使用python 量化投资策略做量化交易策略测试和回验,有哪些比较成熟一些的库

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量化投资(3)
量化投资策略:常见的几种Python回测框架(库)
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、用法简单、与其他框架库的兼容)。
: 事件驱动的回测框架。&正在使用它。
Zipline 拥有大型社区,文档完整,对著名经纪公司Interactive Broker (IB)有大力支持;整合了Pandas,语法清晰,易于学习掌握。有大量例程examples。你若主要是为了交易美国证券,它是最好的选择。Quantopian 允许回测、分享并在其社区讨论交易策略。不过,据我们的经验,&速度极慢。这是它最大的短板。Quantopian 有些对策,如在云端作并行运行。若有兴趣,你可看看&。Zipline 似乎很难使用本地数据文件和非美数据。它很难用于不同种类的金融资产。
: 也是事件驱动的回测框架,支持虚盘和实盘两种交易。文档完整,整合了TA-Lib(技术分析库)。在速度和灵活方面,它比&强。不过,它的一大硬伤是不支持
Pandas 的模块和对象。
: 它以处理向量数据的方式进行回测,非常简单轻便。日,这个项目有复活的迹象。
: 这位Jev Kuznetsov 扩展&pybacktest&形成自己的回测程序。这个库似乎在2015年2月更新了。不过,相关的文档和课程售价
其他项目:&
PyAlgoTrade
TradingWithPython
pybacktest
Quantopian
Yahoo, Google, NinjaTrader
Yahoo, Google, NinjaTrader, Xignite, Bitstamp 实时提供数据
事件可定制
支持Pandas
支持TA-Lib
仅用于美国证券交易
虚盘测试交易
虚盘测试交易
Zipline 与 PyAlgoTrade 的对比评分
PyAlgoTrade
Zipline 似乎不能用非美数据和本地数据工作,而 PyAlgoTrade 可以使用任何类型的数据
二者都不错,但 Quantpian 的云计算编程很好
PyAlgoTrade 支持各种高级定单,并有更多的业务事件。 Zipline 提供了简单的滑点模式
Zipline 比 PyAlgoTrade 慢
PyAlgoTrade 不支持 pandas
参考知识库
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