股票交易回测
『壹』 国内有什么做股票日内交易策略回测的软件或平台吗
『贰』 国内哪家股票/期货量化交易平台支持tick级回测
国信tradestation支持股票、期货、期权交易,你说的量化回测都可以
『叁』 同花顺的I问财回测大家有用过的吗
i问财策略回测是根据您设置的择时交易计划,对输入的策略(问句)进行全市场股票的历史模拟交易,最终对选出的所有股票的回测结果进行客观的统计分析,并给出策略回测报告,为您找到最适合自己的投资策略提供客观的数据支持。
使用方法:
一、设置需要回测问句及信息,点击回策!
二、回测数据分析,从回测分析中可以看到各个持有周期的收益率、成功率等信息。
如“非新股,非st,非停牌,总市值小于25.5亿,pe大于0,peg大于0小于15,资产负债率小于60%,总市值从小到大”问句,最大预期年化收益率169.36%
三、您也可以在策略广场上查看其它人的策略哦!
『肆』 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态,其最重要手段的概率取胜,最重要的技术是概率统计,最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时,也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去,因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方,我们看病,中医与西医的诊疗方法是不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,主观定性程度大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。中医对医生的经验要求非常高,他们的主观判断往往决定了治疗效果,而西医则要从容得多,按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医,它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路:选定某些技术指标(我们称之为参数,往往几个组成一组),并将每一个参数的数据范围进行分割,成几等份。然后,用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序,连接至大型数据库进行统计计算,自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用,因为这里涉及到一个概率陷阱的问题,比如说,有1到100这一百个数字放在那里,现在让你选择,请问你选到100的可能性是多大?是的,就是1/100,如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明,而是概率的必然。所以,在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证,只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略:我们选用96年后的市场数据,因为96年股市有过一次交易政策改革(你可以自己查询了解一下),为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备:高计算性能电脑,家用电脑也可以,不过运算时间会很长,我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法:可以选用遗传算法,但我在这里陪大家做的是比较简单的模型,所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件:我采用的是免费的大型数据库MYSQL,ASP网络编程语言,以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
『伍』 如果想用统计软件做一些交易策略的回测,用什么软件好,不想用股票软件自带的,限制有点多,谢了...
这个看你个人的技术水平了,简单的哪怕想excel就可以自己做策略回测,水平高的可以选择用matlab或者c++等自己写个程序回测,当然所有的前提是你有数据来源。
『陆』 股票期货等交易策略,为什么要进行历史回测
说高端点就是为了个大数据,这样能根据历史推算成功率。
说白了,恕我直言那就是骗自己,没卵用的东西。不同的行情不同的策略,不同的逻辑。你交易策略历史胜率80%都没卵用,可能这10次里面8成功都是在牛市背景下,另外2次失败是熊市背景下,等到你用的时候是熊市了对不起失败了那就是100%了,80%胜率?不存在的!
这种东西就是最傻了,除非真坚持用个10几20年去轮回一波牛熊,不然这胜率根本没用没有说服力
『柒』 在国内做交易策略的回测的具体步骤是什么
交易策略回测属于量化交易,至于用什么工具看个人习惯,可以用量化交易平台,也可以用某些行情交易软件,也可以自己利用一门计算机语言,最简单的用excel,也可以进行回测分析。
『捌』 股票回测是什么意思
指股票上涨一定幅度之后回落一定幅度,这个不是回测,而是回撤。回测指的是一个投资策略,在过去几年的历史收益表现,常用到年化收益、夏普比率、最大回撤、阿尔法、贝塔值来评估回测结果的好坏,回测结果越好,那么未来这个策略相对来说,赚钱的概率更高。像果仁网,就可以实现从选股到历史数据回测。
『玖』 如何看待量化交易的回测
美股研究社指出: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。