1. 期貨期權交流回測績效這么好的策略靠譜嗎
貼圖啊！ 貼回測數據啊！
2. 請問兩個商品期貨回測的小問題
what? 難到這個還有公復式么。。。講真要制是真的能算出來那就神奇了，簡直穩賺。屁的風險都木有了。
但是！就是因為這樣，才不可能啊，這個世界上數學家那麼多，至今沒有出現什麼新聞說能夠算出這種東西的。
話說期貨的話是有相關事件成為影響因素的，例如南海爭端的時候，那個原油就上去了。我們公司就賺了一發~
可以考慮從這方面下手~
來自建德配資的建議！我們家分析師還是口以的！
3. 聚寬有期貨回測的計劃嗎
掘金有期貨的回測功能
4. python回測系統 模擬回測 最簡單量化回測系統有哪些支持期貨和股票
github上有一個jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設置些參數。
5. 量化策略一般用什麼平台回測分別有什麼優劣勢
盈時量化策略回測來平台，不會編源程也能玩轉量化。
盈時「策略機器人」集策略智能生成、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。
6. 如何看待量化交易的回測
美股研究社指出：不同風格的策略對於回測的要求是不同的，比如對於多因專子選股或者趨勢策略屬等，需要注意的幾點是：
1. 區分好樣本內數據和樣本外數據，這個和機器學習很類似，樣本內數據用於訓練，樣本外數據用於校驗。這樣做的目的是為了避免過擬合陷阱。
2. 收益的分布，看看你回測後所有交易的收益分布，看看你的收益來源是少數的幾次大的收益還是來源多次的小的收益。來源於大的收益，你的收益波動性就很大，實盤往往會達不到你的效果。
3. 參數的穩定性。如果你某個參數過敏感，隨便調整下就對收益影響很大，那你實盤的情況和模擬盤也有很大可能會有出入。
這類策略嚴格來說，避免了一些常見的坑，還是比較容易做到回測和實盤類似的。
京東量化最新推出了一些通達信的技術指標還不錯，你們可以去看一下，應該能學到好多東西。
7. 量化交易測試歷史數據，程序化交易歷史回測數據哪裡找
大富翁數據中心有股票，期貨等等tick等，可用於量化交易測試，程序化交易歷史回測
8. 國內哪家股票/期貨量化交易平台支持tick級回測
國信tradestation支持股票、期貨、期權交易，你說的量化回測都可以
9. 股票期貨等交易策略，為什麼要進行歷史回測
說高端點就是為了個大數據，這樣能根據歷史推算成功率。
說白了，恕我版直言那就是權騙自己，沒卵用的東西。不同的行情不同的策略，不同的邏輯。你交易策略歷史勝率80%都沒卵用，可能這10次裡面8成功都是在牛市背景下，另外2次失敗是熊市背景下，等到你用的時候是熊市了對不起失敗了那就是100%了，80%勝率？不存在的！
這種東西就是最傻了，除非真堅持用個10幾20年去輪回一波牛熊，不然這勝率根本沒用沒有說服力
10. 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。