快易捷药品交易网可靠吗？想在这个网上买的药，总不敢相信_百度拇指医生
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?快易捷药品交易网可靠吗？想在这个网上买的药，总不敢相信
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1、它号称是b2b网站，也就是说个人是不能在上面买药的；&br /&2、药品网上之所以便宜，就是因为串货或者动号或者近效期了，所以能不能买你懂得。
他是第三方平台，商家都需要被审核过资质才能开商铺的，买的药都是卖家直接发给你，而且卖假药犯法的，，另外快易捷是国家药监局批准的药品在线交易网，这个证很少，可信度还是有的，说是不针对个人，但是你买的多的话卖家应该不会放着生意不做，可以给卖家留言
快易捷药品交易网是有国家资质的正规网站，但他是第三方交易服务平台资质，是B2B性质的，不允许针对个人买卖药品
快易捷的供货速度非常的慢，而且货品的效期不能保证。
服务态度相当差，就这态度就算你买了假药你也只有自认倒霉了
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交易系统测试结果的可信度检验
发表于： 14:10 &作者：未知 & 来源：网络转载
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　　在评估一个系统的指标之前，我认为先检验测试结果的可信度。这就像我们在相信一个人说的话之前，先必须相信这个人。你可能找到一个交易系统，也可能是自己开发了一个交易系统，但是不论你对提供这个系统的人，包括你自己，有多少信任，你都要坚持先检验测试结果的可信度。如果因为盲目的相信或侥幸心理，跳过去这个过程，这无异于给你的资金安全埋下一个定时炸弹。　　交易结果的可信度评估主要有以下几个方面：　　一、这个系统是不是“黑盒子”？如果是，不论是什么理由，其结果都不可信。这虽然有些绝对，但侥幸心理是交易之大忌。这有点像在坐飞机时帮陌生人捎带东西一样：那东西打不开，但一定是炸弹吗？也不能下定论。如果你认为不能带陌生人的东西上飞机，你也不应该相信一个“黑盒子”系统。　　二、检验系统测试条件与实际交易的符合程度。如果不符，各种绩效指标就不用看了。我认为至少要检查以下几点：　　ａ．测试数据是否涵盖了至少一个大的牛市和一个大的熊市，一般至少要十年以上。我见过很多系统，测试指标很漂亮，可仔细一看，测试结果是基于指定的某段时间，譬如从２０００年到２００５年，这时就要打个问号了，因为２０００年以前的数据不难得到啊，为什么不从１９９０年或更早开始呢？对于大多数要卖钱的交易系统，这样做是不难理解的。一般来讲，测试涵盖的时间越长，测试的可信度越高。　　ｂ．测试是否把交易佣金从赢利中扣除。否则，你可能在为证券公司打工。这一点对于交易频繁的系统尤其重要。　　ｃ．测试是否把交易的滑价(slippage)从赢利中扣除。譬如测试的某个交易是在40元买入的，在实际交易中可能你买不到，你可能要花 40.10元，有的市场甚至可能要40.50元。这一毛或五毛的价差是不是刨去了？好的系统测试会根据被测市场的流通性假设一个合理的滑价。越是短线的交易系统，滑价造成的影响越大。我还见过几次这样的情形：很好的测试结果，滑价预计得比较低，但当前市场的流通性确实很好，滑价好像是合理的。但总觉得结果好得让人不敢轻易相信。仔细一想，发现了问题：这个市场只是最近这两年才热起来的，以前的日成交量很低，但测试结果是按照当前的日成交量来估算滑价的。如果按以前的日成交量来算滑价，系统的绩效就远不如第一次看到的那样好。但是起码这是合理的结果。在测试时坚持合理的假设，会减少在实际交易中出现的没有预想到的损失。另一个需要注意的情形是如果系统是一个突破型的系统，例如在股票突破五日最高点时买进，这时市场上可能有很多交易者都盯着那个点买入，在价格突破时会有很多人进场作多，这时即使是日成交量很大的股票都可能会出现大的滑价，在测试中这些都需要考虑进去。　　三、检查测试结果是否具有统计意义上的可信度。如果统计意义上的可信度很低，别的指标不用看了。统计的指标有：　　ａ．交易次数。至少要超过30，才能满足一般的统计要求。结果的不确定性是与交易次数（统计上的样本大小）的平方根成反比的。因此，系统交易的次数越多，这些交易所表现的系统绩效的确定程度就越高，也就是结果越可信。　　ｂ．系统的赢利是不是集中在少数几个交易上。如果一个系统的赢利有十万元，但其中的七万来自于某两次交易，那么应该把这两次交易去除看你能不能对系统的次交易的结果满意，因为很有可能你在实际交易中碰不到这种“满贯”型的交易。在Tradestation系统测试软件的系统分析报告中，除了“ 获利因子”(Profit Factor)外，还有一项“经调整的获利因子”(Adjusted Profit Factor)，就是针对这种情况而设的。
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7月1日起网店正式实名制 可提升网上交易可信度
　　网店这一“虚拟主体”将还原为真实的主体，从而提升网上交易的可信度。国家工商总局日前正式发布《网络商品交易及有关服务行为管理暂行办法》，该办法规定通过网络从事商品交易的自然人，应当向网络交易平台提交姓名和地址等真实身份信息，并于下月1日起正式启动网店实名制。
　　在网络消费凭证方面，网络商品经营者和网络服务经营者需向消费者出具购货凭证或者服务单据，征得消费者同意的可以电子化形式出具。电子化的购货凭证或者服务单据，同样可作为处理消费投诉的依据。(马骏)
【编辑:赵婕】
----- IT新闻精选 -----
直隶巴人的原贴：我国实施高温补贴政策已有年头了，但是多地标准已数年未涨，高温津贴落实遭遇尴尬。
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【干货】如何判断交易模型的可信度和价值？
　　今天有位客户H先生找到我，他说他的朋友在TB上做了一套股指纯日内的交易模型，最近最大回撤3000多元，赚了一两万，他觉得从近期表现来看，这套程序已经非常牛。但他不是程序化方面的专业人士，希望我把把关，如果可行的话就准备投入资金运作。　　稍后H先生给我发来了一张2月26日的交易信号图，如图所示： 　　我感到很纳闷，从图上看这天是赚了很多，可是这又能说明什么呢？我告诉他这张图只能告诉我这套模型是一分钟线日内交易，交易原理可能是波动率突破加反转，以及背离平仓。　　随后他给我看了三天的交易明细，这三天里最大的一笔亏损是三千元，总共的盈利有二三万。他认为这套模型已经很牛了，人工交易不可能抓到这么多。　　我笑笑说，我们做开发时至少都要用5~10年的数据来测试，甚至单品种单周期还不够，需要在多个市场上相邻周期表现也都没有太大差异才行，三天的测试根本不能说明任何问题。关键是你要长期的测试报告和资金曲线。　　H先生起初不明白什么测试报告、交易明细、交割单，它们的区别是什么，我给了他一些例子。后来他告诉我他朋友给他看过资金曲线，是从去年11月到现在的，资金也是稳步上升的。　　听到这里，我觉得H先生遇到的问题比较典型，一些概念和原则性的问题，我有必要一一指出并加以纠正。　　一、测试期间　　对于短线交易系统，测试区间不要太长这句话也有一定道理，但这是指这个测试区间不要长到使整个市场的基本属性发生变化，例如美国年期间由分数报价改为了小数报价，这个时间点对于短线交易来说是个明显的切分。 一般来说，短线交易系统的测试期间应该在五年左右，而长期(日线或周线级别)系统，则需要30年的测试期间。仅以三五个月，乃至一两年的测试结果，就想涵盖所有的市场状况，是非常片面的。　　而三五天的交易结果，更是短之又短。可以说不用三天，我任何一套程序都能找到连续三个月表现完美的一段发给你看。此外，春节前后的近三天正好是波动率非常大的时候，累计上下波动有300点，走势也比较连贯。短线交易系统在这三天表现很好也是应该的，表现不好反而不正常。　　为什么展现给你看的是从去年11月到现在的资金曲线，这个问题也很有意思。整个股指上市以来最波澜壮阔的多头行情，就是从去年11月启动的。曾经有一本关于股票公式的书，号称其公式成功率达到99%以上。他确实没有骗人，但问题就出在这本书的公式测试区间是06~07年，这段时间正好是股市热翻天的牛市行情，几乎买任何一个股票都能赚，成功率99%以上也不足为奇。事实上我后来再测试时，果然在08年以后所有的公式都亏损了。　　不论是什么模型，在投入使用之前，您都应该向开发者索取最近3年以上的测试报告，以及它在其他品种或其他周期上以同样参数运行的测试报告。如有条件最好还包括半年以上的实盘交割单，以防该测试报告被事后拟合。在阅览测试报告之前，需要先留意测试环境，包括滑价和手续费的设置是否合理等。　　二、程序问题(未来函数与偷价)　　有一点H先生把它当作这套程序的优点来说，他说这个程序的仓位开出来以后价位不会变动。　　其实这并非优点，而是一套合格的模型最基础需要满足的条件，这是证明上述测评报告有效的第一要件。一旦发现程序的持仓在开出后有变动的情况，包括价格改变甚至是消失，这套模型就必然含有未来函数，前面看到的测评报告也必然是不可信的。　　 另一点，H先生提到有的时候这个模型开的仓会不能成交，盘中点位跳动太大，一下就滑过去了。　　 这意味着模型在滑点的处理上不合理。如果经常发生这样的情况，就应该质疑前面测试报告的真实性了。任何一套合理的交易模型，都应该以实际能够成交的交易点作为入场点。所谓的“挂价”，只是在下单交易时的一种信号处理机制，绝不能应用在程序里，因为不是每一笔挂单交易都100%能够成交到的。我朋友曾经告诉我，市面上很多交易模型，包括目前很火的号称国内首家量化策略投资研发平台的某网站，上面很多表现很好的策略，其实都是故意把偷价写进去，并且隔一段时间就优化拟合一次。我后来也拿到源码求证过，确实如此。　　不要小看偷价和未来函数的影响，更不要妄想其真实的表现只是比原先差一点，实际上出现这两种情况，其真实的测评绩效往往是：极差！并且，这两点往往是使用量化策略时最危险的雷区，因为你哪怕是行家，也没办法100%不看源码从图上发现模型中的偷价或未来函数。　　三、主观干预　　H先生告诉我，2月5日那一天他的印象很深刻，系统在早上9点多触发了一笔做空信号，之后套了有15个点，他那时心里已经承受不住，甚至在质疑这套模型的有效性。之后，市场急转直下，最多的时候浮盈了有33个点，如果这时候平掉的话，少说也能赚到八九千吧。但到最后，系统竟然还是亏了3个点平出来的。 　　我说，这也是正常的。量化交易最注重的是前后一致性，一两笔交易的浮盈浮亏，只要在系统的框架下，都是正确的。人容易在事后人为的将行情进行切分，但事实上在临盘时根本做不到这一点。因此，我们一直说不要人工干预，人工干预到最终的效果很可能还不如完全按照系统。 　　当然另外，也不要因为我有机会能在盘中先吃到点利润提前出来而给模型打保票。因为除非你是高手，否则你根本做不到持续稳定的优于系统先平仓。而且话说回来，如果真能达到这样炉火纯青境界的高手，何不根据自己的思路直接改进程序呢？ 　　我并非贬义，但从H先生的这番话就能看出，他其实没有办法100%按系统执行，他的风险承受能力以及心里状态不足以抵御这个模型全额的回撤。像这种状态下，除非运气好，一般来说即使做量化交易也是必然失败的。不瞒你说，我本人也是一路走来。　　四、参数优化 　　H先生说，他朋友（策略模型的开发者）告诉他应该根据主力操作手法、波动幅度经常调整参数。 　　调整参数是没错，但是问题出在“经常”二字。优秀的模型应该主动去适应行情，而不是事后人为去调整。如果哪天程序表现不好了，你找到他，他说我前两天就调整参数了，新参数是XXX,XXX,XXX，你岂不吐血？即便是短线系统，健康的调整参数时限最短也应该在一个季度或半年以上。并且一般只能调整波动率相关的参数，核心参数应该在几年内都维持一致。 　　最后，我给H先生的答复是，我没办法根据你给我的信息判断出这套系统好或不好。很抱歉我到最后都没能给H先生一个是或非的答案，但是国内现在充斥着太多虚假的东西，在量化发展起来之前就已经扼杀了量化的认可度。我们必须足够严谨，才能帮助大家给量化建立起一个健康的成长环境。
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