1. 云端智能交易系统
2. 风控体系亮点
3. 情绪管理革命
完全规避人性干扰,严格按预设参数执行交易,解决"追涨杀跌"痛点
1. 历史验证原理
通过计算机程序将交易策略加载至历史行情数据,模拟真实交易环境,评估策略在特定周期内的:
2. 关键价值点
检验策略普适性:识别是否存在过度拟合
预估风险收益比:为实盘提供数据支撑
优化参数配置:提升策略鲁棒性
示例:某趋势策略经2020-2022年回测,年化收益达28%,最大回撤控制在15%以内,则具备实盘应用潜力
1. 阶梯式课程设计
| 课程层级 | 内容特色 | 配套服务 |
|---|---|---|
| 基础版 | Python编程入门 PTrade操作 | 蛟龙过镜策略包 |
| 进阶版 | 统计套利模型开发 | 偷梁换柱策略包 |
| 高级版 | 机器学习实战应用 | 十日游龙策略包 |
2. 策略服务包实测数据(202X年1-11月)
| 策略名称 | 累计收益 | 年化收益 | 适用行情 |
|---|---|---|---|
| 蛟龙过镜 | 21.47% | 25.64% | 震荡市 |
| 偷天换日 | 59.93% | 73.52% | 趋势行情 |
| 四象镇仓 | 待更新 | 待更新 | 全市场 |
注:历史表现不预示未来收益,数据仅供参考
3. AI辅助学习系统
1. 量化时代进化路径
传统手工交易 → 条件单工具 → 量化系统 → AI增强决策
2. 当前入场优势
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