MEXC的量化策略如何回测？

MEXC官方暂无量化回测工具，但可以使用 MEXC api获取历史行情数据，然后用Python、backtrader、TradingView等第三方工具进行回测。如果您不想自研，也可以用集成的平台如VN.py、JoinQuan（聚宽）等来进行回测。

新手可以使用Tradingview，其可视化界面十分友好，用来上手最合适不过，后续进阶了再考虑python编程。简单来说就是MEXC官网无法直接回测，需要外接其他工具来实现。

MEXC没有自己的量化回测，可以使用官网提供的api抓取历史数据后用python等工具进行本地回测，pandas、backtrader等很推荐。

如果不想写代码，可以直接选择第三方平台，像VeighNa，JoinQuant都支持与MEXC行情源的对接，供用户完成回测。

“数据+工具+API”模式，想要简单就使用成熟平台，想要灵活就搭建自己的开发环境。

mex也没有自带的回测功能，可以api导出数据然后自己用python等语言编写策略进行回测，推荐Pandas+backtrader mextc目前没有直接能链接的插件，不过可以尝试搜索MEXC 量化工具

MEXC本身没有自带的量化回测功能，可以使用MEXC API接入第三方Python的回测框架如：Backtrader、PyAlgoTrade等； MEXC的「模拟交易」功能可以实现在不消耗资金的前提下进行模拟交易； JoinQuant、Tushare等第三方量化回测平台也可以接入MEXC数据进行回测，需要部分编程能力； 选择已有量化插件，例如交易所生态内的量化工具等。

MEXC官方不带量化回测，但是可以使用以下方式模拟

1. 自编码：使用Python+第三方库（Backtrader、Freqtrade等）自主编写策略代码，使用历史K线数据本地回测。

2. 通过第三方平台（如TradingView）的编程和可视化回测功能，可在非MEXC环境下进行跨平台测试。

3. 关注MEXC开放API: REST API获取历史数据然后结合自己的策略框架进行回测。这种方式更高端一些。

目前没有插件或工具专门针对该交易所进行交易程序开发，但如果你能熟练掌握python编程，那么使用API+Python是最好方式。