進行股票模擬交易回測

❶ 模擬炒股自己操作過程

模擬炒股：模擬者利用軟體，進行股票的模擬交易，系統按照模擬者的操作行為及成績進行評價，模擬者根據評價了解自己的水平。有練習型的模擬炒股軟體，也有比賽型的模擬炒股軟體。
你在模擬炒股軟體上申請一個模擬賬戶，然後進行操作。因為資金不是真錢，所模擬操作沒有什麼心裡壓力。都是全倉殺入殺出，投機倒把，做一些在現實生活中他絕對不會做的操作，無論是賺是虧他都不太在意。有的人也會把模擬當真真倉來操作。最終結果還是看你如何對待你的模擬炒股。除了錢不是真的，其他和實盤沒有什麼區別。

目前市面上的該類軟體，一般不僅能模擬炒股，還能交易其他金融品種。
愛財部落虛擬交易網站有模擬炒股，模擬外匯，模擬期貨，操作的好還有200萬實盤，裡面有挺多高手，推薦。
國泰安信息技術有限公司「虛擬交易所」：A股、B股、基金、債券、權證、股指期貨、商品期貨、跨品種組合投資
鄭州易盛信息技術有限公司「高校金融教學系統」：A股、B股、基金、債券、外匯、商品期貨
智盛信息技術有限公司「金融模擬產品」：A股、B股、基金、債券、權證、外匯、商品期貨
同花順「2009標准版」：A股、基金、債券

❷ 國內有什麼做股票日內交易策略回測的軟體或平台嗎

❸ 股票回測是什麼意思

指股票上漲一定幅度之後回落一定幅度，這個不是回測，而是回撤。回測指的是一個投資策略，在過去幾年的歷史收益表現，常用到年化收益、夏普比率、最大回撤、阿爾法、貝塔值來評估回測結果的好壞，回測結果越好，那麼未來這個策略相對來說，賺錢的概率更高。像果仁網，就可以實現從選股到歷史數據回測。

❹ 在國內做交易策略的回測的具體步驟是什麼

交易策略回測屬於量化交易，至於用什麼工具看個人習慣，可以用量化交易平台，也可以用某些行情交易軟體，也可以自己利用一門計算機語言，最簡單的用excel，也可以進行回測分析。

❺ 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。

❻ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

❼ 模擬股票交易具體要怎麼操作

與實盤一樣的，買入賣出就可以了，我用的同花順，右上角的委託里有模擬操盤，點擊打開，從模擬炒股交易區進去就可以買賣操作了，不知道買什麼，可以參考尋牛股裡面分析師的操盤和交易記錄進行操作，希望有幫助吧

❽ 想做股票指數的回測怎麼簡單入門

指數回測沒有理論依據，懂不懂都無所謂。

❾ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。