量化投资策略:常见的几种Python回测框架(库)
2016-05-19 17:25
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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)。Zipline: 事件驱动的回测框架。Quantopian 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,Zipline 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,你可看看这篇博文 。
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。
PyAlgoTrade: 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Zipline 强。不过,它的一大硬伤是不支持
Pandas 的模块和对象。
pybacktest: 它以处理向量数据的方式进行回测,非常简单轻便。2015年5月21日,这个项目有复活的迹象。
TradingWithPython: 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
$395。
其他项目: ultra-finance
Zipline | PyAlgoTrade | TradingWithPython | pybacktest | |
类型 | 事件驱动 | 事件驱动 | 向量处理 | 向量处理 |
社区 | 较大 | 一般 | 无 | 无 |
云计算 | Quantopian | 无 | 无 | 无 |
支持 IB | 是 | 否 | 否 | 否 |
数据源 | Yahoo, Google, NinjaTrader | Yahoo, Google, NinjaTrader, Xignite, Bitstamp 实时提供数据 | ||
文档 | 完整 | 完整 | $395 | 很少 |
事件可定制 | 是 | 是 | ||
速度 | 慢 | 快 | ||
支持Pandas | 是 | 否 | 是 | 是 |
交易日历 | 是 | 否 | 否 | 否 |
支持TA-Lib | 是 | 是 | 是 | |
适用于 | 仅用于美国证券交易 | 实盘交易 虚盘交易 | 虚盘测试交易 | 虚盘测试交易 |
Zipline | PyAlgoTrade | 说明 | |
虚盘交易 | ♦ | ♦ ♦ ♦ | 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 |
实盘交易 | ♦ ♦ | ♦ ♦ | 二者都不错,但 Quantpian 的云计算编程很好 |
灵活性 | ♦ ♦ | ♦ ♦ ♦ | 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 |
速度 | ♦ | ♦ ♦ ♦ | Zipline 比 PyAlgoTrade 慢 |
易用性 | ♦ ♦ ♦ | ♦ ♦ | PyAlgoTrade 不支持 pandas |
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