股票復盤交易模型測試

『壹』 期貨日內交易模型測試時的價位選擇是出現指令價位還是選擇收盤價做測試，為什麼測試結果不同

收盤價是最準的價位。因為是經過一天多空雙方的爭奪形成的。

『貳』 什麼叫股票復盤如何復盤及復盤技巧分享

股票復盤，一種是每天收盤後對當日交易進行回顧總結。一種是對歷史行情（最長可以回溯十年內行情）進行模擬交易，訓練技巧，培養心態。
復盤技巧（個人總結）
1. 養成每天復盤的好習慣。 當天收盤時，趁對盤面還有餘溫，把你從盤面中找到的蛛絲馬跡記錄下來，方便晚上復盤。

2. 盡量多的瀏覽所有個股，從中選出目標股。

3. 對目標股當日漲幅/跌幅進行觀察，找出走強/走弱的原因。

4. 跟蹤趨勢，尋找合適的買入/賣出信號。

5. 反復練習，讓大腦對股票走勢形成條件反射，並能夠快速瀏覽大盤走勢。

6. 每個人都有一套適合自己的操作方法，不要盲目相信別人必勝的交易方法。
最後注意幾點，倉位和資金管理從小倉位開始，後期慢慢調整。
分析市場趨勢記得對股票中長短期綜合分析，基本面與技術分析相結合。

『叄』 測試交易模型系統一般需要多少k線數據

原則上越多越好，最好有相關品種從一開始的數據，全部測試一遍。
這個數量日線級別至少得數千根，小時級別數萬根。

假設我們使用幾年的數據建立模型，並讓它學習如何用前一期的兩個指標，趨勢性和波動率，來對日回報率進行預測。在機器學習中，這個過程對應的術語稱為模型的訓練。然後，我們可以利用近期價格計算出當期趨勢性等於0.225，波動率等於1.244。基於這些數據，訓練的模型能預測出目標變數日回報率為0.152。(這些都是虛構的數字。)基於對市場很有可能出現大幅上漲的預測，我們可以選擇建立多頭倉位。

『肆』 誰知道有什麼好的復盤軟體沒。對交易系統測試的

不太明白復盤工具是什麼東東？MT4中不是有 EA 測試功能嗎？寫完 EA 跑一些不就可以了嗎，為什麼還要復盤工具呢？

『伍』 K線圖做EA測試，為什麼復盤模型質量很

你是說復盤質量差嗎？復盤質量和軟體的數據質量相關，一般導入數據之後，回測周期只要大於1分鍾，回測質量都會在90%左右，一分鍾會在25%左右。當然是在每個即時價格的情況下回測。這個和根據什麼思路模型做的EA關系不大。

『陸』 期貨模擬交易軟體中，有沒有收盤後可以復盤買賣的模擬軟體，主要用於操盤訓練。

復盤買賣的，肯定不是實盤模擬了，實盤模擬不可能復盤操作，不要復盤買賣了，那沒什麼意思，決定永遠不可能後悔，要麼獲利，要麼認賠，沒有過去，復盤只是為了總結經驗和教訓，不是為了假設。
期貨的炒作方式與股市十分相似，但又有十分明顯的區別。
一、以小搏大 股票是全額交易，即有多少錢只能買多少股票，而期貨是保證金制，即只需繳納成交額的5%至10%，就可進行100%的交易。比如投資者有一萬元，只能買一萬元的股票，而投資期貨按10%的保證金計算，就可以簽訂（買賣）10萬元的商品期貨合約，這就是以小搏大，節省了資金。
二、雙向交易 股票是單向交易，只能先買股票，才能賣出；而期貨即可以先買進也可以先賣出，這就是雙向交易，熊市也可以賺錢。
三、期貨交易的一般是大宗商品，基本面較透明，簽訂（買賣）的合約數量理論上是無限的，走勢較平穩，不易操縱。股票的數量是有限的，基本面不透明，容易受到惡莊家操縱。
四、期貨的漲跌幅較小，一般是3%-6%，單方向連續三個停板時，交易所可以安排想止損的客戶平倉。股票的漲跌停板的幅度是10%，有連續10幾個跌停板出不來的時候。
五、 期貨由於實行保證金制、追加保證金制和到期強行平倉的限制，從而使其更具有高收益、高風險的特點。如果滿倉操作，期貨可以使你一夜暴富，也可能使你頃刻間賠光（爆倉），所以風險很大，但是可以控制（持倉量），投資者要慎重投資，切記不能滿倉操作。做股票基本沒有賠光的。
六.期貨是T+0交易,每天可以交易數個來回,建倉後，馬上就可以平倉。手續費比股票低(約萬分之一至萬分之五，一般當天平倉免手續費).股票是T+1交易，當天買入的只能第二個交易日拋出，買賣手續費約為成交額的千分之八。

『柒』 怎麼對新建的股票交易系統的好壞進行測試啊

你這個問題太大了，回答起來至少要3個工作日。
建議你每次只問一個分項，或一個問題點。問題太大別人無法回答你，也沒有時間回答你。
從你描述的情況看，知道你是個新手，還不懂得測試方法。
測試前要先建立一個測試模型，此模型中有一個測試用的資料庫，還有一個動態指令集。正確的方法是用動態測試模型對交易系統進行測試。
初學者也可以通過雙機對敲、手工數據輸入的方式簡單測試一下，看其能否進入工作狀態，能否完成各項預定功能，是否存在明顯錯誤，這些只是測試前的准備工作。

『捌』 交易模型的模擬檢驗

模擬是對建立的系統或決策問題的數學或邏輯模型進行試驗，以獲得對系統行為的認識或幫助解決決策問題的過程。模擬的主要優點在於檢驗交易模型中的問題或系統的任何假設模型化的能力，使它成為最靈活的工具。判斷交易模型是否有實用價值，最簡單、最可靠的途徑是通過在盡量多的市場里，進行長時間的測試。為了減少交易模型的檢測成本，檢測先從模擬開始。交易模型檢驗的基本原則是「模擬實戰」，一切條件都要接近實戰條件，使檢驗結果盡可能真實，因為只有這樣才能使交易模型有真正的使用價值。
1.突發事件
在檢驗過程中一定要包含有突發事件(包括漲跌停板)，因為除了要檢驗交易模型在正常情況下的運作情況，還要有應付突發事件的能力，不能因為是「小概率」事件而忽略了突發事件的影響，應遵循「模擬實戰」的基本原則。一個成熟的交易模型，即使不能捕捉到突發事件帶來的超額利潤，也應該有能力抵抗突發事件帶來的風險。
2.檢驗的信息和數據
對於基本分析交易模型，需要有完善的信息資料庫，信息的來源隨著科技的發達，互聯網的不斷應用，信息的收集比以前方便了許多，因此要整理完善好信息資料庫相對較容易。對於技術分析交易模型，由於期貨基金運作的是期貨品種，期貨品種的數據有它的獨特性，歐美期貨的數據有各自不同的特點，如倫敦金屬的期貨數據沒有出現「斷層現象」，使用計算機檢驗就不會有問題，而國內的期貨數據源襲了美式期貨數據，不同的交易合約換月時會出現「數據斷層」，不能像股票一樣使用簡單的除權處理，因此要通過交易模型的檢驗首先對數據進行處理。
實際合約數據：按照實際的合約交易數據，缺點是十分明顯的，因為國內期貨合約目前只有1年的周期，因此在檢驗時數據周期就顯得太短了，而且在相當長的交易時間內合約的成交量並不活躍，流動性小，不具有代表意義。
即月連續數據：按合約交割日連接，連接起來形成連續數據。這樣產生的連續數據優點是具有實際交易性，但在實戰交易中會產生差別，交割前成交不活躍，缺乏代表性，像上海銅一般都是交割月後第四、五個合約成交活躍；缺點則是會產生「斷層現象」，對檢驗結果產生重大的失真。
價差調整連續數據：按照一定的規則，在進入交割前一定時間內連接隨後的合約數據，這里的時間參數X，要根據不同品種來確定，上海銅要比大連大豆和鄭州小麥的時間參數X要大，將調整時兩個合約的價差累計下來，最後將累計價差加減到數據列中，得出最終的期貨數據。特別注意的是，經過調整的期貨數據可能會出現負值，要做相應的數據調整，但這不會影響使用計算機檢測的交易結果。優點是能長時間反映價格變化水平；缺點是數據不能直接應用於實際交易中，需要通過轉換。
權重連續數據：按照固定的時間連接隨後的合約數據，同時按近月大、遠月小或是按成交量與持倉量的比重計算連續價格，隨著時間的推移，較近的合約的權重越來越小，而遠月的權重越來越大。優點是消除了數據「斷層現象」，可以選取多個活躍月份，這樣就可以更真實地貼近實戰交易；缺點也是數據不能直接應用於實際交易中，需要通過轉換。
以上四種數據處理方式各有所長，要根據使用者的情況選用。對於短線使用者，實際合約數據較好，而對於中長線的使用者連續數據才能真實反映實際中長期的盈虧情況，並進行計算機的檢測。在對交易模型的檢測中，為了保證檢驗結果的可靠性和穩定性，需要足夠的統計樣本數據，按照統計學的大樣本要求，樣本數量要多於30個。以短線為主的交易模型，數據時間不能短於1年的分時數據，使用日線數據檢測的不能少於3年以上，基本分析交易模型的數據要求要經歷一個以上的循環周期。