㈠ A股量化交易回测引擎哪家做的比较好
看到楼上的回答，我来介绍一下JoinQuant吧。
不同于传统的量化工具，JoinQuant采用基础功能免费版+互联网模式+云平台+强大的权社区的模式来做量化平台。目的在降低量化交易的门槛，让人人都能够接触并成为宽客。
目前我们沉淀了一定的策略库，如：
MACD、KDJ、指数平滑均线、上影线与下影线、羊驼、布林线、威廉指标、均线策略等等。
可以直接登录JoinQuant，在社区中一键克隆。
JoinQuant是为量化爱好者（宽客）量身打造的云平台，我们为您提供精准的回测功能、高速实盘交易接口、易用的API文档、由易入难的策略库，便于您快速实现、使用自己的量化交易策略。
我们的创始团队具有丰富的金融、互联网从业经验，既有超过10年炒股经验、持续跑赢大盘的炒股大师，也有多年从事基金、证券行业的金融精英，还有BAT的技术大牛，我们致力于打造最高效、易用的量化交易平台。
㈡ 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。
㈢ 量化交易平台的回测逻辑
量 化 平 台 基 本采用“初 始 化函数→ 从 平 台 数 据库取出 数 据→ 每 个 周 期执 行 调 仓 函 数→ 回测结 束计算 统 计量
㈣ 量化交易中所谓「回测易，实盘难」的问题怎么解释
1.实 盘和回 测 最 基 本 的区别 是， 回 测存在 虚 假交 易 的 问 题，导致实 盘 的 偏 差。 2 . 上 面 的答 主 提 到 的 o v e rf it,过 拟 合 的 问题。作为策 略的 开发者， 不 可能 处处 考虑到 系 统 开 发者 的 设计 ，所 以 选 择 一 个 好的平 台很 重要 ，例 如 rice q u a nt 量 化 交 易 平 台 。
㈤ 量化交易真的有那么好吗
挺好的，可以帮助解套，增加收益，操作也不是很简单，很适合一些没有时间或者专业能力不强的客户，能帮助客户获得较高的收益
㈥ 在量化网上做量化交易的人多吗
还是挺多的吧。量化交易的盈利概率可比主管判断要多多了。
㈦ 你们觉得量化交易合理吗
看个人对量化的精确度要求了，大数据分析出来的东西，肯定是成功率是要一些的，你可以去看看火星数字资产银行的量化交易。
㈧ 量化策略一般用什么平台回测分别有什么优劣势
盈时量化策略回测平台，不会编程也能玩转量化。
盈时“策略机器人”集策略智能生成、策略评估、筛选优化、批量生成等功能于一体的交互式策略生成平台。平台以计算机智能生成算法为核心，使用了机器学习、模式识别、统计学、可视化技术等人工智能技术，包含策略构建模块、混编计算模块、策略绩效优化模块等组件，在策略优化方面使用了高效的遗传编程与NSGA-II等算法，进而充分利用CPU多核心性能，实现多进程同步高效生成策略。
语言：Python
数据库：期货
回测用时：需要排队分钟记
支持的功能：支持将策略使用在交易开拓者的平台，属于实盘交易。策略给出建议，但需要自己手动确定进行买卖。
自动生成策略原理与简介：通过设置参数，运用机器学习的方法，一键生成源码策略。
备注：国内首个利用深度学习的人工智能量化平台，不懂编程也能做量化。
盈时，专注于为客户提供高品质的量化交易技术咨询服务和领先的量化交易产品，是一家从事金融数据分析、金融软件开发、程序化交易算法与交易策略研究等业务的科技公司。
㈨ 如何看待量化交易的回测
美股研究社指出：不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股专或者趋势策略等，需要注意属的几点是：
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。
㈩ 为什么量化投资策略回测收益那么高，那不是没人亏钱了
回测数据不等于未来行情，未来的行情是不可预测的，回测数据考虑的是复利收益，现实中能有几人能把资金一直放在里面的