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掘金量化平台-回测‘重点功能’调查问卷Pinned highlighted

掘金小Q 【 论坛管理员 】 发表在掘金动态 2018-12-05 15:28:58

掘金动态
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本问卷用于调查Quant-er在回测研究中,最需要的功能,并针对重点做优化设计,使掘金用户量化投研更加高效。

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问卷规则:

假设您目前计划开展量化策略研发,需要选择一款量化投研平台,基于资源有限的情况下,让您挑选最有价值需求的功能,并选择支付价值.

以下选项供您参考选择:

A.回测速度快,比一般回测速度高出1个数量级,但回测精细度、规则校验简化;

B.回测精度分级+高精度,可以自动选择回测撮合的精度,tick、1分钟、5分钟,但精度高导致数据量剧增,速度按比例降低一定倍数;

C.重复回测速度快,完全本地缓存数据,重复回测速度提高1-2个数量级,但同时本地数据缓存较多数据;

D.开放本地回测缓存数据,接口可以调用,即相当于本地数据库功能;

E.回测业务高仿真:增加校验规则,涨跌停限制、退市、停牌,增加限价挂单机制、冻结资金、市价盘口五档,T+1交易限制,期货保证金结算,融资融券,等完全仿真式的回测;

F.多账户策略回测功能;

G.增加回测自动参数优化功能,防止参数过拟合功能;

H.开放较长周期的tick回测功能;

I.改变基于K线Bar格式字段和财务表字段的方式,全部返回时间序列因子数据,全部采用策略context窗口系统提供,不再接口直取,减少自主调用时引入未来数据可能;

J.增加策略股票池设置,标的通过可视化窗口配置读入策略,便于选择数据和入门使用;

K.能够同时多模式运行,一个策略的回测、仿真、实盘策略能够同时运行;

L.提供非常丰富的绩效分析指标;

M.回测功能不重要,可以直接进入仿真或者实盘;

选择您最看重的几个功能,如果您有更好的想法,希望不吝言辞。

”掘金回测重要功能”调查问卷参与途径:

1.本主题帖楼层回复选项和补充需求。

2.进入调查问卷系统参与。

a.PC端问卷调查点击链接:https://tp.wjx.top/jq/31924577.aspx
b.微信/QQ二维码扫描进入调查问卷:
0_1543993065881_掘金回测功能问卷.jpg

评论: 6
  • 可以全选吗😂

    2018-12-05 16:18:22
  • @evergreen 根据您的自身情况选择选项,选项没有的您自己楼层补充提出😉

    2018-12-05 16:25:08
  • 业务规则齐整,是用来处理虚假成交的情况,有些情况是下的单是成交不了的,比如涨停,跌停,非常小成交量,单bar区间价格大幅波动,这些情况成交会失准,导致回测绩效不能真实反映策略的盈利能力,更有甚,策略自动优化捕捉到这些回测漏洞,数天辛苦毁于一旦,都没处哭去

    2018-12-05 16:27:22
  • N.模拟盘在每天运行结束后会保存状态, 结束进程(相当于休眠). 然后在第二天恢复;
    O.增加基金、概念板块、宏观和因子数据;
    P.终端能集成Python 语言环境,提供了可视化的安装方式;

    2018-12-05 16:40:04
  • 上面的功能其实都很好, 但是又太多, 有的功能很复杂, 若让掘金量化全部做完也需要好几年才能完成.

    所以掘金量化软件如果能做成一个支持插件的平台, 做一个像苹果App/安卓市场/Chrome App 类似的插件市场, 让用户自己开发功能, 替换掘金量化自带的功能, 用户也可以选择其他用户开发的插件, 可能更灵活, 当然这这种平台设计上也非常复杂.

    2018-12-07 02:06:45
  • 感谢掘金平台提供这种量化交易策略开发平台,希望能“打怪升级”。
    本人有一定的计算机编程(C & C++)经验,炒股多年。认为今后股票市场量化交易是大势所趋!
    策略回测功能是必需的,‘M’选项就Pass吧。
    选项中:‘E’回测业务高仿真我认为最重要,特别是市价委托和限价委托,及开盘/收市阶段的集合竞价 等。因为,在实际交易过程中,当市场流动性不足时,对委托单是相当敏感的,理论上能成交的,实际不一定。否则的话只能是交易流动性大的标的。这里的假设前提是资金量比较大的情况。
    另外,不知道策略编制中是否能实现依据股票流通市值大小,按照股票限价,如20.05元(或一定范围如 19.80~20.21元)分多日成交(买入或卖出),进行仿真回测。
    ‘G’防止参数过拟合功能 -----这个支持!
    ‘L’提供非常丰富的绩效分析指标---- 提供测试策略的详细回测报告,对每个标的的买入/卖出时点最好能精确到小时、分钟及秒。“B.回测精度分级+高精度”说的就是这个吧?不太明白。
    本人认为,随着机器硬件性能提升,网络环境升级(如5、6G普及)及大数据处理技术的提高,不必过于简化,过度追求速度。同时,策略的运行和回测必须以台式终端为主流。不应过度媚俗而考虑移动端性能。
    一个实用的策略,在回测模拟阶段应该注重的是无限贴近实际,即假设数据流就是从测试起点开始的,永远不知道下一秒会发生什么。
    上述只是个人观点,不当之处多包涵,谢谢

    2018-12-13 14:51:49

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