量化策略一般用什么平台回测分别有什么优劣势

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如何利用excel回测量化投资策略

用excel回策量化策略,效率太低了,而且数据过大的话excel完成不了,可以利用现有的量化交易平台,如果非的用excel回策,你至少要学会各种技术指标,和如何用计算机语言描述走势行情分析,还需要会编辑回测所用的各种回测指标公式,你才能完成excel的量化回测,初学时可以用这个但,实际应用时,至少要用一套量化分析平台的软件,或者自己利用c语言,Python,等开发出一套量化分析软件。

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。

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。

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