量化交易回测什么意思
答案:1 悬赏:70 手机版
解决时间 2021-03-12 11:41
- 提问者网友:喧嚣尘世
- 2021-03-12 06:52
量化交易回测什么意思
最佳答案
- 五星知识达人网友:一秋
- 2021-03-12 07:20
问题一:量化交易的回测和调试到底是什么意思? 就是通过以前的行情数据进行测试,调整系统,借此提高交易系统的可靠性。一个量化系统不能开发出来就用于实战,毕竟都是真金白银,所以得先进行回测调试。问题二:量化交易中所谓「回测易,实盘难」的问题怎么解释? 不同风格的策略对于回测的要求是不同的,比如对于多因子选股或者趋势策略等,需要注意的几点是:
1. 区分好样本内数据和样本外数据,这个和机器学习很类似,样本内数据用于训练,样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
2. 收益的分布,看看你回测后所有交易的收益分布,看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益,你的收益波动性就很大,实盘往往会达不到你的效果。
3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感,随便调整下就对收益影响很大,那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。
这类策略严格来说,避免了一些常见的坑,还是比较容易做到回测和实盘类似的。
京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错,你们可以去看一下,应该能学到好多东西。问题三:量化交易回测怎么评价效果 河北稳升为您服务。
如图,主要看盈亏比,胜率,最大回撤等几个指标。测试周期最好能长一点,能涵盖各种类型的行情。另外,在指标上避免追求过度优化。问题四:量化交易中所谓「回测易,实盘难」的问题怎么解释 由于很多程序在设计回测时没有考虑到实盘交易中的成交问题,在模拟回测时,程序的表现非常好;而到了实盘中就会遇到交易滑点,止损单未成交,结果非常差。问题五:量化交易中所谓「回测易,实盘难」的问题怎么解释? 1.实 盘和回 测 最 基 本 的区别 是, 回 测存在 虚 假交 易 的 问 题,导致实 盘 的 偏 差。 2 . 上 面 的答 主 提 到 的 o v e rf it,过 拟 合 的 问题。作为策 略的 开发者, 不 可能 处处 考虑到 系 统 开 发者 的 设计 ,所 以 选 择 一 个 好的平 台很 重要 ,例 如 rice q u a nt 量 化 交 易 平 台 。问题六:量化交易平台的回测逻辑? 量 化 平 台 基 本采用“初 始 化函数→ 从 平 台 数 据库取出 数 据→ 每 个 周 期执 行 调 仓 函 数→ 回测结 束计算 统 计量问题七:量化策略一般用什么平台回测?分别有什么优劣势 数库多因子量化平台挺不错的,操作挺便捷的,界面简洁,分析图直观易懂。我在上面自己制定了投资策略,模拟选股,还挺有意思的。像我这种小白,可以在这样的平台慢慢摸索自己的投资策略;大神们也可以把自己的策略放上去,验证一下,应该挺有用的。这应该就是回测吧。
至于优劣势,我没有用过别的,学生党一枚,这个是通过同学推荐我用的,听说他们这个平台对高校的学生有优惠政策什么的,说是提出意见或建议,被采纳的话有奖励呢,我同学比我强,收到了50元的话费,直接到账啊,眼红。。。
我只能帮你到这儿了。别的不会了。。。采纳下吧亲。问题八:量化策略一般用什么平台回测?分别有什么优劣势 河北稳升为您服务。
要看策略是用什么语言编写的,不同平台支持语言会有差别。
一般用的较多的平台如文华,TB,金字塔等。说一下在用的文华,优势的回测可以测试TICK数据,更为精准。另外文华的客服还是很不错的,24小时都有人。劣势的话应该在更高级的策略支持上,目前流行的这几家都有这方面的缺点。问题九:量化策略一般用什么平台回测?分别有什么优劣势 国内有三个比较好的平台,优矿,米筐,聚宽,都可以,觉得只要自己用的习惯就好问题十:A股量化交易回测引擎哪家做的比较好? 看到楼上的回答,我来介绍一下JoinQuant吧。
不同于传统的量化工具,JoinQuant采用基础功能免费+互联网模式+云平台+强大的社区的模式来做量化平台。目的在降低量化交易的门槛,让人人都能够接触并成为宽客。
目前我们沉淀了一定的策略库,如:
MACD、KDJ、指数平滑均线、上影线与下影线、羊驼、布林线、威廉指标、均线策略等等。
可以直接登录JoinQuant,在社区中一键克隆。
JoinQuant是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库,便于您快速实现、使用自己的量化交易策略。
我们的创始团队具有丰富的金融、互联网从业经验,既有超过10年炒股经验、持续跑赢大盘的炒股大师,也有多年从事基金、证券行业的金融精英,还有BAT的技术大牛,我们致力于打造最高效、易用的量化交易平台。
1. 区分好样本内数据和样本外数据,这个和机器学习很类似,样本内数据用于训练,样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。
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3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感,随便调整下就对收益影响很大,那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。
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