tb回測用指數還是連續

❶ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(1)tb回測用指數還是連續擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

❷ 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢

河北穩升為您服務。
要看策略是用什麼語言編寫的，不同平台支持語言會有差別。
一般用的較多的平台如文華，TB，金字塔等。
說一下在用的文華，優勢的回測可以測試TICK數據，更為精準。另外文華的客服還是很不錯的，24小時都有人。劣勢的話應該在更高級的策略支持上，目前流行的這幾家都有這方面的缺點。

❸ 用證券化率水平給上證指數估值這個方法科學嗎

首先，需要了解證券化率是如何計算出來的。證券化率是指一國各類證券的總市值佔GDP的比重。這里的證券不僅僅包括股票，也包括債券、基金等其他類型的權益憑證。在假定GDP增速穩定不變的前提下，證券化率主要受到兩個方面的影響，一個是一國所有證券的整體價格水平，另一個是一國發行的證券總量。綜上，我們可以得出兩個結論：1.證券化率是一個寬泛的指標，雖然證券市場是大頭，但是債券市場與基金市場還是會對一國的證券化率有影響；2.證券化率主要受到兩個方面的影響，一個是證券整體價格水平，另一個是當年證券的發行情況。用證券化率直接展示股票價格相對於GDP的變化情況其實是有較大偏誤的。學術上，一般將證券化率指標用作衡量一國證券市場發達程度的指標，而非衡量一國股票二級市場價格水平的指標。嚴格意義上講，您的論述是有瑕疵的。
既然您使用的是長期價格背離回歸策略，那直接使用指數增速與GDP增速的剪刀差作為indicator就可以了，何必舍近求遠使用更復雜的證券化率指標呢？
作為理論，您提出的原理是有瑕疵的。但作為交易策略，我們只看結果就好。我沒有專門做過這個交易策略的評估，您可以嘗試回測一下這個交易策略的表現。但是由於您的交易策略周期太長了，可能能夠獲取的回測機會不是很多。在少量回測的情況下其實是無法確定該策略的最大回撤的。

❹ 如何用TB交易者進行期貨交易歷史測試

你通過TB編寫你的交易策略，把你的策略設定為公式應用，然後編譯成功後，在你想測試的品種界面上調出該公式應用，然後點擊測試，你就可以看到相應的回測報告了。

❺ 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

❻ A股市場個人量化交易者，需要哪些工具

量化交易的前來提是量化，源而量化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程，比如股票跌漲的統計圖，如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向，但當某一天有人發明了折線統計圖，只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點，就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的，擁有非常多的參數，數據量也非常大，數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中，已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法，然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻，成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。

❼ 目前哪個程序化軟體可以支持套利程序化歷史回測

用程序化交易軟來件自動自交易，你盯盤就好，不要干涉首先，要把這個交易策略寫成程序
其次，用程序化交易軟體（比如TB）進行歷史回測，優化參數（警惕過度優化風險）並模擬運行
最後，你要有一套明確可量化的期貨交易策略
然後

❽ 在滬深300指數上對這個策略做了回測，只做一手，按點數計算收益。這句話是什麼意思，尤其是按點數那句

相當於指數型基金，300指數包括300種優質藍籌股票漲跌的綜合情況，當三百種股票中和上漲時，指數上漲高於你買入的指數你將其賣出就能賺錢，反之就會誇本！

❾ 如何利用matlab對交易策略進行回測

這個很簡單啊，我現在就在用matlab做期貨量化的回測呢
關鍵的構成：
一是：形成自己策略的思想和流程圖
二是：從TB或者其他軟體中導出需要的tick等級別的數據，根據自己的思想和流程圖編輯程序，最好多使用function函數句柄，是程序的可適性增強。
三是：繪制圖片，plot，mesh或者GUI，來觀測自己參數對策略的影響，進而進一步完善策略
四是：多用cell元胞數組，根據TB等回測報告形成自己的測試報告，比如空多盈虧，回撤等等。