StrategyQuant内置指标介绍 StrategyQuant内置指标介绍
StrategyQuant中内置了大量的技术指标,为了保证StrategyQuant生成的策略与策略运行软件平台上表现一致性,几乎所有的的指标都重新做了完整的定义。 因此在使用MT4/5,或Multicharts之前,首先是要要导入自定
2025-03-21
SQX129正式发布 SQX129正式发布
重大更新!号称基本修复已知重大Bug!StrategyQuant X 最新稳定本129于8月11日正式发布。 修订Hammer, PiercingLine的蜡烛图形态定义错误 修订IsRising / IsFalling的错误 增加了Fr
2020-08-12
优化轮廓与参数序列 优化轮廓与参数序列
在开发交易策略的过程中,如何减少策略的过拟合风险是一个比较普遍的问题。SQ中提供了一系列策略健壮性检验的方法,包括常见的对价格历史数据划分样本内样本外,多品种或相邻周期的价格序列测试,蒙特卡洛模拟等,前文我们探讨了Walk-forward也
2020-03-24
策略参数优化是否有用 策略参数优化是否有用
在使用机械系统进行期货外汇交易时,往往会有两种声音。一种是要优化策略的参数,希望取得更好的绩效;相反的一种观点认为,参数优化只是匹配历史数据,会增加过拟合的风险。那么在StrategyQuant 中关于参数优化是如何进行,又有什么作用呢?
2020-03-23
构建系统交易的十种方法 构建系统交易的十种方法
交易规则是交易系统和自动交易策略的基础。它们由技术指标或其他数学函数组成,用于在金融市场生成客观的买入和卖出信号。一些最流行的方法在计算机出现之前就一直在使用,而其他方法则较新。本文列出了交易系统中最流行的系统方法的十种。 1、移动平均线交
2020-03-12
如何分析策略未来表现 如何分析策略未来表现
在使用程序化交易时,我们肯定会遇到这样的困惑: 这个策略通过了历史回测,可是它在未来的市场行情变动中,表现是否会很好? 某个策略运行一段时间后,产生一些交易,其中有盈有亏,这个策略是否还要继续运行下去? 我们这次先主要讨论第一个问题。
2020-02-05
提高Strategyquant创建期货交易策略的可靠性 提高Strategyquant创建期货交易策略的可靠性
对于程序化交易,我们经常会听到质疑的声音,这需要客观对待。很多事物都有他的优势与劣势,程序化交易也不例外。我们这里说的程序化交易是指,将交易逻辑写成策略信号,在某个交易软件上进行自动买卖的交易方式。我之所以选择程序化交易,是基于以几点考虑:
2020-01-28
StrategyQuant导入测试数据 StrategyQuant导入测试数据
StrategyQuant创建交易策略的大体流程分为: 导入历史价格数据,新交易品种需要先设定品种属性 设置Builde有关选项,运行开始生成策略 对策略进行健壮测试 将策略复制到相应程序化交易平台测试运行 本篇文章将介绍如果在S
2020-01-23
StrategyQuant界面菜单介绍3 StrategyQuant界面菜单介绍3
在遗传编程选项中的进化控制中,我们会根据种群策略在历史数据的样本内数据(验证部分)的表现来决定进化过程是否继续还是重新生成初始种群开始。这里可以用到不同的数据集,样本内(全部),样本内(训练部分),样本外(验证部分)。 数据分段设置,是减少
2020-01-20
StrategyQuant界面菜单介绍2 StrategyQuant界面菜单介绍2
Genetic options 遗传编程选项 What to build中如果选择了遗传进化的策略生成模式,接下来是遗传编程的选项设置。 Genetic options 遗传编程常规选项 Islands options 独立进化岛选项
2020-01-20
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