股票量化策略回測軟體
隨著TPS交易系統體系概念的興起，很多人會好奇量化交易系統，到底有什麼「魔力」。今天就一起來看看，TPS量化交易系統，有哪些新亮點、新玩法。
新亮點
勝率高達92.58%
勝率這個問題，基本是新手第一關心內容，有經驗的投資者關心的更多風控和盈虧比。目前，TPS量化交易系統的勝率在92.58%左右。勝率這里我們希望大家別太過於看中，因為交易非定量，不像拋硬幣不是正面就是反面，交易存在漲、跌、盤整、還有額外的交易點差手續費。不是高勝率就是好信號，理論上誰都能做出高勝率，甚至100%勝率。只需要下單時盈利一小點的單子平倉，錯誤的單子嚴格止盈止損。
盈利率較高
相對於傳統人工做法，TPS量化交易系統擁有較高盈利率優勢：
1.每個月預期40.28%的盈利率
2.按照10萬美金5%的倉位，每月預計盈利5萬美金左右。
交易系統穩定
無論是平台還是交易軟體，投資者最看重的就是穩定性，一個穩定的交易系統對於投資者來說是很有優勢的，很多投資者在剛開始都沒有意識到穩定性對他們的重要性，直到在交易中使用了一個不穩定的交易系統，才發現交易過程狀況百出，最後，交易結果也和他們的交易表現不成正比。而TPS量化交易系統擁有數據更新及時、可靠的交易數據等優勢，不會出現扛單，甚至是大虧大賺的情況，這對於投資者在參與交易時，是非常有利的。
㈡ 做量化交易一般用什麼軟體
需要懂一些數學模型，比如統計分析、人工智慧演算法之類的，他的本質是利用數回學模型分析數答據潛在的規律尋找交易機會，並利用計算機程序來搜尋交易時機以及完成自動化交易。並沒有現成的軟體可以做這個，因為它需要一個搭建一個專業的平台，這不是一個人可以完成的。
國內有一些軟體，比如大智慧提供數量分析，還有一些軟體提供股票、期貨的程序化交易。但是實際上這並不是真正意義上的量化交易。事實上，做一款純粹的適合個人投資者的量化投資軟體，難度是非常大的，因為量化策略並不想傳統的基本面、技術面那樣存在已有既定的必然規律。他需要跨越多學科，多領域去挖掘數據的規律，然後利用得出的規律進行交易。但是不同時間、空間的數據的潛在規律並不一致，所以對量化過程進行標准化是一件很難完成的事情。
如果是計算機或者數學專業的人士，可以考慮使用C、C++、SQL等語言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等軟體。不管是哪一種軟體，要實現量化交易，肯定是需要一定的建模基礎和編程基礎的，其中最重要的東西是數學能力。
㈢ A股市場個人量化交易者，需要哪些工具
量化交易的前提是量化，而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程，比如股票跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的，擁有非常多的參數，數據量也非常大，數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法，然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。
㈣ A股量化交易回測引擎哪家做的比較好
看到樓上的回答，我來介紹一下JoinQuant吧。
不同於傳統的量化工具，JoinQuant採用基礎功能免費+互聯網模式+雲平台+強大的社區的模式來做量化平台。目的在降低量化交易的門檻，讓人人都能夠接觸並成為寬客。
目前我們沉澱了一定的策略庫，如：
MACD、KDJ、指數平滑均線、上影線與下影線、羊駝、布林線、威廉指標、均線策略等等。
可以直接登錄JoinQuant，在社區中一鍵克隆。
JoinQuant是為量化愛好者（寬客）量身打造的雲平台，我們為您提供精準的回測功能、高速實盤交易介面、易用的API文檔、由易入難的策略庫，便於您快速實現、使用自己的量化交易策略。
我們的創始團隊具有豐富的金融、互聯網從業經驗，既有超過10年炒股經驗、持續跑贏大盤的炒股大師，也有多年從事基金、證券行業的金融精英，還有BAT的技術大牛，我們致力於打造最高效、易用的量化交易平台。
㈤ 想做一個通達信股票全自動程序化交易回測程序，求幫助。
在通達信功能菜單，公式系統，程序交易評測系統，這里可以回測系統，系統自帶了幾個簡單的交易系統，均線，MACD，唐奇安，等，你也可以把你自己的技術指標加上交易信號用回測，也可以做參數優化，但通達信做量化交易不適合。下面截幾張圖
舉個例子，以均線策略為例，默認均線參數是5日和20日，回測時間2016年12月21日到2018年12月21日，回策品種上證指數，結果是年化收益-0.72%勝率也只有29.41%，資金曲線也不好看，接下來參數優化，20日與14日均線 勝率能達到78.57%,年化收益6.2%，這只是個簡單的例子，不具備實用性，實際回測你要回測的時間更長，品種更多，觀測更仔細，使用參數優化要注意有可能會有過度優化，還有策略設計，回測所選交易價格，如何防止偷價，滑價等等等。
㈥ 哪位推薦一個能夠做量化投資的軟體嗎
量化炒股的話關注（名Z）是用數據分析實際數據展現市場情況的，數據選股、風控，計算機來的比較真實，還有7年日內交易的研發經驗，對於做差價特別實用
㈦ 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。
㈧ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
我知道一家量化策略回測平台【QResearch】，非常好用，QResearch是一個無編程的條件式回測平台，它將所有因素都抽象為因子，簡單易用而不失靈活。用戶只要理解自己的策略即可動動滑鼠進行回測，非常適合有著豐富Idea但不會編程的用戶快速驗證想法；對於那些會編程的用戶，QResearch也可以為之節省大把數據處理和細節處理的時間。QResearch基於高質量的資料庫，提供豐富的因子庫，其中大部分因子都可以追溯到相應的Paper，非常適合高校金融學院的學生和老師進行研究之用。QResearch自誕生以來就一直追求回測與實盤的一致，力爭做到所見即所得的回測結果，目前只要交易費用設置得當，可以將每天回測與實盤的誤差控制在0.1bp級別，這在市場上魚龍混雜的回測平台當中顯得格外突出！
總之，QResearch適合各路策略研發人員使用，包括基本面研究人員，量化研究人員，交易員，以及高校師生等，相信每一類人員都可以通過使用QResearch而提高效率，做出漂亮的研究或不俗的業績！
該平台下Market Watch實時及歷史數據（包括收益，統計，期限結構和會員持倉）已添加至Toolkit交易工具箱，網址：https://qresearch.qedgeam.com/toolkit
㈨ 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
㈩ 求問各位大神們，有沒有可以選股 回測的股票軟體
回測的軟體可以選擇贏者交易師，但想買在底站是一定風險。如果您所期望的支撐位破了怎麼辦？還會有新低。當然，贏者交易師也可以選出來供您參考。