回測股票交易策略數據

❶ 股市量化交易什麼意思

「量化交易」有兩層含義：一是狹義的，指量化交易的內容，將交易條件轉化為程序，自動下單；第二，廣義上是指系統交易方式，是一個綜合的交易系統。也就是說，根據一系列的交易條件，一個智能的輔助決策系統，將豐富的經驗與交易條件相結合，在交易過程中管理風險控制。
拓展資料：
在A股市場上，股票買賣遵循以下的交易規則：
T＋1交易方式，即當天買入的股票，需要下一個交易日賣出。
買入最小單位為1手，即100股，且必須每次買入的數量必須是100股的整數倍，賣出可以不整100股賣出，但是不足100股的部分，必須一次性賣出。
遵循「時間優先，價格優先」的原則，即較高買進申報優先滿足於較低買進申報，較低賣出申報優先滿足於較高賣出申報；同價位申報，先申報者優先滿足。
除此之外，在a股市場上，投資者只能進行做多操作，不能進行做空操作；其委託交易時，其委託價格必須在個股的當天漲跌幅限制內，否則無效；委託單在當日的交易時間內有效，收盤之後，其委託單無效。
漲跌幅限制：
新股上市及重組成功上市股票首日無漲跌幅限制，一般情況下漲跌幅限制為前一交易日收市價上下10%，即一個交易日最大振幅為20%。
ST股票及＊ST股票漲跌幅限制為前一交易日收市價上下5%，即一個交易日最大振幅為10%。股票漲（跌）幅價格＝股票前一日收盤價格×10%（或5%）。
權證漲跌幅限制權證漲（跌）幅價格＝標的證券前日漲（跌）幅價格×125%×行權比例。
具體交易時間規定：
每周一至周五，每天上午9:30至11:30，下午1:00至3:00，法定假期除外。
集合競價：上午9:15——9:25，其中9:15——9:20可以撤單，9:20——9:25不能撤單，9:25以成交量最大的價格為開盤價。
連續競價：上午9:30——11:30，下午1:00——3:00
成交順序：
價格優先——較高價格買進申報優先於較低價格買進申報，較低價格賣出申報優先於較高價格賣出申報；
時間優先——買賣方向、價格相同的，先申報者優先於後申報者。先後順序按交易主機接受申報的時間確定。

❷ 股票量化交易策略是什麼意思

股市是一門經濟學，哲學，概率學，心理學的綜合體，想要成功，需要不斷去感悟去總結每一次的失敗，這樣才能走的更好更遠。

第一個理念：

順勢而為

股市的大趨勢決定個股的走勢，當指數大漲時個股更容易爆發，這個時候適合重倉介入，當然要注意獲利就出;當市場處於弱勢時，就要考慮輕倉介入，不盲目追漲。

第二個理念：

選定有價值的公司

在投資中，選定有價值的公司很重要，因為這些公司有很強的上漲潛力，一旦市場有好的信號，或者公司有大利好時，股價就會飛速上漲，所以這樣的公司更容易讓普通股民賺到錢。

第三個理念：

分批建倉 堅持到底

在投資中，投資者要住的是要做好投資策略，一般的策略就是分批建倉，在市場下跌時以倒金字塔形態建倉，在市場上漲時，以金字塔形態減倉。如果股票短期被套，市場情況還可以的話，則要選擇堅持持倉。

天字一號量化交易系統通過設定不同的各種指標條件，一旦市場交易情況滿足這些條件時就自動彈出一些操作指示；設定值達到開倉條件，系統會彈出買入信號、設定值達到減倉條件賣出一半或者全部賣出等。

❸ 怎麼提高股票回測結果花費的時間

回測所花費的時間根據的回測的數據量,還有你策略的復雜程度有關,也和計算機配置有關.
為了想提高回測的速度最有效的辦法是升級計算機硬體,並把軟體方面做徹底優化,除了回測需要的功能,其餘全部刪除.讓系統處於極其干凈的狀態.
再有就是優化你策略的本身.
改變回測的方式,把回測拆解成幾個部分,分別回測也可以,
有很多方法可以縮短回測時間.

這要看你的具體策略,回測的目的,硬體條件.

❹ 制定了一個策略，比如5日線上穿10日線做多，反之賣出。那麼怎麼在同花順或通達信軟體上進行回測

你所問的問題是量化交易的范疇，通達信上可以做到，通達信軟體自帶程序化交易評測系統，就可以進行回測，公式例子，可以參考通達信里自帶的專家交易系統里的策略，策略回測，是非常有用的，但通達信，同花順在這個方面不太專業建議用一些專業的量化分析平台，回測，優化參數，這里還涉及滑價，過度優化等問題，建議你從學習量化交易入手。

❺ 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。

❻ 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！

❼ 股票組合可以回測嗎

股票組合可以回測。使用構建交易組合進行量化回測。
1、數據獲取和載入，A股數據使用tushare來獲取，由於對多隻股頻繁獲取容易出現介面報錯，可以在本地搭建一個股票資料庫。
2、以一個簡單的動量+趨勢跟蹤策略，思路為計算24隻股票過去30日的收益率並進行排序，選擇前10隻股票加入選股池（動量），逐日滾動計算和判斷：如果選股池中某隻個股滿足股價位於20均線以上且沒有持倉時買入（以20日均線為生命線跟蹤趨勢）。如果某隻個股已持倉但判斷不在選股池中或股價位於20均線以下則賣出。每次交易根據十隻個股平均持倉。
3、再寫一個循環遍歷24隻個股數據並載入到回測系統中，將初始本金設置為10萬元，手續費為千分之一，回測結束列印出交易日記即可。

❽ 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

❾ 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。

❿ 為什麼回測效果非常好的策略實盤卻不行

1。誤判。這不是我的答案。這是一個血淋淋的教訓。在我的量化測試的歷史中，當對現有的顯著盈利能力的結果進行測量時，超過95%是這個錯誤的結果。例如，在計算中遺漏了一個負號，另外，在不同的語言迭代0和1的時候，在混淆的起始點，等等，傾向於給一個好的，我認為會改變世界的結果。所以我養成了徹底檢查自己是否錯的習慣，只要結果好就行。

要控制它的外觀，唯一要做的事情就是要小心，因為邏輯上的錯誤要比前面提到的「錯誤估計」更難檢測。我自己的經驗是，在准備一個測試過程時，它是嚴格按照時間順序進行的，而樣本中的計算本身就完全阻止了樣本中的數據。一句話，經驗就是財富。