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