(1)选型方向:不只支持多因子打分排序,同时支持事件研究、分组对比、时序分析的量化工具,研究形式更多元。(2)工具对比:代码量化终端自由度最高,可以做事件驱动、相关性分析、区间统计,不局限于打分选股;低代码平台除了排名选股,也可以设置分组,观察不同组别的特征差异。(3)研究思路:跳出单一排序框架,比如研究某个事件对股价的影响、指标在不同行业的分布特征,拓展研究类型。(4)提醒:很多新手默认只用打分排名,工具本身是灵活的,关键是自己设计研究方案。
想要丰富研究形式、不局限选股排名,优先支持事件研究、分组统计与时序分析的量化工具,拓展多样化的量化研究方向。
对自动交易较谨慎、只需要研究和提醒辅助的投资者选量化软件时不想只看功能数量。想把样本内、样本外和模拟观察分成三个阶段。候选名单怎么列?
不希望被单一平台锁定、想保留迁移空间的策略研究者选量化软件时不想只看功能数量。担心学习成本被低估,想把环境维护时间也算进选择。候选名单怎么列?
量化软件推荐,想把探索性想法和预先确定的研究分开,个人有哪些选择?
容易把运行完成当作研究完成,个人选择量化软件可以了解哪些路线?
想同时解释应该触发和不该触发的研究情形,再选择量化软件,可以比较哪些工具?
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?
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