QuantDigger目前是一个基于python的量化回测框架。作者最初是因为对数据处理和机器学习感兴趣而选择了这个行业， 接触了一些主流的期货交易软件，比如TB, 金字塔。他们的特点是语法比较简单，缺点是编程语言太封闭，有很多表达限制。 所以选择自己开发一个交易系统，做为交易和研究的工具，甚至尝试过商业化。最初选择c++做为实现语言，但是后面 发现开发效率太低，重要的是做为研究工具来说，其易用性和和扩展性都比不上基于python的回测框架。相比其它流行的 回测框架比如 zipline , pyalgotrade ，QuantDigger的策略语法更简单，类似MC，TB这些商业软件，但并不牺牲灵活性，保留了python这门通用语言的 所有功能。QuantDigger目前还是定位于研究工具，但是设计上还是会从实盘交易的角度考虑，将来也会接入交易接口。虽然有很多细节还有待完善， 但是核心的设计和功能已经实现了。代码也比较简单，大家有兴趣的可以自己拓展。 如果大家有什么问题和建议，欢迎加入我们的QQ交流群--334555399，或者 联系发起者(yellowblue QQ:33830957) 。 在项目的推进过程中得到很多朋友的帮助, 在这表示感谢！ 除了开发人员，还要特别感谢北京的 vodkabuaa 和国元证券的王林峰给出的意见， ongbe 帮忙修复代码bug， tushare 库的作者 Jimmy 和深大的邓志浩帮忙推荐 这个库，以及所有朋友的支持。
http://www.quantfans.com/doc/quantdigger/
你可以选择pip安装 (推荐)
python install_pip.py (如果已经安装了pip,略过这一步。) pip install QuantDigger python install_dependency.py
或者克隆github代码后本地安装
git clone https://github.com/QuantFans/quantdigger.git python install.py (会根据情况安装pip, 及依赖包)
- Python (2.x, 暂不支持3.x)
- pandas
- python-dateutil
- matplotlib
- numpy
- TA-Lib
- logbook
- pyqt (可选)
- tushare (可选, 一个非常强大的股票信息抓取工具)
fromquantdigger.engine.execute_unitimportExecuteUnitfromquantdigger.indicators.commonimportMA, BOLLfromquantdigger.engine.strategyimportTradingStrategyfromquantdigger.utilimportpcontractimportplottingclassDemoStrategy(TradingStrategy): """ 策略实例 """def__init__(self, exe): super(DemoStrategy, self).__init__(exe) # 创建平均线指标和布林带指标。其中MA和BOLL表示指标函数类。# 它们返回序列变量。# 'ma20'：指标名. 'b'画线颜色. ‘1‘: 线宽。如果无需# 绘图，则这些参数不需要给出。self.ma20=MA(self, self.close, 20,'ma20', 'b', '1') self.ma10=MA(self, self.close, 10,'ma10', 'y', '1') self.b_upper, self.b_middler, self.b_lower=BOLL(self, self.close, 10,'boll10', 'y', '1') defon_bar(self): """ 策略函数，对每根Bar运行一次。"""ifself.ma10[1] <self.ma20[1] andself.ma10>self.ma20: self.buy('long', self.open, 1, contract='IF000.SHFE') elifself.position() >0andself.ma10[1] >self.ma20[1] andself.ma10<self.ma20: self.sell('long', self.open, 1) # 输出pcon1的当前K线开盘价格。print(self.open) # 夸品种数据引用# pcon2的前一根K线开盘价格。print(self.open_(1)[1]) if__name__=='__main__': try: # 策略的运行对象周期合约pcon1=pcontract('IF000.SHFE', '10.Minute') pcon2=pcontract('IF000.SHFE', '10.Minute') # 创建模拟器，这里假设策略要用到两个不同的数据，比如套利。simulator=ExecuteUnit([pcon1, pcon2]); # 创建策略。algo=DemoStrategy(simulator) # 运行模拟器，这里会开始事件循环。simulator.run() # 显示回测结果plotting.plot_result(simulator.data[pcon], algo._indicators, algo.blotter.deal_positions, algo.blotter) exceptException, e: print(e)main.py
k线和信号线
资金曲线。
- mplot_demo.py matplotlib画k线，指标线的demo。
- pyquant.py 基于pyqt， 集成了ipython和matplotlib的demo。
TODO
- 清理旧代码和数据文件
- 重新设计数据模块
- 改善UI, 补充UI文档
0.2.0 版本 2015-08-18
- 修复股票回测的破产bug
- 修复回测权益计算bug
- 交易信号对的计算从回测代码中分离
- 把回测金融指标移到digger/finace
- 添加部分数据结构，添加部分数据结构字段
- 添加几个mongodb相关的函数
0.15版本 2015-06-16
- 夸品种的策略回测功能
- 简单的交互
- 指标，k线绘制