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Backtesting & Tradebot by the programmer, for the programmer. 一款温柔地对待程序员的量化框架 🤟

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namoshizun/TradePy

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TradePy

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)。

在线文档: https://docs.trade-py.com

镜像仓库: https://gitee.com/dilu3100/TradePy

TODOs

  • 测试用例
  • 日内交易回测
  • 微信推送交易行为
  • 加载实盘交割单,与回测结果对比
  • 回放回测中的交易行为
  • 优化回测报告
  • 调研在浏览器里使用TradePy回测功能的可行性

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