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QMT量化策略的核心技巧包括以下几种:
1.多语言支持与模板复用:QMT支持Python、VBA等语言,投资者可根据编程习惯选择。模板库利用:直接加载内置标准化策略(如均线突破、ETF套利),通过调整参数适配不同品种,降低从零编写代码的门槛。代码轻量化:仅安装必要库(如Pandas、TA-Lib),避免冗余依赖拖慢运行速度。
2.历史数据回测:设置回测时间范围、交易手续费等参数,评估策略的收益率、最大回撤、夏普比率等指标。Tick级回放:部分平台支持历史极端行情下的Tick级数据回放,复盘策略在波动市场中的表现。
3.参数调优与多维度验证:通过调整策略参数(如均线周期、止损阈值)优化性能。绩效指标丰富性:QMT提供年化收益、基准年化收益、索提诺比率、跟踪误差等系统自带指标,并支持自定义指标输出。
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发布于2025-10-28 21:32 成都



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