# quantdigger **Repository Path**: yinwei2012/quantdigger ## Basic Information - **Project Name**: quantdigger - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2020-12-02 - **Last Updated**: 2021-10-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README QuantDigger 0.6.0 ================== 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。** 文档 ----- wiki文档_ 依赖库 ------- * 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 * 安装 https://github.com/matplotlib/mpl_finance 策略组合DEMO ----------- 源码 ~~~~ .. code:: py 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)) 策略结果 ~~~~~~~ * 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。 .. image:: doc/images/plot.png :width: 500px * 2个策略和组合的资金曲线。 .. image:: doc/images/figure_money.png :width: 500px * 组合的历史净值 .. image:: doc/images/figure_networth.png :width: 500px * 统计结果 :: >>> [('Total Return', '-0.99%'), ('Sharpe Ratio', '-5.10'), ('Max Drawdown', '1.72%'), ('Drawdown Duration', '3568')] .. _TeaEra: https://github.com/TeaEra .. _deepfish: https://github.com/deepfish .. _wondereamer: https://github.com/wondereamer .. _HonePhy: https://github.com/HonePhy .. _tushare: https://github.com/waditu/tushare .. _Jimmy: https://github.com/jimmysoa .. _vodkabuaa: https://github.com/vodkabuaa .. _ongbe: https://github.com/ongbe .. _pyalgotrade: https://github.com/gbeced/pyalgotrade .. _zipline: https://github.com/quantopian/zipline .. _wiki文档: https://github.com/QuantFans/quantdigger/wiki 版本 ~~~~ **0.6.0 版本 2019-05-28** * 重构回测引擎，使其设计更合理和简洁。 **0.5.1 版本 2017-07-13** * 在原来0.5.0版的基础上改为支持Python3.6 **0.5.0 版本 2017-01-08** * 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 2015-12-09** * 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 2015-08-18** * 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 **0.1.0 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