股票量化策略回测软件

㈠ 有哪些靠谱的量化交易系统软件

期货的量化交易软件：金字塔、开拓者等
既然支持期货也支持股票市场：掘金量化、聚宽、米筐、优矿等

㈡ 文华量化交易软件怎么样

文华量化交易软件很不错
文华财经旗下的一款收费软件。针对机构和专业量化交易者而打造的一个专用交易软件，积木式编程语言、多模型组合回测、远程运行监控、基本面量化。
河北稳升软件科技有限公司团队成员具有10年以上证券期货从业经验，擅长股票期货趋势策略，常年实现低风险下的稳定业绩汇报。现将团队成熟经验呈现到本店。店内出售文华期货自动化交易模型、外盘期货自动交易模型、股票策略模型，涵盖商品期货成交量前20名主力合约的多周期、多策略组合模型。

㈢ 量化策略一般用什么平台回测分别有什么优劣势

我知道一家量化策略回测平台【QResearch】，非常好用，QResearch是一个无编程的条件式回测平台，它将所有因素都抽象为因子，简单易用而不失灵活。用户只要理解自己的策略即可动动鼠标进行回测，非常适合有着丰富Idea但不会编程的用户快速验证想法；对于那些会编程的用户，QResearch也可以为之节省大把数据处理和细节处理的时间。QResearch基于高质量的数据库，提供丰富的因子库，其中大部分因子都可以追溯到相应的Paper，非常适合高校金融学院的学生和老师进行研究之用。QResearch自诞生以来就一直追求回测与实盘的一致，力争做到所见即所得的回测结果，目前只要交易费用设置得当，可以将每天回测与实盘的误差控制在0.1bp级别，这在市场上鱼龙混杂的回测平台当中显得格外突出！

总之，QResearch适合各路策略研发人员使用，包括基本面研究人员，量化研究人员，交易员，以及高校师生等，相信每一类人员都可以通过使用QResearch而提高效率，做出漂亮的研究或不俗的业绩！

该平台下Market Watch实时及历史数据（包括收益，统计，期限结构和会员持仓）已添加至Toolkit交易工具箱，网址：https://qresearch.qedgeam.com/toolkit

㈣ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

都是工具，也都可以开发选股策略的回测，推荐Python.理由：Python免费且开源Python编程语言简洁优美Python有众多的量化包，包括获取数据、处理数据、回测、风险分析。目前国外、国内很多平台和项目都是使用PythonPython开发策略，简洁高效，这里举几个例子：1.[量化学堂-策略开发]金叉死叉策略2.[量化学堂-策略开发]海龟策略3.[量化学堂-策略开发]浅谈小市值策略4.[量化学堂-策略开发]多头排列回踩买入策略5.[量化学堂-策略开发]借助talib使用技术分析指标来炒股6.[量化学堂-策略开发]大师系列之价值投资法7.[量化学堂-策略开发]事件驱动策略（基于业绩快报）8.[量化学堂-策略开发]基于协整的配对交易9.[量化学堂-策略开发]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例这些策略涵盖了股票量化主要的策略类型，但是使用Python语言，每个策略代码都不多。

㈤ 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。

㈥ 想做一个通达信股票全自动程序化交易回测程序，求帮助。

在通达信功能菜单，公式系统，程序交易评测系统，这里可以回测系统，系统自带了几个简单的交易系统，均线，MACD，唐奇安，等，你也可以把你自己的技术指标加上交易信号用回测，也可以做参数优化，但通达信做量化交易不适合。下面截几张图
举个例子，以均线策略为例，默认均线参数是5日和20日，回测时间2016年12月21日到2018年12月21日，回策品种上证指数，结果是年化收益-0.72%胜率也只有29.41%，资金曲线也不好看，接下来参数优化，20日与14日均线 胜率能达到78.57%,年化收益6.2%，这只是个简单的例子，不具备实用性，实际回测你要回测的时间更长，品种更多，观测更仔细，使用参数优化要注意有可能会有过度优化，还有策略设计，回测所选交易价格，如何防止偷价，滑价等等等。

㈦ 制定了一个策略，比如5日线上穿10日线做多，反之卖出。那么怎么在同花顺或通达信软件上进行回测

你所问的问题是量化交易的范畴，通达信上可以做到，通达信软件自带程序化交易评测系统，就可以进行回测，公式例子，可以参考通达信里自带的专家交易系统里的策略，策略回测，是非常有用的，但通达信，同花顺在这个方面不太专业建议用一些专业的量化分析平台，回测，优化参数，这里还涉及滑价，过度优化等问题，建议你从学习量化交易入手。

㈧ 量化选股策略的创建和回测哪个工具好

策略的最大资金容量和量化策略的回测收益、波动等数据没有太直接的关系。策略的最大资金容量如何确定是个偏实际应用的问题，一般的策略最大资金容量你很难说出一个具体的准确的数字是多少。
在考虑策略最大资金容量时，可能考虑到的因素有1策略本身的逻辑，2策略交易频率，3策略交易品种的日内总成交量和总持仓量，4策略交易品种的瞬时挂单量，5资金的风险偏好，6市场上同类型策略的资金容量等等。
今天有空接着之前的继续写
一个完整的策略在交易时可以分为以下三步：
1建仓入场
2持有
3平仓出场
1、3这两个过程，持续的时间越长，交易品种的总成交量越大，那么策略在交易时的冲击成本就越少，容量也就越大。
所以高频交易容量<期货趋势类策略容量<股票类策略容量。特别是到高频交易这个级别，需要观察瞬时的挂单量来确定有多少交易可以执行，而进一步确定容量有多大。
在2这个过程中，由于价格的波动会出现账面上的获利和亏损。这就引出来了第二个总要因素，资金的风险偏好。一般来说，越大的资金对风险的厌恶程度就越高。
所以期货趋势类策略容量<期货品种间套利策略容量<Alpha类股票策略
但成交量在决定资金上限时更重要，所以虽然期货品种间套利策略风险低于纯股票策略，但纯股票策略的资金容量更大的原因。
市场常见的策略类型及其资金容量：
高频交易 100万——1000万
期货趋势策略 100万——数千万
期货品种间套利策略 1000万——数亿
纯股票策略 数千万——数百亿
Alpha类股票策略 数千万——数十亿

㈨ 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。