沈运策：黄金走势上冲受阻？白银原油操作策略解读
周四美国方面数据表现较好，美国当周初请失业金人数继续降低，实际值只有18.7万人，这是在疫情之后表现最好的一次，但美国2月耐用品订单月率却进一步降低，使得市场区间加剧，今日的基本面主要关注22:00的美国3月密歇根大学消费者信心指数终值和美国2月成屋签约销售指数月率。
今日行情分析：
黄金昨日震荡走高，最高触及1966附近后开始高位震荡。昨日我们多单也如愿以偿的拿下，并在突破1950之后，回踩我们再次做了多单，也成功拿下，昨日文章策略都给出了详细的分析和布局，恭喜跟上的朋友。
尽管昨日破高点，但是仍然未能突破站上0.382分割线的压制，同时四小时连续小墓碑线，上冲明显受阻，所以今日行情围绕分割线压制先空，回落到位之后再去考虑做多。上方关键压制在0.382位置，大概点位在1961附近，分水岭在昨日美盘1966的高点位置，所以今日行情在1961附近或上方先空，破昨日高点离场。下方短线支撑在1942位置，关键分水岭支撑在1937昨日起涨点位置。
简单理解，今日行情给到1961附近或上方做空，损1967，目标看1942附近。下方给到1940-1942轻仓布局多单，损1935，目标不设。文章只能给你一时的方向和思路，需要实时进出场点位及每日策略分析指导可以（添加沈运策V：bbwy118）获取实时帮助。
白银方面，短线压制在25.7附近，强压在昨日高点25.85位置，下方短线支撑在25.2位置，强支撑在25.1附近。操作上，反抽给到25.7-25.85位置做空，损25.9，目标看25.4-25.2位置，下方给到25.1附近反手做多，损24.免費獲取 每日交易策略 95，目标不设。
原油方面，亚欧盘下跌口压制在112.6-7附近，反抽不破此位置直接做空，破位观望，目标看110.6-109.8-109位置。
本文由沈运策撰稿，本人主攻黄金、白银、原油、外汇等大宗商品，对市场深有研究。因网络发文有延迟性和时效性，建议仅供参考，具体操作以实盘指导为准！
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回溯测试被认为是金融交易者工具集中的一个重要工具。想一想，在你购买任何东西之前，无论是手机还是汽车，你是不是都需要查看品牌历史、功能等，并检查它是否物有所值。同样的原则也适用于交易。
什么是回测？
回测交易策略的关键因素
选择正确的市场/资产细分
涵盖各种市场条件的数据
纳入交易成本
回测平台
零售交易回测平台
TradeStation
TradeStation 提供跨多个资产类别的电子订单执行。它允许从图表交易和实时盈亏P&L投资组合管理进行交易。TradeStation 使用“EasyLanguage”来创建图表和开发算法交易策略。顾名思义，这种语言很容易学习，因为它与英语非常相似，因此非常适合编码初学者。
MetaTrader
NinjaTrader
NinjaTrader 是一款免费软件，它使用非常广泛且文档丰富的 C# 编程语言和 DotNet 框架。它可用于股票、期货和外汇市场的高级图表、策略回测和模拟交易。
Blueshift
Blueshift是一个免费且全面的交易和策略开发平台，还支持回溯测试。它帮助交易者更多地关注战略制定而不是代码，并提供集成的高质量分钟级别数据。其基于云的回测引擎使交易者能够在 Python 编程环境中开发、测试和分析交易策略。
Amibroker
Amibroker 是一款交易分析软件，可以进行投资组合回测和优化，并拥有一系列良好的技术指标来分析策略。它使用“AmiBroker 公式语言（AFL）”来制定和实施交易策略和指标。
基于网络的平台
QuantConnect
Deltix
Quanthouse
与 Deltix 一样，Quanthouse 由于高额的许可费，也主要由机构使用。它为跨工具和投资组合交易方收集数据、策略制定、历史回溯测试和实时执行提供一体化解决方案。
AlgoTrader
这是一家总部位于瑞士的公司，为基于 Web 的前端的系统提供开源和商业许可。支持外汇、期权、期货、股票、ETF、商品、合成工具和自定义衍生品点差等，允许完整的历史回溯测试和甚至复杂的事件处理。
编程语言的选择
Python
C++
C# 和 Java
两者都是开发回测的不错选择，因为它们具有本机 GUI 功能、数值分析库并提供快速的执行速度。
MATLAB
MATLAB 是拥有多个用于科学计算数值库的商业 IDE。它具备很快的执行速度，但对零售交易者的吸引力仍然较低，因为它相当昂贵。
R
回测类型
尽管事件驱动的回测系统具有许多优点，但与简单的矢量化系统相比，两大缺点也比较突出：一是实施和测试要复杂得多，有更多的“活动组建”（模块），导致引入错误的机会更大；二是执行速度较慢，进行数学计算时，无法利用最佳的矢量化运算。
如何进行回测？
Python中的矢量化回测
在本文的这一部分，我们将演示如何在 Python 中基于移动平均线回测交易策略。
我们将使用一个简单的移动平均线，它的计算方法是将最近 n 天的价格相加，然后除以天数。
交易规则假设当短期移动平均线（50 天移动平均线）超过长期移动平均线（200 天移动平均线）时，我们买入。
获取价格数据
计算移动平均线
我们将计算收盘价的 50 天和 200 天移动平均线。我们将使用熊猫滚动和均值方法来计算移动平均值。
生成交易信号
如前所述，我们将在 50 天移动平均线大于 200 天移动平均线时买入，在 50 天移动平均线低于 50 天移动平均线时做空。
绘制收益曲线
回测评估参数
年化回报
年化回报 = ((1 + 累积回报) ^ (252/交易日数)) – 1
累积回报
年化波动率
年化波动率 = 日波动率 * 252 的平方根
夏普比率
夏普比率 = 超额回报 / 波动率
最大回撤
回测偏差
过去是未来预测的衡量标准
回溯测试假设过去的表现是未来表现的衡量标准。例如，假设您想测试基于互联网 IPO 表现优于整体市场这一概念的策略。
如果您要在 90 年代末的互联网繁荣时期测试此策略，该策略的表现将显着优于市场。然而，在泡沫破灭后尝试同样的策略会导致惨淡的回报。
过度拟合/优化偏差
回测时如何避免过拟合？
前瞻偏差
幸存者偏差
如何在回测时避免幸存者偏差？
其中一种方法是购买昂贵的无幸存者偏差数据。另一种方法是仅使用不超过 5 年的最近数据（不是很可靠的方法）
FAQ
问：如何解释回测结果？
问：如何区分好的和坏的回测结果？
问：回测的时间段应该是多久？
回测的时间段取决于你头寸的平均持有时间。如果交易的策略持有期超过一个月，那么最好使用较长的时间段，最好是 15 年。
如果你正在创建日内策略，那么 10 年是一个很好的时间。然而，当你开始交易时，这种运行良好 10 年的策略可能不再有效。因此，在样本外数据集上测试你的策略非常重要。
如何使用 RSI 进行交易：最佳“每日”技术指标
我们可以将分歧分为两组， 经典卡 和 老旧房屋.免費獲取 每日交易策略
A 经典牛背离 当价格创出较低的低点时发生，同时该指标出现更高的低点。 这种模式通常是下降趋势正在减弱并且很有可能逆转的良好迹象。 另一方面，价格较高的高点和 RSI 的较低高点表明趋势正在减弱，这可能代表了卖出的机会。
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另一方面，当价格形成更高的低点，而 RSI 形成更低的低点时，就会发生隐藏的看涨背离。 这是主要看涨背离的视觉回顾，通常它们代表非常有趣的买入机会。
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