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定投基金回测python

发布时间:2021-03-08 11:34:16

㈠ 谁有python写的股市策略回测系统的源码

首先十年的日级别数据量的确不大,使用Python来说的话不应该出现memoryerror,应该是在编专程方面需要属再多留意,我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右,也是Python和Java共同合作完成的。 语言只是一个语言,兴许会有各种语法的...

㈡ python回测系统 模拟回测 最简单量化回测系统有哪些支持期货和股票

github上有一个jdhc简单回测 是用python写的比较简单,需要设置些参数。

㈢ python 回测用什么包

初期入手来策略测试、自数据分析用matlab非常方便 但是策略测试方法、框架弄清楚后,要做正规的回测,还是Python方便,这里的正规是指严格的事件流驱动,虽然速度慢,但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑!

㈣ 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程,量化投资无非这几个流程,数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择,如果不想苦恼数据输入和回测输出的话,还要选择回测平台。
一、数据
首先,必须是数据,数据是量化投资的基础
如何得到数据?

Wind:数据来源的最全的还是Wind,但是要付费,学生可以有免费试用的机会,之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据,Wind有很多软件的借口,Excel,Matlab,Python,C++。
预测者网:不经意间发现,一个免费提供股票数据网站 预测者网,下载的是CSV格式
TB交易开拓者:Tradeblazer,感谢@孙存浩提供数据源
TuShare:TuShare -财经数据接口包,基于Python的财经数据包,利用Python进行摘取
如何存储数据?
Mysql
如何预处理数据?

空值处理:利用DataFrame的fill.na()函数,将空值(Nan)替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类?
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言?笔者一开始用的是matlab,但最终选择了python
python:库很多,只有你找不到的,没有你想不到,和量化这块结合比较紧密的有:
Numpy&Scipy:科学计算库,矩阵计算
Pandas:金融数据分析神器,原AQR资本员工写的一个库,处理时间序列的标配

Matplotlib:画图库
scikit-learn:机器学习库
statsmodels:统计分析模块
TuShare:免费、开源的python财经数据接口包

Zipline:回测系统
TaLib:技术指标库
matlab:主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大,主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm(python的一款IDE)有很棒的调试功能,能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础,建议廖雪峰Python 2.7教程,适合于没有程序基础的人来先看,涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话,其实基础教程没什么应用,python各类包都帮你写好了,最好的学习资料还是它的官方文档,文档中的不仅有API,还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二,推荐《利用Python进行数据分析》,pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

㈤ 选股策略回测用matlab好还是用python好

我没钱,支持免抄费开源

抛开版权不说,初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便
但是策略测试方法、框架弄清楚后,要做正规的回测,还是Python方便,这里的正规是指严格的事件流驱动,虽然速度慢,但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑。
Python在这方面已经有很多库了,quantopian的zipline应该算鼻祖了,国内的优矿网和ricequant都跟zipline很像,另外还有知乎大神的zn.py,PyAlgoTrade等

㈥ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

语言就是用来干活的,中间文件用HDF5或者csv转存,需要时间序列分析的内时候上R.毕竟Python的sm库还是很烂的,但是PCA和大容量的多因子计算,Python R MATLAB都差不多。

回测讲究并发效率和一些多参数回测的参数调优以及一些MC方法的估计时,py运行效率(相对于MATLAB)会高一些

总体来说,别太把语言当回事,就跟吃饭用筷子还是勺子还是叉子,要根据食材来

㈦ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架:回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前,必须对量化交易策略进行回测和模拟,以确定策略是否有效,并进行改进和优化。作为一般人而言,你能想到的,一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架: Zipline :事件驱动框架,国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade : 事件驱动框架,最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场,应用python 2.7开发,最大的bug在于不支持3.5的版本,以及不支持强大的pandas。 pybacktest :以处理向量数据的方式进行回测,最新更新日期为2个月前,更新不稳定。 TradingWithPython:基于pybacktest,进行重构。参考资料较少。 ultra-finance:在github的项目两年前就停止更新了,最新的项目在谷歌平台,无奈打不开网址,感兴趣的话,请自行查看吧。 RQAlpha:事件驱动框架,适合A股市场,自带日线数据。是米筐的回测开源框架,相对而言,个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易,同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件,半小时之内亏损上亿,对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易,重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误,数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下,个人看到的,喜欢用的开源平台是雪球模拟交易,其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的,由于只能在线上平台测试,不甚自由,并无太多感觉。 雪球模拟交易:在后续实盘交易模块,再进行重点介绍,主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易:若没有机构版的话,可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接:http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘,无疑是我们的终极目标。股票程序化交易,已经被限制。但对于万能的我们而言,总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口,或者说应用爬虫爬去操作。对我而言,比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言,由于资金量较大,出于安全性和可靠性的考虑,并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分: easytrader:提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易,量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架,支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商,做的是股票相关的内容,对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的,简单总结一下。 2.1 回测 回测,貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二:期货相对股票而言,门槛较高,更多是机构交易,开源较少; 去年至今对期货监管控制比较严,至今未放开,只能做些CTA的策略,另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言,可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统,2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献,目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说,该框架侧重的是交易模块,回测模块并未支持。 能力有限,如果对相关框架感兴趣的话,就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架,以雪球或wind为主搭建模拟框架,用easy系列进行交易。

㈧ 用Python 做策略回测,耗时很长,有什么加速办法

少用来for,尽量用numpy/pandas的向量化方法源。 少用自己写的python方法,先看看numpy /pandas是不是已有现成的功能。 有几个numpy 的加速包,比如numexpr. 安装Intel MKL. 最后,可以讲关键部分用c/c++实现。 如果无法避开python的for,建议使用Numba来提速,理想情况下可以达到和numpy向量化差不多的速度。

㈨ 用 Python 做策略回测,耗时很长,有什么加速办法

一个好的计算逻辑是很重要的啊,比如你去计算一个式子的时候,你去分析千百遍也不如你有一个好的运算方法。计算的时候一定要准备好计算方法,别的计算方法一定要统一规划。

使用计算机的时候能用计算机交易,这样能够克服你的暴躁的情绪。构建属于自己交易的水准,还有一些措施就是你要去看那些引导文档,不要自己去摸索。要有自己的专业的知识。

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