低代码工具：散户如何用聚宽、米阮快速回测？

在量化投资日益普及的今天，越来越多的散户投资者开始尝试通过程序化交易来提升投资效率和决策质量。然而，对于没有编程基础的普通投资者而言，编写复杂的交易策略代码往往是一道难以逾越的门槛。幸运的是，随着“低代码”理念的兴起，一些低门槛、高效率的量化交易平台应运而生，其中以**聚宽（JoinQuant）和米阮（MyQuant）**为代表，为散户投资者提供了快速实现策略回测的工具。

本文将详细介绍低代码工具的概念、聚宽与米阮平台的基本功能，并结合实例说明散户如何利用这些工具进行高效回测，提升投资决策的科学性。

一、什么是低代码工具？

“低代码”（Low-Code）是指通过图形化界面或少量代码即可完成复杂功能的开发方式。它降低了对编程技能的要求，使得非专业程序员也能快速构建应用程序或实现自动化任务。

在量化投资领域，“低代码工具”通常指的是：

提供可视化策略构建界面； 支持少量Python代码即可编写策略； 内置丰富的金融数据接口和回测引擎； 提供策略优化与绩效分析功能。

对于散户投资者来说，低代码工具的最大价值在于：无需深入学习编程语言，也能快速构建并验证自己的交易策略。

二、聚宽（JoinQuant）简介

聚宽（JoinQuant）是国内较为知名的量化交易平台之一，专注于为个人投资者提供A股市场的量化研究服务。其核心优势包括：

Python语言支持：使用Python编写策略，语法简洁，适合初学者。 内置丰富因子库：提供PE、PB、成交量、动量等常用因子，便于策略构建。 自动回测系统：支持按分钟、日线级别进行策略回测。 模拟交易与实盘接口：部分功能支持接入券商API进行实盘操作。 社区资源丰富：拥有大量策略模板、教学文章和用户讨论。

聚宽的典型回测流程如下：

注册账号并登录官网； 选择策略模板或新建策略； 编写策略逻辑（Python代码）； 设置回测参数（起止时间、初始资金、基准等）； 运行回测并查看绩效报告； 优化策略参数并重复测试。

三、米阮（MyQuant）简介

米阮（MyQuant）是另一家面向个人投资者的量化交易平台，其特色在于极简操作与低代码策略构建。相比聚宽，米阮更适合没有编程基础的用户。

米阮的主要优势：

可视化策略构建器：拖拽式组件，无需写代码即可搭建策略； 支持Python扩展：对于进阶用户，可嵌入Python脚本； 多市场支持：涵盖A股、期货、数字货币等； 实时行情与模拟交易：提供实时数据流和模拟交易功能； 策略模板丰富：提供趋势策略、均值回归、网格交易等多种策略模板。

米阮的典型使用流程如下：

注册账户并登录平台； 选择“策略构建器”或“代码编辑器”； 使用拖拽组件或编写Python代码构建策略逻辑； 设置回测时间、资金、交易频率等参数； 一键运行回测并查看收益曲线、绩效指标； 导出策略或接入实盘交易接口。

四、散户如何利用低代码工具快速回测？

对于散户投资者而言，使用低代码工具进行回测的关键在于策略逻辑清晰、数据准确、回测参数合理。以下是具体的操作步骤与建议：

1. 明确交易逻辑

在开始编写策略前，投资者应先明确自己的交易逻辑。例如：

趋势跟踪策略：当股价突破20日均线时买入，跌破5日均线时卖出； 均值回归策略：当某只股票的PE低于行业平均时买入，高于时卖出； 事件驱动策略：财报发布后净利润增长超过10%时买入。

这些逻辑可以使用平台提供的因子库或指标函数快速实现。

2. 利用平台模板快速搭建策略

无论是聚宽还是米阮，都提供了大量策略模板。例如：

聚宽平台中的“双均线策略”； 米阮平台中的“布林带突破策略”； “MACD金叉死叉”策略等。

散户可以先使用这些模板进行回测，了解策略绩效，再根据自己的理解进行修改和优化。

3. 设置合理的回测参数

回测参数设置直接影响策略绩效的准确性，主要包括：

回测时间范围：建议选择至少3年以上的数据； 初始资金：根据自身情况设定； 手续费与滑点：需设置为真实交易水平； 调仓频率：每日、每周或每月； 买卖条件：是否考虑开盘价、收盘价、成交量限制等。

4. 分析回测结果

回测完成后，平台会生成绩效报告，包含以下关键指标：

指标含义 年化收益率策略在回测期间的年化收益 最大回撤策略在回测期内的最大资金回撤 夏普比率衡量风险调整后的收益 胜率盈利交易次数占总交易次数的比例 换手率策略的交易频率

通过这些指标，散户可以判断策略的稳健性与盈利能力。

5. 策略优化与迭代

回测只是第一步，策略优化才是提升绩效的关键。可以通过以下方式进行：

参数优化：如调整均线周期、布林带宽度等； 因子组合：加入多个因子（如PE、ROE、换手率）进行筛选； 止损止盈机制：设置止损点位，控制风险； 多因子评分模型：对股票进行打分排序，选择最优标的。

五、实战案例：使用聚宽实现双均线策略

以下是一个使用聚宽平台实现的简单双均线策略示例：

# 双均线策略 def initialize(context): # 设置策略参数 context.stock = ‘000001.XSHE’ # 深发展A context.fast_window = 5 # 短期均线周期 context.slow_window = 20 # 长期均线周期 # 每日运行函数 def handle_data(context, data): # 获取历史价格数据 prices = data.history(context.stock, ‘price’, context.slow_window + 1, ‘1d’) # 计算均线 fast_ma = prices[-context.fast_window:].mean() slow_ma = prices.mean() # 获取当前持仓 current_position = context.portfolio.positions[context.stock].amount # 交易逻辑 if fast_ma > slow_ma and current_position == 0: # 买入 order_value(context.stock, context.portfolio.available_cash) elif fast_ma < slow_ma and current_position > 0: # 卖出 order_target(context.stock, 0)

在聚宽平台上运行该策略后，系统会自动生成回测报告，用户可以据此分析策略表现，并进行参数调整。

六、结语：低代码工具助力散户量化投资

对于散户投资者而言，低代码工具如聚宽和米阮不仅降低了量化投资的门槛，还提供了强大的数据支持与策略回测能力。通过合理利用这些平台，即使是零编程基础的投资者，也能快速构建、测试和优化自己的交易策略。

未来，随着人工智能与自动化交易的进一步发展，低代码平台的功能将更加完善，策略构建将更加智能化。散户投资者应抓住这一机遇，提升自身的量化素养，利用科技工具提升投资回报。

参考建议：

初学者可从米阮的可视化策略构建器入手，逐步过渡到Python编程； 中级用户可结合聚宽平台的因子库进行策略开发； 所有策略在实盘前务必进行充分回测与风险评估； 保持学习与实践，不断优化策略逻辑与参数。

通过不断积累经验，散户投资者也能在量化投资的道路上走得更远。