量化投资策略:常见的几种Python回测框架(库) 原文地址:http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51454237 本文章为转载文章.这段时间在研究量化策略方向,研究了Zipline一段时间,但是后续发现他仅支持美国股票,收集量化策略文章,转载到博客中. 在实盘交易之前,必须对量化交易策略进行回测.在此,我们评价一下常用的Python回测框架(库).评价的尺度包括用途范围(回测.虚盘交易.实盘交易),易用程度(结构良好.文档完整)和扩展性(速度快

手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架[均值回归策略] 引言 大部分量化策略都可以归类为均值回归与动量策略.事实上,只有当股票价格是均值回归或趋势的,交易策略才能盈利.否则,价格是随机游走的,交易将无利可图.均值回归是金融学的一个重要概念,指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势.中国古语"盛极而衰,否极泰来",就暗含着均值回归的思想.如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释,不妨借鉴一下索罗斯的"反身性理论".索罗斯认为.市

本文主要记录我构建量化回测系统的学习历程. 被遗弃的项目:Chandlercjy/OnePy_Old 新更新中的项目:Chandlercjy/OnePy 目录 1. 那究竟应该学习哪种编程语言比较好呢? 2. 是否也有些python在线教学视频可以加速学习? 3. 那有没有什么现成的回测系统可以直接拿来用,避免重复造轮子? 4. 既然学习别人的框架那么困难,不如自己写一个框架出来? 5. 写出这个回测框架之后,我开始思考,如何接入实盘交易? 6. 再写一个完善的 OnePy 回测框架. 正文:

量化系统投入实际使用之前,人们会希望提前测试交易的效果.这个期间往往涉及代码的改动和参数的调整.最常见的做法是将历史数据输入量化系统,让量化系统根据既定的交易逻辑进行操作,观察和分析交易结果,找到问题所在,调整量化系统,然后以此循环,直到效果达到预期为止. 该过程在业界被称为回测.回测是量化工作者常见的工作内容之一. Note 很遗憾的是,回测跟实盘交易永远存在差距,再好的系统也无法回避.现在市面上有几个开源的回测引擎框架,虽然减少了回测的开发工作量,但或多或少都存在回测的误差.在此,我们优先介

 注:点击框架名称通往Github talib talib的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍:一个用python实现的科学计算包.包括:1.一个强大的N维数组对象Array:2.比较成熟的(广播)函数库:3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包:4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. scipy 介绍:SciPy是一款方便.易于使用.专为科学

学英语广告 最近也许是刚开学的原因,不管是公众号,还是刷抖音,导出都能看到关于学英语.背单词的广告. 不知道现在学生们背单词买的什么辅导材料.反正我们上学那会,<星火阅读>特别的火.记得当时随书还送一个红色的塑料膜.书中英语单词是红色的其他文字是黑色的.背单词的时候先把塑料膜盖在书上,然后就只能看到翻译和音标,从而起到自测英语的作用.一页看完了取下塑料膜,再核对哪些单词记错了.就这么一个无脑的功能,当时的我们都觉得好犀利,谁 一本这样的背单词书,都不好意思出去装13啊! 今天,我们就使用Pyt

摘抄自知乎:https://www.zhihu.com/question/28557233 如题,提问的范围限于适合中国大陆金融市场使用的工具链,所以IbPy和Quotopian之类主要面向欧美市场的工具不算,zipline这种库可以算.题主知道的一些: 万得的Python API,可以用来获取实时数据.历史数据以及下单交易 优点:万得大而全 缺点:下单交易功能不是事件驱动(例如成交回报需要用户去查询,而不是主推) 同花顺iFinD的Python API,类似万得的API 优点:比万得便宜,同花

原文连接:https://www.fmz.com/digest-topic/4009 大部分策略在实盘之前都需要回测进行验证,FMZ支持部分品种数字货币现货.期货和永续合约,以及商品期货所有品种.但发明者量化平台的回测机制和常见的onbar回测有所区别,造成了很多新手的困惑.本文将详细说明并解答一些常见的回测问题.   回测系统是如何运作的? 如上图所示,回测开始时间到结束时间可以当作一个时间轴,回测时,回测时间点沿轴从左到右移动开始回测,在这个时间点上,只能获取到此点之前的历史数据,策略根据这

作者: 阿布 阿布量化版权所有 未经允许 禁止转载 abu量化系统github地址(欢迎+star) 本节ipython notebook 之前的小节回测示例都是使用美股,本节示例A股市场的回测. 买入因子,卖出因子等依然使用相同的设置,如下所示: # 设置初始资金数 read_cash = 1000000 # 买入因子依然延用向上突破因子 buy_factors = [{'xd': 60, 'class': AbuFactorBuyBreak}, {'xd': 42, 'class': Abu

年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotrade,重新开始吧.这是一个事件驱动型量化交易框架. 使用pyalgotrade的一大问题是数据获取,其支持从yahoo,谷歌等途径获得数据,但要获取A股数据比较麻烦.还是用tushare获取数据比较方便.但pyalgotrade并不直接支持tushare数据格式.网上有人介绍了将tushare数据转

对于开发工具,仁者见仁智者见智,关键是自己喜欢,用着顺手就好,不用刻意去追求别人用的是什么工具. 这里给大家主要推荐三款工具,分别是PyCharm.Sublime Text 3.VS Code,因为这三款是本人自己也用的,Python开发工具有很多,希望大家可以找到自己喜欢的. 至于第 4 节讲的Eclipse + PyDec仅供参考. 目录 1 PyCharm 1.1 推荐理由 理由 1:有免费版本,无成本 理由 2:"一具多用",完美! 理由 3:功能强大,提高效率 理由 4:解释

用Python编写的第一个回测程序 2016-08-06 def savfig(figureObj, fn_prefix1='backtest8', fn_prefix2='_1_'): import datetime fmt= '%Y_%m_%d_%H_%M_%S' now = datetime.datetime.now() fname_savfig = fn_prefix1 + fn_prefix2 + now.strftime(fmt)+ '.png' figureObj.savefig(

本文描述一个python实现的多进程压测工具,这个压测工具的特点如下: 多进程 在大多数情况下,压测一般适用于IO密集型场景(如访问接口并等待返回),在这种场景下多线程多进程的区分并不明显(详情请参见GIL相关).不过一旦出现词表参数加密.返回内容校验等事情的话,多进程对发送效率的提升还是很明显的. 可以指定发送QPS 可以指定发压的QPS,根据并行度和请求相应时间,可以估算出可发送QPS峰值.例如并行度是10,响应时间是100ms,那么QPS峰值应该是(1s/100ms * 10)=100,此

很多Python学习者想必都会有如下感悟:最开始学习Python的时候,因为没有去探索好用的工具,吃了很多苦头.后来工作中深刻体会到,合理使用开发的工具的便利和高效.今天,我就把Python程序员使用频率比较高的5款开发工具推荐给大家,希望对大家的工作和学习有帮助.   一.最强终端:Upterm 本来想推荐 fish 或者 zsh,但其实这两个我也主要是贪图自动补全这个特性.最近在用的这个 Upterm 其实很简单好用,它是一个全平台的终端,可以说是终端里的 IDE,有着强大的自动补全功能.之

python压测工具Locust Locust介绍 Locust作为基于Python语言的性能测试框架. 其优点在于他的并发量可以实现单机10倍于LoadRunner和Jmeter工具.他的工作原理为协程并发,也就是gevent库. Locust的缺点也显而易见,他没有友好的性能监控页面,没有任何关联,参数化,检查点之类的定义.当然基于python这些都不是问题,如果简单的使用,用来做压测是最合适不过了 Locust安装 1.安装了python,并加入了环境变量:pip intsall locu

一.RQalpha github 地址  https://github.com/ricequant/rqalpha 1.运行test.py文件,显示 No module named 'logbook.base'. 解决先卸载再安装: pip uninstall logbook   pip install logbook 2.出现:RuntimeError: 请设置账户及初始资金. 解决: 二.Zipline github地址  https://github.com/quantopian/zipl

导语 之前给朋友友情开发的一个产测工具,现开源,有需要的朋友可以在这个基础上进行二次开发. 操作界面如下 主要特性 自动识别启动信息,然后进入产测写入状态 序列号和MAC地址自动按指定数目增加 每次操作有详细日志文件记录所有写入的数据 可通过配置文件预设好配置,然后锁定配置状态,降低生产工人误操作. 安装 winpython winpython 是在windows下开发python比较方便的开发环境,集成spyder等一系列优秀的开发工具,而且pyQT也默认安装好了. 下载地址: http://

转自:http://www.cnblogs.com/dxf813/p/7845398.html 基于zipline的分钟回测改写,其中数据源为自定义,使用bcolz的ctable,该数据格式与pandas的DataFrame很好兼容,并且bcolz文件压缩率很好.以下主要记录此次改写回测整个过程中涉及类和方法,没有附带代码. 一,自定义分钟回测数据源BcolzBacktestMinData类 def zk_get_min_data 取获得多只股票某个时间点前的N个指定字段的值 def zk_ge

更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅.想要获取本期分享的完整策略代码,请加技术宅微信:sljsz01 TradingView平台简介 前段时间,有粉丝找到技术宅,表示他有一个常用的交易平台,叫做TradingView,希望技术宅能将分享的策略,用这个平台的语言改写.确实,有部分交易者,他们长时间在某个平台交易,适应了这个平台的操作,而有相当一部分平台,会提供量化交易的接口,或者内置一些简易的可编程语言,帮助大家实现指标计算.甚至是自动交易. 打开TradingView的主页,可以看到Trad

最近开始玩股票量化,由于想要做完整的股票回测,因此股票的上市和退市信息就必不可少.因为我们回测的时候必须要知道某一日期沪深股票的成分包含哪些对吧.所以我们要把沪深全部股票的上市时间.退市时间全部都爬下来(保存到本地以后检索会更快). 0.1.确认主要工具 要用到的工具包括: (1)python:基本工具 (2)pandas:格式化数据处理 (3)通联数据接口:http://www.datayes.com (4)通联接口API:https://api.wmcloud.com/docs/pages/