股票模擬交易資金回測

㈠ 模擬炒股是什麼意思怎麼玩

模擬炒股系統是一種利用互聯網技術，根據股市實盤交易規則設計的模擬模擬操作的系統。股票投資者通過模擬炒股系統可以進行系統的鍛煉或學習操盤技術。

模擬股票買賣的規則同證交所規定基本一致，包括：不能透支及買空賣空、T+1（當天買入的股票不能拋出）、撮合成交按照價格優先時間優先的原則、與滬深交易所相同的交易時間和券種，沒有新股申購等等；

(1)股票模擬交易資金回測擴展閱讀

模擬炒股的好處

操作簡單方便，與實際券商的軟體界面一致或基本一致

股票行情完全與交易所同步

股票交易T+1制度(股票當天買入不能賣出，但現金是當日即可滾動使用)

無投資成本，無風險;

在真實的行情、交易規則里鍛煉金融投資思維。

模擬炒股的弊端

模擬操作放大了資本擴張過程中的隨意性。一些模擬炒股網初始化上千萬或百萬資金給用戶，其實並不適合中小投資者。上千萬或百萬資金在中小盤中已經足以影響股價走勢，可以過過所謂的「坐莊」的癮了。如果還是向動用幾千，一兩萬的操作手法操作千萬資金，完全南轅北轍。在模擬盤中獲得巨大收益後，可能導致自信心過度膨脹，造成實盤虧損。

㈡ 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。

㈢ 股票回測是什麼意思

指股票上漲一定幅度之後回落一定幅度，這個不是回測，而是回撤。回測指的是一個投資策略，在過去幾年的歷史收益表現，常用到年化收益、夏普比率、最大回撤、阿爾法、貝塔值來評估回測結果的好壞，回測結果越好，那麼未來這個策略相對來說，賺錢的概率更高。像果仁網，就可以實現從選股到歷史數據回測。

㈣ 同花順的回測一下如何以開盤價為買點進行回測

有的啊，用區間統計這個功能就行了唄。不過，話說，這有什麼意義呢。開盤那個時間段交易那麼活躍，買又買不到，都是機構的機械單，尾盤交易波動平穩，是機構買入的好時機，只有散戶和游資早盤往裡沖吧。。。。

㈤ 我朋友有一個股票穩定交易系統，請問怎麼驗證

首先這報表回測信息太少,又不值觀.
回測報表最直觀的就是資金曲線.
例如通達信回測會自動生成很比較直觀報表.
這策略都已經用通達信回測了,
為什麼直截那麼點截圖,連個個資金曲線都沒有.
再有就是策略不能只看勝率,也要看最大回撤,等等很多信息.
再有就是這回測是如何設置的,例如回測的周期,滑點是多少,以什麼價格計算,手續費的設置.開平倉信號等等.這些都沒有.
再有這個策略回測的時間段太短了.
如果這是一個日線策略,回測的時段怎麼的也得在15年左右.這樣才能看出這個策略在,牛市,熊市,盤整等各種行情下的表現.
再有就是回測的品種,是回測所有股票,還是滬深300,或者中小版,創業板,是否剔除st.等等.
就算歷史回測可以盈利,還要模擬交易觀察.
就算回測模擬都通過了,模擬的環境和真實交易環境也是有很大差別的.
既然這策略能用通達信回測說明這策略已經能寫成選股公式,或者專家指標了.
其實很簡單你想驗證這個策略好不好用,找個看得懂公式代碼的,一看就明白這策略的交易思路了.

㈥ 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。

㈦ 國內有什麼做股票日內交易策略回測的軟體或平台嗎

1、可以體驗猶如滬深股市的真實。
2、可以練習珍貴的炒股知識。
3、可以花少量的RMB體驗股市坐莊的感覺。（全國獨一無二）
4、模擬國內外期貨讓你體驗T+0與高杠桿的精彩刺激！
5、游俠股市模擬炒股大賽讓你有機會獲得數千元現金大獎！

㈧ 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。

㈨ 同花順的I問財回測大家有用過的嗎

i問財策略回測是根據您設置的擇時交易計劃，對輸入的策略（問句）進行全市場股票的歷史模擬交易，最終對選出的所有股票的回測結果進行客觀的統計分析，並給出策略回測報告，為您找到最適合自己的投資策略提供客觀的數據支持。
使用方法：
一、設置需要回測問句及信息，點擊回策！
二、回測數據分析，從回測分析中可以看到各個持有周期的收益率、成功率等信息。
如「非新股，非st，非停牌，總市值小於25.5億，pe大於0，peg大於0小於15，資產負債率小於60%，總市值從小到大」問句，最大預期年化收益率169.36%
三、您也可以在策略廣場上查看其它人的策略哦！

㈩ 制定了一個策略，比如5日線上穿10日線做多，反之賣出。那麼怎麼在同花順或通達信軟體上進行回測

你所問的問題是量化交易的范疇，通達信上可以做到，通達信軟體自帶程序化交易評測系統，就可以進行回測，公式例子，可以參考通達信里自帶的專家交易系統里的策略，策略回測，是非常有用的，但通達信，同花順在這個方面不太專業建議用一些專業的量化分析平台，回測，優化參數，這里還涉及滑價，過度優化等問題，建議你從學習量化交易入手。