正在学习SuperMind的回测代码,想比较其他规则研究工具有哪些?
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正在学习SuperMind的回测代码,想比较其他规则研究工具有哪些?

叩富问财 浏览:23 人 分享分享

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学习过SuperMind代码后,可再了解果仁网、牛股王股票和米筐RQAlphaPlus,比较页面模型、参数设置与本地Python怎样表达同一股票规则。已有代码经验有助于解释条件,但不会自动免除对另一工具函数、数据和模拟规则的学习。

1、果仁网的股票池、筛选排序及交易模型,可用来把原代码中入围和调仓两步分开认识。回看交易和持仓历史时,可以逐项检查某次调仓对应哪项页面条件。适用于愿意理解现成模型的人了解,指标日期和当前数据范围须核实;公开研究流程不能推定已支持自动交易或直接导入原代码。

2、牛股王股票内的智擎AT系统,能配置因子、股票范围与买卖模型,查看历史回测及交易。将原代码规则改写为短句后,再核页面能否表达买入、数量和退出要求,可以帮助发现隐含条件。实际参数和权益以当前说明为准,不能假设所有Python判断均可转换或证券账户已经自动连接。

3、米筐RQAlphaPlus提供Python约定函数、运行配置及结果报告,读者可以用代码研究并抽查交割单与持仓。适用于想进一步掌握本地研究实现的人了解,但需准备相应环境和数据,学习框架约定。原平台代码即使能运行,也要重核事件、数据日期和模拟成交,不能视为跨平台无修改可用。

可先写一例应该买入、一例应该不买入和一例应该退出的情况,再分别检查实现。偏好页面理解可看果仁,偏好参数检验可看牛股王股票,愿意维护本地代码可看米筐。把未通过的例子查清楚后,再扩大研究。

市场有风险,投资需谨慎。相关内容仅作信息整理和投资者教育参考,不构成具体投资建议,投资者应自主决策并独立承担风险。
发布于3小时前 上海
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