QuantDigger是一个基于python的量化回测框架。它借鉴了主流商业软件(比如TB, 金字塔)简洁的策略语法,同时 避免了它们内置编程语言的局限性,使用通用语言python做为策略开发工具。和 zipline , pyalgotrade 相比, QuantDigger的策略语法更接近策略开发人员的习惯。目前的功能包括:股票回测,期货回测。 支持选股,套利,择时, 组合策略。自带了一个基于matplotlib编写的简单的策略和k线显示界面,能满足广大量化爱好者 基本的回测需求。设计上也兼顾了实盘交易,未来如果有时间,也会加入交易接口。
由于个人时间和工作的关系,本项目不再维护。
matplotlib
numpy
logbook
pandas
progressbar2
zmq
BeautifulSoup4 (tushare需要)
lxml (tushare需要)
tushare (一个非常强大的股票信息抓取工具)
python-dateutil(可选)
IPython
TA-Lib
- 可以用pip安装依赖库:
>>> pip install -r requirements/requirements.txt
- 如果出现pypi源超时情况:
>>> pip install -r requirements/requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
- TA-Lib 通过pip直接安装可能会出错,
- 到 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ta-lib 下载相应版本然后通过命令安装,如
>>> pip install TA_Lib-0.4.10-cp36-cp36m-win_amd64.whl
- Anaconda用户可以用
>>> conda install -c quantopian ta-lib
- finance依赖
from quantdigger import ( Strategy, MA, DateTimeSeries, NumberSeries, set_config, add_strategies, Profile ) class DemoStrategy(Strategy): """ 策略A1 """ def on_init(self, ctx): """初始化数据""" ctx.ma10 = MA(ctx.close, 10, 'ma10', 'y', 1) ctx.ma20 = MA(ctx.close, 20, 'ma20', 'b', 1) ctx.dt = DateTimeSeries() ctx.month_price = NumberSeries() def on_bar(self, ctx): ctx.dt.update(ctx.datetime) if ctx.dt[1].month != ctx.dt[0].month: ctx.month_price.update(ctx.close) if ctx.curbar > 20: if ctx.pos() == 0 and ctx.ma10[2] < ctx.ma20[2] and ctx.ma10[1] > ctx.ma20[1]: ctx.buy(ctx.close, 1) ctx.plot_text("buy", 1, ctx.curbar, ctx.close, "buy", 'black', 15) elif ctx.pos() > 0 and ctx.ma10[2] > ctx.ma20[2] and \ ctx.ma10[1] < ctx.ma20[1]: ctx.plot_text("sell", 1, ctx.curbar, ctx.close, "sell", 'blue', 15) ctx.sell(ctx.close, ctx.pos()) ctx.plot_line("month_price", 1, ctx.curbar, ctx.month_price, 'y--', lw=2) return def on_exit(self, ctx): return class DemoStrategy2(Strategy): """ 策略A2 """ def on_init(self, ctx): """初始化数据""" ctx.ma50 = MA(ctx.close, 50, 'ma50', 'y', 2) ctx.ma100 = MA(ctx.close, 100, 'ma100', 'black', 2) def on_symbol(self, ctx): pass def on_bar(self, ctx): if ctx.curbar > 100: if ctx.pos() == 0 and ctx.ma50[2] < ctx.ma100[2] and ctx.ma50[1] > ctx.ma100[1]: ctx.buy(ctx.close, 1) elif ctx.pos() > 0 and ctx.ma50[2] > ctx.ma100[2] and \ ctx.ma50[1] < ctx.ma100[1]: ctx.sell(ctx.close, ctx.pos()) return def on_exit(self, ctx): return if __name__ == '__main__': import timeit start = timeit.default_timer() set_config({'source': 'csv'}) profiles = add_strategies(['BB.SHFE-1.Day'], [ { 'strategy': DemoStrategy('A1'), 'capital': 50000.0 * 0.5, }, { 'strategy': DemoStrategy2('A2'), 'capital': 50000.0 * 0.5, } ]) stop = timeit.default_timer() print("运行耗时: %d秒" % ((stop - start))) # 绘制k线,交易信号线 from quantdigger.digger import finance, plotting s = 0 # 绘制策略A1, 策略A2, 组合的资金曲线 curve0 = finance.create_equity_curve(profiles[0].all_holdings()) curve1 = finance.create_equity_curve(profiles[1].all_holdings()) curve = finance.create_equity_curve(Profile.all_holdings_sum(profiles)) plotting.plot_strategy(profiles[0].data(), profiles[0].technicals(), profiles[0].deals(), curve0.equity.values, profiles[0].marks()) # 绘制净值曲线 plotting.plot_curves([curve.networth]) # 打印统计信息 print(finance.summary_stats(curve, 252))
- k线和信号线
k线显示使用了系统自带的一个联动窗口控件,由蓝色的滑块控制显示区域,可以通过鼠标拖拽改变显示区域。 上下方向键 来进行缩放。
doc/images/plot.png
2个策略和组合的资金曲线。
doc/images/figure_money.png组合的历史净值
doc/images/figure_networth.png统计结果
>>> [('Total Return', '-0.99%'), ('Sharpe Ratio', '-5.10'), ('Max Drawdown', '1.72%'), ('Drawdown Duration', '3568')]
0.6.0 版本 2019年05月28日
- 重构回测引擎,使其设计更合理和简洁。
0.5.1 版本 2017年07月13日
- 在原来0.5.0版的基础上改为支持Python3.6
0.5.0 版本 2017年01月08日
- 完善文档
- 数据源可配置
- 添加shell, 界面,回测引擎三则间的交互框架
0.3.0 版本 2015年12月09日
- 重新设计回测引擎, 支持组合回测,选股
- 重构数据模块
0.2.0 版本 2015年08月18日
- 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
0.1.0 版本 2015年06月16日
- 夸品种的策略回测功能
- 简单的交互
- 指标,k线绘制