tick期货回测框架
时间: 2023-08-29 14:06:47 浏览: 51
您好!对于期货回测框架,我可以给您一些基本的介绍。
在期货交易中,回测是一种通过历史数据来评估交易策略的方法。回测框架是指用于实现回测过程的软件工具或库。对于tick级别的数据,回测框架需要能够处理高频数据,并能够快速地模拟交易和计算策略的绩效。
以下是一些常见的用于tick期货回测的框架:
1. Backtrader:Backtrader是一个功能强大且灵活的回测框架,支持多种交易资产,包括期货。它提供了丰富的功能,如数据处理、交易执行和绩效评估等。
2. Zipline:Zipline是一个专注于量化金融的Python库,支持tick级别的数据回测。它具有易于使用的接口和丰富的功能,适用于开发和测试各种期货交易策略。
3. QuantConnect:QuantConnect是一个在线量化交易平台,提供了强大的回测框架。它支持多种编程语言,并有一个庞大的社区可以分享和讨论交易策略。
这些框架都提供了一系列工具和函数来帮助您进行期货回测,并支持自定义指标、交易规则和风险管理等功能。您可以根据自己的需求选择适合的框架,并根据文档和示例来学习如何使用它们。
希望以上信息能对您有所帮助!如果您有更多问题,请随时提问。
相关问题
vnpy怎么创建策略并回测_期货套利策略(一)
首先,需要安装好vnpy库,并在vnpy的安装目录下找到vn.trader\app\cta_strategy\strategy_template.py文件,这是vnpy的策略模板文件。
接下来,我们根据期货套利策略的需求,对策略模板进行修改。具体而言,我们需要重写以下方法:
1. on_init(self): 用于策略初始化,包括设置参数、订阅合约等。
2. on_start(self): 策略启动时执行的方法。
3. on_stop(self): 策略停止时执行的方法。
4. on_tick(self, tick: TickData): 处理行情数据的方法,用于更新策略的状态。
5. on_trade(self, trade: TradeData): 处理成交数据的方法。
6. on_order(self, order: OrderData): 处理委托数据的方法。
7. on_bar(self, bar: BarData): 处理K线数据的方法,用于实现基于K线的策略。
下面是一个简单的期货套利策略示例,以两个相同品种但不同到期日的期货合约为例。假设当前时间为t,合约A的到期日为t1,合约B的到期日为t2,我们的策略目标是通过买入A合约,卖出B合约来实现套利。当t1-t2的时间差小于某个阈值时,我们就认为A和B之间存在套利机会,此时我们就执行套利交易。
```python
from vnpy.app.cta_strategy import (
CtaTemplate,
StopOrder,
TickData,
BarData,
TradeData,
OrderData,
Direction
)
class FuturesArbitrageStrategy(CtaTemplate):
""""""
author = "Your name"
strategy_name = "FuturesArbitrageStrategy"
# 策略参数
spread_threshold = 5 # 时间差阈值,以分钟为单位
# 策略变量
long_pos = 0 # 多头持仓
short_pos = 0 # 空头持仓
last_tick_A = None # A合约最新tick数据
last_tick_B = None # B合约最新tick数据
last_trade_A = None # A合约最新成交数据
last_trade_B = None # B合约最新成交数据
parameters = ["spread_threshold"]
variables = [
"long_pos", "short_pos",
"last_tick_A", "last_tick_B",
"last_trade_A", "last_trade_B"
]
def on_init(self):
"""
策略初始化
"""
self.write_log("策略初始化")
# 订阅合约
self.subscribe(self.symbol_A, "")
self.subscribe(self.symbol_B, "")
def on_start(self):
"""
策略启动
"""
self.write_log("策略启动")
def on_stop(self):
"""
策略停止
"""
self.write_log("策略停止")
def on_tick(self, tick: TickData):
"""
处理行情数据
"""
if tick.vt_symbol == self.symbol_A:
self.last_tick_A = tick
else:
self.last_tick_B = tick
# 如果A和B的最新tick数据都存在,就进行套利判断
if self.last_tick_A is not None and self.last_tick_B is not None:
t1 = self.last_tick_A.datetime
t2 = self.last_tick_B.datetime
if abs((t1 - t2).total_seconds() / 60) < self.spread_threshold:
self.arbitrage()
def on_trade(self, trade: TradeData):
"""
处理成交数据
"""
if trade.vt_symbol == self.symbol_A:
self.last_trade_A = trade
else:
self.last_trade_B = trade
def on_order(self, order: OrderData):
"""
处理委托数据
"""
pass
def on_bar(self, bar: BarData):
"""
处理K线数据
"""
pass
def arbitrage(self):
"""
套利交易
"""
# 如果A和B的最新成交数据都存在,就进行套利交易
if self.last_trade_A is not None and self.last_trade_B is not None:
price_A = self.last_trade_A.price
price_B = self.last_trade_B.price
if price_A > price_B:
# A合约价格高于B合约,执行买入A合约,卖出B合约
self.buy(self.symbol_A, 1, price_A)
self.short(self.symbol_B, 1, price_B)
else:
# A合约价格低于B合约,执行卖出A合约,买入B合约
self.short(self.symbol_A, 1, price_A)
self.buy(self.symbol_B, 1, price_B)
```
以上就是一个简单的期货套利策略的实现,可以使用vnpy的回测引擎进行回测。需要注意的是,这个策略只是一个示例,实际的套利策略需要根据具体的市场情况和交易规则进行设计。
python tick
Python tick是指Python中的计时器,用于测量代码的执行时间。tick是Python内置的模块time中的一个函数,用于返回当前时间的时间戳。tick函数返回的时间戳是一个浮点数,表示自1970年1月1日午夜以来的秒数。
tick函数的使用方法如下:
```python
import time
start_time = time.time() # 获取开始时间
# 执行需要计时的代码
end_time = time.time() # 获取结束时间
elapsed_time = end_time - start_time # 计算代码执行时间
print("代码执行时间:", elapsed_time, "秒")
```
相关问题:
1. Python tick函数的返回值是什么?
2. 如何使用tick函数计算代码的执行时间?
3. 除了tick函数,Python中还有其他计时器的方法吗?