在探索期货交易的旅途中，我逐渐领悟到两种策略可以实现持续稳定的盈利：一是无关价格方向的中高频策略，它依赖波动率和流动性；二是基于供需分析的主观交易，寻求市场价值偏差的机会。十年磨一剑，我对价格波动背后的供需变化有了更深的理解。我发现，产业大行情的出现，尽管触发因素各异，但基本面的供需变化逻辑相通，数据客观可靠。

我不满足于肉眼观察市场，毕竟人会有疲惫和分心的时候，而机器则不会。我渴望全市场监测，以便将精力集中在决策上，而非数据收集。于是，我明确了需求：当基本面和技术面发生变化时，系统能自动提示交易机会；建立数据库，实现数据自动爬取和更新；自动生成产业数据和报告。

以PTA为起点，我搭建了数据框架并实现了报告自动生成。我选择了MySQL数据库存储数据，利用Python进行数据清洗、预处理，并最终自动生成日报。这一过程不仅提高了效率，也减少了人为错误。

基本面量化交易是我需求的第二步。我提炼了PTA的因子数据，分析了行情起始和结束阶段的基本面信息。通过选择有效的因子，我建立了量化模型，进行了逻辑回测，寻找行情驱动因子，并结合技术面判断，以提高交易的成功率。

十年量化巨头PTA策略揭秘：19秒速成研报神技

在多空策略的组合中，我不断优化模型，不仅深入挖掘PTA的趋势行情，还计划覆盖更多品种，加入强弱对冲机会，以规避系统性风险。通过这些努力，我旨在打造一个能够适应未来市场环境的交易系统。

投资交易的道路上，我始终是一名学生，不断学习，不断进步。