怎么用历史数据测交易系统？不要计算机编程那种的，太复杂搞不来...

1.数据收集与分析：量化交易系统会搜集大量的市场数据，包括历史价格、交易量、技术指标等。这些数据会被用于训练和分析模型，从而识别出市场趋势和潜在的交易机会。通过强大的数据处理能力，系统可以快速响应市场变化。2.策略制定与执行：基于数据分析的结果，系统会制定出具体的交易策略。这些策略可以是简单的...

事实上，定量交易的内容要丰富得多，许多定量交易系统在建模和计算时使用基础数据，如估值、市场价值、现金流等，其他算法将新闻作为变量计算。技术分析基本上只需要交易对象的数量和价格数据，具体表现为“三多”，首先，有多层次模型，包括三个层次：资产配置、行业选择和特定资产选择。其次，定...

1、严进宽出:入市时要坚决,犹豫不决时不要入市;有怀疑即平仓离场,将每一次停顿都看成头部,先盈利出局,等看明白再入场; 2、进出场要完全根据系统信号,坚定不疑的执行,做好记录:价格,时间,潜在收益,风险,成功率,实际盈亏;及时总结一下; 3、不要觉得自己比系统更聪明。不恐惧,不贪婪,不急功近利,不自作聪明...

python凭借其突出的语言优势与特性，已经融入到各行各业的每个领域。一般来说，python培训需要脱产学习5个月左右，这样的时长才能够让学员既掌握工作所需的技能，还能够积累一定的项目经验。当然如果你想要在人工智能的路上越走越远，则需要不断的积累和学习。python培训的5个月时间里，有相当大一部分时...

五、系统关 如果前四关过了，那么能让交易者快死、慢死、猝死的主要障碍业已都理清，即该吃的亏都吃过，该吸取的教训也都吸取了，至此一个较为完善的交易理念初步形成。虽然如此，但交易者还是会不时地犯一下上面所列的错误，例如有的时候止损不坚决，或一再放宽止损额，有的时候灵光一闪要抄个底...

4、知识与技术 数学、概率统计、数据结构、算法设计、经济、金融、证券、衍生品相关、投资与分析、主流策略开发语言等，都需要了解，而且要融会贯通。关于做量化交易用什么语言更好，其实还是看自己的习惯和要达到的目标，如果是大型金融机构做量化分析系统或量化交易系统，可以用python，R，C++等都可以，各...

3、可以通过概率取胜。手工统计大数据工作量太大，而通过量化系统则可以很容易实现，系统可以在历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用，以概率取胜。缺点是：1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。2、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。3、同质模型产生竞争交易现象...

这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。量化交易的风险性 首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。一二级市场的“级差”是整个套利交易的...

数据库是面向事务的设计，数据仓库是面向主题设计的。数据库一般存储在线交易数据，数据仓库存储的一般是历史数据。“与时间相关”：数据库保存信息的时候，并不强调一定有时间信息。数据仓库则不同，出于决策的需要，数据仓库中的数据都要标明时间属性。决策中，时间属性很重要。同样都是累计购买过九车产品...

60年代的时段式MRP:随着计算机系统的发展,使得短时间内对大量数据的复杂运算成为可能,人们为解决订货点法的缺陷,提出了MRP理论,作为一种库存订货计划——MRP(MaterialRequirementsPlanning),即物料需求计划阶段,或称基本MRP阶段。70年代的闭环MRP:随着人们认识的加深及计算机系统的进一步普及,MRP的理论范畴也得到了发展,为...