版本: v1.0.0; Github地址: namoshizun/TradePy; Gitee镜像: dilu3100/TradePy

简介#

TradePy是一个面向证券交易的量化策略开发 + 实盘交易框架，实现了如下功能:

数据下载
- 通过 Akshare 下载A股股票、ETF和宽基指数的日K，以及后复权因子、解禁日期等数据
- 通过 XtQuant 下载日内1分钟K线。
- 数据下载为本地CSV或Pickle文件，不需要安装数据库，下载后即可离线使用
策略实现: 提供声明式API以快速实现策略逻辑，内置多种常用指标，使用 Numba 加速耗时操作.
策略回测: 日K级别的交易回测，并生成回测报告。可用分钟K线做日内走势回测。
- 可设置每日最大开仓数量、最低开仓金额、个股最大仓位
- 计算后复权股价，支持多种滑点设置
- 可并行跑多轮回测，观察策略表现的统计特征.
寻参优化: 基于网格搜索的参数寻优，并使用 Dask Distributed 做并行化。未来将集成更智能的寻参算法，当前也支持使用自定义的寻参算法。
实盘交易: 通过 XtQuant 执行实盘交易，并自行统计当日持仓和账户余额等信息，以规避QMT终端的诸多数据反馈不及时问题。
- 每日自动更新日K数据。
- 支持设置委托单过期时间，超时不成交且不在当前买一价，可自动撤单.
- 支持微信推送交易行为和异常状态（🚧施工中）
实盘/回测对比: 读取实盘的交割单PDF，并与同期的回测结果进行比对，以验证回测结果的可信度（🚧施工中）。

示例#

以下即实现了一个基于10均与30均的金叉买入、死叉卖出策略，并过滤ST股。将父类改为 tradepy.strategy.base.LiveStrategy 即可直接用到实盘交易中。

from tradepy.strategy.factors import FactorsMixin
from tradepy.strategy.base import BacktestStrategy
from tradepy.decorators import tag

class MovingAverageCrossoverStrategy(BacktestStrategy, FactorsMixin):

    @tag(outputs=["sma10_ref1", "sma30_ref1"], notna=True)
    def moving_averages_ref1(self, sma10, sma30):
        return sma10.shift(1), sma30.shift(1)

    def should_buy(self, sma10, sma30,
                   sma10_ref1, sma30_ref1,
                   close, company):
        if "ST" not in company:
            if (sma10_ref1 < sma30_ref1) and (sma10 > sma30):
                return close, 1

    def should_sell(self, sma10, sma30, sma10_ref1, sma30_ref1):
        return (sma10_ref1 > sma30_ref1) and (sma10 < sma30)

安装#

Linux或MacOS系统

安装Python3.10或3.11。推荐使用性能更佳的3.11
安装TA-Lib
- Linux系统: 参考此教程
- MacOS系统: brew install ta-lib
安装并初始化TradePy

# 获取代码
# 注: 如果网络错误，也可以从镜像库克隆 https://gitee.com/dilu3100/TradePy.git
git clone --depth=1 namoshizun/TradePy.git

# 安装TradePy
cd TradePy
pip install .

# 初始化TradePy, 运行模式输入"backtest"
python -m tradepy.cli.bootstrap

Windows系统

安装Python3.10或3.11
安装TA-Lib: 从此处下载并安装对应您的Python版本的TA-Lib Wheel文件。例如: Win10 64位系统，Python 3.10版本，Intel CPU，应下载 TA_Lib-0.4.26-cp310-cp310-win_amd64.whl 。然后运行 pip install TA_Lib-0.4.26-cp310-cp310-win_amd64.whl。
安装和初始化TradePy，步骤如上

简介#

示例#

安装#

索引#