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第12章 量化策略是如何开发出来（第2页）

在量化投资的世界里，Python和C++是最常用的编程语言。

Python以其高效和易用性受到初学者的青睐，而C++则以其执行效率高在一些对速度要求极高的策略中得到应用。

当然，亦有量化平台提供了便捷的环境，如聚宽、优矿等，让策略编写变得更为简单。

这里特别介绍不需要编程就能用的果仁网。

（不过他家VIP挺贵的，大家可以先免费注册看一看）。

三、策略回测

编程完成后，接下来的关键步骤是回测。

通过对历史数据的测试，我们能大致判断策略在过去的表现。

比如我在果仁网上输入了一个指标“净利润大于1000万”

，回溯5年。

成绩非常的差，年化收益-25.75%。

这也说明单一指标很难跑赢市场。

而对于专业人士，这一过程需要尽量避免“未来函数”

等错误，以确保回测结果的有效性。

回测不仅仅是验证策略历史表现的工具，更是检验其稳健性的关键环节。

四、策略优化

面对可能不尽人意的回测结果，策略优化成为必要的步骤。

调整参数、优化逻辑、分析风险，所有这些都是为了让策略更加契合市场的实际情况。