㈠ 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採用基礎功能免費版+互聯網模式+雲平台+強大的權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。
㈡ 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。
㈢ 量化交易平台的回測邏輯
量 化 平 台 基 本採用「初 始 化函數→ 從 平 台 數 據庫取出 數 據→ 每 個 周 期執 行 調 倉 函 數→ 回測結 束計算 統 計量
㈣ 量化交易中所謂「回測易，實盤難」的問題怎麼解釋
1.實 盤和回 測 最 基 本 的區別 是， 回 測存在 虛 假交 易 的 問 題，導致實 盤 的 偏 差。 2 . 上 面 的答 主 提 到 的 o v e rf it,過 擬 合 的 問題。作為策 略的 開發者， 不 可能 處處 考慮到 系 統 開 發者 的 設計 ，所 以 選 擇 一 個 好的平 台很 重要 ，例 如 rice q u a nt 量 化 交 易 平 台 。
㈤ 量化交易真的有那麼好嗎
挺好的，可以幫助解套，增加收益，操作也不是很簡單，很適合一些沒有時間或者專業能力不強的客戶，能幫助客戶獲得較高的收益
㈥ 在量化網上做量化交易的人多嗎
還是挺多的吧。量化交易的盈利概率可比主管判斷要多多了。
㈦ 你們覺得量化交易合理嗎
看個人對量化的精確度要求了，大數據分析出來的東西，肯定是成功率是要一些的，你可以去看看火星數字資產銀行的量化交易。
㈧ 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
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。
㈨ 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專或者趨勢策略等，需要注意屬的幾點是：
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。
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