量化投資回測框架股票

⑴ 你知道股票技術選股和量化投資的區別嗎

1. 使用人群: 技術分析散戶（多）, 量化投資機構用戶為主（少）。
2. 選股指標: 技術分析以量價指標為主。量化投資除了量價指標，還需要使用財務指標、公司事件等。
3. 交易模型: 技術分析沒有完整的交易模型。重視股票買入條件，不重視個股倉位和賣出條件。量化投資有完整的交易模型。模型對股票的買入條件、賣出條件、個股倉位、調倉時點和風險控制都有明確的規定。
4. 策略驗證: 技術分析使用基於經驗和書本總結出來的規則。沒有在歷史數據里測試過有效性。量化投資選股策略基於個人研究， 在歷史數據里測試其有效性。可以根據回測結果對策略進行調優。 重視風險收益量化指標。
5. 分析方法: 技術分析有很多主觀成分，不同人對同一圖表有不同結論。 「大師」輩出。量化投資依賴客觀數據統計。
6. 收益來源:技術分析著重於單個股的波段操作。量化投資是多股票之間的輪動。重視多種投資標的之間的配置和輪動。講究風險對沖。
7. 分析工具:技術分析使用同花順、大智慧金融終端。 量化投資你要使用量加，進行科學的選股。
什麼是量化投資呢?其實，就如同中醫和西醫的區別，中醫靠經驗，講究「望、聞、問、切、聽」，西醫靠指標，通過一系列的檢查數據綜合判斷病情。量化投資無非就是用指標和公式驅動投資和交易。

⑵ 股票回測是什麼意思

問題一：股票回測是什麼意思 看到有網友回復說：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。

問題二：收益回測是什麼意思，股票里的？ 比如你賺了100% 市直下跌20%就是回撤20%

問題三：外匯里的回測是什麼意思 是回調、回撤的意思，意指向上突破一個平台、阻力或者均線之後再行向下的走勢，使平台、阻力或者均線形成支撐，若支撐有效，則突破成功，無效則該突破形成誘多。
反彈則是向下突破再向上的走勢。

問題四：股票回測工具APP誰用過？究竟怎麼樣？ 回頭我也去試一試這個軟體。

問題五：股票回測工具APP誰用過？究竟怎麼樣？ 說不定很受歡迎。

問題六：什麼軟體可以實現股票歷史測試功能 研究交易策略的話：Wealth-Lab Developer，MultiCharts，Amibroker必須拿下一塊，這三款是最老牌的系統化交易，測試平台。因為歷史沉澱（它們是目前世面上所有系統化平台資源最豐富的），它們的網站或網路上有眾多的公開的交易策略，這些都是極好的學習，研發自己系統的素材。
相對來講：Wealth-Lab Developer是當今世面上歷史回溯測試之王。多系統，參數多樣化，基於投資組合級的頭寸規模調整測試，可定製自己的頭寸規模調整法則。它是長線系統化交易者必備工具。
MultiCharts號稱更高版本的TradeStation，MultiCharts更開放速度也更快，支持IB自動化交易，支持遺傳演算法最佳化，支持Walk-forward 最佳化，包含國際上流行的數據供應商插件，MultiCharts的一個最關鍵特徵是兼容著名的系統化行業標準的TradeStation? EasyLanguage?。現有的EasyLanguage庫能夠在MultiCharts下使用，因為MultiCharts包含的PowerLanguage語言幾乎100%的兼容 TradeStation的EasyLanguage語言。
它是全自動交易者必備工具，如果你想用IB全自動交易全球市場的話。
Amibroker 價廉物美，資源豐富，同樣支持IB自動化交易，支持Walk-forward 最佳化，包含國際上流行的數據供應商插件。並且支持基於投資組合級的頭寸規模調整測試，可定製自己的頭寸規模調整法則。和MultiCharts比它的語言為C系，不那麼平易近人，而MultiCharts的語言接近自然語言-英語。
TB ：國內的TB幾乎可實現所有MultiCharts能寫出的交易系統，而且它和MultiCharts和TS語言和函數及運行機制是相近的，是國內日內全自動首選（TB目前最大缺點是不穩定和速度慢），不過要記住長線是大道，長線WLD是首選，我個人目前就是這樣的組合。
謝謝請採納

問題七：怎麼做選股策略的歷史回測 自己設計交易系統，然後選擇自己的交易系統進行測試，根據歷史數據可以回歸測試得出你的交易系統是贏是虧的結果。

問題八：股票回測工具APP一般在哪下載呢？ 手機上就能做回測的軟體不多的，錢錢這方便還挺全面的

⑶ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

⑷ 在股市投資中，什麼能稱得上是量化投資

量化交易是利用數學、統計、計算機的模型和方法來指導在金融市場的交易，可以自動下單業可以半自動下單，這個不是核心，核心在於是不是系統化交易（systematic trading）。

比如主觀交易會看K線交易，量化交易業會，但區別在於量化交易可以在歷史數據上回測各種交易規則，找到表現好的，然後才用來交易。這或許會有過度擬合的風險，但也有一些方法克服。

本人認為"量化交易系統、指標體系交易系統"均為"技術分析系統"的子集，"量化交易系統"與“指標體系系統"等價，即技術分析的概念更廣，因波浪理論屬於技術分析，但難說它屬於量化交易，因有些事情的"量化"有很高難度，量化交易強調必須精準量化，必須能用指標體系表示，必須能精確的歷史數據回測。

⑸ 為什麼量化投資策略回測收益那麼高，那不是沒人虧錢了

回測數據不等於未來行情，未來的行情是不可預測的，回測數據考慮的是復利收益，現實中能有幾人能把資金一直放在裡面的

⑹ 如何量化炒股

用Excel表格完成就可以，數據在股票軟體里可以下載日數據和分鍾數據，剩下的就是看你如何分析了，就是開盤價，最高價，最低價和收盤價，還有成交量和成交手數，還有流通盤和股票總股本，這些數據如何進行相加，如何計算出你自己的買入點和賣出點，就看你自己的經驗了。每個人不一樣。你的想法很對，以後不量化就是賠錢，不過，量化需要你有數學的頭腦，和編程的天賦，否則，你也很難研究出來。如果這條路不通，就是你要具備當老闆的能力，看市場准，抓行業准。如果二者都沒有，就退出股票吧，做其他行業去。

⑺ 什麼是股票量化交易

什麼是量化投資？

簡單來講，量化投資就是利用計算機科技並採用一定的數學模型去踐行投資理念、實現投資策略的過程。

傳統的投資方法主要有基本面分析法和技術分析法兩種，與它們不同的是，量化投資主要依靠數據和模型來尋找投資標的和投資策略。

主要有哪些量化投資策略呢？

第一，也是最重要的一類策略：量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某家公司是否值得買入的行為。根據某種方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池；如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類。

公司估值法通過比較公司估值法得出的公司理論股票價格與市場價格的差異，判斷股票的市場價格是否被高估或者低估，從而尋找出價值被低估或被高估的股票。這種就是基本面量化。

趨勢法就是根據市場表現，如強勢、弱勢、盤整等不同的形態，做出對應的投資行為的方法。可以追隨趨勢，也可以進行反轉操作等。這種就是技術面量化。

資金法的本質思想是追隨市場主力資金的方向，如果資金流入，則應該伴隨著價格上漲；如果資金流出，則應該伴隨著價格下跌。資金法本質上是一種跟風策略，追隨主流熱點，從而期望在短時間內獲得超額收益。這種是交易行為量化。

通過量化方法選出來的股票，通過不斷的輪換，就可以獲得超額收益。

第二類策略是：量化擇時

傳統的有效市場假認為金融市場是不可預測的，價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，對金融產品價格的預測將毫無意義。

但是隨著計算機技術、混沌、分形理論的發展，眾多研究發現，股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因而存在可預測成分。例如利用一種叫 Hurst 指數的工具，可以在較大的時間刻度上判斷出大盤的高點和低點。

根據量化擇時的策略判斷，可以進行大盤的高拋低吸，例如熊市底部抄底，牛市頂部拋頂。

第三類策略是：對沖套利

對沖套利就是利用兩個相關性比較高的品種，同時進行做多和做空的操作的一種交易策略，當兩個品種的價差偏差超過了合理區間，存在較大的概率回歸，這是對沖套利策略的理論邏輯。

舉個例子，工商銀行和建設銀行的股價往往同漲通跌，因此如果當工商銀行漲的時候，可以賣出工商銀行，買入建設銀行。當兩者價差回復正常的時候，賣出建設銀行，再買入工商銀行。這樣來回的操作，可以獲得一個超越牛熊的收益。

目前國內資本市場可以進行的對沖套利策略包括：期現套利、跨期套利、跨品種套利、跨市場套利、ETF 套利、分級基金套利等。

例如 2018 年 10 月，因為在 2015 年在股災中，大量進行 ETF 交易的幾個私募基金，給證監會重罰，其中東海恆信給罰款 2 億多，他們就是利用 EFT 套利的策略，在 2013 到 2015 年期間，盈利超過 10 億。

有了對沖套利策略，無論是熊市還是牛市，都可以獲得比較穩健的收益。

第四類策略是：期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨，但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。

期權套利的交易策略和方式多種多樣，有多種相關期權交易的組合。特別是期權的高杠桿特徵，使得在 2018 年的熊市中，有不少優秀的交易員依然可以獲得超過 50% 的收益率。

第五類策略是：資產配置

學術界有一個公認的結論，投資中真正賺錢的關鍵是資產配置，而不是具體的交易。通過對主要的大基金的績效歸因可以得出結論，90% 的收益來自於正確的資產配置，也就說，選擇市場比交易更加重要。

量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。

⑻ 如何量化炒股

我認為這應該要自己琢磨出來才有用吧，既然炒股了，就要認真的對待，研究出自己的量化路來。

• 自己組合

說實話，對於選股因子和擇時因子都不太懂，第一次設計策略回撤率比收益率還高，後來不斷優化，選擇了5個選股因子和2個擇時因子作為自己的策略組合。

• 總結

我認為這就是慢慢自己去摸索的一個巧門吧。