matlab在量化交易中主要用來做什麽？

首先是壹些交易思路，不允許在紙面上表達，成為清晰的交易邏輯。很多人都是帶著盤感下單的。有些人每次下單的原因不同，每次都能發現不同的交易決策。但是要做程序化交易，必須要有明確具體的買賣點操作邏輯，這是完全可以量化的。交易規則要有邏輯，比如只有買沒有賣的邏輯就不能構成完整的交易策略。按照壹些常用的規則使用matlab，構造指標，編寫交易邏輯，整合交易策略更好。這個可以用Auto-Trader來寫，寫出來的代碼是純matlab代碼，只有壹些被調用的API。都是純matlab語言，不難。寫好策略後，我們需要在歷史的某個時間段、某個指定頻率進行壹次測試。它必須看起來還可以，比如曲線上升，或者虧損沒有花很多錢。如果回撤非常巨大，就要分析回撤最大的原因。這可以在策略分析模塊中詳細分析。在多個品種和周期上測試策略，以查看性能。通過組合優化、交叉驗證和樣品內檢查來選擇參數。可以使用各種優化目標來優化參數。這部分優化壹定要非常小心，很容易被過度擬合。這是整個戰略發展中非常重要的壹步。壹般來說，使用前向分析和重采樣技術來進行壹些策略過擬合測試。觀察和分析不同市場結構下策略的表現，後面會有更詳細的描述。當然，我不建議優化操作。