量化投資策略：常見的幾種Python回測框架（庫）

量化投資策略：常見的幾種Python回測框架（庫）

原文地址：http://blog.csdn.net/lawme/article/details/51454237

本文章爲轉載文章。這段時間在研究量化策略方向，研究了Zipline一段時間，可是後續發現他僅支持美國股票，收集量化策略文章，轉載到博客中。

在實盤交易以前，必須對量化交易策略進行回測。在此，咱們評價一下經常使用的Python回測框架（庫）。評價的尺度包括用途範圍（回測、虛盤交易、實盤交易），易用程度（結構良好、文檔完整）和擴展性（速度快、用法簡單、與其餘框架庫的兼容）。

• Zipline: 事件驅動的回測框架。Quantopian 正在使用它。
  • Zipline 擁有大型社區，文檔完整，對著名經紀公司Interactive Broker (IB)有大力支持；整合了Pandas，語法清晰，易於學習掌握。
  • 有大量例程examples。你若主要是爲了交易美國證券，它是最好的選擇。Quantopian 容許回測、分享並在其社區討論交易策略。
  • 不過，據咱們的經驗，Zipline 速度極慢。這是它最大的短板。Quantopian 有些對策，如在雲端做並行運行。如有興趣，你可看看這篇博文 。
  • Zipline 彷佛很難使用本地數據文件和非美數據。
  • 它很難用於不一樣種類的金融資產。

• PyAlgoTrade: 也是事件驅動的回測框架，支持虛盤和實盤兩種交易。文檔完整，整合了TA-Lib(技術分析庫)。在速度和靈活方面，它比Zipline 強。不過，它的一大硬傷是不支持 Pandas 的模塊和對象。

• pybacktest: 它以處理向量數據的方式進行回測，很是簡單輕便。2015年5月21日，這個項目有復活的跡象。

• TradingWithPython: 這位Jev Kuznetsov 擴展 pybacktest 造成本身的回測程序。這個庫彷佛在2015年2月更新了。不過，相關的文檔和課程售價 $395。

• 其餘項目: ultra-finance

	Zipline	PyAlgoTrade	TradingWithPython	pybacktest
類型	事件驅動	事件驅動	向量處理	向量處理
社區	較大	通常	無	無
雲計算	Quantopian	無	無	無
支持 IB	是	否	否	否
數據源	Yahoo, Google, NinjaTrader	Yahoo, Google, NinjaTrader, Xignite, Bitstamp 實時提供數據
文檔	完整	完整	$395	不多
事件可定製	是	是
速度	慢	快
支持Pandas	是	否	是	是
交易日曆	是	否	否	否
支持TA-Lib	是	是	是
適用於	僅用於美國證券交易	實盤交易 虛盤交易	虛盤測試交易	虛盤測試交易

 

Zipline 與 PyAlgoTrade 的對比評分

 

 

	Zipline	PyAlgoTrade	說明
虛盤交易	♦	♦ ♦ ♦	Zipline 彷佛不能用非美數據和本地數據工做，而 PyAlgoTrade 可使用任何類型的數據
實盤交易	♦ ♦	♦ ♦	兩者都不錯，但 Quantpian 的雲計算編程很好
靈活性	♦ ♦	♦ ♦ ♦	PyAlgoTrade 支持各類高級定單，並有更多的業務事件。 Zipline 提供了簡單的滑點模式
速度	♦	♦ ♦ ♦	Zipline 比 PyAlgoTrade 慢
易用性	♦ ♦ ♦	♦ ♦	PyAlgoTrade 不支持 pandas