首先，简介一下这种工具的背景。这几款工具的目的都是生成交易策略，生成的过程都采纳了，或者基于遗传算法。遗传算法是一种快速搜索解向量的算法，可以看作遍历所有参数的效果。
先介绍SQ，这是我测试时间最长的一个工具。这个工具的思路非常明晰，就是将各种指标，比如均线，布林线，突破，以及各种逻辑关系，比如大于，小于，与或非等，看作一个个的语法元素，然后随机的组合这些语法元素，变成一个交易规则。
比如，假定有这么几个语法元素，MACD, 100, 10000, > , Vol, ClosePrice, if ,那可能组成一个
if(MACD(Vol,100) > Vol / 1000) then buy
类似这样的语句，然后，SQ可以读入历史数据，快速的根据这样的语句交易，作出交易是否可用的评价，如果不可用，那么继续遍历搜索其他的组合。
这个工具有试用版，免费试用两周，我在两周的时间内测试过一些品种，比如一些个股的K线，外汇的分钟线等。能生成一些“看上去不错的”交易策略。不过由于试用期到期了，我就没有继续研究下去。
然后介绍GXTools，这个工具并不是SQ那样专门作交易的建模工具，而是一个通用的，给予遗传算法的建模工具，因此，不仅支持时间序列的价格（方向）预测，还可以做分类，Regression之类的模式识别建模工作。我主要测试了他的时间序列建模功能。
这个工具会读入一组历史数据（一维向量），然后根据某些代价函数，生成一个模型，使得这个模型的输出，和这个历史数据比较匹配。这个模型同样，是基于一些基本语法元素随机生成的。但由于GXTools并非为股票专门设计的建模工具，所以这些语法元素并非均线，布林线这样的形势，而是与或非，基本计算，指数，三角函数等。
我考虑的一个使用模式是，每次需要交易股票的时候，都用这个工具建造一个模型，然后预测将来一段时间的走势是大于当前点，还是小于当前点，如果于当前持仓一致，就继续持有，否则反向交易。由于这个软件允许用脚本调用，所以这个模式大概是可用的。
这个软件有一个月的试用期。我在试用期内对某些股票能作出了不错的预测，但不知道是用的不正确，还是预处理之类的手工工作没做好，我测试的一组样本，预测正确的均值并不高。有兴趣的同学可以自己试测一下。
最后介绍一下TSL的工具，这个软件卖的非常贵，且没有试用版，所以我对他的认识都来自于别人的贴图或者仿真交易记录。首先，我了解到的是这个工具遍历搜索非常快，据说半个小时就可以搜索到非常好的策略。因此，我认为这个工具并非像SQ一样基于最基础的指标来进行遍历，很有基于某些默认的框架。其次，据说买TSL的授权时候，授权里面标明生成的交易策略不能卖给第三方，这个和SQ的授权是不一样的，SQ官方网站明确说明，可以任意处理自己生成的策略，比如销售，这大概说明，TSL生成的策略比较相似，互相会竞争市场容量。最重要的，据说TSL生成的算法性能非常之好，在FutureTruth的实盘排名中，一直排名靠前，而这个策略都是多年前生成的，之后没有改动过。
根据TSL的信息，完全都是道听途说，由于没有实际操作过，所以仅作参考。
与前面介绍的工具类似的还有很多，比如Active Traders， DeepThought。由于时间精力原因，以及有几款软件不向中国客户开放，所以没有继续测试。
关于一个问题，“遗传算法能否建立稳定可靠的交易策略”
这是一个OpenQuestion，目前我还没有很好的想法，由于遗传算法的解空间非常大，远超过了训练和测试数据的规模，所以检验算法的方法论是非常重要的。
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