股票交量策略框架，通过时间事件进行推送，方便进行股票交易与回测框架的实现

最新推荐文章于 2024-03-07 07:14:15 发布
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博客给出了Easytrader项目在GitHub上的链接，即https://github.com/shidenggui/easytrader ，方便开发者获取该项目相关资源。

https://github.com/shidenggui/easytrader

股票量化交易进阶 - 使用回测框架backtrader
NisyPhilosophy的博客
09-20 386
通过使用backtrader，我们可以方便地进行策略开发、回测和优化，并评估我们的投资策略的表现。backtrader是一个功能强大且灵活的Python回测框架，它提供了丰富的工具和功能，可以让我们轻松地进行策略开发、回测和优化。而回测框架是量化交易中不可或缺的工具之一，它可以帮助我们模拟历史行情并评估我们的投资策略的表现。在本文中，我们将介绍一种常用的回测框架backtrader，并展示如何使用它来开发和测试自己的股票量化交易策略。在这个策略类中，我们可以定义我们的交易逻辑和信号生成规则。
股票量化交易进阶001_回测框架backtrader（一）
Johnny2004的专栏
05-29 1253
股票量化交易进阶001_回测框架backtrader（一） 文章目录股票量化交易进阶001_回测框架backtrader（一）前言一、backtrader是什么？二、backtrader的构造三、开始使用backtrader总结 前言 做量化交易有三个重要环节： 第一、数据源 有关数据源部分可以了解我之前一个专栏：python股票量化交易入门 第二、数据回测 第三、实盘交易 其中数据回测，目前市面上有一些三方平台，以聚宽、优矿、米筐这3个最常见，这3个平台都是Python API的结构，并且有完善的测
用Python徒手撸一个股票回测框架搭建【推荐】
09-18
回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。这篇文章主要介绍了用Python徒手撸一个股票回测框架,需要的朋友可以参考下
一个简单的股票回测框架的
qq_37959246的博客
03-07 845
一个简单的股票回测框架的Python代码。这个代码将会使用Pandas库来处理数据，以及Matplotlib库来可视化结果。请确保你的Python环境中已经安装了这些库。
Python实现股票回测框架搭建，回测交易策略可行性。
2301_80239908的博客
12-05 3389
无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。代码地址在最后。
基于Java的股票交易策略系统设计与实现
股票交易策略系统是一个基于Java语言开发的量化交易基础模型，旨在为个人投资者或机构提供一个可扩展、模块化、易于维护的股票交易策略实现框架。该系统的设计理念源于近年来国内量化交易的快速发展，尤其是在券商、...
用Python徒手撸一个股票回测框架
python零基础入门
10-29 2178
通过纯Python完成股票回测框架的搭建。 什么是回测框架? 无论是传统股票交易还是量化交易，无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行，而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略，而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易，最终生成最终结果，通过查看结果的策略收益，年化收益，最大回测等用以评估交易策略的可行性。 代码地址在最后。 本项目并不是一个已完善的项目, 还...
毕设&课设：基于Django驱动的开源量化交易平台，功能模块有股票信息、交易策略、风险控制、消息通知、回测、交流.zip
最新发布
07-04
在开发量化交易平台时，Django的模块化设计能够让学生更加专注于交易平台的核心功能实现，例如股票信息的获取与展示、交易策略的开发与优化、风险控制机制的制定、消息通知的即时推送以及历史数据的回测分析等。...
金融投资-量化交易-股票数据分析-选股策略-回测系统-实盘交易-Python-PyQT-MongoDB-Wind-TuShare-多线程事件引擎-微信提醒-自动交易-模拟交易-历史.zip
07-03
MongoDB是一个高性能的NoSQL数据库，能够高效地处理大量实时数据，非常适合用于存储和查询股票交易数据。Wind和TuShare是金融数据服务商，分别提供丰富的金融数据接口，用于获取实时和历史的股票数据。 多线程事件...
gobacktrader：基于Go语言的量化回测框架
gobacktrader 通过事件驱动架构（event-driven architecture）实现了这一点：系统按时间顺序推送市场数据（如K线、tick数据），策略模块响应价格变化生成信号，订单执行引擎根据当前持仓、资金状况及交易规则执行...
量化交易实战【1】自己搭建一个的股票交易回测框架，并通过均线择时策略进行回测
阿旭的博客
10-25 4827
本文介绍了一个股票交易的基础回测框架，并且通过均线择时策略，详细的演示了策略搭建的过程，和大家共同学习交流。
本地简易股票量化回测框架
RicardoOzZ的博客
02-03 2652
本科时代自己撸的一套简易股票量化回测框架，供新手入门学习研究。支持不同标的、多参数的批量回测，用于快速开发迭代交易策略。 数据接口使用的是聚宽量化平台的API。 import numpy as np import datetime import jqdata import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import json #字符转换 import matplotlib.ticker as mtk import math im
《Python股票量化交易从入门到实践》随书赠送“回测框架”的使用帮助
热门推荐
hangzhouyx的博客
12-30 1万+
赠送“回测框架”的目的 为了帮助读者再建立一座从书本知识到实战应用之间的“桥梁”，赠送一个回测小工具。 由书中知识点组合而成，实现了包括选股、行情、回测三个功能。额外使用wxPython封装一层GUI便于操作。 提供给大家一种“量化交易”为我所用的思路。大家可以以此为基础去搭建适合自己的系统！ 回测框架效果展示 回测框架的功能，其实是我自己设定了一个炒股的场景。 我们根据上市公司的一些财务指标，去过滤出我们心仪的股票加入我们的股票池，然后查看股票的行情走势，选出走势较好的几只股，再制定一个择时策略，对这
股票量化交易进阶：构建回测框架backtrader
InUnix的博客
09-18 565
在量化交易领域，回测是一个重要的环节。backtrader是一个功能强大且灵活的Python回测框架，它为量化交易提供了丰富的工具和功能。通过backtrader，我们可以灵活地构建各种量化交易策略，并对其进行回测和评估。backtrader的文档详尽，提供了丰富的示例代码和解释，可以帮助我们更好地理解和使用该框架。总结而言，backtrader是一个功能强大且灵活的回测框架，为量化交易提供了便捷的工具和功能。通过构建回测系统，我们可以验证和评估投资策略的有效性，从而更好地进行量化交易。
股票量化交易：数据回测与现有框架
HackNebulaZ的博客
09-07 559
数据回测在股票量化交易中起着至关重要的作用。在Python中，有许多现有的框架可用于进行股票量化交易的数据回测，如PyAlgoTrade、Backtrader和Zipline等。在进行量化交易时，数据回测是一个重要的环节，它可以评估交易策略在历史数据上的表现，并提供对未来表现的一定程度的预测。PyAlgoTrade：PyAlgoTrade是一个开源的Python量化交易库，提供了用于数据回测和实盘交易的功能。其目的是通过分析过去的交易数据，了解策略在不同市场环境下的盈亏情况，从而优化和改进交易策略。
小散量化炒股记｜搭建事件驱动型回测框架很难吗？有这个模版就相当简单！...
hangzhouyx的博客
07-12 536
前言引入量化回测可以帮助我们验证策略的有效性，这是一个非常有必要的环节。虽然回测和实盘会有一定的区别，但是只要我们充分注意到回测过程中可能出现的一些陷阱，大概率上回测阶段是可以反映出实盘效果的。市面上也出现了很多相关的平台，比如米筐Ricequant，聚宽Joinquant，掘金Myquant，优矿Uqer，镭矿Raquant，果仁网，Factors, 宽帮Bigquan...
简单回测框架开发
hqs2212586的专栏
06-08 906
一、上下文数据存储 　　tushare发生了重大改版，不再直接提供免费服务。需要用户注册获取token，并获取足够积分才能使用sdk调用接口。 1、获取股票交易日信息保存到csv文件 　　没有找到csv文件时：获取股票交易日信息并导出到csv文件。 　　如果有找到csv文件，则直接读取数据。 　　注意：新版tushare需要先设置token和初始化pro接口。 import numpy...
证券行情全市场推送解决方案
wmnothing的专栏
06-06 4231
证券行情全市场推送解决方案股票行情软件（通达信、大智慧、东方财富等）的自选股、板块等的排序，通常有2种实现方式：客户端以按页请求的方式向服务端获取，或者服务端将全市场数据推给客户端，由客户端自己处理排序等情况。按页请求的方式，更接近于早期的网页论坛，每次请求一屏的数据量。它的好处是每次传输有限的数据量，交互起来也不复杂。它的问题是，现在股票板块越来越多，参与排序的字段也很多，所以服务端要响应的板块...
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