简单快捷的A股回测环境, 适合编写T+0策略
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特性
- 使用pandas编写策略
- 结果可以在页面显示, 类似matlab的publish
- 并行执行策略
- 本地账户, 模拟实盘交易细节, 支持T+0, 交易成本计算
- 自创FOUR指标, 简单计算多空
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变更
- v0.4.1 支持macos
- v0.4 大幅优化速度
- v0.3 python3支持
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日线例子
python boll_fencang.py
- 5分钟例子
python five_chengben.py
- 依赖
- redis window可以去网盘 下载一个, 调用里面的bat即可安装
- 支持py2及py3 windows; macos支持py3, linux未知
- 推荐使用wingide, 可直接加载wpr项目文件
- 用pip install -r requirements.txt安装相关依赖包
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安装
- 安装Anaconda
- 下载autoxd
git clone https://github.com/nessessary/autoxd.git
- 执行pip install -r requirements.txt
- 如遇到不能用pip安装的包, 请执行搜索安装,估计只有一个pyH需要手动安装的
pip install git+https://github.com/hanxiaomax/pyh.git
- 安装redis
- 跑python_strategy/strategy/five_changben.py, 策略都放在该目录
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使用
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数据源,使用自定义的数据; 注意,已使用ths分红表进行了前复权
- 使用自定义的第三方数据源, 已实现了一个调用tushare的例子, datasource_mode=stock.DataSources.datafrom.custom
- 5分钟线使用的是pytdx的例子
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调用
#设置策略参数
def setParams(s):
s.setParams(trade_num = 300,
pl=publish.Publish() #发布至页面, 注释则不发布
)
backtest_policy.test_strategy(codes, BollFenCangKline, setParams, mode=myenum.hisdat_mode,
start_day='2017-4-10', end_day='2018-9-15',
datasource_mode=DataSources.datafrom.custom,
datasource_fn=fnSample
)