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        Easyquant全面詳解

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時間: 2023-11-22 20:05:35 1700654735

        一、簡介

        Easyquant是一個用Python編寫的股票量化交易框架,可以幫助開發(fā)者快速地實現(xiàn)量化策略。

        Easyquant具有以下特點:

        簡單易用,代碼量少,不需要太多編程基礎(chǔ)。 支持多賬戶,可以滿足不同交易者的需求。 支持實時模擬和回測模式,方便開發(fā)者檢驗策略。

        
        # 安裝easyquant
        pip install easyquant
        
        # 導(dǎo)入easyquant
        from easyquant import StrategyTemplate, DefaultLogHandler, settings
        
        class MyStrategy(StrategyTemplate):
            name = 'mystrategy'
        
            def strategy(self, event):
                # 編寫交易策略的代碼
                pass
        
            def log_handler(self):
                # 自定義日志的輸出方式
                return DefaultLogHandler(self.name, log_type=settings.LOGGER_HANDLER)
        
        if __name__ == '__main__':
            mystrategy = MyStrategy()
            mystrategy.run()
        

        二、數(shù)據(jù)獲取

        獲取股票數(shù)據(jù)是開發(fā)量化交易策略的重要任務(wù)。Easyquant提供了多種數(shù)據(jù)源供開發(fā)者使用:

        Tushare Sina財經(jīng) 聚寬量化 通聯(lián)數(shù)據(jù) 新浪股票數(shù)據(jù)接口

        下面以Tushare為例,演示如何獲取股票數(shù)據(jù):

        
        # 安裝tushare
        pip install tushare
        
        # 導(dǎo)入tushare
        import tushare as ts
        
        # 獲取滬深股票列表
        stock_list = ts.get_stock_basics()
        
        # 獲取指定股票的歷史k線數(shù)據(jù)
        k_data = ts.get_k_data('000001', start='2021-01-01')
        

        三、交易策略

        Easyquant提供了一個模板StrategyTemplate,開發(fā)者只需要繼承這個模板,實現(xiàn)其中的strategy方法即可編寫自己的交易策略。

        下面是一個例子:

        
        from easyquant import StrategyTemplate, DefaultLogHandler
        
        class MyStrategy(StrategyTemplate):
            name = 'mystrategy'
        
            def strategy(self, event):
                # 獲取當(dāng)前股票的k線數(shù)據(jù)
                k_data = self.get_kline_data(event.stock_code)
        
                # 判斷是否買入
                if k_data['ma5'] > k_data['ma60']:
                    self.buy(stock_code=event.stock_code, price=event.last_price)
        
                # 判斷是否賣出
                if k_data['ma5'] < k_data['ma60']:
                    self.sell(stock_code=event.stock_code, price=event.last_price)
        
            def log_handler(self):
                return DefaultLogHandler(self.name)
        
        if __name__ == '__main__':
            mystrategy = MyStrategy()
            mystrategy.run()
        

        四、交易模擬

        Easyquant提供了實時模擬和回測模式,方便開發(fā)者檢驗自己的交易策略。

        下面是一個例子:

        
        # 導(dǎo)入模擬器
        from easyquant import SimulationTrader
        
        # 導(dǎo)入策略
        from my_strategy import MyStrategy
        
        class MySimulationTrader(SimulationTrader):
            def __init__(self):
                super().__init__()
        
                # 設(shè)置初始資金
                self.set_cash(100000)
        
                # 導(dǎo)入策略
                self.strategy = MyStrategy()
        
        if __name__ == '__main__':
            # 運行模擬器
            MySimulationTrader().run()
        

        五、交易回測

        Easyquant提供了多種回測方法,可以根據(jù)需求選擇不同的方法進(jìn)行回測。

        下面是一個例子:

        
        # 導(dǎo)入回測器
        from easyquant import BacktestTrader
        
        # 導(dǎo)入策略
        from my_strategy import MyStrategy
        
        class MyBacktestTrader(BacktestTrader):
            def __init__(self):
                super().__init__()
        
                # 設(shè)置回測起始和結(jié)束時間
                self.set_backtest_period('2021-01-01', '2021-06-30')
        
                # 導(dǎo)入策略
                self.strategy = MyStrategy()
        
        if __name__ == '__main__':
            # 運行回測器
            MyBacktestTrader().run()
        

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