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歷史回測是什麼意思

發布時間:2022-05-01 06:41:32

㈠ 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。

㈡ 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。

㈢ 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。

㈣ 回測到底是什麼意思

我在電視里看過,搶劫犯本來是去搶劫的,看到有警察,就叫沖到最前面的「回測"

㈤ 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

㈥ 找人編了一個外匯趨勢EA為什麼不能歷史回測其中有什麼貓膩嗎

帶按鈕的EA,不能進行歷史回測。如果沒有按鈕,可能是程序本身的問題。

㈦ 為什麼總是感慨外匯EA的回測好實盤差

1、任何人都不能去否則回測是通過歷史歸納並推演未來,而投機市場的未來永遠是未知和莫測的,所以對未來行情的有效性上變數太多。


2、拋開回測數據的精度不提,在回測階段,是很難將真實賬戶中運行所遇到的不同平台交易成本、交易規則差異性、滑點、延遲、斷線以及交易商的各種動手腳等諸多因素模擬出來的。


3、回測往往是在一定時間周期框架下進行的,往往不同的入場點,會導致不同截然的運行結果,即便是全時間周期,而難免參數過度優化的情形發生,幾乎所有的EA研發者都存在更完美圖表呈現的心理,這也必然決定了過度參數優化,而如果這樣做的話,往往適得其反,因為歷史畢竟是歷史。


4、真實賬戶中運行EA的人工干預,回測10年的歷史往往也就個把小時,而在真實賬戶中運行,是真實的分秒度過,回測是很快的得出結果,即便是長達幾個月的連續虧損和浮虧都是看不到的,而真實賬戶中,畢竟是真實的資金,對EA運行者恐怕是很大的心理考驗。我遇到太多太多中途干預EA運行的投資者了,這是絕對不可取的行為。因為人是交易過程中最不穩定的因素。


5、我是不主張僅僅通過回測報告或模擬賬戶中運行就做為一款EA的重要評價指標,無論是當前,還是未來都強烈主張以真實賬戶下的實時運行情況來評定,因為這是最真實可靠的,但過程會十分漫長,但話又說回來,漫長不是一件好事嗎?如果連賺錢都缺乏耐心,恐怕無葯可救了。

㈧ 怎麼做選股策略的歷史回測

自己設計交易系統,然後選擇自己的交易系統進行測試,根據歷史數據可以回歸測試得出你的交易系統是贏是虧的結果。

㈨ 為什麼回測效果非常好的策略實盤卻不行

你需要搞懂,滑價,偷價,參數過度優化,回測數據是靜態的,實盤是動態的,例如用收盤價計算的均線金叉回測時百分百沒問題,但實盤時是行不通的,因為實盤時收盤價是動態的。而且歷史回測只有一個計算價格,實盤時這個價格你可能會出現買不到的情況,等等實盤與回測的差別都需要一一解決。不要盲目相信回測數據一定要仔細分析。

㈩ 為什麼量化投資策略回測收益那麼高,那不是沒人虧錢了

回測是存在滑價,和參數過度優化,還有,偷價,這幾個問題的,舉個例子,回測是用歷史數據時,用收盤價計算,收盤價是固定不變的,你的策略百分百能買到,而真實實盤交易時,收盤價是最新價,是動態的,舉個例子5日均線金叉10日均線買入1手,在回測中這策略沒問題,但在實盤中不行,因為這一天中可能上午5日均線金叉10日,下午信號消失,你上午按策略買入下午信號消失,這就是,實盤和回測的區別,這種例子很多很多都需要一一解決的,做出一套回測數據收益高,但實際用不了的策略太容易了。

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