量化策略一般用什么平台回测,分别有什么优劣势

最新推荐文章于 2025-10-25 10:29:13 发布
转载 最新推荐文章于 2025-10-25 10:29:13 发布 · 3.4k 阅读 · 1

本内容源自知乎的一个问题页面，具体讨论细节未给出，通常涉及各种话题和技术领域的深入交流。
Onlyiwill
关注
量化策略回测平台及其优劣势
CyberNerdX的博客
10-04 961
量化策略回测是量化交易中的重要环节，它可以帮助交易者评估和验证其交易策略的效果。在Python中，有几个常用的平台可以用于量化策略回测，每个平台都有其优劣势。以下是这些平台及其特点的详细介绍。量化策略回测是量化交易中的重要环节，它可以帮助交易者评估和验证其交易策略的效果。在Python中，有几个常用的平台可以用于量化策略回测，每个平台都有其优劣势。以下是这些平台及其特点的详细介绍。
量化回测平台助力量化价值投资策略优化
2501_92132293的博客
07-14 766
量化回测平台是连接价值投资理论与实盘交易的核心工具，通过历史数据模拟策略运行，评估绩效、识别风险、优化参数，最终实现“低估值、高成长”的价值投资逻辑的量化落地。本文从概念基础（价值投资与量化的融合）、理论框架（因子模型与回测的数学逻辑）、架构设计（平台的核心组件与交互）、实现机制（算法优化与边缘情况处理）、实际应用（策略实施与部署）、高级考量（扩展、安全与伦理）六大维度，结合教学元素（类比、可视化、案例），为不同技术背景的读者提供从入门到专家级的全面解析。策略验证：该策略在历史数据中是否能获得超额收益？
人 GPT 协作，两周从 0 手撸一个量化交易回测平台
易迟的专栏
05-20 1643
掌握技能最快的方法就是用技能创造产品，前一阵子对 GPT 辅助编程与项目生成做过较多的调研，但是一直处于试水阶段，没能发挥出 GPT 辅助编程的能力。本次从新领域入手，借助 GPT 的力量，从 0 手撸一个量化交易回测平台，从这个过程看看 GPT 辅助编程到底有多强，能多大程度帮助程序员，是否有可能替代程序员。文章本来是希望介绍量化交易回测工具的从 0 手撸的实现过程，但是实际想想，授人予鱼不如授人予渔，单个量化交易回测工具作用有限，但是如果用好了 GPT 工具，只需要花上一丢丢时间，你也能创造一个。
量化回归测试平台 设计,python量化交易策略回测
gk12336的博客
03-20 1555
如何实现多策略回测？所有的交易策略都是写在自定义的策略类里，如下面的 TestStrategy 类，自定义的策略类名称可以任意取，但必须继承 Backtrader 内置的 Strategy 类，即 bt.Strategy。self.order_target_percent() 按持仓百分比下单，“多退少补”原则， 对于股票当前无持仓或持有的是多单（size>=0）的情况，若目标占比 target > 当前持仓占比，买入不够的部分；在补齐交易日过程中，会使得补充的交易日缺失行情数据，需对缺失数据进行填充。
如何快速搭建量化交易回测系统？QSTrader开源框架的终极指南
最新发布
gitblog_00893的博客
10-25 661
QSTrader是一个基于Python的开源量化交易回测框架，由QuantStart公司开发，专为量化交易策略提供模块化、松耦合的回测平台。通过其灵活的架构设计，用户可以轻松构建、测试和优化各种交易策略，从简单的买入持有到复杂的多因子模型。 ## ???? QSTrader核心功能解析 ### 模块化架构设计 QSTrader采用分层设计理念，将回测系统拆分为多个独立模块： - **数据处理模块*...
量化投资策略：常见的几种Python回测框架（库）
热门推荐
lawme的专栏
05-19 6万+
量化投资策略：常见的几种Python回测框架（库）  在实盘交易之前，必须对量化交易策略进行回测。在此，我们评价一下常用的Python回测框架（库）。评价的尺度包括用途范围（回测、虚盘交易、实盘交易），易用程度（结构良好、文档完整）和扩展性（速度快、用法简单、与其他框架库的兼容）。   Zipline: 事件驱动的回测框架。Quantopian 正在使用它。 Zip
【量化】Backtrader量化回测平台入门1——环境配置快速上手
zhouhy0903的博客
03-17 2372
搭建本地量化平台 近几年国内的在线量化平台逐渐增加，比如常见的Ricequant、Joinquant等等，但是个人认为这些平台适合跑一些简单的策略，在实现一些复杂的或者需要计算资源的策略时回测时间较长。一些开源的框架，比如Backtrader以及Quantopian自家用的Zipline框架，在使用之后发现Backtrader具有较为完善的文档，方便编写本地量化策略（Zipline的部分较老的版本存在数据接口失效等问题）。所以打算记录下关于Backtrader的学习过程。 安装 推荐采用虚拟环境pip安装
量化投资对于数据源、回测、实盘平台的选择
sljsz的博客
04-17 4417
量化策略开发第一步：数据源 开发量化策略的第一个重要环节：如何获取数据？ 开发量化策略所需要的数据，包括历史数据和实时数据。特别指出，我们只介绍免费的数据源，以帮助大家降低成本。 先从股票开始，股票的历史数据，我们可以借用三方平台回测（例如优矿、聚宽、米筐等），相当于借用了平台的历史数据，但平台历史数据有一个问题：往往不能将全量数据下载到本地。想要自己搭建股票回测框架的话，推荐用tushare的数据，如果你是学生，tushare是可以免费使用的；而如果你有写blog的习惯，也可以写一些tushar..
量化交易什么叫 EA 交易、马丁和网格策略又是什么，为什么会导致亏损
AI生成式技术曾小健
10-08 1015
EA交易：是一个工具，其好坏完全取决于内部编写的策略。马丁和网格：是两种非常流行但高风险的策略。它们的核心都是试图通过“逆势加仓”或“均值回归”的假设来盈利。导致亏损的根本原因：这两种策略都极度害怕“黑天鹅”事件或强劲的单边趋势行情。它们用极高的胜率（经常盈利）来诱惑交易者，但一次罕见而剧烈的行情波动，就足以抹去之前所有的利润并吞噬本金。这就像在悬崖边数钞票。你每天都能数到很多张（高胜率，经常小赚），感觉很安全。但一旦失足（遇到单边行情），就会坠入深渊（爆仓）。
量化策略百战案例之布林带策略
ByQuant量化
08-16 1083
布林带策略是一种常见的技术分析工具，用于判断价格走势的波动性和可能的拐点。该策略基于布林带指标，该指标由三条线组成：中轨线，上轨线和下轨线。中轨线是一条简单移动平均线，上轨线和下轨线则是在中轨线的基础上加减标准差得到的。布林带策略是一种基于统计学原理的技术指标，用来衡量价格波动的幅度和价格的相对位置。
7. 详解低门槛搭建个人量化平台 - 交易跟踪和模拟回测
AI 量化
03-15 1256
本章作为专栏--低门槛搭建个人量化平台的补充材料。 根据前面文章，不仅可以在自已的量化平台上修改K线图形及各式设置，在图表上显示一些自定义数据或指标，而且还可以随心所欲增加自己感兴趣的个性化扩展定制内容，例如自定义预警功能。 本篇简要介绍，平台怎样实现交易跟踪和复盘分析，以及模拟回测。 一、交易追踪及复盘分析 这节介绍将自己的实盘交易操作信息，同步记录并显示在K线图上。 下面是通过 tradingView GET /marks 方法实现的，说明如下： Request:GET /marks?
Python量化交易学习笔记（5）——第一个策略回测程序v3
码农甲的博客
03-19 4998
在v1和v2部分，以及搭建好了回测的基础框架，v3则是在程序中加载真实的股票数据。 程序v3-添加价格数据（Data Feed）: from __future__ import (absolute_import, division, print_function, unicode_literals) import datetime # 用于date...
从零实现”搭积木式实现策略“的回测系统 part V
chenzhansheng9999的博客
10-25 259
前面系列文章，我们把回测系统的主要部件作了详细的说明，这些部件构成了回测引擎的主体。如果把回测引擎比作一台机器，那么数据就是生产原料，而策略就是加工方法。 策略需要对原始数据进行计算，得到各种中间指标，比如均线，MACD,布林带等等。我们基于talib这个指标计算库，提供了相应的指标计算功能...
1、回测平台搭建——思路
敲代码的quant的博客
04-19 1万+
什么是回测平台？最简单来说，写好了一个策略，从一个txt中读取了数据，放到策略中，得到了一个最后的收益，这个程序就是一个回测平台，用回测平台来概括虽然有些过，但是这就是一个回测平台的雏形。升级——需求增加当最后的统计结果不仅需要收益，还需要统计交易次数、开多开空次数、盈亏比、平均盈利、平均亏损、夏普比率等等这些指标，最后的结果还需要加上可视化的控件的时候，就需要再添加些东西了。升级——标准化现在，...
量化交易系统——回测模块实现之策略模式
zhuxian2009的专栏
09-20 821
需求 回测模块上层业务是相同的。我们需要保证上层逻辑不变，切换不同的策略，进行策略回测。 在一个回测模块中，一次执行一种策略。 解决方案 在面向对象中，其实就用多态。不同的子类，继承于同一个基类（父类）。业务中调用父类的函数，达到不改变业务逻辑的前提下，切换不同的策略。 设计模式中，将它取名为“策略模式”。 策略模式 流程图 ...
选择回测和自动执行的平台
m0_74840398的博客
10-18 1035
本文将讨论的概念。广义上讲，这是允许交易策略通过电子交易平台生成交易执行信号而无需任何后续人工干预的过程。迄今为止，QuantStart 上讨论的大多数系统都被设计为自动执行策略。本文将介绍提供回溯测试和自动执行功能的软件包和编程语言。首先要考虑的是如何对策略进行回测。我个人认为，使用一流的编程语言定制开发回测环境可以提供最大的灵活性。相反，供应商开发的集成回测平台总是必须对如何进行回测做出假设。尽管如此，可用的编程语言选择范围很广，而且种类繁多，这往往让人不知所措。在开发之前，很难确定哪种语言可能合适。
DolphinDB 回测平台使用攻略（内含性能优化 tips）
DolphinDB智臾科技
11-12 1933
DolphinDB 回测引擎除了使用 C++ 代码提升性能外，还支持使用 JIT 技术，提升策略事件回调函数的运行效率。我们从策略编写的角度出发，为大家整理了回测平台的使用技巧、以及开启 JIT 优化后的策略编写注意事项。建议收藏~
视频教程-量化回测平台Backtrader实战教程-Python
weixin_31042447的博客
05-28 1599
量化回测平台Backtrader实战教程 具有深厚的量化投资理论和实践基础，...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值