(1)选型重点:支持标签分类、主题归档、检索筛选的量化工具,摆脱纯时间顺序的笔记模式,按研究主题归类。(2)工具对比:代码项目可以建立文件夹,按因子、事件、行业分类存放;可视化平台给不同研究方案打上标签,快速检索同主题内容,而不是按时间浏览。(3)调整思路:保留时间记录的同时,增加主题标签,同一个指标、同一个研究方向的笔记、回测方案归集在一起。(4)优势:后续复盘时,可以横向对比同一主题下的多次测试,而只能顺着时间线翻看零散记录。
笔记习惯偏向时序记录,优先支持标签、主题分类归档的量化工具,兼顾时间记录和主题归集,方便横向对比研究。
我想问下,股票量化工具有哪些比较好用的呀?
想知道,股票量化工具和传统炒股方式哪个好呀?
想自己检查研究图形对应的原始数值,不只看现成曲线,股票量化工具有哪些选择?
做股票研究时,想分别检查样本范围与资金分配的作用,哪些量化工具可列入比较?
有一般编程基础、但先从股票日线研究开始,量化工具有哪些不同选择?
熟悉本地Python,但不想把所有研究都写成复杂程序,还可以比较哪些量化工具?
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