上班族用量化软件做选股研究,首先要理清自身实际使用场景,数据覆盖范围、筛选条件的支持能力,会直接决定软件适不适合自己。数据方面优先看K线周期的完整度,是否提供足够长的历史行情,能否拿到财报、预告、商誉、存货、现金流这类基本面原始数据,还有筹码、龙虎榜、大宗交易、北向资金这类另类数据,部分工具对北交所、科创板、可转债、港股通的数据支持会有差异,如果研究范围包含这些品种,选型时就要重点核对,缺少对应数据会直接导致回测失效。
筛选条件层面,要看能否自由组合技术指标、财务指标,是否支持自定义阈值,比如ROE、扣非增速、估值分位、筹码峰位置、量价形态,同时要确认能否设置板块过滤、剔除ST、剔除新股次新、过滤停牌标的。上班族大多没有充足时间高频调参,还要看回测是否可以设置调仓周期,比如周调、月调,适配业余低频研究,部分软件对复杂逻辑有语法门槛,如果不熟悉编程,就要优先选择可视化拖拽式筛选。
另外也要留意数据更新延迟,盘后数据是否及时落地,回测有没有明显滑点偏差,实盘接口权限门槛,资产要求是否匹配自身情况。我司佣金十分优惠,想要了解更多交易规则,欢迎咨询我司开户相关服务。
需要避免未来数据误用,个人量化软件怎样按数据处理透明度选型?
研究环境、数据口径和结果导出都重要,几款量化软件应如何综合比较?
面向刚接触股票量化的人比较量化软件时,选股研究需求为什么要与数据范围和筛选条件分开判断?
上班族使用时比较单一功能工具和一体化量化软件,数据来源与运行位置分别会带来什么实际差别?
普通投资者准备借助量化软件做盘中提醒,哪些提醒逻辑和人工确认会直接影响选型?
为什么上班族使用不能只列云端研究平台和本地量化终端的功能,还要比较学习成本与异常处理?
问一问流程:
1.提交咨询
2.专业一对一解答
3.免费发送短信回复