Ⅰ 怎麼使用回測功能
您好，在問財選股中，當您完成對一個問句的搜索，您可以在結果頁的更多中找到回測功能，以了解您的策略的有效性。
Ⅱ 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）回進行全市場股票的歷史答模擬交易，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！
Ⅲ 如果想用統計軟體做一些交易策略的回測，用什麼軟體好，不想用股票軟體自帶的，限制有點多,謝了...
這個看你個人的技術水平了，簡單的哪怕想excel就可以自己做策略回測，水平高的可以選擇用matlab或者c++等自己寫個程序回測，當然所有的前提是你有數據來源。
Ⅳ 聚寬與掘金量化哪家的回測功能好用
聚寬和掘金量化的回測功能並沒有什麼不同。兩者的數據量差不多，在回測版時間方面，聚寬略權有優勢。另外，在回測的股票數量方面，掘金有所限制，好像是50隻股票，收費的沒限制。
兩者的差別是，掘進量化融合更多的程序語言平台，而不限於Python。另外，掘金在交易介面方面有優勢。
Ⅳ 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」集策略智能生成版、權策略評估、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。
Ⅵ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
策略的最大資金容量和量化策略的回測收益、波動等數據沒有太直接的內關系。策略的最容大資金容量如何確定是個偏實際應用的問題，一般的策略最大資金容量你很難說出一個具體的准確的數字是多少。在考慮策略最大資金容量時，可能考慮到的因素有1策略本身的邏輯，2策略交易頻率，3策略交易品種的日內總成交量和總持倉量，4策略交易品種的瞬時掛單量，5資金的風險偏好，6市場上同類型策略的資金容量等等。今天有空接著之前的繼續寫一個完整的策略在交易時可以分為以下三步：1建倉入場2持有3平倉出場1、3這兩個過程，持續的時間越長，交易品種的總成交量越大，那麼策略在交易時的沖擊成本就越少，容量也就越大。所以高頻交易容量<期貨趨勢類策略容量<股票類策略容量。特別是到高頻交易這個級別，需要觀察瞬時的掛單量來確定有多少交易可以執行，而進一步確定容量有多大。在2這個過程中，由於價格的波動會出現賬面上的獲利和虧損。這就引出來了第二個總要因素，資金的風險偏好。一般來說，越大的資金對風險的厭惡程度就越高。所以期貨趨勢類策略容量<期貨品種間套利策略容量
Ⅶ 股票回測工具APP誰用過是什麼軟體啊給介紹下唄
總的來說，藉助它來炒股，稱得上完美，體驗一下，就知道了。
Ⅷ 請問大家什麼軟體能夠用外部指標進行歷史回測
需要一些比較專業的統計軟體。第三方炒股軟體一般都做的不好，有些我拿更權威的統計軟體去計算，發現結果居然是錯的。這個是個人經驗（不過有點過時了，2012年嘗試的，估計那個軟體自己已經把錯誤更改了。）。
建議你做以下操作：
自己收集外部指標，並隨時更新。如果可以的話，自己建個資料庫。MYSQL之類的，免費而且非常容易上手。
選擇一款可以輕松將金融數據導出成標准格式的第三方炒股軟體。這個就是你自己的喜好了。大部分軟體，這方面做的還是不錯的，雖然要交費。
用一款比較專業的統計軟體，將兩者數據導入，然後按自己的想法，自由自在的做分析。你可以隨便選一款你自己使用著習慣的統計軟體。EVIEWS之類的太簡單，包含的東西太少了。高度建議你選擇一些自帶金融計量分析工具的軟體。建議你用以下統計軟體：
MATLAB。這個上手超快，前提是你很好的學過線性代數，因為計算是以矩陣為基礎的。他自帶的financial econometrics tool box包含的東西非常廣，非常全。就算沒有，因為軟體自由度很高，所以可以輕松自己創造出一個。
STATA。這個上手比上面那個還快。而且，不需要很好的線性代數，因為編程理念不是以矩陣為基礎的。自帶的金融計量的東西很多很全。更新也很快。缺點是，沒上面那個自由度高。某些全新的演算法和公式，你想用的話，自己寫出來比較費勁，效率也容易低。特別是你想做蒙特卡羅模擬實驗的時候。
其他的那些免費的統計軟體，比如R, OX之類的我並不建議。因為是免費的，所以用戶體驗做的並不好。
Ⅸ 股票回測工具APP誰用過究竟怎麼樣
回頭我也去試一試這個軟體。