散户炒股新突破,量化交易门槛降至20万，人人可参与！

是的，散户炒股也可以尝试使用量化交易。量化交易是利用数学模型和算法来分析市场数据，从而进行股票买卖的自动化交易方式。随着技术的发展，一些平台降低了量化交易的门槛，使得散户也能参与到这一领域。
目前，有一些量化交易平台或者服务，其最低门槛可能确实在20万元左右。这些平台通常会提供以下几种服务：
1. "量化交易策略"：提供多种预先设计的交易策略，用户可以根据自己的需求选择合适的策略进行投资。 2. "API接口"：为用户开放API接口，用户可以自己编写程序，实现个性化的量化交易策略。 3. "模拟交易"：提供模拟交易环境，让用户在真实投资前先进行策略测试和模拟操作。 4. "量化工具"：提供各种数据分析工具，帮助用户更好地理解市场趋势和股票表现。
需要注意的是，量化交易具有一定的风险，包括但不限于市场风险、策略风险、技术风险等。因此，在进行量化交易之前，散户应该充分了解相关知识，谨慎选择适合自己的策略，并控制好风险。
以下是一些建议：
- "学习基础知识"：了解量化交易的基本概念、原理和常见策略。 - "风险控制"：设置止损点，避免过度杠杆，控制单次交易的资金比例。 - "模拟交易"：在真实投资前，先在模拟环境中测试和优化策略。 - "持续学习"：关注市场动态，不断学习新的知识和技能。
总之，量化

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近期，券商争相布局T0算法，已有20余家在各自APP推出相应服务，引发越来越多投资者的关注。多数券商将准入资产门槛设置在20万元到100万元，主要定位于中高净值客户。

T0算法交易是基于投资者现有股票持仓提供的一类智能交易算法服务，通过“高抛低吸、日内还原”的方式进行交易。

受访人士认为，券商布局T0算法本质是“增收+锁客+转型”三重逻辑。该服务定位于中高净值客户，既是合规与风险控制的要求，也是资源分配与成本覆盖的需求，还是客户适配性的选择。

T0算法虽为多方带来诸多助益，也存在模型失效、市场与流动性放大等多重风险，投资者需要强化认知及风控，券商需要做好前置及日常管理。

券商争相布局

T0算法，即“日内回转交易算法”，通过“高抛低吸、日内还原”的方式进行交易，系统通过自动识别短期信号，以做T的方式自动为投资者进行下单（无隔夜敞口）来追求超额收益。

据不完全统计，目前已有天风证券、招商证券、山西证券、中泰证券等20余家券商在各自APP中推出T0算法服务。

T0算法交易比较适合哪类投资者？

中银证券相关业务负责人对《国际金融报》记者表示，由于T0算法交易不会改变投资者长期持仓数量，因此不会影响投资者自己买卖的收益，所以T0算法交易比较适合想增厚收益、没有T0专业能力的投资者。具体来说，一是追求价值投资、长期持有的投资者；二是追求市场热点的投资者；三是体量比较小的机构投资者；四是想要解放双手、实现自动委托交易的投资者。

资产门槛设置存差异

当前，券商T0算法服务仅对部分投资者开放。多数券商将资产门槛设置在20万到100万元区间内，主要定位于中高净值客户。

其中，招商证券、天风证券、平安证券、兴业证券等将资产门槛设定为100万级别。例如，招商证券要求近20日的日均资产不低于100万元，兴业证券则要求开通前一日账户资产100万元以上。

也有准入门槛相对较低的券商，如山西证券设置总资产在20万元以上，国融证券则是30万元以上即可申请。

记者采访获悉，券商T0服务定位于中高净值客户是合规与风险控制的要求，也是资源分配与成本覆盖的需求，还是客户适配性的选择。

南开大学金融学教授田利辉在接受《国际金融报》记者采访时认为，监管部门要求复杂金融工具需匹配投资者适当性，T0算法涉及高频交易和潜在策略失效风险，中高净值客户风险承受能力更强，符合监管导向。

业内人士透露，第三方算法供应商每日分配给券商的策略额度有限，高净值客户资金规模大、交易稳定，或能最大化提升算法效能。

券商需投入高成本采购算法，而高净值客户佣金率可覆盖成本并提升盈利。田利辉表示，高净值客户中，长期持股者占比高，其持仓的中小市值股票波动性大，更易通过T0算法捕捉价差增厚收益。

寻找新收入机遇

近年来，券商行业面临佣金下滑的困境，过度依赖产品销售的模式已难以为继。因此，券商亟需加快财富管理转型步伐，积极探寻新的业务增长点，以实现可持续发展。

南宁学院金融专家、博士石磊在接受《国际金融报》记者采访时认为，券商布局T0算法，本质是“增收+锁客+转型”三重逻辑：

一是应对佣金下滑，开辟新收入渠道。T0算法通过日内高频交易显著增加客户交易频次，开通该服务的客户贡献的佣金收入明显提升。

二是锁定高净值客群，提升服务黏性。高净值客户是券商佣金的主要贡献者。T0算法通过“交易平权”吸引这类客户，帮助客户减少盯盘负担，尤其适合长期持股或套牢的投资者，该算法强调“避免情绪化操作”，提升客户留存率。

三是行业的转型，从通道服务向智能投顾升级。券商通过技术赋能打造差异化服务，T0算法与网格交易、条件单等构成“智能工具矩阵”，从而形成技术壁垒。

机构业务前景积极

随着量化交易和高频策略普及，市场对T0工具的需求显著增长。

独立财经评论员徐洋对《国际金融报》记者表示，金融科技发展使得算法交易门槛降低，部分监管试点（如科创板做市商T0权限）释放信号，券商提前卡位潜在政策红利。

除了普通投资者之外，券商T0算法对机构投资者的业务前景也比较积极。

田利辉预计，T0算法对机构的核心价值在于降本增效、策略协同、风控升级，或将成为券商机构业务增长点：

一是中小型机构可借助成熟算法快速接入高频交易，节省自研成本和降低交易成本。同时，T0算法可作为多因子选股、指数增强等策略的补充，在震荡市场中增厚收益。

二是头部机构则借助券商的AI大模型优化策略，减少敞口风险。不过，需应对策略同质化问题，也需强化投后服务。

多重风险待解

尽管T0算法有望给参与各方带来诸多助益，但背后依旧存在一些风险点。

石磊认为，一是，T0算法模型失效风险：T0算法依赖历史数据构建模型，在极端行情（如快速涨跌停、流动性枯竭）中可能失效；策略同质化与拥挤，多家券商采用第三方算法厂商的策略，这些策略的逻辑较为相似，当大量用户在同一股票上执行同类策略时，可能相互踩踏，放大价格波动。

二是，市场与流动性放大风险：小盘股或冷门标的流动性不足时，算法可能无法以理想价格成交；尤其在快速单边下跌行情中，算法可能因止损机制滞后或失效，导致持仓敞口亏损，这与T0的平稳增值目标相违背。

徐洋亦认为，T0算法可能放大短线投机，导致个股或板块流动性剧烈波动，尤其在市场情绪敏感时易引发“闪崩”或“暴涨暴跌”。散户若盲目使用T0工具，可能因频繁交易推高成本（手续费、滑点），甚至因杠杆叠加爆仓。

强化认知与风控

如何应对可能遭遇的风险压力？石磊从投资者与券商两个方面，展开阐述：

在投资者应对策略方面，需要强化对T0策略的认知和风险控制能力。投资者应明确，T0策略的历史表现优异不代表未来持续有效，建议采取分散化配置策略，将资金分散至不同策略类型、不同市场（如套利、趋势跟踪），降低T0策略突发失效的影响，也可以避免单一市场流动性枯竭的突发冲击。

在券商应对措施方面，一是前置管理。当订单量超阈值时自动限速，预防“订单风暴”冲击系统，监测标的买卖盘深度，价差突然扩大时暂停部分算法交易，限制同策略集群交易同标的的比例，避免算法同质化引发共振风险；

二是日常管理。客户启用算法前需通过交互式风险测评，普通投资者仅开放基础T0算法，专业投资者可定制高频策略。

“券商布局T0算法是技术驱动与市场竞争的必然，但其风险需通过投资者教育、技术升级和监管协同来对冲。”徐洋认为，未来，差异化服务能力（如定制算法）和风控水平将成为券商核心竞争力。

本文源自国际金融报