ZiplinePythonic 交易算法庫

Zipline 是一個 Pythonic 算法交易庫。 它是一個事件驅(qū)動的系統(tǒng)，支持回測檢驗和實時交易。

Zipline 目前在生產(chǎn)中用作 Quantopian（托管平臺） 的測試和實時交易引擎。

特性

• 使用簡單，以便你可以專注于算法開發(fā)

• 帶有許多常見的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，包括常用統(tǒng)計方法如移動平均和線性回歸

• 歷史數(shù)據(jù)的輸入和性能統(tǒng)計的輸出基于 Pandas DataFrames，與現(xiàn)有 python 生態(tài)圈能很好融合

• 一些常用統(tǒng)計和機器學(xué)習庫，如 matplotlib、scipy、statsmodels 和 sklearn，支持交易系統(tǒng)的開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和可視化

快速開始

下面的代碼實現(xiàn)了一個簡單的雙重移動平均算法。

from zipline.api import (
    history,
    order_target,
    record,
    symbol,
)


def initialize(context):
    context.i = 0


def handle_data(context, data):
    # Skip first 300 days to get full windows
    context.i += 1
    if context.i < 300:
        return

    # Compute averages
    # history() has to be called with the same params
    # from above and returns a pandas dataframe.
    short_mavg = history(100, '1d', 'price').mean()
    long_mavg = history(300, '1d', 'price').mean()

    sym = symbol('AAPL')

    # Trading logic
    if short_mavg[sym] > long_mavg[sym]:
        # order_target orders as many shares as needed to
        # achieve the desired number of shares.
        order_target(sym, 100)
    elif short_mavg[sym] < long_mavg[sym]:
        order_target(sym, 0)

    # Save values for later inspection
    record(AAPL=data[sym].price,
           short_mavg=short_mavg[sym],
           long_mavg=long_mavg[sym])