Python cuantifica qué plataforma se puede probar para simular cotizaciones reales de forma gratuita.

Plataforma de negociación de simulación de inversión cuantitativa de Python 1. Sistema de marco de inversión cuantitativa en acciones 1.1 Antes de realizar pruebas retrospectivas de transacciones reales, es necesario probar y simular las estrategias comerciales cuantitativas para determinar si la estrategia es efectiva y mejorarla y optimizarla. Como persona común y corriente, generalmente se hace cualquier cosa que se te ocurra. Lo mismo ocurre con los marcos de backtesting. En la actualidad, los principiantes ven principalmente los siguientes cinco marcos de backtesting: Zipline: marco impulsado por eventos, muy popular en el extranjero. La desventaja es que no es apto para el mercado interno. PyAlgoTrade: marco basado en eventos, actualizado por última vez el 16 de agosto 17. Es compatible con el mercado nacional y está desarrollado con Python 2.7. El mayor error es que no es compatible con la versión 3.5 y los potentes pandas. Pybacktest: realice pruebas retrospectivas procesando datos vectoriales. La última fecha de actualización fue hace 2 meses y la actualización es inestable. TradingWithPython: Refactorizado basado en pybacktest. Las referencias son pocas. Super Finance: Los proyectos en github dejaron de actualizarse hace dos años. El último proyecto está en la plataforma de Google, pero no puedo abrir el sitio web. Si está interesado, compruébelo usted mismo. RQAlpha: marco basado en eventos, adecuado para el mercado de acciones A, con datos diarios. Este es un marco de código abierto para realizar pruebas retrospectivas en Milán. Relativamente hablando, personalmente prefiero esta plataforma. El comercio de simulación también es un paso importante antes del comercio real. Para evitar que ocurra ahora un incidente similar al de una determinada empresa de valores, perdió cientos de millones en media hora, lo que tendría un impacto negativo en todo el mercado de valores. El objetivo del comercio simulado radica en si la lógica comercial del programa es confiable y correcta y si se han tenido en cuenta diversas situaciones de transmisión de datos. En la actualidad, la plataforma de código abierto que personalmente veo y me gusta usar es el comercio simulado Snowball, seguido de la interfaz comercial simulada proporcionada por el viento. Por ejemplo, están los proporcionados por Mining, Milan y Jukuan. Debido a que solo se pueden probar en plataformas en línea, no son muy gratuitos y no dan mucha sensación. Comercio simulado de bola de nieve: nos centraremos en el siguiente módulo de comercio real, que utiliza principalmente una serie easytrader de código abierto. Comercio simulado de Feng: si no existe una versión institucional, puede considerar solicitar la versión gratuita para estudiantes. Consulte el siguiente enlace para ver la interfaz comercial simulada específica: /Documento 3 Oferta real, este es sin duda nuestro objetivo final. Se ha restringido la negociación programada de acciones. Pero hay una solución para todos nosotros. En la actualidad, el método más común es descifrar la interfaz comercial de la versión web del corredor o utilizar un rastreador para capturar la operación. Para mí, prefiero la serie easytrader de plataformas de código abierto para consumidores ligeros. Para usuarios institucionales, debido a la gran cantidad de fondos, no se recomienda la seguridad y confiabilidad. En la actualidad, la serie easytrader tiene principalmente tres componentes: easytrader: proporciona fondos para las compañías de valores Huatai/Comisión Jinbao/Yinhe/Guangfa/Xueqiu, y negociación programática automática de acciones. Componente de negociación cuantitativa Easyquotation: obtenga cotizaciones gratuitas de acciones y fondos jerárquicos de Sina/Leverfun en tiempo real basadas en diez cotizaciones/conjuntos de nivel 2. easyhistory se utiliza para obtener y mantener datos históricos de las acciones. easyquant, un marco de cuantificación de acciones, respalda la adquisición en el mercado; y comercio; 2. El sistema de marco de inversión cuantitativa de futuros siempre ha sido en empresas de capital privado o de valores, que hacen contenido relacionado con acciones, y no estoy familiarizado con los futuros. Simplemente haga un resumen simple basado en lo que sabe. 2.1 Backtesting No parece haber un marco de código abierto muy popular para realizar backtesting. Puede haber dos razones: en comparación con las acciones, los futuros tienen umbrales más altos, más transacciones institucionales y menos código abierto desde el año pasado, la supervisión de los futuros ha sido relativamente estricta y aún no se ha relajado; Sólo haremos algunas estrategias de CTA, pero nos interesan muchas otras. Personalmente, creo que quizás Feng sea una opción relativamente adecuada. 2.2 Simulación vn.py es la plataforma de código abierto más popular en China. Un sistema de comercio independiente que se originó a partir de capital privado nacional, era solo un paquete Python de la interfaz API de comercio cuando comenzó a principios de 2015.

Con la creciente atención de la industria y las continuas contribuciones de la comunidad, se ha convertido gradualmente en un marco integral de desarrollo de programas comerciales. Como se indica en el sitio web oficial, el marco se centra en el módulo comercial, pero el módulo de backtesting no es compatible. La capacidad es limitada. Si está interesado en marcos relacionados, lea los enlaces relevantes en detalle. Mi expectativa personal es construir un marco de backtesting basado en RQAlpha, un marco de simulación basado en Snowball o Wind, y utilizar la serie fácil para operar.