定投基金回測python

㈠ 誰有python寫的股市策略回測系統的源碼

首先十年的日級別數據量的確不大，使用Python來說的話不應該出現memoryerror，應該是在編專程方面需要屬再多留意，我們在Ricequant上使用的分鍾數據大概是200-300個GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。 語言只是一個語言，興許會有各種語法的...

㈡ python回測系統 模擬回測 最簡單量化回測系統有哪些支持期貨和股票

github上有一個jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設置些參數。

㈢ python 回測用什麼包

初期入手來策略測試、自數據分析用matlab非常方便 但是策略測試方法、框架弄清楚後，要做正規的回測，還是Python方便，這里的正規是指嚴格的事件流驅動，雖然速度慢，但是避免未來函數影響、接近實盤的邏輯！

㈣ 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

㈤ 選股策略回測用matlab好還是用python好

我沒錢，支持免抄費開源

拋開版權不說，初期入手策略測試、數據分析用matlab非常方便
但是策略測試方法、框架弄清楚後，要做正規的回測，還是Python方便，這里的正規是指嚴格的事件流驅動，雖然速度慢，但是避免未來函數影響、接近實盤的邏輯。
Python在這方面已經有很多庫了，quantopian的zipline應該算鼻祖了，國內的優礦網和ricequant都跟zipline很像，另外還有知乎大神的zn.py，PyAlgoTrade等

㈥ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

語言就是用來幹活的，中間文件用HDF5或者csv轉存，需要時間序列分析的內時候上R.畢竟Python的sm庫還是很爛的，但是PCA和大容量的多因子計算，Python R MATLAB都差不多。

回測講究並發效率和一些多參數回測的參數調優以及一些MC方法的估計時，py運行效率(相對於MATLAB)會高一些

總體來說，別太把語言當回事，就跟吃飯用筷子還是勺子還是叉子，要根據食材來

㈦ python量化哪個平台可以回測模擬實盤還不要錢

Python量化投資框架：回測+模擬+實盤
Python量化投資 模擬交易 平台 1. 股票量化投資框架體系 1.1 回測 實盤交易前，必須對量化交易策略進行回測和模擬，以確定策略是否有效，並進行改進和優化。作為一般人而言，你能想到的，一般都有人做過了。回測框架也如此。當前小白看到的主要有如下五個回測框架： Zipline ：事件驅動框架，國外很流行。缺陷是不適合國內市場。 PyAlgoTrade ： 事件驅動框架，最新更新日期為16年8月17號。支持國內市場，應用python 2.7開發，最大的bug在於不支持3.5的版本，以及不支持強大的pandas。 pybacktest ：以處理向量數據的方式進行回測，最新更新日期為2個月前，更新不穩定。 TradingWithPython：基於pybacktest，進行重構。參考資料較少。 ultra-finance：在github的項目兩年前就停止更新了，最新的項目在谷歌平台，無奈打不開網址，感興趣的話，請自行查看吧。 RQAlpha：事件驅動框架，適合A股市場，自帶日線數據。是米筐的回測開源框架，相對而言，個人更喜歡這個平台。 2 模擬 模擬交易，同樣是實盤交易前的重要一步。以防止類似於當前某券商的事件，半小時之內虧損上億，對整個股市都產生了惡劣影響。模擬交易，重點考慮的是程序的交易邏輯是否可靠無誤，數據傳輸的各種情況是否都考慮到。 當下，個人看到的，喜歡用的開源平台是雪球模擬交易，其次是wind提供的模擬交易介面。像優礦、米筐和聚寬提供的，由於只能在線上平台測試，不甚自由，並無太多感覺。 雪球模擬交易：在後續實盤交易模塊，再進行重點介紹，主要應用的是一個開源的easytrader系列。 Wind模擬交易：若沒有機構版的話，可以考慮應用學生免費版。具體模擬交易介面可參看如下鏈接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 實盤 實盤，無疑是我們的終極目標。股票程序化交易，已經被限制。但對於萬能的我們而言，總有解決的辦法。當下最多的是破解券商網頁版的交易介面，或者說應用爬蟲爬去操作。對我而言，比較傾向於食燈鬼的easytrader系列的開源平台。對於機構用戶而言，由於資金量較大，出於安全性和可靠性的考慮，並不建議應用。 easytrader系列當前主要有三個組成部分： easytrader：提供券商華泰/傭金寶/銀河/廣發/雪球的基金、股票自動程序化交易，量化交易組件 easyquotation : 實時獲取新浪 / Leverfun 的免費股票以及 level2 十檔行情 / 集思路的分級基金行情 easyhistory : 用於獲取維護股票的歷史數據 easyquant : 股票量化框架，支持行情獲取以及交易 2. 期貨量化投資框架體系 一直待在私募或者券商，做的是股票相關的內容，對期貨這塊不甚熟悉。就根據自己所了解的，簡單總結一下。 2.1 回測 回測，貌似並沒有非常流行的開源框架。可能的原因有二：期貨相對股票而言，門檻較高，更多是機構交易，開源較少； 去年至今對期貨監管控制比較嚴，至今未放開，只能做些CTA的策略，另許多人興致泱泱吧。 就個人理解而言，可能wind的是一個相對合適的選擇。 2.2 模擬 + 實盤 vn.py是國內最為流行的一個開源平台。起源於國內私募的自主交易系統，2015年初啟動時只是單純的交易API介面的Python封裝。隨著業內關注度的上升和社區不斷的貢獻，目前已經一步步成長為一套全面的交易程序開發框架。如官網所說，該框架側重的是交易模塊，回測模塊並未支持。 能力有限，如果對相關框架感興趣的話，就詳看相關的鏈接吧。個人期望的是以RQAlpha為主搭建回測框架，以雪球或wind為主搭建模擬框架，用easy系列進行交易。

㈧ 用Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法

少用來for，盡量用numpy/pandas的向量化方法源。 少用自己寫的python方法，先看看numpy /pandas是不是已有現成的功能。 有幾個numpy 的加速包，比如numexpr. 安裝Intel MKL. 最後，可以講關鍵部分用c/c++實現。 如果無法避開python的for，建議使用Numba來提速，理想情況下可以達到和numpy向量化差不多的速度。

㈨ 用 Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法

一個好的計算邏輯是很重要的啊，比如你去計算一個式子的時候，你去分析千百遍也不如你有一個好的運算方法。計算的時候一定要准備好計算方法，別的計算方法一定要統一規劃。

使用計算機的時候能用計算機交易，這樣能夠克服你的暴躁的情緒。構建屬於自己交易的水準，還有一些措施就是你要去看那些引導文檔，不要自己去摸索。要有自己的專業的知識。