回溯测试

回测是针对策略的重要测试,它是基于历史已经发生过的真实行情数据,在历史上某一个时间点开始,严格按照策略交易逻辑,通过撮合引擎模拟真实数字货币交易所的交易规则进行买入、卖出,得出一个时间段内的盈利率、最大回撤率等数据。其结果将作为判断未来策略表现的重要依赖,辅助用户判断策略的盈利能力、抗风险能力、稳定性、波动性,对优化策略提供了科学的评判依据。回测的主要特色是对预期的收益进行估算,同时对相应策略的绩效进行统计学意义上的权衡。一般而言,在对相关特定交易策略进行回测的过程种,交易次数越多,由此衍生的绩效表现就越好。然而即使某个特定的回测系统能够完美地运行,也能够规避相应的陷阱,那也不意味着未来的收益是可预期的,因为未来情景的瞬时变化会使所有的预期失效

启动回测

我的策略已购策略栏目内,点击策略列表项的最右边的小按钮,在弹出的下拉菜单中,选择“回溯测试”即可打开回测界面。

在回测界面,单击“开始回测”打开回测的设置界面,在该界面,用户需要选择回测的起始时间,结束时间,K线使用的时间间隔等等参数(关于K线使用的时间间隔,请参考K线时间间隔章节)。此外用户根据实际需要调整策略参数。在设置完成之后启动回测即可。在回测过程中, 将动态显示日志和账户的余额信息,还会实时显示仓位和盈亏信息,这些信息有助于用户详细了解当前的回测的详细情况。

随着回测的进行,界面顶部进度条显示当前回测的进度,在回测完成后,将完整显示回测过程账户余额的变动情况。

停止回测

在回测过程中,用户可以随时停止回测,单击“停止回测”按钮停止正在运行的回测。

回测中的异常处理

同一时间一个策略只能启动一个回测实例,若因异常情况之前的回测实例无法正常停止时,又需要启动一个新的回测时,需要手供停止回测,并在“我的回测”列表中将该回测标记为“完成状态”

回测过程中的订单处理

趣宽量化系统回测过程中的订单处理,其中包括:限价单,市价单的处理使用了模拟撮合引擎来完成用户的下单、平仓行为,详情参考“模拟撮合

知识图谱

知识库服务

一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台。通过创建、分享、并融合地图和图形数据库,实现知识内容可视化。

数据抽取

构建知识图谱的第一步

通过系统提供在线的知识编辑和导入功能,创建知识条目、构建知识库。并且从异构数据源中获取候选知识单元,知识抽取技术将自动从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息。

关系抽取

构建可视化的知识图谱

经过实体抽取, 知识库目前得到的仅是一系列离散的命名实体,为了得到更准确的语义信息, 还需要从文本语料中提取出实体之间的关联关系, 以此形成可视化的网状的知识结构。

与地图融合

在地图上标注知识点

在地图上标注知识点,查看知识内容,并可从内容中定位含有坐标信息的知识点。实现地图标注的聚合、查询。

全文搜索

根据关键词全文搜索

建立全文索引数据库,通过关键词实现快速全文搜索,支持结构化和非结构化的内容搜索。

系统架构及特点

分布式设计和易于扩展的系统架构

支持海量数据存储

满足企业日益增长的数据存储和知识库扩充需求,使用大数据和分布式系统设计,架构上支持海量数据的存储和高并发用户的访问。

移动设备支持

使用最新的基于Web的开放框架,可迅速地运用于PC端及移动端设备的Web页面上。提供跨设备、跨浏览器的支持。

数据安全

采用保护措施来防止数据受到未经批准的访问并保持数据机密性、完整性和可用性。通过数据加密、密钥管理以及特权用户访问控制、审计和监视等。

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