股票交易回測

『壹』 國內有什麼做股票日內交易策略回測的軟體或平台嗎

『貳』 國內哪家股票/期貨量化交易平台支持tick級回測

國信tradestation支持股票、期貨、期權交易，你說的量化回測都可以

『叄』 同花順的I問財回測大家有用過的嗎

i問財策略回測是根據您設置的擇時交易計劃，對輸入的策略（問句）進行全市場股票的歷史模擬交易，最終對選出的所有股票的回測結果進行客觀的統計分析，並給出策略回測報告，為您找到最適合自己的投資策略提供客觀的數據支持。
使用方法：
一、設置需要回測問句及信息，點擊回策！
二、回測數據分析，從回測分析中可以看到各個持有周期的收益率、成功率等信息。
如「非新股，非st，非停牌，總市值小於25.5億，pe大於0，peg大於0小於15，資產負債率小於60%，總市值從小到大」問句，最大預期年化收益率169.36%
三、您也可以在策略廣場上查看其它人的策略哦！

『肆』 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

『伍』 如果想用統計軟體做一些交易策略的回測，用什麼軟體好，不想用股票軟體自帶的，限制有點多,謝了...

這個看你個人的技術水平了，簡單的哪怕想excel就可以自己做策略回測，水平高的可以選擇用matlab或者c++等自己寫個程序回測，當然所有的前提是你有數據來源。

『陸』 股票期貨等交易策略，為什麼要進行歷史回測

說高端點就是為了個大數據，這樣能根據歷史推算成功率。
說白了，恕我直言那就是騙自己，沒卵用的東西。不同的行情不同的策略，不同的邏輯。你交易策略歷史勝率80%都沒卵用，可能這10次裡面8成功都是在牛市背景下，另外2次失敗是熊市背景下，等到你用的時候是熊市了對不起失敗了那就是100%了，80%勝率？不存在的！

這種東西就是最傻了，除非真堅持用個10幾20年去輪回一波牛熊，不然這勝率根本沒用沒有說服力

『柒』 在國內做交易策略的回測的具體步驟是什麼

交易策略回測屬於量化交易，至於用什麼工具看個人習慣，可以用量化交易平台，也可以用某些行情交易軟體，也可以自己利用一門計算機語言，最簡單的用excel，也可以進行回測分析。

『捌』 股票回測是什麼意思

指股票上漲一定幅度之後回落一定幅度，這個不是回測，而是回撤。回測指的是一個投資策略，在過去幾年的歷史收益表現，常用到年化收益、夏普比率、最大回撤、阿爾法、貝塔值來評估回測結果的好壞，回測結果越好，那麼未來這個策略相對來說，賺錢的概率更高。像果仁網，就可以實現從選股到歷史數據回測。

『玖』 如何看待量化交易的回測

美股研究社指出：不同風格的策略對於回測的要求是不同的，比如對於多因子選股或者趨勢策略等，需要注意的幾點是：

1. 區分好樣本內數據和樣本外數據，這個和機器學習很類似，樣本內數據用於訓練，樣本外數據用於校驗。這樣做的目的是為了避免過擬合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回測後所有交易的收益分布，看看你的收益來源是少數的幾次大的收益還是來源多次的小的收益。來源於大的收益，你的收益波動性就很大，實盤往往會達不到你的效果。

3. 參數的穩定性。如果你某個參數過敏感，隨便調整下就對收益影響很大，那你實盤的情況和模擬盤也有很大可能會有出入。

這類策略嚴格來說，避免了一些常見的坑，還是比較容易做到回測和實盤類似的。
京東量化最新推出了一些通達信的技術指標還不錯，你們可以去看一下，應該能學到好多東西。