股票python量化交易026-数据回测的概念以及现有框架

数据回测是对历史股票数据进行预测模型测试,评估策略在过去的表现。回测结果并非确保实盘盈利,存在回测与实盘的差异,如未来函数的价格差异和滑点问题。实盘交易还会面临交易费用、网络延时等挑战。常见的Python量化交易回测框架各有优劣,详细比较可参考外部链接。

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  • 数据回测是什么?

测试历史数据的预测模型,是一种反向测试,旨在估计策略或模型在过去一段时间内的表现,需要提供足够的细节模拟过去的条件。

  • 特别提醒

回测结果好 ≠ 100%赚钱

  • 回测与实盘的差异问题
  1. 未来函数
    a.回测数据一般用daily当天的收盘价或者第二天的开盘价 进行模拟测试,但实盘交易中往往第二天开盘价就高开或低走,与实盘有价格差异。
    b.如果用分时数据则会带来策略和回测的数据复杂度。
  2. 滑点
    实盘交易中市场挂单和限价挂单都可能在一瞬间买不进的情况。造成跟策略限定的买入价有出入。

除了上面2点,还有交易费用和网络延时等一些情况也会有所影响。

  • 常用回测框架

除了上面的框架,还有一些新的框架,具体好坏,个人甄别。

几个框架的比较可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/151897607?ivk_sa=1024320u

 

### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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