學習目標 事件驅動的交易系統構建:介紹交易系統平台的基本架構與實現。包括事件驅動軟件概述、交易系統的組成部分編程,事件驅動的交易執行。 交易策略實現:移動平均跨越策略、S&P500預測交易、均值回復的股權配對交易、 策略優化:參數優化、模型選擇、策略優化 概述 ...
量化策略開發第一步:數據源 開發量化策略的第一個重要環節:如何獲取數據 開發量化策略所需要的數據,包括歷史數據和實時數據。特別指出,我們只介紹免費的數據源,以幫助大家降低成本。 先從股票開始,股票的歷史數據,我們可以借用三方平台回測 例如優礦 聚寬 米筐等 ,相當於借用了平台的歷史數據,但平台歷史數據有一個問題:往往不能將全量數據下載到本地。想要自己搭建股票回測框架的話,推薦用tushare的數 ...
2022-04-17 10:37 0 922 推薦指數:
學習目標 事件驅動的交易系統構建:介紹交易系統平台的基本架構與實現。包括事件驅動軟件概述、交易系統的組成部分編程,事件驅動的交易執行。 交易策略實現:移動平均跨越策略、S&P500預測交易、均值回復的股權配對交易、 策略優化:參數優化、模型選擇、策略優化 概述 ...
量化投資策略:常見的幾種Python回測框架(庫) 在實盤交易之前,必須對量化交易策略進行回測。在此,我們評價一下常用的Python回測框架(庫)。評價的尺度包括用途范圍(回測、虛盤交易、實盤交易),易用程度(結構良好、文檔完整)和擴展性(速度快、用法簡單、與其他框架庫的兼容 ...
上篇文章里用pyalgotrade框架計算了策略收益率、夏普值、最大回測等回測指標,但是貌似沒有直接計算α值,β值,信息比率等回測指標的方法。看來要自己實現了。 參照《Python量化策略風險指標》( https://zhuanlan.zhihu.com/p/55425806)這篇文章里的定義實現 ...
從前兩篇文章中,我們使用pyalgotrade框架進行了量化策略的回測的基本操作。使用框架確實比較方便,但是仍有很多每次都要進行的重復操作,比如建立數據源,建立策略,綁定策略與分析器,運行回測,取得回測結果,繪圖等。能不能進行進一步的封裝?我想要的是,指定要交易的股票代碼,基准股票代碼,初始資金 ...
到博客中。 在實盤交易之前,必須對量化交易策略進行回測。在此,我們評價一下常用的Python回測框架 ...
年初學習量化投資,一開始想自己從頭寫,還是受了C/C++的影響。結果困在了計算回測數據那里,結果老也不對,就暫時放下了。最近試了一下python的各個量化投資框架,發現一個能用的——pyalgotrade,重新開始吧。這是一個事件驅動型量化交易框架。 使用pyalgotrade的一大 ...
Python在量化領域的現狀 就跟Java在web領域無可撼動的地位一樣,Python也已經在金融量化投資領域占據了重要位置,從各個業務鏈條都能找到相應的框架實現。 在量化投資(證券和比特幣)開源項目里,全球star數排名前10位里面,有7個是Python實現的。從數據獲取到策略回測再到交易 ...
backtrader簡介 backtrader是基於Python的量化回測框架,優點是運行速度快,支持pandas的矢量運算;支持參數自動尋優運算,內置了talib股票分析技術指標庫;支持多品種、多策略、多周期的回測和交易;支持pyflio、empyrica分析模塊庫、alphalens ...