金融量化回测系统Python源码详解

资源摘要信息: "面向金融的Python本科期末大作业量化回测系统源码.zip" 量化回测系统作为金融领域中用于验证交易策略有效性的关键工具，它利用历史数据来模拟策略的执行，并计算可能的收益或损失。量化回测系统的设计和实现要求具备良好的编程能力和对金融市场的深刻理解。本资源描述了一个面向金融领域，特别为本科生期末大作业开发的Python量化回测系统源码，下面将详细介绍系统中涉及的关键知识点。 1. 数据读取类：ReadFile 数据读取类是整个回测系统的基础部分，负责从外部文件或其他数据源中读取所需的数据。在这个系统中，数据读取类 ReadFile 负责读取pickle类型的原始数据。Pickle是Python的一个标准模块，用于实现Python对象的序列化和反序列化。该类位于fileRW.py文件中，使用pickle模块可以轻易地将数据保存为文件，之后再读取出来使用。 2. 单只股票信息管理类：StockInfo 股票信息管理类 StockInfo 位于 stockInfo.py 文件中，它负责管理关于单只股票的所有信息。用户可以基于股票ID查询单只股票的详细信息，如价格、成交量、基本面数据等。该类可能提供了扩展设计函数，供用户根据实际需要实现更复杂的信息查询和管理功能。 3. 回测类：BackTest 回测类 BackTest 是系统的核心，位于 backTest.py 文件中。它负责调用策略类，在历史数据上执行交易策略。该类需要记录和更新每天的资产变化、持仓详情，并计算每天的收益率。此外，回测类还需要调用日志记录类来记录每日的持仓情况。BackTest 支持自定义回测时间段、初始资金、持仓周期和持有股票数等参数，提供了很高的灵活性来适应不同的回测需求。 4. 数据预处理类：PreHandle 在进行回测之前，数据预处理是必不可少的步骤，以确保数据的质量和策略的准确性。数据预处理类 PreHandle 位于 pre_handle.py 文件中，提供了两个函数：prehandle(self, dict) 用于涨幅策略数据的预处理，prehandle_db_avg_stgy(self, dict) 用于双均线策略数据的预处理。数据预处理可以帮助消除数据中的噪声，统一数据格式，计算必要的技术指标等。 5. 策略类：Strategy 策略类 Strategy 位于 strategies.py 文件中，是整个量化回测系统的决策核心。它负责设定交易策略，并根据历史数据更新持仓。在该系统中，交易策略目前实现了涨幅策略和双均线策略。涨幅策略是指买入上涨幅度较大的股票，而双均线策略是一种趋势跟踪策略，通常根据两条不同周期的移动平均线的交叉来确定买卖时机。 通过上述内容的详细介绍，我们可以看出，这个面向金融的Python本科期末大作业量化回测系统是一个功能完整、模块化设计的回测平台。该系统对于学习量化交易、金融模型验证以及Python编程的大学生来说，是一个非常好的实践项目。学生不仅可以从中学到如何用Python实现金融模型，还可以学习到如何对模型进行有效的测试和验证。