不久前看到一篇文章QMT使用技巧的文章——“震惊！策略回测参数从500多秒提升到1秒，竟然这么简单？”。当时进去看了下，大概是对单股的双均线策略的快线参数和慢线参数进行寻优，从2001年起至今对50组参数进行寻优，从使用纯 python 到使用 VBA 公式，从380秒优化到 1.3 秒。便想着动手看看 hikyuu 实现同样的参数寻优需要多久。
其实曾经也有人问过如何用 hikyuu 进行
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基于C++/Python的开源量化研究框架-Hikyuu Quant Framework
Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内证券市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、[……] 阅读全文>>>
自适应移动平均线参数影响测试一续
根据上述结论，验证上证指数，初始资金100万，除ama_n外，其他条件同：
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自适应移动平均线参数影响测试一
文：fasiondog
注：自用于整理交易系统测试思路使用，仅供参考
信号指示器：AMA自适应移动平均线（参见佩里.考夫曼《精明交易者》）
测试对象：至2010年1月15日仍然有效的所有A股（共1645支）
测试时间段：2000年1月1日～2010年1月15日
说明：
1.信号指示器计算使用除权数据，不进行复权处理
2.只使用信号本身，不使用任何其他条件（如止损/止赢），不考虑移滑价差影响
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再看佩里.J.考夫曼的指数编制
对考夫曼在《精明交易者》中的“指数”编制还是不能释怀，总是怀疑是不是书里排版错误或是中文版引入的错误，“指数”应该是：（当日价格除以基期价格）*基期指数。昨日睡前想起，书里给出了一个数据计算结果的示例表格，可以用其中的数据验证一下。今日一早起来，便拿起计算器，找到了那张数据表（该书中文版第211页），结果一算，我都快要崩溃了！书中给出的示例结果和公式计算的结果完全不一致！书中示例里的数据结果居然是
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关于佩里.J.考夫曼提到的“指数”编制
Perry J.Kaufman在《精明交易者》中提到如何对数据进行”预处理”，其中一个技巧就是编制”指数”，这个指数由一个初始值加上每一个价格相对与前一个价格变化的百分比，公式如下：
index = index[1] + (price – price[1])/price[1]
index[1]表示前一天的指数值，price[1]表示前一天的价格。初始的index可以取100或1000，以自己觉得方
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