StrategyQuant pro3破解版是功能强大的一款交易策略工具！它主要是能够自动为外汇、期货、股票或差价合约快速生成新的独特交易策略！并且您不需要有任何的编程或者是交易的技巧和知识就能够快速的创建具有利益的交易策略！不限制任何的市场、时间范围、图表类型！您只需要简单的一个点击就能够生成，这个过程简单而快速，生成的策略还可以保存为带有完整源代码的MetaTrader 4专家顾问或NinjaTrader策略。不管您使用的是自动交易系统或者是手动交易系统都不会有任何问题，因为它能够自动的生成策略，并且您可以完全的控制策略，并提供最佳的交易建议，让您可以进行参考，让您获得详细的结果，在交易之前正确的进行评估和参考，优化和改善策略，只需要短短的几分钟，软件友好简单，本次带来最新破解版下载，提供破解补丁，有需要的朋友不要错过了！
安装破解教程
1、在本站下载并解压，如图所示，得到以下内容
2、双击StrategyQuant_v3.8.2_64.exe运行安装，勾选我接受许可证协议选项
3、选择软件安装路径
4、安装完成，退出向导
5、双击JavaSetup8u241.exe安装JAVA，
6、将补丁文件夹中的StrategyQuant64.exe复制到安装目录中，点击替换目标中的文件，默认路径C:\StrategyQuant
功能特色
1、非常快速的回测引擎，具有真正的滴答精度
StrategyQuant拥有自己的非常快速的回测引擎，每秒可以进行数千次回测，具体取决于您的数据和测试精度。这使SQ X每小时可以生成和审查数以万计的策略。
回溯测试引擎是为了完全匹配您的交易平台中的回溯测试而设计的，速度要快几倍。
2、多TF和多符号策略
StrategyQuant可以生成查看多个图表的策略-例如，它可以在H1时间范围内进行交易，还可以在H4和D1时间范围内查看信号确认。
或者它可以在EURUSD上交易，还可以在GBPUSD和USDCHF图表上查看指标或价格数据。您可以配置每个图表应生成多少个信号，以及它的属性是什么。
这允许创建一类更强大的交易策略。
3、无需编程知识
您不需要编程技能即可开始交易算法策略。借助StrategyQuant，您只需单击几个按钮即可构建新的算法策略。
4、在生成器模式下生成数千种独特的交易策略
Builder是StrategyQuant的主要模式。它使您可以根据所需属性生成数千种独特的策略。
它基于诸如随机生成和遗传进化之类的机器学习技术，它结合了所有可用的构造块，进入和退出类型，以生成适合所选属性的策略。
只需配置输入数据，选择信号和块，所需的参数以及len Builder即可为您生成新的策略。
5、避免过度集成的稳健性测试
StrategyQuant功能的重要组成部分是内置工具和检查功能，以确保生成的策略不会过分适合现有数据-换句话说，它们具有真正的优势，并且将来还会继续起作用。
鲁棒性测试（交叉检查）已集成到策略生成过程中，您可以通过单击按钮将其打开/关闭。
每个额外的测试都需要时间，因此SQ还估算了每个策略完成evey测试所需的时间。
6、将您的策略输出到多个交易平台
StrategyQuant输出您策略的完整源代码 ，没有任何隐藏的内容。
现在支持的平台：MetaTrader4，MetaTrader 5，Tradestation / MultiCharts。
即将推出：NinjaTrader，Quantopian，QuantConnect，cTrader。
7、支持所有标准技术指标
StrategyQuant支持所有标准技术指标（例如CCI，RSI，MACD等）。它还支持不同的蜡烛形态，4种类型的交易条目和6种类型的出口，并且该列表将不断增长。
更重要的是–通过少量编程，您可以轻松使用自己喜欢的指标来扩展StrategyQuant，或要求我们为您完成此操作。
8、自动自定义工作流程
您可以在Builder中自动执行工作流程，也可以使用“自定义”项目以任意数量的步骤构建自己的独特工作流程。
您可以将多个构建，重新测试，优化和其他任务彼此链接在一起，以实现所需的确切功能，并使其在全自动模式下运行。
9、两种类型的蒙特卡洛测试
具有8种不同模拟类型的两个单独的蒙特卡洛测试使您可以模拟具有不同随机变量的策略的行为。
您可以将蒙特卡洛测试直接合并到建筑工作流程中，并自动拒绝未通过蒙特卡洛测试的策略。
10、前向优化和矩阵
内置优化器可让您以简单的方式或漫游模式优化策略。
同时显示原始策略和优化策略的资产净值图表以及遍历时间。
使用WF矩阵（集群分析），您可以验证策略是否存在“最佳”和稳定参数的集群。
使用帮助
一、随机生成交易策略
初始人口中的交易策略是通过组合价格模式，技术指标，订单类型和其他部分来构造的，以形成进入和退出规则。
StrategyQuant可以使用所有标准技术指标和指标（例如CCI，RSI，随机指标等），时间值（例如一天中的时间，一周中的一天）和价格模式。然后，使用逻辑运算符和相等运算符（和或>，<等）将这些构造块组合在一起，以形成进入或退出规则。
此外，它支持不同的进场和出场定单类型（市场定单，限价单，固定利润目标，X柱后退出等）。
通过规则和订单的所有可能组合，StrategyQuant能够生成数万亿种不同的可能交易策略。
构建过程本身是完全随机的-构建器从可用池中随机选择不同的构建基块，并将其组合以创建进入规则，订单类型和退出规则。
有一些有效性约束条件可以确保，例如，不将价格与时间值进行比较等。
结果是一个全新的随机交易策略。当然，并非每个随机创建的策略都是有利可图的，但是StrategyQuant每小时可以生产和测试数千个新策略，而且有很多这种有利可图的策略。
二、遗传进化
遗传进化将进一步寻找合适的交易策略。
在这种模式下，StrategyQuant首先创建许多随机策略，将其用作进化中的初始种群。
然后，使用遗传编程技术将策略的最初一代“进化”到连续几代。
这个过程模仿了进化过程-算法在每一代中选择最适合的策略（使用选定的绩效标准），然后使用最适合的候选者组来生成新一代的交易策略。
在发展过程中，这应该会导致越来越好的候选人，在我们的情况下，根据选定的绩效标准，这些战略将更有利可图，更稳定或更普遍。
三、3数据部分方法
从3.5版开始，在使用遗传进化进行策略生成时可以使用3个数据部分的方法。
传统上，仅使用InSample+Outofsample（2个数据部分）进行进化。策略仅根据样本中数据进行演化，并根据样本外数据进行测试。
使用3个数据部分的方法，我们可以将InSample数据划分为另外两个部分，因此我们将获得三个部分：
样本培训（IS培训）
这一部分用于策略的演变。策略适应性是在此数据部分上进行衡量的，并且选择具有最佳适应性的策略来产生下一代。
样品验证（IS验证）
此部分用于将性能与培训部分进行比较。策略适应度也在这一部分进行衡量，并且一旦适应度或性能开始在验证数据上停滞，或者验证数据上的策略绩效（净利润，利润因子等）与绩效不匹配时，您就可以重新启动演化。训练数据。
样品不足（OOS）
数据的第三部分用于验证未知数据的策略。由于我们使用IS验证来影响演化，因此它不再是数据的“未知”部分，我们应该在数据的新的，未知（OOS）部分上测试该策略，以独立验证其性能。
1、3部分方法的优点是什么
传统上，交易策略的遗传进化只使用两部分（样本中，样本外）。
将数据分为三个部分可以使我们更好地控制演变。通过比较“训练”与“验证”部分的性能，我们可以决定重新开始进行升级，以避免浪费时间无所事事。
科学论文表明，使用3个数据部分的方法可以更快地带来更好的结果。
2、如何使用3部分方法
您只能将3部分方法用于遗传进化模式。在“随机数生成”中，没有要管理的演化，因此在那里没有任何意义。
所有设置都在“遗传选项”选项卡的“进化管理”部分中。在这里，您可以通过选中“将样本时段划分到训练/验证中”来设置要使用三部分方法。
一个好的规则是将样本中的图片划分为50％。因此，如果您的“样本不足”期间约为数据的30％，并且将“样本中”部分除以一半，则所有这三个部分将占全部可用数据的1/3左右。
例如：
假设整个数据是900天。
样本不足部分大约是其中的1/3，即300天。在剩余的样本部分中：600天。
当我们在培训/验证之间将样本中的数据划分为一半时，IS培训将是整个样本中数据的600％（600天的50％）（即300天），IS验证部分也是如此。
因此，结果是，IS培训将为1/3（300天），IS验证将为1/3（300天），而“样本外”将为1/3（300天）。
将“样本内”期间划分为“训练/验证”是第一步，现在我们也应该使用它来管理演变。
最简单的设置是，如果IS验证部分的X代适应性停滞，则重新启动演化。
-如果出现这种停滞状态，则意味着演进可能已达到改进的尽头，而进一步的演进不会创建更好的策略，因此我们应该重新启动它。
使用特殊的自定义条件进行演化管理
这些特殊条件可用于比较“训练”和“验证”部分之间最佳策略/前5个策略的比率或确切性能。请记住，您正在比较的是目前为止进化中的顶级策略或前5个策略的平均值。
比率
所有比率均以百分比表示，因此例如：
比率-最高策略净利润培训与验证是最佳策略在培训数据与验证数据上的净利润的百分比。
例如，如果顶级策略在培训部分赚了5000美元，在验证部分赚了3000美元，那么这个比率将是60％，因为策略在验证部分与培训部分只赚了60％的净利润。
如果“培训/验证”之间的比率太小，则说明进化已到了死胡同，这是一个好兆头，我们应该重新启动它。
准确的表现
除了比率外，您还可以选择通过检查验证数据中最重要的策略/最重要的5个策略的性能结果来选择重新启动演化。例如：
前5个策略平均验证利润因子返回前5个策略在验证部分的平均利润因子（不是培训/验证之间的比率）。例如，如果验证数据上的前5个策略的平均利润因子小于1.5，我们可以重新开始演化。
3、查看三个部分的性能
您可以在“进度”面板的“人口适应性”中实时观看适应性图表。现在，数据的每个部分都有4个不同的标签。
