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如何使用Tushare+ Backtrader进行股票量化策略回测
】的更多相关文章
量化投资学习笔记01——初识Pyalgotrade量化交易回测框架
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…
FMZ发明者量化平台回测机制说明
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…
WeQuant比特币交易策略回测记录
程序参数 PARAMS = { "start_time": "2017-02-01 00:00:00", "end_time": "2017-08-01 00:00:00", "slippage": 0.003, # 此处"slippage"包含佣金(千二)+交易滑点(千一) "account_initial": {"huobi_cny_cash"…
量化交易回测系统---RQalpha、qstrade学习笔记
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…
BackTrader 简单BTC的SMA15回测DEMO
import time import requests import json import csv from requests.packages.urllib3 import disable_warnings disable_warnings() #BTC历史价格获取 if __name__ == '__main__': time_stamp = int(time.time()) print(f"Now timestamp: {time_stamp}") # 1367107200 r…
部署JupyterLab和pyalgotrade搭建web策略回测环境
==========================================================================安装anaconda 3 64位版本cd /optmkdir softwarecd software若wget 不存在,yum install wgetwget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.shchmod 777 Anaconda3-2018.12-…
手把手教你用Python搭建自己的量化回测框架【均值回归策略】
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…
量化投资:第8节 A股市场的回测
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…
Pandas应用案例-股票分析:使用tushare包获取股票的历史行情数据进行数据分析
目标: 使用tushare包获取股票的历史行情数据 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%以上的日期 假如为我们从2010年1月1日开始,每月第一个交易日买入一手股票,每年最后一个交易日卖出,到现在收益如何? 类似的股票数据平台: 聚宽(JoinQuant)量化交易平台是为量化爱好者(宽客)量身打造的云平台,我们为您提供精准的回测功能.高速实盘交易接口.易用的API文档.由易入难的策略库.... 安装tushare: pip install tush…
深入浅出 1 - AI量化策略快速理解
我们在用AI来编写量化策略过程中,主要用到了机器学习,先来从一张图直观理解什么是机器学习:人类对新问题做出有效决策依靠的是过去积累的许多经验,并对经验进行利用,而对机器来说,“经验”以“数据”方式存在,机器从过去众多“数据”中产生模型,并对新数据进行预测,这个过程就可理解为“机器学习”. 那么机器学习到底要经历哪几个步骤,我们如何用机器学习来构建一个完整的量化策略,下面,我们通过一个生活中的样例,来类比AI量化策略的工作流程,来帮助大家快速理解AI量化策略: 老王挑瓜 我们接到了隔壁老王求助…