如何使用回测股票模型！聚宽与掘金量化哪家的回测功能好用？

一、聚宽与掘金量化哪家的回测功能好用？

聚宽和掘金量化的回测功能并没有什么不同。
两者的数据量差不多，在回测时间方面，聚宽略有优势。
另外，在回测的股票数量方面，掘金有所限制，好像是50只股票，收费的没限制。
两者的差别是，掘进量化融合更多的程序语言平台，而不限于Python。
另外，掘金在交易接口方面有优势。

二、聚宽与掘金量化哪家的回测功能好用？

聚宽和掘金量化的回测功能并没有什么不同。
两者的数据量差不多，在回测时间方面，聚宽略有优势。
另外，在回测的股票数量方面，掘金有所限制，好像是50只股票，收费的没限制。
两者的差别是，掘进量化融合更多的程序语言平台，而不限于Python。
另外，掘金在交易接口方面有优势。

三、如何利用logistic回归模型来预测

二元logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。
2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。
3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。
其他方法都是逐步进入的方法。
4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。
多分类变量需要设置虚拟变量。
虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。
5.选项里面至少选择95%CI。
点击ok。
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四、如何用eviews建立回归模型

用ls命令操作即可

五、量化策略一般用什么平台回测？分别有什么优劣势

我知道一家量化策略回测平台【QResearch】，非常好用，QResearch是一个无编程的条件式回测平台，它将所有因素都抽象为因子，简单易用而不失灵活。
用户只要理解自己的策略即可动动鼠标进行回测，非常适合有着丰富Idea但不会编程的用户快速验证想法；
对于那些会编程的用户，QResearch也可以为之节省大把数据处理和细节处理的时间。
QResearch基于高质量的数据库，提供丰富的因子库，其中大部分因子都可以追溯到相应的Paper，非常适合高校金融学院的学生和老师进行研究之用。
QResearch自诞生以来就一直追求回测与实盘的一致，力争做到所见即所得的回测结果，目前只要交易费用设置得当，可以将每天回测与实盘的误差控制在0.1bp级别，这在市场上鱼龙混杂的回测平台当中显得格外突出！总之，QResearch适合各路策略研发人员使用，包括基本面研究人员，量化研究人员，交易员，以及高校师生等，相信每一类人员都可以通过使用QResearch而提高效率，做出漂亮的研究或不俗的业绩！该平台下Market Watch实时及历史数据（包括收益，统计，期限结构和会员持仓）已添加至Toolkit交易工具箱，网址：https://qresearch.qedgeam.com/toolkit

六、ZXNH股票指标怎么用

这个看你个人的技术水平了，简单的哪怕想excel就可以自己做策略回测，水平高的可以选择用matlab或者c++等自己写个程序回测，当然所有的前提是你有数据来源。

参考文档