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:

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

pybacktest 教程 本教程让你快速了解 pybacktest's 的功能.为此,我们回测精典交易策略移动平均线MA交叉. MA快线上穿慢线时,买进做多 MA快线下穿慢线时,卖出做空 进场规则,也是退场规则,交易策略相反相成 软件包在此下载 https://github.com/ematvey/pybacktest import pybacktest import pandas as pd pybacktest 要求的 k 线数据格式为 pandas.DataFrame ,以时间戳为索引,

pybacktest 的疑点 第(一)节“教程”原文,是用 ipython notebook 写成,程序代码是一些片段组成. 为了阅读方便,合并在一起. 本文转载于:http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51773744 import pybacktest import pandas as pd ohlc = pybacktest.load_from_yahoo('SPY') ohlc.tail() short_ma = 50 long_ma = 

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(

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

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

python操作三大主流数据库(12)python操作redis的api框架redis-py简单使用 redispy安装安装及简单使用:https://github.com/andymccurdy/redis-pyapi参考文档:http://redis-py.readthedocs.io/en/latest/ 1.安装redis-py pip install redis C:\Users\ajie>workon flask (flask) C:\Users\ajie>d: (flask) d

用Python搭建自动化测试框架,我们需要组织用例以及测试执行,这里博主推荐Python的标准库——unittest. unittest是xUnit系列框架中的一员,如果你了解xUnit的其他成员,那你用unittest来应该是很轻松的,它们的工作方式都差不多. unittest核心工作原理 unittest中最核心的四个概念是:test case, test suite, test runner, test fixture. 下面我们分别来解释这四个概念的意思,先来看一张unittest的静态

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

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

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

分享一个比较基础的,系统性的知识点.Python+selenium+unittest+HTMLTestReportCN单元测试框架分享 Unittest简介 unittest是Python语言的单元测试框架,在Python的官方文档中,对unittest单元测试框架进行了详细的介绍,感兴趣的读者可以到 https://www.python.org/doc/网站了解.本章重点介绍unittest单元测试框架在自动化测试中的应用.unittest 单元测试框架提供了创建测试用例.测试套件和批量执行测

今天我们来讲一下基于Python的HTTP接口自动化测试框架的实现,范例如下: 一.测试需求描述 对服务后台一系列的http接口功能测试. 输入:根据接口描述构造不同的参数输入值 输出:XML文件 eg:http://xxx.com/xxx_product/test/content_book_list.jsp?listid=1 二.实现方法 1.选用Python脚本来驱动测试 2.采用Excel表格管理测试数据,包括用例的管理.测试数据录入.测试结果显示等等,这个需要封装一个Excel的类即可.

[Python 实例]回文数判断 题目: 源代码: 运行结果: 题目: 判断输入的字符串是否为回文数 源代码: """ string_reverse_output():反向输出字符串的自定义函数 pending_character:待处理字符串 string_length:检测字符串长度 reverse_output_list:以列表形式显示的反向输出结果 reverse_output:以字符串形式显示的反向输出结果 calculation_results:算术运算的结果 f

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

Windows上python开发--2安装django框架 分类: 服务器后台开发2014-05-17 21:22 2310人阅读 评论(2) 收藏 举报 python django 上一篇文章中讲了如何在windows上安装和开发python.这篇文章需要在上一篇的基数上进行.首先确保你的windows上python可以正常运行. 在安装django之前,我们应该先安装一个esay_install 的python工具,通过该工具可以很轻松安装各种扩展的框架和package. 不用你先到第三方网

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的