用r進行量化策略回測

㈠ 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。

㈡ 如何利用excel回測量化投資策略

用excel回策量化策略，效率太低了，而且數據過大的話excel完成不了，可以利用回現有的量化交易平台，如答果非的用excel回策，你至少要學會各種技術指標，和如何用計算機語言描述走勢行情分析，還需要會編輯回測所用的各種回測指標公式，你才能完成excel的量化回測，初學時可以用這個但，實際應用時，至少要用一套量化分析平台的軟體，或者自己利用c語言，Python，等開發出一套量化分析軟體。

㈢ 在國內做交易策略的回測的具體步驟是什麼

交易策略回測屬於量化交易，至於用什麼工具看個人習慣，可以用量化交易平台，也可以用某些行情交易軟體，也可以自己利用一門計算機語言，最簡單的用excel，也可以進行回測分析。

㈣ 量化選股策略的創建和回測哪個工具好

策略的最大資金容量和量化策略的回測收益、波動等數據沒有太直接的關系。策略的最大資金容量如何確定是個偏實際應用的問題，一般的策略最大資金容量你很難說出一個具體的准確的數字是多少。
在考慮策略最大資金容量時，可能考慮到的因素有1策略本身的邏輯，2策略交易頻率，3策略交易品種的日內總成交量和總持倉量，4策略交易品種的瞬時掛單量，5資金的風險偏好，6市場上同類型策略的資金容量等等。
今天有空接著之前的繼續寫
一個完整的策略在交易時可以分為以下三步：
1建倉入場
2持有
3平倉出場
1、3這兩個過程，持續的時間越長，交易品種的總成交量越大，那麼策略在交易時的沖擊成本就越少，容量也就越大。
所以高頻交易容量<期貨趨勢類策略容量<股票類策略容量。特別是到高頻交易這個級別，需要觀察瞬時的掛單量來確定有多少交易可以執行，而進一步確定容量有多大。
在2這個過程中，由於價格的波動會出現賬面上的獲利和虧損。這就引出來了第二個總要因素，資金的風險偏好。一般來說，越大的資金對風險的厭惡程度就越高。
所以期貨趨勢類策略容量<期貨品種間套利策略容量<Alpha類股票策略
但成交量在決定資金上限時更重要，所以雖然期貨品種間套利策略風險低於純股票策略，但純股票策略的資金容量更大的原因。
市場常見的策略類型及其資金容量：
高頻交易 100萬——1000萬
期貨趨勢策略 100萬——數千萬
期貨品種間套利策略 1000萬——數億
純股票策略 數千萬——數百億
Alpha類股票策略 數千萬——數十億

㈤ 基於R語言的歷史回測框架有哪些

一些資料希望能幫助到您：
[轉]構建基於R的交易系統(1)quantmod
[轉]構建基於R的交易系統(2)附錄1quantmod包函數索引
[轉]構建基於R的交易系統(3)TTR
[轉]構建基於R的交易系統(4)blotter及相關工具
[轉]構建基於R的交易系統(5)quantstrat包（上）
[轉]構建基於R的交易系統(5)quantstrat包（中）

㈥ 如何看待量化交易的回測

美股研究社指出：不同風格的策略對於回測的要求是不同的，比如對於多因子選股或者趨勢策略等，需要注意的幾點是：

1. 區分好樣本內數據和樣本外數據，這個和機器學習很類似，樣本內數據用於訓練，樣本外數據用於校驗。這樣做的目的是為了避免過擬合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回測後所有交易的收益分布，看看你的收益來源是少數的幾次大的收益還是來源多次的小的收益。來源於大的收益，你的收益波動性就很大，實盤往往會達不到你的效果。

3. 參數的穩定性。如果你某個參數過敏感，隨便調整下就對收益影響很大，那你實盤的情況和模擬盤也有很大可能會有出入。

這類策略嚴格來說，避免了一些常見的坑，還是比較容易做到回測和實盤類似的。
京東量化最新推出了一些通達信的技術指標還不錯，你們可以去看一下，應該能學到好多東西。

㈦ 量化交易的回測和調試到底是什麼意思

就是通過以前的行情數據進行測試，調整系統，藉此提高交易系統的可靠性。一個量化系統不能開發出來就用於實戰，畢竟都是真金白銀，所以得先進行回測調試。

㈧ 程序化交易中策略的回測是怎麼做的

是程序交易員使用一些程序代碼編寫的，微量網就是這樣做到的，而且策略是7*24小時自動運行在雲端的，樓主可以去了解一下，求採納

㈨ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢

盈時量化策略回測平台，不會編程也能玩轉量化。

盈時「策略機器人」集策略智能生成、策略評估、篩選優化、批量生成等功能於一體的互動式策略生成平台。平台以計算機智能生成演算法為核心，使用了機器學習、模式識別、統計學、可視化技術等人工智慧技術，包含策略構建模塊、混編計算模塊、策略績效優化模塊等組件，在策略優化方面使用了高效的遺傳編程與NSGA-II等演算法，進而充分利用CPU多核心性能，實現多進程同步高效生成策略。

語言：Python

適用人群：期貨投資者（有無編程基礎都可）

資料庫：期貨

回測用時：需要排隊分鍾記

支持的功能：支持將策略使用在交易開拓者的平台，屬於實盤交易。策略給出建議，但需要自己手動確定進行買賣。

自動生成策略原理與簡介：通過設置參數，運用機器學習的方法，一鍵生成源碼策略。

備註：國內首個利用深度學習的人工智慧量化平台，不懂編程也能做量化。

盈時，專注於為客戶提供高品質的量化交易技術咨詢服務和領先的量化交易產品，是一家從事金融數據分析、金融軟體開發、程序化交易演算法與交易策略研究等業務的科技公司。

㈩ 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