量化投資策略：常見的幾種python回測框架（庫）
在實盤交易之前，必須對量化交易策略進行回測。在此，我們評價一下常用的python回測框架（庫）。評價的尺度包括用途範圍（回測、虛盤交易、實盤交易），易用程度（結構良好、文件完整）和擴充套件性（速度快、用法簡單、與其他框架庫的相容）。
zipline: 事件驅動的回測框架。quantopian 正在使用它。
zipline 擁有大型社群，文件完整，對著名經紀公司interactive broker
(ib)有大力支援；整合了pandas，語法清晰，易於學習掌握。
有大量例程examples。你若主要是為了交易美國**，它是最好的選擇。quantopian
允許回測、分享並在其社群討論交易策略。
不過，據我們的經驗，zipline 速度極慢。這是它最大的短板。quantopian
有些對策，如在雲端作並行執行。若有興趣，你可看看這篇博文 。
zipline 似乎很難使用本地資料檔案和非美資料。
它很難用於不同種類的金融資產。
pyalgotrade:
也是事件驅動的回測框架，支援虛盤和實盤兩種交易。文件完整，整合了ta-lib(技術分析庫)。在速度和靈活方面，它比zipline
強。不過，它的一大硬傷是不支援 pandas 的模組和物件。
pybacktest:
它以處理向量資料的方式進行回測，非常簡單輕便。2023年5月21日，這個專案有復活的跡象。
tradingwithpython: 這位jev kuznetsov 擴充套件 pybacktest
形成自己的回測程式。這個庫似乎在2023年2月更新了。不過，相關的文件和課程售價 $395。
其他專案: ultra-finance
zipline 與 pyalgotrade 的對比評分
量化投資策略 常見的幾種Python回測框架（庫）
在實盤交易之前，必須對量化交易策略進行回測。在此，我們評價一下常用的python回測框架 庫 評價的尺度包括用途範圍 回測 虛盤交易 實盤交易 易用程度 結構良好 文件完整 和擴充套件性 速度快 用法簡單 與其他框架庫的相容 zipline pyalgotrade tradingwithpython...
量化投資策略 常見的幾種Python回測框架（庫）
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