python回測
❶ 怎麼學習python量化交易
下面教你八步寫個量化交易策略——單股票均線策略
1 確定策略內容與框架
若昨日收盤價高出過去20日平均價今天開盤買入股票
若昨日收盤價低於過去20日平均價今天開盤賣出股票
只操作一隻股票，很簡單對吧，但怎麼用代碼說給計算機聽呢？
想想人是怎麼操作的，應該包括這樣兩個部分
既然是單股票策略，事先決定好交易哪一個股票。
每天看看昨日收盤價是否高出過去20日平均價，是的話開盤就買入，不是開盤就賣出。每天都這么做，循環下去。
對應代碼也是這兩個部分
definitialize(context):
用來寫最開始要做什麼的地方
defhandle_data(context,data):
用來寫每天循環要做什麼的地方
2 初始化
我們要寫設置要交易的股票的代碼，比如 兔寶寶（002043）
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔寶寶的股票代碼
3 獲取收盤價與均價
首先，獲取昨日股票的收盤價
#用法：變數=data[股票代碼].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價，命名為last_price
然後，獲取近二十日股票收盤價的平均價
#用法：變數=data[股票代碼].mavg(天數，『close』)
#獲取近二十日股票收盤價的平均價，命名為average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判斷是否買賣
數據都獲取完，該做買賣判斷了
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出
iflast_price>average_price:
買入
eliflast_price<average_price:
賣出
問題來了，現在該寫買賣下單了，但是拿多少錢去買我們還沒有告訴計算機，所以每天還要獲取賬戶里現金量。
#用法：變數=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金量，命名為cash
5 買入賣出
#用法：order_value(要買入股票股票的股票代碼，要多少錢去買）
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
#用法：order_target(要買賣股票的股票代碼，目標持倉金額）
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
6 策略代碼寫完，進行回測
把買入賣出的代碼寫好，策略就寫完了，如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔寶寶
defhandle_data(context,data):#每日循環
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盤價
#取得過去二十天的平均價格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得當前的現金
#如果昨日收盤價高出二十日平均價,則買入，否則賣出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用當前所有資金買入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#將股票倉位調整到0，即全賣出
現在，在策略回測界面右上部，設置回測時間從20140101到20160601，設置初始資金100000，設置回測頻率，然後點擊運行回測。
7 建立模擬交易，使策略和行情實時連接自動運行
策略寫好，回測完成，點擊回測結果界面（如上圖）右上部紅色模擬交易按鈕，新建模擬交易如下圖。 寫好交易名稱，設置初始資金，數據頻率，此處是每天，設置好後點提交。
8 開啟微信通知，接收交易信號
點擊聚寬導航欄我的交易，可以看到創建的模擬交易，如下圖。 點擊右邊的微信通知開關，將OFF調到ON，按照指示掃描二維碼，綁定微信，就能微信接收交易信號了。
❷ 用Python 做策略回測，耗時很長，有什麼加速辦法
少用for，盡量用numpy/pandas的向量化方法。
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。
❸ 《Python與量化投資從基礎到實戰》pdf下載在線閱讀，求百度網盤雲資源
《07 Python股票量化投資課程（完結）》網路網盤資源免費下載
鏈接:https://pan..com/s/1MgFE6VMeR8H6YkS2jxEZmw
07 Python股票量化投資課程（完結）|09課後大作業|08第八課資料|07第七課資料|06第六課資料|05第五課資料|04第四課資料|03第三課資料|02第二課資料|01第一課資料|25人工智慧與量化投資（下）.mp4|24人工智慧與量化投資（上）.mp4|23實盤交易（下）.mp4|22實盤交易（中）.mp4|21實盤交易（上）.mp4
❹ 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。
❺ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好
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，應該是在編程方面需要再多留意，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不同，但是在談語言的時候我們需要了解背後的工具箱和社區，以及它為什麼處理一些事情比另外的一些語言要好。
本
身Python初期用來做金融回測等是應該被放棄的，用來開發策略也應該是被放棄的，因為相比matlab的矩陣運算來做開發，實在是太方便了。只不過後
來Python推出了series、pandas等一系列的強悍library，pandas的語法基本在「無恥」地模仿matlab和R，而
pandas的開發者正是美國大名鼎鼎的對沖AQR，因此使data
crunching和對數據的一些操作大大便利，此外，又包裝了海量的開源社區的數學和科學計算庫，也能處理各種的machin
learning等等的問題。
從科學計算的語言的發展來看，從最初的人們對浮點數計算的需求加入了fortran，再一路進行，讓工具更加的讓科學計算容易再容易（Python也封裝了大量早期的數學家們用fortran寫的數學計算基礎庫，這些經歷了幾十年的考驗、加速等等）：
我們來看下python目前的科學技術棧：
numpy: basic array manipulation - 基礎的數組處理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科學計算，包括信號處理和優化等
matplotlib: visualization and plotting - 幾行代碼就可以做圖形化顯示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互動式編程環境，這是能將來替代掉matlab的一個必備，即在一行一行代碼的輸入、顯示過程中學習、改進
pandas: data manipulation - 最重要的矩陣運算等
scikit-learn: machine learning - 機器學習
但
是隨著以後的發展Python的開源屬性就會體現的越來越強大，可以讓更多的人享受到其便利和貢獻進來，包括Quantopian也放出了zipline
的python回測框架，只需要引入yahoo數據即可進行回測，並且Python的速度由於跟C的很好的結合可以達到非常快的速度，而且可以將來和其他
系統很容易整合對接實盤交易介面。
由於歐美已經有很多的投行和對沖在往Python的技術棧靠攏，因此選擇了Python即掌握了一門重要的工具，並且無需跟一家私有化公司進行捆綁。
當然，最後的最後，所有的python回測你都可以來Ricequant - Beta上完成，我們支持海量的市場、財務數據，還有不斷加入的和大數據公司合作的輿情數據等等，同時策略回測完還可以做實時模擬交易，享受到實時數據的計算。在雲平台上已經支持了幾乎所有的Python科學計算庫，無需花時間安裝、測試等等。
❻ 選股策略回測用matlab好還是用python好
我沒錢，支持免費開源
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
❼ 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
❽ 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。