用Python 做策略回測，耗時(shí)很長，有什么加速辦法

不是，這里測不出真的網(wǎng)速，應(yīng)該用電腦管家測。不過我覺得是系統(tǒng)問題。在給你推薦一種方法，可以提高20的寬帶。一、每天關(guān)機(jī)前清洗 1、雙擊“我的電腦” 2、右鍵點(diǎn)C盤 3、點(diǎn)“屬性” 4、點(diǎn)“磁盤清理” 5、點(diǎn)“確定” 6、再點(diǎn)“是” 7、再點(diǎn)“確定”。 8、清理過程中，您可看得到未經(jīng)您許可（您可點(diǎn)“查看文件”看，就知道了）進(jìn)來的“臨時(shí)文件”被清除了，盤的空間多了。對D，E，F(xiàn)盤也用此法進(jìn)行。 二、隨時(shí)進(jìn)行清理 1、打開網(wǎng)頁 2、點(diǎn)最上面一排里的“工具” 3、點(diǎn)“Internet選項(xiàng)” 4、再點(diǎn)中間的“Internet臨時(shí)文件”中的“刪除文件” 5、再在“刪除所有脫機(jī)內(nèi)容”前的方框里打上勾 6、再點(diǎn)“確定” 7、清完后又點(diǎn)“確定”。 8、這樣，可為打開網(wǎng)頁和空間提速 三、一星期進(jìn)行所有盤的垃圾清理 1、點(diǎn)“開始” 2、用鼠標(biāo)指著“所有程序” 3、再指著“附件”， 4、再指著“系統(tǒng)工具” 5、點(diǎn)“磁盤粹片整理程序” 6、點(diǎn)C盤，再點(diǎn)“碎片整理”（這需要很長時(shí)間，最好在您去吃飯和沒用電腦時(shí)進(jìn)行。清理中您可看到您的盤里的狀況，可將清理前后對比一下） 7、在跳出“清理完成”后點(diǎn)“關(guān)閉”。 8、按上述方法，對D，E，F(xiàn)盤分別進(jìn)行清理。 四、給寬帶加速，一分鐘學(xué)會(huì)釋放電腦保留的20%寬帶資源。 1、單擊“開始——運(yùn)行”，輸入gpedit.msc回車后即可打開“組策略對象編輯器”。 2、“計(jì)算機(jī)配置——管理模板——網(wǎng)絡(luò)——QoS數(shù)據(jù)包計(jì)劃程序”，雙擊右面設(shè)置欄中的“限制可保留帶寬”，在打開的屬性對話框中的“設(shè)置”選項(xiàng)卡中將“限制可保留帶寬”設(shè)置為“已啟用”，然后在下面的“帶寬限制（％）”欄將帶寬值“20”設(shè)置為“0”即可。 3、修改完之后，我們可重新打開IE瀏覽器或者用BT或迅雷下載文件，發(fā)現(xiàn)上網(wǎng)和下載的速度明顯提升。此項(xiàng)修改對XP和VISTA均有效。

我們提供的服務(wù)有：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、微信公眾號(hào)開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認(rèn)證、南康ssl等。為上千企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù)，是有科學(xué)管理、有技術(shù)的南康網(wǎng)站制作公司

用Python怎么做量化投資

本文將會(huì)講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個(gè)流程，數(shù)據(jù)輸入------策略書寫------回測輸出

其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數(shù)據(jù)輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平臺(tái)。

一、數(shù)據(jù)

首先，必須是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是量化投資的基礎(chǔ)

如何得到數(shù)據(jù)？

Wind：數(shù)據(jù)來源的最全的還是Wind，但是要付費(fèi)，學(xué)生可以有免費(fèi)試用的機(jī)會(huì)，之后還會(huì)和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數(shù)據(jù)，Wind有很多軟件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。

預(yù)測者網(wǎng)：不經(jīng)意間發(fā)現(xiàn)，一個(gè)免費(fèi)提供股票數(shù)據(jù)網(wǎng)站 預(yù)測者網(wǎng)，下載的是CSV格式

TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數(shù)據(jù)源

TuShare：TuShare -財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包，基于Python的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)包，利用Python進(jìn)行摘取

如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)？

Mysql

如何預(yù)處理數(shù)據(jù)？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數(shù)，將空值（Nan）替換成列的平均數(shù)、中位數(shù)或者眾數(shù)

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)如何分類？

行情數(shù)據(jù)

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)

宏觀數(shù)據(jù)

二、計(jì)算語言軟件

已經(jīng)有很多人在網(wǎng)上詢問過該選擇什么語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python

python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結(jié)合比較緊密的有：

NumpyScipy：科學(xué)計(jì)算庫，矩陣計(jì)算

Pandas：金融數(shù)據(jù)分析神器，原AQR資本員工寫的一個(gè)庫，處理時(shí)間序列的標(biāo)配

Matplotlib：畫圖庫

scikit-learn：機(jī)器學(xué)習(xí)庫

statsmodels：統(tǒng)計(jì)分析模塊

TuShare：免費(fèi)、開源的python財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包

Zipline：回測系統(tǒng)

TaLib：技術(shù)指標(biāo)庫

matlab：主要是矩陣運(yùn)算、科學(xué)運(yùn)算這一塊很強(qiáng)大，主要有優(yōu)點(diǎn)是WorkSpace變量可視化

python的Numpy+Scipy兩個(gè)庫完全可以替代Matlab的矩陣運(yùn)算

Matplotlib完克Matlab的畫圖功能

python還有很多其他的功能

pycharm（python的一款I(lǐng)DE）有很棒的調(diào)試功能，能代替Matlab的WorkSpace變量可視化

推薦的python學(xué)習(xí)文檔和書籍

關(guān)于python的基礎(chǔ)，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合于沒有程序基礎(chǔ)的人來先看，涉及到python的基本數(shù)據(jù)類型、循環(huán)語句、條件語句、函數(shù)、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎(chǔ)知識(shí)。

涉及到數(shù)據(jù)運(yùn)算的話，其實(shí)基礎(chǔ)教程沒什么應(yīng)用，python各類包都幫你寫好了，最好的學(xué)習(xí)資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會(huì)有寫實(shí)例教程

pandas文檔

statsmodels文檔

scipy和numpy文檔

matplotlib文檔

TuShare文檔

第二，推薦《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》，pandas的開發(fā)初衷就是用來處理金融數(shù)據(jù)的

三、回測框架和網(wǎng)站

兩個(gè)開源的回測框架

PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

python回測系統(tǒng) 模擬回測 最簡單量化回測系統(tǒng)有哪些？支持期貨和股票

github上有一個(gè)jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設(shè)置些參數(shù)。

選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

首先十年的日級別數(shù)據(jù)量的確不大，使用Python來說的話不應(yīng)該出現(xiàn)memoryerror，應(yīng)該是在編程方面需要再多留意，我們在Ricequant上使用的分鐘數(shù)據(jù)大概是200-300個(gè)GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。

語言只是一個(gè)語言，興許會(huì)有各種語法的不同，但是在談?wù)Z言的時(shí)候我們需要了解背后的工具箱和社區(qū)，以及它為什么處理一些事情比另外的一些語言要好。

本

身Python初期用來做金融回測等是應(yīng)該被放棄的，用來開發(fā)策略也應(yīng)該是被放棄的，因?yàn)橄啾萴atlab的矩陣運(yùn)算來做開發(fā)，實(shí)在是太方便了。只不過后

來Python推出了series、pandas等一系列的強(qiáng)悍library，pandas的語法基本在“無恥”地模仿matlab和R，而

pandas的開發(fā)者正是美國大名鼎鼎的對沖AQR，因此使data

crunching和對數(shù)據(jù)的一些操作大大便利，此外，又包裝了海量的開源社區(qū)的數(shù)學(xué)和科學(xué)計(jì)算庫，也能處理各種的machin

learning等等的問題。

從科學(xué)計(jì)算的語言的發(fā)展來看，從最初的人們對浮點(diǎn)數(shù)計(jì)算的需求加入了fortran，再一路進(jìn)行，讓工具更加的讓科學(xué)計(jì)算容易再容易（Python也封裝了大量早期的數(shù)學(xué)家們用fortran寫的數(shù)學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)庫，這些經(jīng)歷了幾十年的考驗(yàn)、加速等等）：

我們來看下python目前的科學(xué)技術(shù)棧：

numpy: basic array manipulation - 基礎(chǔ)的數(shù)組處理

scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科學(xué)計(jì)算，包括信號(hào)處理和優(yōu)化等

matplotlib: visualization and plotting - 幾行代碼就可以做圖形化顯示了

IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互動(dòng)式編程環(huán)境，這是能將來替代掉matlab的一個(gè)必備，即在一行一行代碼的輸入、顯示過程中學(xué)習(xí)、改進(jìn)

pandas: data manipulation - 最重要的矩陣運(yùn)算等

scikit-learn: machine learning - 機(jī)器學(xué)習(xí)

但

是隨著以后的發(fā)展Python的開源屬性就會(huì)體現(xiàn)的越來越強(qiáng)大，可以讓更多的人享受到其便利和貢獻(xiàn)進(jìn)來，包括Quantopian也放出了zipline

的python回測框架，只需要引入yahoo數(shù)據(jù)即可進(jìn)行回測，并且Python的速度由于跟C的很好的結(jié)合可以達(dá)到非?？斓乃俣龋铱梢詫砗推渌?/p>

系統(tǒng)很容易整合對接實(shí)盤交易接口。

由于歐美已經(jīng)有很多的投行和對沖在往Python的技術(shù)?？繑n，因此選擇了Python即掌握了一門重要的工具，并且無需跟一家私有化公司進(jìn)行捆綁。

當(dāng)然，最后的最后，所有的python回測你都可以來Ricequant - Beta上完成，我們支持海量的市場、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，還有不斷加入的和大數(shù)據(jù)公司合作的輿情數(shù)據(jù)等等，同時(shí)策略回測完還可以做實(shí)時(shí)模擬交易，享受到實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的計(jì)算。在云平臺(tái)上已經(jīng)支持了幾乎所有的Python科學(xué)計(jì)算庫，無需花時(shí)間安裝、測試等等。

有沒有基于python pandas的回測框架

本地運(yùn)行：

Quantopian開源的zipline可以，但是本地的回測程序，做美股研究可以，但是A股不適合。

線上運(yùn)行：

想線上回測美股可以使用Quantopian，不過有時(shí)鏈接不是很穩(wěn)定；

因?yàn)锳股獨(dú)特的交易機(jī)制，使得沒有一款本地可以運(yùn)行回測的python包。一、你可以到JoinQuant聚寬量化交易平臺(tái)，他們自己寫的A股回測框架，還提供處理好的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)非常好，省去了自己數(shù)據(jù)清洗的過程。除了A股還有基金期貨的數(shù)據(jù)，可以做個(gè)輪動(dòng)，對沖等等。二、就是自己寫回測框架，優(yōu)點(diǎn)是靈活，自己隨意改，缺點(diǎn)就是需要一定的編程基礎(chǔ)。

總結(jié)：

JoinQuant和Quantopian數(shù)據(jù)都可以取到DataFrame格式的，并且都提供notebook以及回測模式，回測研究都可以在線完成。

Python的各種imread函數(shù)在實(shí)現(xiàn)方式和讀取速度上有何區(qū)別

1。 在數(shù)據(jù)獲取方面強(qiáng)烈使用TuShare 2。 在我們A股成熟的pyalgotrade 3。測試策略 如：Ricequant 4。恒生的python-恒生量化社區(qū) 5。python的量化回測框架 QuantDigger

文章標(biāo)題：python回測函數(shù),Python 回調(diào)函數(shù)
網(wǎng)頁鏈接：http://jinyejixie.com/article14/hsojge.html

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