量化回测多久合适（量化分析回测）

量化策略回测20年会失效吗

量化策略回测20年会失效。

量化策略主要是从历史数据中统计出来的一种规律，包括具有逻辑意义的特征，也包含着基于行为学逻辑纯统计出来的特征。随着时间的演变，数据样本量的增加，这种特征的表现形式和强度都会出现一定的变化，所以量化策略的失效总归于两方面原因：

之一种是市场特征发生变化，有可能是短期的变化，也有可能是长期变化，那么基于之前统计的特征因子将不再适应当下和未来的市场环境。整个策略就会出现不盈利甚至亏损的现象。

第二种是研发的市场特征或者规律在长期来看是不存在的，或者是在一些小的数据样本中会存在过拟合的现象，并不具备可推敲性，策略模型本身就是有问题的。比如：我们抛硬币，连续抛10次发现有8次是正面朝上，那可能就会把这个结论作为一个特征信号放在交易模型中，在后面的10次抛硬币中可能正面朝上的概率依旧可以保证在80%附近，但是长期来看正面朝上的概率会落在50%附近的概率区间，所以这个策略在长期交易中会出现亏损状况。

python量化交易半个月可以学会吗?

python量化交易半个月可以学会的。

如果已经有了Python基础，半个月可以入门的，如果没有Python基础，就先学Python，学一两个月有了基础后，再结合量化交易的模型，边学Python语言，边学以Python实现量化模型，上手也会很快的。

大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。

实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，这一切的背后是强大的金融思维和对金融市场的深刻理解在支撑的。

换句话说，如果你没有经济、金融的完整知识体系和工作经验，或者没有正确的、科学的思维方式，无论数学多么地好，也很可能在做无用功；即便编程多么在行，也只能沦为码农一枚（没有歧视程序员的意思哦）。

反过来说，如果你具备科学的思维和逻辑，并发现了经济、金融的某些规律，想做Quant就不难了。接下来，你只需花点时间学习编程工具，好好利用数据和代码为你实现自己的想法。

如何看待量化交易的回测？

美股研究社指出量化回测多久合适：不同风格的策略对于回测的要求是不同的量化回测多久合适，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是量化回测多久合适：

1. 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2. 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3. 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错，你们可以去看一下，应该能学到好多东西。

量化策略一般用什么平台回测？分别有什么优劣势

量化回测多久合适我知道一家量化策略回测平台【QResearch】量化回测多久合适，非常好用量化回测多久合适，QResearch是一个无编程的条件式回测平台，它将所有因素都抽象为因子，简单易用而不失灵活。用户只要理解自己的策略即可动动鼠标进行回测，非常适合有着丰富Idea但不会编程的用户快速验证想法；对于那些会编程的用户，QResearch也可以为之节省大把数据处理和细节处理的时间。QResearch基于高质量的数据库，提供丰富的因子库，其中大部分因子都可以追溯到相应的Paper，非常适合高校金融学院的学生和老师进行研究之用。QResearch自诞生以来就一直追求回测与实盘的一致，力争做到所见即所得的回测结果，目前只要交易费用设置得当，可以将每天回测与实盘的误差控制在0.1bp级别，这在市场上鱼龙混杂的回测平台当中显得格外突出量化回测多久合适！

总之，QResearch适合各路策略研发人员使用，包括基本面研究人员，量化研究人员，交易员，以及高校师生等，相信每一类人员都可以通过使用QResearch而提高效率，做出漂亮的研究或不俗的业绩！

该平台下Market Watch实时及历史数据（包括收益，统计，期限结构和会员持仓）已添加至Toolkit交易工具箱，网址：

量化交易的回测和调试到底是什么意思？

就是通过以前的行情数据进行测试，调整系统，借此提高交易系统的可靠性。一个量化系统不能开发出来就用于实战，毕竟都是真金白银，所以得先进行回测调试。