量化交易PYTHON回测系统
Project description
QuantDigger目前是一个基于python的量化回测框架。作者最初是因为对数据处理和机器学习感兴趣而选择了这个行业, 接触了一些主流的期货交易软件,比如TB, 金字塔。他们的特点是语法比较简单,缺点是编程语言太封闭,有很多表达限制。 所以选择自己开发一个交易系统,做为交易和研究的工具,甚至尝试过商业化。最初选择c++做为实现语言,但是后面 发现开发效率太低,重要的是做为研究工具来说,其易用性和和扩展性都比不上基于python的回测框架。相比其它流行的 回测框架比如 zipline , pyalgotrade ,QuantDigger的策略语法更简单,类似MC,TB这些商业软件,但并不牺牲灵活性,保留了python这门通用语言的 所有功能。QuantDigger目前还是定位于研究工具,但是设计上还是会从实盘交易的角度考虑,将来也会接入交易接口。虽然有很多细节还有待完善, 但是核心的设计和功能已经实现了。代码也比较简单,大家有兴趣的可以自己拓展。 如果大家有什么问题和建议,欢迎加入我们的QQ交流群–334555399,或者 联系发起者(yellowblue QQ:33830957) 。 在项目的推进过程中得到很多朋友的帮助, 在这表示感谢! 除了开发人员,还要特别感谢北京的 vodkabuaa 和国元证券的王林峰给出的意见, ongbe 帮忙修复代码bug, tushare 库的作者 Jimmy 和深大的邓志浩帮忙推荐 这个库,以及所有朋友的支持。
- 主要代码贡献者:
文档
安装
你可以选择pip安装 (推荐)
python install_pip.py (如果已经安装了pip,略过这一步。) pip install QuantDigger python install_dependency.py
或者克隆github代码后本地安装
git clone https://github.com/QuantFans/quantdigger.git python install.py (会根据情况安装pip, 及依赖包)
依赖库
Python
pandas
python-dateutil
matplotlib
numpy
TA-Lib
logbook
pyqt (可选)
tushare (可选, 一个非常强大的股票信息抓取工具)
策略DEMO
源码
from quantdigger.kernel.engine.execute_unit import ExecuteUnit
from quantdigger.kernel.indicators.common import MA, BOLL
from quantdigger.kernel.engine.strategy import TradingStrategy
from quantdigger.util import pcontract
import plotting
class DemoStrategy(TradingStrategy):
""" 策略实例 """
def __init__(self, exe):
super(DemoStrategy, self).__init__(exe)
# 创建平均线指标和布林带指标。其中MA和BOLL表示指标函数类。
# 它们返回序列变量。
# 'ma20':指标名. 'b'画线颜色. ‘1‘: 线宽。如果无需
# 绘图,则这些参数不需要给出。
self.ma20 = MA(self, self.close, 20,'ma20', 'b', '1')
self.ma10 = MA(self, self.close, 10,'ma10', 'y', '1')
self.b_upper, self.b_middler, self.b_lower = BOLL(self, self.close, 10,'boll10', 'y', '1')
def on_bar(self):
""" 策略函数,对每根Bar运行一次。"""
if self.ma10[1] < self.ma20[1] and self.ma10 > self.ma20:
self.buy('long', self.open, 1, contract = 'IF000.SHFE')
elif self.position() > 0 and self.ma10[1] > self.ma20[1] and self.ma10 < self.ma20:
self.sell('long', self.open, 1)
# 输出pcon1的当前K线开盘价格。
print(self.open)
# 夸品种数据引用
# pcon2的前一根K线开盘价格。
print(self.open_(1)[1])
if __name__ == '__main__':
try:
# 策略的运行对象周期合约
pcon1 = pcontract('IF000.SHFE', '10.Minute')
pcon2 = pcontract('IF000.SHFE', '10.Minute')
# 创建模拟器,这里假设策略要用到两个不同的数据,比如套利。
simulator = ExecuteUnit([pcon1, pcon2]);
# 创建策略。
algo = DemoStrategy(simulator)
# 运行模拟器,这里会开始事件循环。
simulator.run()
# 显示回测结果
plotting.plot_result(simulator.data[pcon], algo._indicators,
algo.blotter.deal_positions, algo.blotter)
except Exception, e:
print(e)
策略结果
main.py
k线和信号线
资金曲线。
其它
- mplot_demo.py matplotlib画k线,指标线的demo。
- pyquant.py 基于pyqt, 集成了ipython和matplotlib的demo。
版本
TODO
清理旧代码和数据文件
重新设计数据模块
改善UI, 补充UI文档
0.2.0 版本 2015-08-18
修复股票回测的破产bug
修复回测权益计算bug
交易信号对的计算从回测代码中分离
把回测金融指标移到digger/finace
添加部分数据结构,添加部分数据结构字段
添加几个mongodb相关的函数
0.15版本 2015-06-16
夸品种的策略回测功能
简单的交互
指标,k线绘制
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