在一个应用中完成研究
在自己的设备上运行回测、构建策略。
可评估的策略库
查看每个预设的夏普比率、回撤、年化增长率、胜率及测试区间。按风格和级别筛选，然后在编辑器中载入并调整策略。
用模块构建策略
组合 34 个指标、过滤器、入场、出场和风险模块，以及 13 个模板。搜索、拖放并连接，也可通过 Python 访问策略。
探索策略变体
设置种群规模和目标。遗传实验室按代探索参数组合，并保存最佳候选及运行详情供你审查。
真实 tick 数据回测
使用 Dukascopy tick 数据分析每根 K 线内部的价格变化。
滚动优化
支持滚动与锚定窗口、稳健性分析以及样本外验证。
策略遗传优化
按代探索策略参数，审查最佳候选。
EA Lab — MQ5 分析器
检查 .mq5 参数并生成 .set 参数文件。
风险规则检查
根据已配置的交易考核规则评估策略。请向服务商确认当前规则。
本地研究
策略和回测结果保存在你的电脑上。
开始免费试用
完整试用七天。在下方申请许可证密钥。
常见问题
没有找到所需信息？ 联系我们.
为什么使用 tick 数据进行回测？
Tick 数据能更详细地呈现 K 线内的价格变化。EV Quant Lab 使用 Dukascopy tick 数据，帮助评估盘中路径、点差与滑点的影响。
滚动优化有什么作用？
它用未参与参数拟合的数据检验策略。移动或锚定窗口可提供样本外结果、稳健性评分和逐窗口分析，帮助识别过拟合。
策略和回测数据会离开我的电脑吗？
策略与回测结果保存在你的 Mac 或 Windows 电脑上，研究过程在本地运行。
能检查交易考核公司的风险规则吗？
可以依据已配置的规则集评估策略。EA Lab 还可检查 .mq5 参数并生成 .set 文件。请向服务商确认当前规则，软件检查不代表通过考核的保证。
使用时需要编程吗？
可通过可视模块构建和测试策略，无需编程。需要自定义逻辑时，也可使用 Python。遗传优化模块可生成并评估参数变体。
系统要求
macOS 13 Ventura 或更高版本
Apple Silicon（M1–M4）。Intel 版本待发布。
Windows 10 or 11 (x64)
标准安装程序。无需 WSL 或 Docker。
两个平台均需：8 GB 内存 · 2 GB 可用磁盘空间。
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