首先是策略开发调试时间,基于已有自选股编写、调试筛选和买卖逻辑,需要整理历史数据、修改代码bug,如果不熟悉语法,会耗费大量时间,还要反复调整参数避免过度拟合。
其次是回测与校验时间,不能直接套用全市场回测,要限定在自己的自选池内跑结果,核对每一笔模拟触发,区分是真实信号还是数据异常,这一步很耗精力,不能直接信任回测报告。
然后是模拟盘验证周期,不能写完直接实盘,需要模拟盘运行一段时间,观察滑点、委托报错、行情延迟带来的偏差,短周期很难看出策略缺陷,需要预留数周乃至数月观察。
还有日常运维时间,要定期查看日志,排查下单异常;市场风格切换后,原有规则会失效,需要重新评估、迭代条件,不是一次写完就永久可用。
最后是复盘时间,量化只是执行工具,每轮之后依旧要人工复盘自选股基本面变化,部分消息面风险程序识别不到,需要额外投入时间甄别。
如果可支配时间不足,就不要开启自动委托,仅用作辅助筛选。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。
个人散户在已有固定自选股的情况下,怎样用风险边界判断是否适合通过量化工具制定选股条件?
如何借助量化工具动态调整网格价格区间?
只熟悉基础技术指标时,散户通过量化工具检查策略稳定性要先评估哪些时间成本?
每天只能收盘后复盘时,散户通过量化工具验证买卖规则要先评估哪些数据要求?
交易频率较低时,散户通过量化工具记录交易原因要先评估哪些操作门槛?
希望保留人工判断时,散户通过量化工具记录交易原因要先评估哪些运行责任?
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