❶ 我朋友有一个股票稳定交易系统，请问怎么验证
首先这报表回测信息太少,又不值观.
回测报表最直观的就是资金曲线.
例如通达信回测会自动生成很比较直观报表.
这策略都已经用通达信回测了,
为什么直截那么点截图,连个个资金曲线都没有.
再有就是策略不能只看胜率,也要看最大回撤,等等很多信息.
再有就是这回测是如何设置的,例如回测的周期,滑点是多少,以什么价格计算,手续费的设置.开平仓信号等等.这些都没有.
再有这个策略回测的时间段太短了.
如果这是一个日线策略,回测的时段怎么的也得在15年左右.这样才能看出这个策略在,牛市,熊市,盘整等各种行情下的表现.
再有就是回测的品种,是回测所有股票,还是沪深300,或者中小版,创业板,是否剔除st.等等.
就算历史回测可以盈利,还要模拟交易观察.
就算回测模拟都通过了,模拟的环境和真实交易环境也是有很大差别的.
既然这策略能用通达信回测说明这策略已经能写成选股公式,或者专家指标了.
其实很简单你想验证这个策略好不好用,找个看得懂公式代码的,一看就明白这策略的交易思路了.
❷ 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。
❸ 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。
❹ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱
Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。
❺ 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
股票操作还是以资金核心为主，无论市场消息满天飞，庄家机构一般都是提前就获知这些，对于我们散户而言不如直接了当的跟庄走，庄家资金怎么做我们怎么做，比如我个人使用的是恒阳财经网的恒阳证券行情软件机构版，我平时的选股卖股的过程是这样的：第一步，设定好庄家大资金抄底活动频繁的条件，自动筛选出符合这些资金条件股票，第二步，同时再设置好技术性支撑压力的条件，筛选出符合条件的股票，第三步，在最终两次筛选获得的即符合庄家资金抄底完毕，且技术形成支撑的股票，第四步，为数不多的这些筛选好的股票中，打开5分钟周期，看它们在5分钟周期内有没有庄大资金暗中抄底的股票，因为股票涨停或大涨之前比定在前3天内一般1天左右会有庄大资金暗中抄底，如果筛选的股票池中有符合5分钟周期出现庄大资金暗中抄底的股票，全部保留，第五步，在保留的股票中选择前期涨幅、振幅都比较活跃的，这样当天或次日买入以后的股票涨起来才稳才快，涨幅也大，这样虽然比较保守，但安全性相对更高一些，收益也相对更大一些。说白了，买股票就是另类投资，凡是投资就需要降低风险，增大收益性，上面的选股过程就是这个思路。个人意见仅供参考，希望对你有所帮助吧，如果有帮助就麻烦给分吧，谢谢！
❻ 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！
❼ 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。
❽ 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。
❾ 国内有什么做股票日内交易策略回测的软件或平台吗
❿ 量化交易策略有哪些
01、海龟交易策略
海龟交易策略是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略。这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，这基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。
02、阿尔法策略
阿尔法的概念来自于二十世纪中叶，经过学者的统计，当时约75%的股票型基金经理构建的投资组合无法跑赢根据市值大小构建的简单组合或是指数，属于传统的基本面分析策略。
在期指市场上做空，在股票市场上构建拟合300指数的成份股，赚取其中的价差，这种被动型的套利就是贝塔套利。
03、多因子选股
多因子模型是量化选股中最重要的一类模型，基本思想是找到某些和收益率最相关的指标，并根据该指标，构建一个股票组合，期望该组合在未来的一段时间跑赢或跑输指数。如果跑赢，则可以做多该组合，同时做空期指，赚取正向阿尔法收益；如果是跑输，则可以组多期指，融券做空该组合，赚取反向阿尔法收益。多因子模型的关键是找到因子与收益率之间的关联性。
04、双均线策略
双均线策略，通过建立m天移动平均线，n天移动平均线，则两条均线必有交点。若m>n，n天平均线“上穿越”m天均线则为买入点，反之为卖出点。该策略基于不同天数均线的交叉点，抓住股票的强势和弱势时刻，进行交易。
双均线策略中，如果两根均线的周期接近，比如5日线，10日线，这种非常容易缠绕，不停的产生买点卖点，会有大量的无效交易，交易费用很高。如果两根均线的周期差距较大，比如5日线，60日线，这种交易周期很长，趋势性已经不明显了，趋势转变以后很长时间才会出现买卖点。也就是说可能会造成很大的亏损。所以两个参数选择的很重要，趋势性越强的品种，均线策略越有效
05、行业轮动
行业轮动是利用市场趋势获利的一种主动交易策略其本质是利用不同投资品种强势时间的错位对行业品种进行切换以达到投资收益最大化的目的。
06、跨品种套利
跨品种套利指的是利用两种不同的、但相关联的指数期货产品之间的价差进行交易。这两种指数之间具有相互替代性或受同一供求因素制约。跨品种套利的交易形式是同时买进和卖出相同交割月份但不同种类的股指期货合约。主要有相关商品间套利和原料与成品之间套利。
跨品种套利的主要作用一是帮助扭曲的市场价格回复到正常水平；二是增强市场的流动性。
07、指数增强
增强型指数投资由于不同基金管理人描述其指数增强型产品的投资目的不尽相同，增强型指数投资并无统一模式，唯一共同点在于他们都希望能够提供高于标的指数回报水平的投资业绩。为使指数化投资名副其实，基金经理试图尽可能保持标的指数的各种特征。
08、网格交易
网格交易是利用市场震荡行情获利的一种主动交易策略，其本质是利用投资标的在一段震荡行情中价格在网格区间内的反复运动以进行加仓减仓的操作以达到投资收益最大化的目的。通俗点讲就是根据建立不同数量.不同大小的网格，在突破网格的时候建仓，回归网格的时候减仓，力求能够捕捉到价格的震荡变化趋势，达到盈利的目的。
09、跨期套利
跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。
10、高频交易策略
高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，比如，某种证券买入价和卖出价差价的微小变化，或者某只股票在不同交易所之间的微小价差。这种交易的速度如此之快，以至于有些交易机构将自己的“服务器群组”安置到了离交易所的计算机很近的地方，以缩短交易指令通过光缆以光速旅行的距离。