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回溯测试（Backtesting）是一种在金融、投资和交易策略领域常用的技术，用于评估历史数据上交易策略的性能。这种测试方法可以帮助投资者理解策略在不同市场条件下的表现，并对未来的投资决策做出更明智的选择。以下是回溯测试的一些关键点：
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提供自动机器学习、超参优化等功能，以提高AI量化处理效率。
PB级量化数据：
提供PB级别的量化专有标准金融数据和新型投资大数据，并支持数据定制服务。
海量因子库：
拥有超过2000个基础因子，并支持AI挖掘更多衍生因子，帮助用户发现市场机会。
因子构建与分析：
提供表达式引擎创建...
以下是一个更完整的交易策略流程图相关内容：
趋势识别
数据获取（data）、 可视化(plot)、 选股(stock)和 量化回测（backtest）四个模块
时间跨度
1日 三日 五日 十日
一周 一月 一季度 半年 一年 3年
分钟级别获取已购买股票池中的价格变化，
时时计算收益，
达到收益预期自动通知（语音-邮件-微信），需要卖出操作
功能：
策略开发与回测、
实时数据获取与分析、
风险管理工具、
交易执行接口、
可视化分析面板，
用户友好的界面
价格走势
成交量
三天的价格变化
如何找到明天能够上涨的股票？
涨停板股票 数据特征
快捷...
QMT（Quantitative Market Trading）量化是一种使用数学模型和统计分析来指导投资决策的方法。它结合了数据分析、算法交易和风险管理，通常涉及以下几个步骤：
数据收集：获取历史市场数据、财务报表、经济指标等。
数据清洗与处理：去除噪声和缺失值，转换数据格式，以便分析。
策略开发：使用数学模型和算法来识别交易机会，可能包括趋势跟踪、套利、市场中性等策略。
回测：在历史数据上测试策略的表现，以评估其有效性。
执行与监控：实施策略并实时监控其表现，根据市场变化进行调整。
QMT量化的优势在于能够处理大量数据，减少情绪干扰，并提供更系统的决策依据。如...
长期跟踪股票相关的数据，分析完善预测模型的参数
获取数据 API
存储股票数据的...
项目简介：介绍项目的名称、背景和宗旨，以及项目的整体目标和愿景。
功能特点：列举项目具体的功能和特点，例如：
是否提供了可扩展的功能或定制化选项？
技术架构：描述项目的技术架构和设计理念，包括但不限于：
是否有数据库或其他存储系统的需求？
使用示例：给出一些简单的使用示例或者代码片段，演示项目的基本用法和语法。
社区参与：介绍如何参与到项目中来，包括但不限于：