我在回测。为什么TradingView策略测试器没有针对我的策略的交易？ - 腾讯云开发者社区

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港美主流期货 API 接入全指南：TradingView 看盘策略

最近帮朋友搭建港美期货的自动交易系统，踩了不少 API 接入的坑——比如选 API 时没注意费率结构，初期测试没问题，跑实盘才发现手续费比预期高很多；还有接入时忽略了行情延时的问题，导致策略信号滞后。...这 4 个维度别踩坑选 API 不是看哪个名气大，而是看自己的需求，分享我总结的 4 个核心判断维度，亲测实用：1. 先明确用途：交易还是数据分析？...如果是实盘交易，优先选经纪商自带的 API（比如盈透、富途），避免用“数据 API+第三方交易 API”的组合，中间衔接容易出问题，还可能有安全风险；如果只是做回测或策略联动（比如连 TradingView...（比如 MACD、RSI 策略），只需修改“生成信号”部分的代码；TradingView 联动：推送的信号会显示在 TradingView 图表上，可在图表中添加“警报”，当收到 BUY/SELL 信号时自动提醒...想交易就选盈透、富途这类经纪商API，想做策略联动TradingView，直接用iTick拿数据就行，跟着文中的代码改改参数就能跑通。希望我的经验能帮你少走点弯路。有啥问题评论区聊，我尽量回答。

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2026实战：如何用 OpenClaw 将量化交易实时同步到手机端？

在2026年，通过 OpenClaw 配合云服务器，已经可以实现“地铁上用手机调整算法参数，云端自动完成200笔套利”。为什么选择轻量应用服务器？...腾讯云的镜像底层针对 4G/5G 网络做了自适应码率传输和断线重连优化。实测在地铁弱网环境下，延迟依然能控制在 200ms 以内。...虽然1核2G能跑实盘，但进行策略回测时内存容易捉襟见肘，2核4G是兼顾性能与成本的最佳甜点位。第2步：获取公网 IP 实例启动后，在控制台找到公网 IP（例如 43.154.x.x）。...TradingView 推送实战收益回测数据往往不透明实盘数据可查（支持导入历史交易单验证）腾讯云镜像最大的价值在于环境固化。...总结与建议对于追求 ROI（投资回报率）的交易者，Lighthouse + OpenClaw 的组合目前在性价比上极具优势。

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一位从事量化交易的实战者，手把手带你入门量化交易！

一旦确定了某个或某套策略组合，就需要根据历史数据对其盈利能力进行测试，这就属于回测的范畴了。策略回测回测的目的是提供证据，以证明通过上述过程确定的策略在应用于历史数据和样本外数据时是能获得收益的。...一旦策略通过回测并被认为是基本没有偏差，还有了好的夏普率和最低限度的回撤率，是时候建立一个执行系统了。执行系统执行系统是指将一系列由策略生成的交易发送给经纪去执行的系统。...然而，有些策略在部署之前并不能很好地测试出这些偏差。这主要发生在高频交易中。在执行系统和交易策略本身都可能存在漏洞，这些漏洞并不会在回测时出现，但却会出现在实时交易中。...在这篇文章中，我只涉及到其皮毛，但篇幅已经很长了。有很多我只提了一两句的内容，都有很多对应的书籍和论文针对该内容详细展开。因此在申请量化交易岗位前，必须进行大量的基础性研究工作。...我个人偏好是尽可能多地去搭建自己的数据采集器，策略回测和执行系统。如果你的资金要冒险投资，那么对系统进行过全面测试并了解其缺陷和特定问题后，你晚上睡觉才能安眠吧？

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BackTrader 中文文档（十三）

如预期的那样，交易日在13:00提前关闭，但重新采样器不知道这一点（官方交易结束时间为16:00），并继续提供上一交易日（2016-11-23）的重新采样日线柱形图，新的重新采样日线柱形图首次在下一个交易日...算法交易的一个目标之一是交易的自动化，鉴于 backtrader 是一个用于检查交易算法的回测平台（因此是一个算法交易平台），自动化使用 backtrader 是一个明显的目标。...执行时间显然增加了（指标 + 交易），但为什么内存使用量增加了呢？在得出任何结论之前，让我们运行它创建指标，但不进行交易 $ ....backtrader 社区中经常出现的一件事是，用户解释了希望复制在例如 TradingView 中获得的回测结果，这在当今非常流行，或者其他一些回测平台。...即使不真正了解 TradingView 中使用的语言 Pinescript，并且对回测引擎的内部没有任何了解，仍然有一种方法可以让用户知道，跨平台编码必须谨慎对待。

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把龙虾接入真实行情之后，我发现它真的开始“能干活”了

用我的龙虾进行股价分析和回测很多人现在养龙虾，第一反应还是拿它写写文案、查查资料、跑跑代码。但如果只是停留在“对话助手”这个层面，其实还远远没有发挥出它真正的价值。...所以这次我就尝试把这条链路完整打通：一边给龙虾装上富途的行情与交易能力，一边再补一个专门做股价分析和策略回测的量化Skill。...这样一来，它就不再只是“会聊天的AI”，而是一个能直接帮你看股票、写策略、做回测、给出分析结论的实战型代理。这篇文章就结合我的实际测试，讲讲怎么把龙虾接上股价分析与回测能力，以及它到底能做到什么程度。...安装股价分析Skills找遍了一些常用的skills，都没有找到能够针对一些指标进行有效分析的技能，所以我就自己基于VideCoding做一个量化skills把。...3.0年的回测期间，MACD策略产生了60个交易信号策略总收益率为+136.38%，优于买入持有策略(+98.56%)胜率为36.7%，平均盈利交易18.93%，平均亏损交易-4.95%最大回撤为-35.65%

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VNPY CTP 仿真柜台怎么用来实现CTP 程序TICK级回测

（2）在线回测平台这类是基于网站的回测，使用编程语言以Python,javascript为主，可以通过在网站提交代码脚本，在服务商的服务器上进行回测，由此可见这类回测的CPU硬件资源是极其有限的，...VNPY开创的仿真回测柜台量化回测方式，主要针对有一定编程能力的程序化交易者，如果已经基于原生API完成了策略开发，再转到VNPY仿真柜台实现回测是非常容易的，只需2分钟即可将实盘程序化交易代码转为回测程序...VNPY官方认为，量化交易回测不仅要测试参数，更要测试策略逻辑和子方案组合。...不管你是C++程序员，还是Python程序员，JAVA程序员都能很好满足您的代码回测要求；（5）策略保密性好，比如C++开发的策略，可以采用加密壳进行保护，策略在指定的本地计算机或托管服务器运行，...VNPY仿真回测这项底层仿真回测技术是和编程语言无关的，并且没有第3方平台提供的方法，可以在不修改原有代码的前提下实现回测。

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公开代码，我的量化程序的开发历程！

不过这个阶段并没有很好的去执行这个策略，因为虽然看上去回测收益还不错，但是我对它还是没有任何信心。...总结：回顾这个过程，最大的价值是我从一开始就坚持A股所有股票一起回测，而不是针对某一些股票去单独回测，我的目标是随机选股，建立一个适用于所有股票的交易策略，而不是依赖于选股的策略。...当然这个过程中也暴露出很严重的问题，就是没有按照最终希望的交易过程去建立回测过程（回测和实盘不一致，回测策略终究不靠谱），这使得接下来的一个阶段一直停滞不前。...于是我推翻了原来的实现方式，重新按照实际的交易模式设计了轮动回测过程，在这个过程中意识到了非常重要的一点：在全A平均模式下，我追求的最大收益和在轮动模式下追求的最大收益是不一样的，在轮动模式下，只有单笔交易收益率高...实盘和回测结果不一致的策略其实是没法用的，你永远不知道哪个细节在实盘中会把你的收益全吃掉。 2. 你对策略的信心必须建立在回测结果之上。

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学习学习什么是量化交易

步骤4：回测、分析策略：有策略和数据后，会进行验证，根据策略逻辑与数据，进行回溯测试(简称回测)，分析同样的策略在历史上的有效性、在各种行情下的变化。...进行回测程式，必须使用一些套装软体的回测程式，或像是Python、C++…等程式语言，进行运算，回溯测试的目的是提供证据，证明透过上述过程确定的策略，应用到历史和样本外资料时是可以获利的。...步骤5：可行性验证：当量化交易策略有可行性之后，和一般做实验一样，会经过几个比较关键的验证，包括： in-sample test 样本内测试：也就是回测的步骤，会使用历史数据做验证。...正式上线：实际资金投入，初期也会观察一段时间看看成果是否符合回测及讯号符合预期。这些主要是衡量策略在历史数据与实际执行的差异，如果是被过度优化的策略，很可能历史回测像一条龙、实际交易像一条虫。...我自己目前有1/3的资金是放在完全量化类型的策略上，其他的投资部位，超过一半在做决策之前也都有做过回测与分析，理解它的特性与风险，我非常认同量化策略的方式，毕竟市场上大多数人都是主观判断、甚至不看数据就做决策

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量化交易平台介绍

RiceQuant 的回测系统简单好用, 所以在接下来的学习当中, 我们会使用这个平台来讲解. 回测框架肯定有很多朋友好奇为什么我们不自己实现一个回测框架....原因有三: 没有完整的股票行情和基本面数据1. 回测平台是载体, 重点在于快速验证策略1....创建策略首先我们先点击进入平台, 如图: 然后我们点击新建策略, 如图: 在新建策略中我们点击代码策略, 如图: 在策略名称中我们填入 “我的第一个策略”, 如图: 策略页面功能介绍..., 以及交易时间分析结构策略指标分析策略初始设置基础设置:指定回测起止日期, 初始资金以及回测频率起止日期: 策略运行的时间区间- 初始资金: 用于投资的总资金- 回测的频率: 有两种选择,...做股票量化选择日回测即可策略主体运行流程分析在 init 方法中实现策略初始化逻辑策略的股票池: 在那些股票中进行交易判断 (例如: HS300) 在 before_trading 方法中进行一些每日看盘之前的操作

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使用.NET搭建基于掘金平台的量化交易框架

注册地址： https://www.myquant.cn/ 如果你是只做策略研究使用，就可以使用免费的基础版本如果你需要通过程序化进行交易，你需要先和你的券商客户经理了解，有没有和掘金量化平台合作...在新建的策略类里面，继承Strategy，并且补全构造函数，以及重写OnInit函数，这个步骤是必须的。然后就可以在OnInit里面进行策略的开发，可以做数据订阅、定时器等等。...以下我就按照最简单的，做一个策略，每天下午14点55分执行一次判断，需要订阅数据推送，订阅的数据，需要在重写的OnTick函数里面接收，然后在尾盘55分时候执行判断是不是符合规则。...接下来写一个简单的小策略，例如，10日线上穿20日线买入，下穿20日线卖出做策略回测，需要写一个对应的回测类，回测里面就需要你的策略ID和用户Token了，这样就可以根据测试结果，推送到你的掘金客户端上面展示...然后执行回测类的测试函数，在策略研究里面，就可以看到策略执行进度客户端的绩效分析里面，可以看到一些回测具体信息，以及你的历史BS点，这样就可以轻松看出你和指数的比较，以及你的策略是不是符合你的预期收益了

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实战复盘：如何用 OpenClaw 把量化交易策略研发周期从两周压缩到 4 小时？

量化交易研发的痛点：为什么你的策略总是“难产”？ ⚠️ 先看一个行业现状：你的策略灵感可能只需要 1 小时，但把它跑起来？至少两周。这不是夸张。...环境跑通后，回测数据得从券商接口一条条爬，清洗逻辑写错还得重来。等你终于看到第一条回测曲线，市场风向早就变了。...时间成本的隐形放大才是最致命的：环境问题导致的返工：平均 5 次/策略多人协作时的配置同步：2 天/人线上部署时的环境差异排查：40% 的策略需要重构结果就是：你的策略还在本地跑单元测试，机会已经没了...在控制台修改参数，点击“应用更新”，10 秒后新版本即开始回测。在 3 小时内完成 5 轮参数调优，这在传统本地开发模式下几乎不可能实现。成本与效率账：为什么不选传统云服务器（CVM）或本地？...轻量应用服务器把这些打包成一键部署的镜像，启动时间从 2 小时压缩到 5 分钟。更重要的是成本。测试阶段使用轻量应用服务器 2 核 4G 配置，成本极低；策略上线后再平滑升级到 4 核 8G。

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【零基础】MT4量化入门一：跑一个简单的boll

但是注意看K线图的右上角，会有你当前测试EA的名字，还有个哭哭脸。这是因为EA已经加载了，但你还没启动策略执行。　　在工具栏找到“自动交易”，点击即可。　　...如果是在有即时行情的时候，点击“自动交易”后，哭哭脸就会变成笑笑脸，那策略就真的开始执行了。但现在没有行情，我们只能做回测，就没必要点“自动交易”了。...2、启动回测　　建议修改代码后，每次都点一下“运行调试”，一是看看代码有没有问题，其次有时我更新代码后立即做回测发现代码并没有更新，执行一次“运行调试”就一定是最新的，反正是比较玄乎。　　...在下方的回测栏中选择我们刚写好的策略、回测的合约、K线周期等等。...2、历史数据可能没有你期待的那么可靠　　通过数次测试我发现，越是以前的数据tick越稀松，越是现在的数据tick越密集。

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【独家】人工智能『AI』应用算法交易，7个必踩的坑！

专注于单一资产我们之前的研究大多都集中在选取某一单一资产，在某一固定时间内对其进行预测，并对多空股票策略进行回测。...也许一些口袋里揣着1万美元的散户可以这么做——他们针对某些标的建立基于指标的策略，并进行交易。但如果我们仔细考虑一下，它看起来很像对这种特定资产的过度拟合！...第二，使用交叉验证、前向测试和模型集成等。回测过拟合对策略进行回测，该策略应该让你直观了解它将来的表现。我的意思是，你相信，如果策略在过去的数据上表现良好，那么它在未来或多或少都会带来相同的利润。...3、用简单的多空股票策略进行回测（周调仓）。它们几乎每周都超过基准。你能相信这些回测结果的真实性吗？...更多过拟合问题，请查看公众号往期推文（点击标题阅读）：美丽的回测——教你定量计算过拟合概率好的预测 =! 好的交易让我们再讨论一下上面的回测。我们能从策略那里更多的了解什么？

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【精华干货】Quant 需要哪些 Python 知识

期权组合的希腊值风险实时监控对冲分级基金套利的beta净敞口、行业暴露等实时监控对冲 Alpha套利策略的因子监控具体需要掌握的知识：模拟实盘交易的策略回测：将策略重新编写为可以基于数据回放（逐TICK.../逐K线）的模式进行回测的程序，模拟实际交易情况，杜绝未来函数的可能性，实盘交易中使用完全相同的程序进行交易，保证实盘和回测的一致性。...数据回测，比较粗的回测一般就直接在Spyder里随手写测试脚本：读取原始数据，用矩阵的形式计算一些变量（技术指标、希腊值），然后用循环逐行跑回测，结果出来后用matplotlib绘图很方便。...比较精细的回测会基于vn.py中模拟实盘交易的回测框架，在速度上会慢些，但是可以基本杜绝未来函数。建模相关：这块不是本人的主攻领域，偶尔有需求拿SciPy边看文档边写。...然后针对不同的交易类型、交易策略，针对性的开发一些Python函数和算法，在其中实现特殊的简化下单功能（这些上层功能没放到框架中）。

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ChatGPT 调教日记（二）：程序员转量化的背景知识

开发和回测交易策略：使用Python和PyTorch等工具来开发和回测量化交易策略。可以使用历史数据进行回测，评估策略的盈亏情况和风险水平。...同时，可以使用自然语言处理技术来分析新闻和社交媒体等非结构化信息，从中获取交易信号。实盘交易和风险管理：根据回测结果，选择合适的交易策略进行实盘交易。...如果我发现我的量化交易策略不像预期那样运行，我应该用什么工具和方法来检测它？数据分析工具：使用Pandas、NumPy等数据分析工具来检查和分析交易数据。...回测工具：使用专门的回测工具（如Zipline、Backtrader、Quantopian等）来模拟策略在历史数据上的表现。通过回测结果，可以评估策略的盈亏情况、风险水平和绩效指标等。...在量化策略中，泛化能力的评估需要综合考虑模型的稳定性、回测结果、实盘交易表现等因素。

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分享一个我常用的免费量化神器

4、支持回测、模拟交易和实盘交易投资者将策略用编程语言Python写入QMT以后，便可进行回测，但是需要注意的是，「QMT的测试端可进行回测，但不能根据实时行情“跑策略”，QMT的实盘端可直接“跑策略...所以投资者想要实现自动化交易，必须要将模拟测试端和实盘接口都申请好，这样才能方便于在策略不符合市场时，及时用测试端进行重新编辑、回测。...QMT为用户「提供了真实市场环境下的模拟交易功能」，通过模拟交易，用户可以在不承担实际风险的情况下，测试和改进自己的交易策略，「模拟交易的数据和环境与实盘完全一致」，确保测试结果的可靠性。...7、本地化运行，策略安全无外泄 QMT策略编写、回测、模拟交易均本地执行，无需上传服务器。同时，本地系统也采用了多重加密技术，进一步确保了量化策略的保密性以及客户资产的安全。...策略完美支持多种回测周期:1min3min、5min……，并且可根据喜好自定义回测周期。 9、极速交易终端 QMT是全内存交易，单笔「延迟小于1ms」，比三方交易平台快太多了。

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期货、外汇、股票等交易策略的建立原则及玄学辅助系统

我曾有偿找人开发过一个量化系统，测试期间非常好，测试了半个月左右。当时每一天的盈利都是本金的5-15%（无杠杆）。但当我加大投入不在测试时却出现了亏损。...无法理解之下找人写了数据回测程序，将量化策略拉进去回测。回测结果显而易见，如同小母牛坐飞机一上一下，一段时间飞高一段时间遁地。最后钱浪费了，策略没法用。...入场时机的出现基于此一个判断入场时机的方法是必不可少的，它可以让我们在高正确率时有盈利仓位，低正确率时没有仓位或极少仓位。这样既减少交易次数也减少了盈利回撤率不至于是回撤100%甚至200%。...出场时机的条件有入场就必须有出场，它可以保证在正确率低时没有仓位或极少仓位。不然在正确率高时进的盈利仓位一直拿到交易策略正确率低时，交易策略的回撤已经拉大甚至亏损了。...看起来酸溜溜的，但这是事实。倘若没有气运那么人的出生为什么会不平等呢？有的人出生就站在我们的终点甚至和我们都不是一个赛场。 2022年国内约有上万人口失踪事件，而全球范围内百万甚至千万人口失踪。

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【量化核武】美丽的回测——教你定量计算过拟合概率

回测中过拟合的直接结果就是无法准确评价策略在样本外的效果。如果过拟合非常严重，即策略本身就是针对噪音构建的，那么它可能在实盘中是完全失效的、等待它的只有亏损。...令回测长度为 1000 个交易日。使用这 790 组参数分别进行回测，得到每组参数下策略在这 1000 个交易日内的收益率序列，从而构建原始的 M 矩阵（1000 × 790 阶）。...出现这种现象的原因是趋势策略非常依赖价格序列的路径。在整个 1000 个交易日的回测期内，趋势策略挣钱的表现集中在某些特定的时间。...从这 50 个子集中，随机选出 13 个作为测试集、13 个作为训练集（13 这个数并没有什么特殊的含义），因此训练集和测试集的长度各为 260 个交易日。...我之前的文章《出色不如走运 (II)》对 Dr. Harvey 的一些研究进行了梳理，而本文介绍的回测中过拟合概率的量化手段则是 Dr.

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金融科技&大数据产品推荐：量子金服投研管理平台

如下图所示，投资者可以通过本地的编译器(如Pycharm)和平台所提供的金融数据进行本地策略回测，从根源上杜绝策略泄漏等问题。...2)本地高速回测，更高效、更稳定由于平台是基于本地回测，在回测速度上大大提升，尤其在分钟级的回测上，量子金服投研管理平台的优势明显大于其他量化平台。...而量子金服投研管理平台，得益于本地回测，没有卡顿现象，稳定性大大提升。...平台针对不同投资标的，提供专门的回测报告，充分展示出策略收益、风险等特点。...6)回测报告详尽，提供策略对比平台针对不同投资标的，提供专门的回测报告，充分展示出策略收益、风险等特点。

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应对COVID-19危机：这三个量化策略经验你必须了解！

现在是时候让量化分析师将临近预测添加到他们的武器库中了。 3 发展理论，而非交易规则学界和业界通常要进行成千上万次回测，以确定一个有前景的投资策略。...这个事实很容易解释为什么许多基金表现不如预期，包括但不限于在COVID-19危机期间许多量化基金的近期表现。在科学方法中，测试在试图驳斥一个错误假设方面起着至关重要的作用。...但是，在金融领域，研究人员已针对相反的目标（即建立假设）进行了回测。这意味着回测被错误地视为研究过程的一部分，而不是验证过程的一部分。这种情况超出了投资领域，包括所有经济模型。...为了检验这一理论，我们可以调查在这些恐慌中哪些做市商亏损了，他们是否监控订单流失衡，我们可以在当日的FIX消息中搜索它们突然撤退的证据。没有一个交易规则的历史模拟（即回测）能为我们提供这种洞察力水平。...总之，假定基础理论是正确的，回测仅可用于评估交易规则的经济价值，但不能证明理论。 4 避免全天候策略学界和业界通常会寻找在许多不同市场体系中都表现良好的投资策略。

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港美主流期货 API 接入全指南：TradingView 看盘策略

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BackTrader 中文文档（十三）

把龙虾接入真实行情之后，我发现它真的开始“能干活”了

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量化交易平台介绍

使用.NET搭建基于掘金平台的量化交易框架

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ChatGPT 调教日记（二）：程序员转量化的背景知识

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期货、外汇、股票等交易策略的建立原则及玄学辅助系统

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