项目地址: https://github.com/ricequant/rqalpha
RQAlpha 是一个开源的 Python 算法交易和回测引擎,适合 A 股市场,是事件驱动的设计。自带日线数据, 目前暂时仅支持日线回测。
RQAlpha 的逻辑也将会在Ricequant的一些回测部分使用,Ricequant - 是一个开放的量化算法交易社区,有免费的服务器资源给大家测试、实盘模拟您的交易算法,并且可以将交易信号通过微信和邮件实时推送给大家, 如果您想要更好的回测报告体验和实盘模拟交易功能可以把本地写好的策略复制黏贴到我们的网站上运行。
如果您想参与和贡献进来这个项目,可以发邮件给 [email protected] 联系,如果您有功能需求或者 bug 报告的话,都可以开一个 issue : https://github.com/ricequant/rqalpha/issues
# 为了避免一些安装问题,请先升级您的 pip 和 setuptools
pip install -U pip setuptools
# 安装 rqalpha
pip install rqalpha
# 升级 rqalpha
pip install -U rqalpha
# 国内的用户们可以使用镜像
pip install -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com -U rqalpha
如果出现缺失cl.exe
,请访问https://wiki.python.org/moin/WindowsCompilers下载 VC 并且安装。
如果在安装bcloz
出现编译困难,可以从http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#bcolz下载bcolz
安装,安装bcloz
后,再安装rqalpha
。
你可以通过 PyPI 安装:
$ pip install TA-Lib
如果发现无法通过 pip 安装,请访问 https://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html 解决。
对于 Windows 用户,如果编译困难,可以根据您本地的 Python 版本下载指定版本的 whl 包,然后pip install TA_Lib-0.4.9-cp27-none-win_amd64.whl
。
Usage: rqalpha [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
-v, --verbose
--help Show this message and exit.
Commands:
examples generate example strategies to target folder
plot draw result DataFrame
run run strategy from file
update_bundle update data bundle, download if not found
运行以下命令,将会从 Ricequant 的服务器下载最新的日级别数据,为回测提供数据支持。
rqalpha update_bundle
运行以下命令,将会在指定目录生成一个 examples 文件夹,其中包含几个有趣的样例策略。
rqalpha examples -d ./
回测脚本参数如下:
Usage: rqalpha run [OPTIONS]
run strategy from file
Options:
-f, --strategy-file PATH [required]
-s, --start-date DATE [required]
-e, --end-date DATE [required]
-o, --output-file PATH
-i, --init-cash INTEGER
--plot / --no-plot plot result
--progress / --no-progress show progress bar
-d, --data-bundle-path PATH
--help Show this message and exit.
运行以下命令,将开始回测
rqalpha run -f examples/multi_rsi.py -s 2014-01-01 -e 2016-01-01 -o result.pkl --plot
等待回测结束后,将显示您的收益率和 Risk 。
如果运行完回测后,还需要再次绘制回测结果,可以运行以下命令:
rqalpha plot result.pkl
RQAlpha 可以输出一个 DataFrame ,其中包含了每天的 Portfolio 信息、 Risk 信息、 Trades 和 Positions 。
其 Index 是交易日, columns 包括alpha
, annualized_returns
, benchmark_annualized_returns
, benchmark_daily_returns
, benchmark_total_returns
, beta
, cash
, daily_returns
, downside_risk
, information_rate
, market_value
, max_drawdown
, pnl
, portfolio_value
, positions
, sharpe
, sortino
, total_commission
, total_returns
, total_tax
, tracking_error
, trades
, volatility
。
其中positions
是当日的持仓信息,trades
是当日的交易信息。
import pandas as pd
df = pd.read_pickle("result.pkl")
print(df.iloc[-1])
'''
alpha 0.0180666
annualized_returns 0.0559331
benchmark_annualized_returns 0.0454542
benchmark_daily_returns 8.87784e-05
benchmark_total_returns 0.525913
beta 0.518371
cash 4971.44
daily_returns 0.00250376
downside_risk 0.246409
information_rate 0.0380054
market_value 162796
max_drawdown -0.602535
pnl 419
portfolio_value 167767
positions {'000068.XSHE': Position({{'value_percent': 0....
sharpe 2.35011
sortino 2.62967
total_commission 2585.89
total_returns 0.677674
total_tax 1172.01
tracking_error 0.269138
trades []
volatility 0.275721
Name: 2016-07-01 00:00:00, dtype: object
'''
请访问 Error on import matplotlib.pyplot (on Anaconda3 for Windows 10 Home 64-bit PC) 解决。
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zjupigeon 2016-07-29 17:10:32 +08:00
能挣钱么?哈哈
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hansnow 2016-07-29 17:11:06 +08:00
好高级。。。非常外行的问一句,现在都是程序化交易啦?万一程序出了 bug 岂不是要亏大了。。。
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thinkingmind OP @hansnow 现在还不能实盘,你说银行代码出 bug 转错了是不是亏得更多
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forest520 2016-07-29 17:14:21 +08:00
赞一个。日线数据有复权么?另外指数和 ETF 的数据有么?
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thinkingmind OP @zjupigeon 那要看策略啦
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forest520 2016-07-29 17:16:57 +08:00
基于这个开源包开发,能做哪些在你们的网站上贴代码做不到的事情?
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thinkingmind OP @forest520 作为一家商业公司 开源只是表达一个态度我们认真做平台对用户的策略没有兴趣,用户完全可以自己搭建回测平台测试。所以开源的部分除了更灵活功能不可能比线上多的
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tiankaicomcom 2016-08-22 19:54:28 +08:00
在 Spyder 怎么实现 rqalpha ,我是个新手,试了下,在 cmd 可以运行。在 Spyder 怎么实现?
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