python搭建事件驱动回测

2024-10-28

OnePy--构建属于自己的量化回测框架

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:

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

量化投资策略：常见的几种Python回测框架（库）

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

用Python编写的第一个回测程序

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(

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

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

【Python 实例】回文数判断

[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

如何使用TradingView（TV）回测数字货币交易策略

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

案例 | 荔枝微课基于 kubernetes 搭建分布式压测系统

王诚强,荔枝微课基础架构负责人.热衷于基础技术研发推广,致力于提供稳定高效的基础架构,推进了荔枝微课集群化从0到1的发展,云原生架构持续演进的实践者. 本文根据2021年4月10日深圳站举办的[腾讯云原生技术开发日] 线下活动中,[荔枝微课]基础架构负责人"王诚强"关于"基于kubernetes搭建分布式压测系统"的演讲整理而成. 关注[腾讯云原生]公众号后台回复[lzwk],可获得该演讲PPT. 大家好,今天想和大家分享的主题是基于kubernetes搭建分布式压

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

Python搭建Web服务器，与Ajax交互，接收处理Get和Post请求的简易结构

用python搭建web服务器,与ajax交互,接收处理Get和Post请求:简单实用,没有用框架,适用于简单需求,更多功能可进行扩展. python有自带模块BaseHTTPServer.CGIHTTPServer.SimpleHTTPServer,详细功能可参考API 前台html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>test</title> </head> <body> <

量化框架zipline--分钟回测改写

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

VNPY回测流程

又是好久没更新了,2月这一个月,工作上也忙,正好也是过年.加上前一段时间,一直在爬取某眼查的数据. 对VNPY的使用时间就减少了,不过最近还是完成了vnpy回测结构的思维导图.如下: 值得注意的是,vnpy本身提供两种回测统计功能:1.按日统计结果 2.按笔统计结果这两种统计都是单利统计,与实盘操作上略有不同. 大家有需要的话,可以自己行改成复利统计,只需要在每笔的净利润上乘以手数,然后加总当前资金,得出新的当前资金,然后使用新的当前资金和仓位计算下笔开开仓手数即可. 最后还是老规矩,附上xm

python搭建简易服务器实例参考

有关python搭建简易服务器的方法. 需求分析: 省油宝用户数已经破了6000,原有的静态报表已经变得臃肿不堪, 每次打开都要缓上半天,甚至浏览器直接挂掉采用python搭建一个最最简易的 web 服务请求一个nick 就返回对应的报表数据参数用GET方式传送调研与实现: 园里没找到靠谱的,google了半天,最终还是成功了. 以下是源码,里面记录了其中的一些问题复制代码代码如下: #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -

回测框架pybacktest简介（一）

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,

回测框架pybacktest简介（二）

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 =

python搭建本地服务器

python搭建本地服务器 python3以上版本 'python3 -m http.server 8000' 默认是8000端口,可以指定端口,打开浏览器输入http://127.0.0.1:8000即可访问目录下的所有文件. 这个命令平时敲起来还是要耗时几秒,建议加入到alias里去. vim ~/.bash_profile alias http='python3 -m http.server 8000' # 开启8000端口 source ~/.bash_profile cd ~/任意目录

python搭建httpserver

因为手机要下载电脑上的文件,使用手机助手什么的经常出没反应,于是网上查了下,直接使用python搭建简单的HTTP服务器,之后在其运行目录下扔文件就行了.浏览器访问时可以直接显示相关的文件列表.参考了下面一篇文章:http://www.cnblogs.com/yili16438/p/d3209323913c6d53e6060fcd8d27e4c0.html 若你使用的是2.x,那么你只需要简单运行命令: python -m SimpleHTTPServer 80 最后一个参数是端口号,这里使用8

python搭建事件驱动回测

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