【源码】基于Python的量化交易策略框架

项目简介

本项目名为AIQuant，是一个基于Python的量化交易策略框架，旨在辅助投资者在期货市场做出交易决策。它具备数据读取、策略制定、回测分析以及图形展示等功能，能帮助用户更好地理解和分析市场数据，进而制定并执行交易策略。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取和处理：支持从CSV文件读取历史行情数据，同时提供数据清洗和格式化工具。
2. 策略制定：提供策略基类和策略类，方便用户自定义交易策略。
3. 回测分析：通过回测模块，可模拟交易策略在历史数据上的表现并进行分析。
4. 图形展示：利用Plotly等绘图库，可视化展示交易策略的结果和性能指标。
5. 模块化设计：代码易于扩展和维护，用户能按需添加新功能模块或调整现有功能。

安装使用步骤

环境准备

• 从Python官网下载并安装最新版本的Python。
• 打开终端，输入python和pip --version，确认Python和pip已正确安装。
• 可参考Python虚拟环境指南安装虚拟环境。

安装项目依赖

• 复制项目代码： bash git clone https://z123zero@bitbucket.org/z123zero/quant.git cd quant
• 安装依赖库： bash pip install -r requirements.txt
• 安装TA-Lib（可能需要手动安装）： bash pip install TA-Lib pip install pandas pip install plotly

设置项目路径

• 创建一个.pth文件，将项目目录添加到Python路径中。
• 将.pth文件放置在Python的site-packages目录中。

运行示例策略

bash cd tests/ python my_strategy.py

编辑自己的策略

在任意目录新建策略文件，导入必要的模块： python from quant.strategy import Strategy from quant.main import Quant from quant.feedbase import CSV from quant.portfolio import Portfolio from quant.logging_backtest import logger 定义策略类并实现策略逻辑。

运行策略

设置运行策略所需的数据和参数，运行框架： ```python trade = Quant() data = CSV( datapath='/xx/yourdata.csv', instrument='IF', startdate='2013-01-04', enddate='2017-12-11') data_list = [data] portfolio = Portfolio strategy = MyStrategy

trade.set_backtest(data_list, [strategy], portfolio) trade.set_commission(commission=0.0003, margin=0.08, units=300, lots=1, instrument='IF') trade.set_cash(500000) trade.set_notify() trade.run() logger.debug(trade.get_trade_log('IF')) trade.plot(instrument='IF') ``` 通过以上步骤，用户即可基于AIQuant框架进行量化交易策略的开发、回测和分析。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】