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QuantDigger

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。

文档

http://www.quantfans.com/doc/quantdigger/

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 (2.x, 暂不支持3.x)
  • 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

    image

  • 资金曲线。

    image

其它

mplot_demo.py matplotlib画k线,指标线的demo。

image

pyquant.py 基于pyqt, 集成了ipython和matplotlib的demo。

image

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

About

基于python的量化交易平台

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  • Python 100.0%