① 如何理解交易開拓者策略參數優化設置
所謂參數優化，只是在你測試模型時給你開出的最美好的前景，這幾個詞可以網路
② 我在學慣用交易開拓者（TB）做程序化交易的，但是收費太貴了，有便宜的程序化平台嗎
其他的自動化交易軟體都不是特別成熟。
自動交易必須要有一個穩定的交回易環境和系統保證。
不要說電源等答意外因素，就說數據來源，運行的硬體配置，網路帶寬，下單軟體介面，以及自動化程序，最重要的是交易策略，有很多問題制約成功的盈利。
我的一個朋友，也是搞什麼自動交易，結果程序在錯誤時間價格買入，造成大的損失，沒處說去！
目前，個人覺得散戶還是不適合自動交易。
③ 如何申請tb交易開拓者模擬賬戶
到官網頁面自行申請，步驟如下解釋。
④ 交易開拓者可獲得多久以前的歷史數據
波特蘭開拓者隊成立於1970年，當時波特蘭正好是西部大開發的中心地，因此用「開拓者」給球隊命名能反映出那個時代的特徵。開拓者隊最開始是圍繞著兩個球員來打造的，分別是來自普林斯頓大學的首輪秀，6尺4寸的射手傑夫·佩特里，另一個是在擴軍選秀中從巴爾的摩子彈隊手中拿下的6尺10寸籃板好手勒羅伊·埃利斯。
波特蘭開拓者隊球隊歷史上的第一場比賽是在1970年10月16日對戰當時同是NBA新晉球隊的克里夫蘭騎士隊，兩支新軍的對決以開拓者115-112三分擊敗對手結束。後衛吉姆·巴內特在第一節9分18秒時投進的一個罰球是開拓者隊歷史上的第一分。
開拓者隊最後在1970-71賽季的成績僅為29勝53負，不過已經是所有新軍中最好的成績，但開拓者隊的勝率為35.4%難以稱得上悅目。
1971年至1974年
1971-72賽季，開拓者隊只取得慘淡的18勝64負戰績。主教練托德在56場比賽後被免職，斯圖·因曼成為繼任者在餘下的26場比賽執教。在這個賽季里，球隊還是有幾個閃光點的：其中一個就是1971年11月19日對騎士的比賽上隊中里克·阿德爾曼送出了17次助攻，這個紀錄維持至80年代末才被打破。1972年3月18日，開拓者隊以133比86重創紐約尼克斯隊。47分的分差在未來的十年都是球隊歷史上的最大分差紀錄。
⑤ 國內外期貨程序化交易軟體，文華、金字塔、交易開拓者、易盛、飛狐等，
怎麼可能有不收費的，都是靠這個賺錢的啊，我用過文化和交易開拓者。還在研究MC和專MQ。以我的經驗，你的資屬金量如果大，可以用文華，收費固定。而且文華簡單易懂。交易開拓者我不喜歡用，回測感覺不準，而且對編程能力有要求。文華財經的論壇特別專業，可以隨便提問，固定時間回復，推薦文華。
⑥ 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。
⑦ 交易開拓者程序化交易軟 件，交易師下單會自動平倉嗎
你自己可以設置一下就對了啊，
⑧ 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。
⑨ 交易開拓者會竊取用戶的自動化交易系統公式代碼嗎
自動交易公式是程序化交易模型的公式源碼,從事期貨交易投資目前最新的交易方式要屬程序化自動交易,西部匯市官方網站提供專業的自動交易公式下載,對於一般的投資者而言可採用文華財經軟體實現自動交易,專業人士可採用交易開拓者TB自動交易公式,
我們認為自動交易公式在設計與選擇上要注意以下方面:
1,日內自動交易公式.針對目前期貨擁金較高且雙向收取的前提下,做為日內交易公式其平均盈利能力與交易率頻有很高要求,首先平均盈利能力要穩定,交易頻率不能太高,穩定的平均盈利能力是保證以後在長期自動交易中賺錢的基礎,另處交易頻率過高則會產生較大的擁金費用,滑點等現像造成一些未短的盈利能力下降.
2,趨勢類自動交易公式,我們認為做為設計中短線自動交易公式由其趨勢類交易,應具有一定的防橫盤震盪資金回轍的能力，且能抓住每波大趨勢的能力，可參考橡膠波段交易系統。
3,做為一個智能自動交易系統在自動交易公式中應有頭寸與資金管理的功能，這樣對於較大資金的投入可減少資金回轍，有效控制風險的手段。西部匯市官方網站在投資教學中提到控制風險的方法不僅限於及時止損策略的制定，更在於交易頭寸的調整來控制風險，利用近期盈利比例及短線開倉方向與長期趨勢方向的掩護原理制定加減倉位策略。因此在自動交易公式的設計在應具有倉位與資金使用比列調整功能是成為重要的。
⑩ 國內期貨程序化交易軟體，文華、金字塔、交易開拓者等，誰能說下他們各自的特點嗎哪個比較好點
這個主要是看你的習慣的,你平時經常用哪家的產品就建議你繼續使用哪家的程序版化軟體.從功能上來說權,決定程序化軟體能力的是使用的程序腳本,而不是軟體本身.因此可以說不存在哪家產品更好這樣的問題,關鍵在你是否能找到好用的腳本.如果你是自己編程的話就無所謂了,如果你打算請人編的話那麼建議文華吧,畢竟這個用的人多,會編程的也就多,你可以更容易找到為你寫程序的人.另外就是收費了,這個我自接觸過開拓者和文華.開拓者是按筆收費的,因此如果你是長線交易的話這個比較劃算,文華是包時間的,因此短線高頻交易者用文華就比較劃算.