投资者按需择时手工处理[9] - 与手工交易存在潜在冲突 若持仓被算法外交易卖出 策略可能将已卖出股票买回[9] - 适用场景包括底仓长期稳定的投资者、当前持仓处于亏损希望降低成本的投资者、以及长期持有者如市值股和ETF成分股持有者[11]