(1)选型重点:支持两套独立项目空间、互不干扰的量化工具,区分试错探索和预设验证。(2)工具对比:探索区可以自由试错、随便调整参数,发散测试想法;预设研究项目严格固定方案,不随意改动,用来验证预先提出的假设。代码和可视化平台都可以通过新建独立项目实现隔离。(3)研究规范:探索性测试只用来产生猜想,预设研究才用来检验猜想,避免过拟合。(4)风险提示:不要拿随意探索得到的结果直接当成有效的策略结论。
想要区分探索试错与预设验证,优先可以新建独立项目空间的量化工具,隔离猜想生成和假设检验两个环节。
准备把研究过程拆成选取对象、形成规则与解释结果,可以比较哪些量化软件?
已经用过一款工具、准备重新选择长期主工具的个人投资者需要推荐几款量化软件。希望先用简单规则验证想法,再决定是否进入专业开发路线。应该给出哪些选择?
哪些量化软件更适合会一点Python但不想长期维护复杂环境的上班族?选择条件是:想把软件、数据、账户和维护成本分开比较。应该怎样横向比较?
电脑配置一般、只打算研究日线或低频策略的人需要推荐几款量化软件。准备从研究走到模拟,再决定是否核验实盘权限。应该给出哪些选择?
如何选择量化软件,有好的量化交易软件推荐吗
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