① 如何理解交易开拓者策略参数优化设置
所谓参数优化，只是在你测试模型时给你开出的最美好的前景，这几个词可以网络
② 我在学习用交易开拓者（TB）做程序化交易的，但是收费太贵了，有便宜的程序化平台吗
其他的自动化交易软件都不是特别成熟。
自动交易必须要有一个稳定的交回易环境和系统保证。
不要说电源等答意外因素，就说数据来源，运行的硬件配置，网络带宽，下单软件接口，以及自动化程序，最重要的是交易策略，有很多问题制约成功的盈利。
我的一个朋友，也是搞什么自动交易，结果程序在错误时间价格买入，造成大的损失，没处说去！
目前，个人觉得散户还是不适合自动交易。
③ 如何申请tb交易开拓者模拟账户
到官网页面自行申请，步骤如下解释。
④ 交易开拓者可获得多久以前的历史数据
波特兰开拓者队成立于1970年，当时波特兰正好是西部大开发的中心地，因此用“开拓者”给球队命名能反映出那个时代的特征。开拓者队最开始是围绕着两个球员来打造的，分别是来自普林斯顿大学的首轮秀，6尺4寸的射手杰夫·佩特里，另一个是在扩军选秀中从巴尔的摩子弹队手中拿下的6尺10寸篮板好手勒罗伊·埃利斯。
波特兰开拓者队球队历史上的第一场比赛是在1970年10月16日对战当时同是NBA新晋球队的克里夫兰骑士队，两支新军的对决以开拓者115-112三分击败对手结束。后卫吉姆·巴内特在第一节9分18秒时投进的一个罚球是开拓者队历史上的第一分。
开拓者队最后在1970-71赛季的成绩仅为29胜53负，不过已经是所有新军中最好的成绩，但开拓者队的胜率为35.4%难以称得上悦目。
1971年至1974年
1971-72赛季，开拓者队只取得惨淡的18胜64负战绩。主教练托德在56场比赛后被免职，斯图·因曼成为继任者在余下的26场比赛执教。在这个赛季里，球队还是有几个闪光点的：其中一个就是1971年11月19日对骑士的比赛上队中里克·阿德尔曼送出了17次助攻，这个纪录维持至80年代末才被打破。1972年3月18日，开拓者队以133比86重创纽约尼克斯队。47分的分差在未来的十年都是球队历史上的最大分差纪录。
⑤ 国内外期货程序化交易软件，文华、金字塔、交易开拓者、易盛、飞狐等，
怎么可能有不收费的，都是靠这个赚钱的啊，我用过文化和交易开拓者。还在研究MC和专MQ。以我的经验，你的资属金量如果大，可以用文华，收费固定。而且文华简单易懂。交易开拓者我不喜欢用，回测感觉不准，而且对编程能力有要求。文华财经的论坛特别专业，可以随便提问，固定时间回复，推荐文华。
⑥ 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。
⑦ 交易开拓者程序化交易软 件，交易师下单会自动平仓吗
你自己可以设置一下就对了啊，
⑧ 量化策略一般用什么平台回测分别有什么优劣势
盈时量化策略回测平台，不会编程也能玩转量化。
盈时“策略机器人”集策略智能生成、策略评估、筛选优化、批量生成等功能于一体的交互式策略生成平台。平台以计算机智能生成算法为核心，使用了机器学习、模式识别、统计学、可视化技术等人工智能技术，包含策略构建模块、混编计算模块、策略绩效优化模块等组件，在策略优化方面使用了高效的遗传编程与NSGA-II等算法，进而充分利用CPU多核心性能，实现多进程同步高效生成策略。
语言：Python
适用人群：期货投资者（有无编程基础都可）
数据库：期货
回测用时：需要排队分钟记
支持的功能：支持将策略使用在交易开拓者的平台，属于实盘交易。策略给出建议，但需要自己手动确定进行买卖。
自动生成策略原理与简介：通过设置参数，运用机器学习的方法，一键生成源码策略。
备注：国内首个利用深度学习的人工智能量化平台，不懂编程也能做量化。
盈时，专注于为客户提供高品质的量化交易技术咨询服务和领先的量化交易产品，是一家从事金融数据分析、金融软件开发、程序化交易算法与交易策略研究等业务的科技公司。
⑨ 交易开拓者会窃取用户的自动化交易系统公式代码吗
自动交易公式是程序化交易模型的公式源码,从事期货交易投资目前最新的交易方式要属程序化自动交易,西部汇市官方网站提供专业的自动交易公式下载,对于一般的投资者而言可采用文华财经软件实现自动交易,专业人士可采用交易开拓者TB自动交易公式,
我们认为自动交易公式在设计与选择上要注意以下方面:
1,日内自动交易公式.针对目前期货拥金较高且双向收取的前提下,做为日内交易公式其平均盈利能力与交易率频有很高要求,首先平均盈利能力要稳定,交易频率不能太高,稳定的平均盈利能力是保证以后在长期自动交易中赚钱的基础,另处交易频率过高则会产生较大的拥金费用,滑点等现像造成一些未短的盈利能力下降.
2,趋势类自动交易公式,我们认为做为设计中短线自动交易公式由其趋势类交易,应具有一定的防横盘震荡资金回辙的能力，且能抓住每波大趋势的能力，可参考橡胶波段交易系统。
3,做为一个智能自动交易系统在自动交易公式中应有头寸与资金管理的功能，这样对于较大资金的投入可减少资金回辙，有效控制风险的手段。西部汇市官方网站在投资教学中提到控制风险的方法不仅限于及时止损策略的制定，更在于交易头寸的调整来控制风险，利用近期盈利比例及短线开仓方向与长期趋势方向的掩护原理制定加减仓位策略。因此在自动交易公式的设计在应具有仓位与资金使用比列调整功能是成为重要的。
⑩ 国内期货程序化交易软件，文华、金字塔、交易开拓者等，谁能说下他们各自的特点吗哪个比较好点
这个主要是看你的习惯的,你平时经常用哪家的产品就建议你继续使用哪家的程序版化软件.从功能上来说权,决定程序化软件能力的是使用的程序脚本,而不是软件本身.因此可以说不存在哪家产品更好这样的问题,关键在你是否能找到好用的脚本.如果你是自己编程的话就无所谓了,如果你打算请人编的话那么建议文华吧,毕竟这个用的人多,会编程的也就多,你可以更容易找到为你写程序的人.另外就是收费了,这个我自接触过开拓者和文华.开拓者是按笔收费的,因此如果你是长线交易的话这个比较划算,文华是包时间的,因此短线高频交易者用文华就比较划算.