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。 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、數據獲取
獲取股票數據是開發(fā)量化交易策略的重要任務。Easyquant提供了多種數據源供開發(fā)者使用:
Tushare Sina財經 聚寬量化 通聯(lián)數據 新浪股票數據接口下面以Tushare為例，演示如何獲取股票數據:
# 安裝tushare
pip install tushare
# 導入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線數據
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):
# 獲取當前股票的k線數據
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:
# 導入模擬器
from easyquant import SimulationTrader
# 導入策略
from my_strategy import MyStrategy
class MySimulationTrader(SimulationTrader):
def __init__(self):
super().__init__()
# 設置初始資金
self.set_cash(100000)
# 導入策略
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，可以根據需求選擇不同的方法進行回測。
下面是一個例子:
# 導入回測器
from easyquant import BacktestTrader
# 導入策略
from my_strategy import MyStrategy
class MyBacktestTrader(BacktestTrader):
def __init__(self):
super().__init__()
# 設置回測起始和結束時間
self.set_backtest_period('2021-01-01', '2021-06-30')
# 導入策略
self.strategy = MyStrategy()
if __name__ == '__main__':
# 運行回測器
MyBacktestTrader().run()
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