Vectorized مباراة الحدث مدفوعة Backtesting Vectorized مباراة الحدث مدفوعة Backtesting وvectorized واحد، واحد هو الحدث مدفوعة من الواضح؟ أنا لست متأكد من أن هناك مسألة الواقعية هنا - هو اشارة مباشرة حول أساليب تكنولوجية فقط. ليس كل ما لديه أفضل واضح / سوءا. الواقعية ليست حول ما نهج البرمجة الأساسية التي تأخذها، ولكن كيف جيدة لك برنامج (يقولون كشخص مجرد إعادة كتابة له محاكاة الصرف إلى أعتقد الإصدار 6 لا لمعالجة بعض القضايا التي لدي مع التوقيت). شكرا لاجابتك. الاقتباس التالي من quantsart بلوق: لقد قضى الشهرين الماضيين على QuantStart backtesting استراتيجيات التداول المختلفة باستخدام بيثون والباندا (pandas. pydata /). طبيعة vectorised من الباندا تضمن عمليات معينة على مجموعات البيانات الكبيرة السريعة للغاية. إلا أن أشكال backtester vectorised أن درسناه حتى الآن تعاني من بعض العيوب في الطريقة التي تتاجر التنفيذ هو محاكاة. في هذه السلسلة من المقالات نحن نذهب لمناقشة نهج أكثر واقعية لمحاكاة استراتيجية التاريخية من خلال بناء بيئة backtesting الحدث يحركها باستخدام بيثون. وكان السبب كنت طالبا الخلافات بينهما أنني لا أعرف R، MATLAB أو بيثون. أردت أن نبدأ في تعلم واحد الأكثر واقعية. ذلك ما تقوله هو، إذا كنت تفعل الترميز مع انزلاق والعمولات والتكاليف الأخرى المدرجة، فإن الواقعية أن تكون هي نفسها في R أو MATLAB أو بيثون. أو لم يسيء لك؟