❶ 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
❷ 為什麼交易系統歷史回測這么好，一跑實盤"然並卵
這很正常。原因不外乎兩個。
1、由於交易系統使用的人很多，導致同一時間產生同一的信號，產生同一的操作，干擾了市場的波動，導致原有的趨勢發生了變化，所以就然並卵了。
2、最關鍵的就是這點。按照現代物理學的研究，事物的運動受到整個宇宙所有粒子波動的影響。就是說，影響股市波動的因素的數量是極為巨大的，巨大到超過我們人類的思維能力。交易系統只不過是總結以前的波動規律，他無法計算這么多的因素，沒有能力預測未來。就象有條直線，您根據過去預測未來，您會說這個直線將繼續向前延伸。但是縮小看，這個直線實際是一個巨大的圓形的一截，未來這條線會拐彎。就是說，人沒有能力計算所有的因素，沒有能力看到整個圓形，您所謂的預測只是個錯覺。這就是交易系統歷史回測往往很成功，一旦使用就然並卵的主要原因。
個人觀點，僅供參考。
❸ 想了一個交易系統，如何做歷史數據回測，需要什麼軟體
您好，請問您是想知道想了一個交易系統，如何做歷史數據回測，需要什麼軟體嗎？
❹ 怎麼回測歷史數據
如果策略講究實時性的，excel肯定是不行的。 如果僅僅對歷史數據的回測， 大多數情況下excel夠用了，而且excel附帶的功能還是很強大的。
現在，好像很多人喜歡搞量化， 我個人覺得是量化過度了，量化要有嚴謹的邏輯依據， 不要隨便設定一些參數就開始拿歷史數據回測，然後找個最理想的結果對應的參數集就認為模型是可行了。
其實，量化最重要的是邏輯推理， 要能從理論上論證模型的可行性。股市投資不像自然界那麼規律， 投資是人性是多變的， 對歷史數據回測出來的東西要時刻保持清醒， 尤其沒有嚴謹推理的東西往往就是壞策略。
❺ QMACD量化分析門戶中的《量化分析海龜訓練營》課程量化分析版塊中的歷史回測都講了哪些方面
同濟喬博士的【量化分析海龜訓練營】課程里的歷史回測主要講了年化收益率、勝率、盈虧比、夏普率、最大回撤比等相關知識。
❻ MT4的歷史記錄回測可信度高嗎
可信度高的,高質量的數據我有2000年到2012年的,包括一分鍾,精確到每個tick,不過好的EA似乎也是很難找到的
❼ 不懂編程之類的怎麼做實盤歷史回測
你可以請別的專業人士做，找懂編程的程序員幫你完成實盤歷史回測
❽ 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。
❾ 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，恕我直言那就是騙自己，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