python回测函数,Python 回调函数
用Python 做策略回测,耗时很长,有什么加速办法
不是,这里测不出真的网速,应该用电脑管家测。不过我觉得是系统问题。在给你推荐一种方法,可以提高20的宽带。一、每天关机前清洗 1、双击“我的电脑” 2、右键点C盘 3、点“属性” 4、点“磁盘清理” 5、点“确定” 6、再点“是” 7、再点“确定”。 8、清理过程中,您可看得到未经您许可(您可点“查看文件”看,就知道了)进来的“临时文件”被清除了,盘的空间多了。对D,E,F盘也用此法进行。 二、随时进行清理 1、打开网页 2、点最上面一排里的“工具” 3、点“Internet选项” 4、再点中间的“Internet临时文件”中的“删除文件” 5、再在“删除所有脱机内容”前的方框里打上勾 6、再点“确定” 7、清完后又点“确定”。 8、这样,可为打开网页和空间提速 三、一星期进行所有盘的垃圾清理 1、点“开始” 2、用鼠标指着“所有程序” 3、再指着“附件”, 4、再指着“系统工具” 5、点“磁盘粹片整理程序” 6、点C盘,再点“碎片整理”(这需要很长时间,最好在您去吃饭和没用电脑时进行。清理中您可看到您的盘里的状况,可将清理前后对比一下) 7、在跳出“清理完成”后点“关闭”。 8、按上述方法,对D,E,F盘分别进行清理。 四、给宽带加速,一分钟学会释放电脑保留的20%宽带资源。 1、单击“开始——运行”,输入gpedit.msc回车后即可打开“组策略对象编辑器”。 2、“计算机配置——管理模板——网络——QoS数据包计划程序”,双击右面设置栏中的“限制可保留带宽”,在打开的属性对话框中的“设置”选项卡中将“限制可保留带宽”设置为“已启用”,然后在下面的“带宽限制(%)”栏将带宽值“20”设置为“0”即可。 3、修改完之后,我们可重新打开IE浏览器或者用BT或迅雷下载文件,发现上网和下载的速度明显提升。此项修改对XP和VISTA均有效。
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用Python怎么做量化投资
本文将会讲解量化投资过程中的基本流程,量化投资无非这几个流程,数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择,如果不想苦恼数据输入和回测输出的话,还要选择回测平台。
一、数据
首先,必须是数据,数据是量化投资的基础
如何得到数据?
Wind:数据来源的最全的还是Wind,但是要付费,学生可以有免费试用的机会,之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据,Wind有很多软件的借口,Excel,Matlab,Python,C++。
预测者网:不经意间发现,一个免费提供股票数据网站 预测者网,下载的是CSV格式
TB交易开拓者:Tradeblazer,感谢@孙存浩提供数据源
TuShare:TuShare -财经数据接口包,基于Python的财经数据包,利用Python进行摘取
如何存储数据?
Mysql
如何预处理数据?
空值处理:利用DataFrame的fill.na()函数,将空值(Nan)替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类?
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言软件
已经有很多人在网上询问过该选择什么语言?笔者一开始用的是matlab,但最终选择了python
python:库很多,只有你找不到的,没有你想不到,和量化这块结合比较紧密的有:
NumpyScipy:科学计算库,矩阵计算
Pandas:金融数据分析神器,原AQR资本员工写的一个库,处理时间序列的标配
Matplotlib:画图库
scikit-learn:机器学习库
statsmodels:统计分析模块
TuShare:免费、开源的python财经数据接口包
Zipline:回测系统
TaLib:技术指标库
matlab:主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大,主要有优点是WorkSpace变量可视化
python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm(python的一款IDE)有很棒的调试功能,能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础,建议廖雪峰Python 2.7教程,适合于没有程序基础的人来先看,涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。
涉及到数据运算的话,其实基础教程没什么应用,python各类包都帮你写好了,最好的学习资料还是它的官方文档,文档中的不仅有API,还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档
TuShare文档
第二,推荐《利用Python进行数据分析》,pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
python回测系统 模拟回测 最简单量化回测系统有哪些?支持期货和股票
github上有一个jdhc简单回测 是用python写的比较简单,需要设置些参数。
选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好
首先十年的日级别数据量的确不大,使用Python来说的话不应该出现memoryerror,应该是在编程方面需要再多留意,我们在Ricequant上使用的分钟数据大概是200-300个GB左右,也是Python和Java共同合作完成的。
语言只是一个语言,兴许会有各种语法的不同,但是在谈语言的时候我们需要了解背后的工具箱和社区,以及它为什么处理一些事情比另外的一些语言要好。
本
身Python初期用来做金融回测等是应该被放弃的,用来开发策略也应该是被放弃的,因为相比matlab的矩阵运算来做开发,实在是太方便了。只不过后
来Python推出了series、pandas等一系列的强悍library,pandas的语法基本在“无耻”地模仿matlab和R,而
pandas的开发者正是美国大名鼎鼎的对冲AQR,因此使data
crunching和对数据的一些操作大大便利,此外,又包装了海量的开源社区的数学和科学计算库,也能处理各种的machin
learning等等的问题。
从科学计算的语言的发展来看,从最初的人们对浮点数计算的需求加入了fortran,再一路进行,让工具更加的让科学计算容易再容易(Python也封装了大量早期的数学家们用fortran写的数学计算基础库,这些经历了几十年的考验、加速等等):
我们来看下python目前的科学技术栈:
numpy: basic array manipulation - 基础的数组处理
scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科学计算,包括信号处理和优化等
matplotlib: visualization and plotting - 几行代码就可以做图形化显示了
IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互动式编程环境,这是能将来替代掉matlab的一个必备,即在一行一行代码的输入、显示过程中学习、改进
pandas: data manipulation - 最重要的矩阵运算等
scikit-learn: machine learning - 机器学习
但
是随着以后的发展Python的开源属性就会体现的越来越强大,可以让更多的人享受到其便利和贡献进来,包括Quantopian也放出了zipline
的python回测框架,只需要引入yahoo数据即可进行回测,并且Python的速度由于跟C的很好的结合可以达到非常快的速度,而且可以将来和其他
系统很容易整合对接实盘交易接口。
由于欧美已经有很多的投行和对冲在往Python的技术栈靠拢,因此选择了Python即掌握了一门重要的工具,并且无需跟一家私有化公司进行捆绑。
当然,最后的最后,所有的python回测你都可以来Ricequant - Beta上完成,我们支持海量的市场、财务数据,还有不断加入的和大数据公司合作的舆情数据等等,同时策略回测完还可以做实时模拟交易,享受到实时数据的计算。在云平台上已经支持了几乎所有的Python科学计算库,无需花时间安装、测试等等。
有没有基于python pandas的回测框架
本地运行:
Quantopian开源的zipline可以,但是本地的回测程序,做美股研究可以,但是A股不适合。
线上运行:
想线上回测美股可以使用Quantopian,不过有时链接不是很稳定;
因为A股独特的交易机制,使得没有一款本地可以运行回测的python包。一、你可以到JoinQuant聚宽量化交易平台,他们自己写的A股回测框架,还提供处理好的数据,这一点非常好,省去了自己数据清洗的过程。除了A股还有基金期货的数据,可以做个轮动,对冲等等。二、就是自己写回测框架,优点是灵活,自己随意改,缺点就是需要一定的编程基础。
总结:
JoinQuant和Quantopian数据都可以取到DataFrame格式的,并且都提供notebook以及回测模式,回测研究都可以在线完成。
Python的各种imread函数在实现方式和读取速度上有何区别
1。 在数据获取方面强烈使用TuShare 2。 在我们A股成熟的pyalgotrade 3。测试策略 如:Ricequant 4。恒生的python-恒生量化社区 5。python的量化回测框架 QuantDigger
网页题目:python回测函数,Python 回调函数
文章来源:http://myzitong.com/article/hsojge.html