用Python 做策略回測，耗時很長，有什么加速辦法

不是，這里測不出真的網速，應該用電腦管家測。不過我覺得是系統問題。在給你推薦一種方法，可以提高20的寬帶。一、每天關機前清洗 1、雙擊“我的電腦” 2、右鍵點C盤 3、點“屬性” 4、點“磁盤清理” 5、點“確定” 6、再點“是” 7、再點“確定”。 8、清理過程中，您可看得到未經您許可（您可點“查看文件”看，就知道了）進來的“臨時文件”被清除了，盤的空間多了。對D，E，F盤也用此法進行。 二、隨時進行清理 1、打開網頁 2、點最上面一排里的“工具” 3、點“Internet選項” 4、再點中間的“Internet臨時文件”中的“刪除文件” 5、再在“刪除所有脫機內容”前的方框里打上勾 6、再點“確定” 7、清完后又點“確定”。 8、這樣，可為打開網頁和空間提速 三、一星期進行所有盤的垃圾清理 1、點“開始” 2、用鼠標指著“所有程序” 3、再指著“附件”， 4、再指著“系統工具” 5、點“磁盤粹片整理程序” 6、點C盤，再點“碎片整理”（這需要很長時間，最好在您去吃飯和沒用電腦時進行。清理中您可看到您的盤里的狀況，可將清理前后對比一下） 7、在跳出“清理完成”后點“關閉”。 8、按上述方法，對D，E，F盤分別進行清理。 四、給寬帶加速，一分鐘學會釋放電腦保留的20%寬帶資源。 1、單擊“開始——運行”，輸入gpedit.msc回車后即可打開“組策略對象編輯器”。 2、“計算機配置——管理模板——網絡——QoS數據包計劃程序”，雙擊右面設置欄中的“限制可保留帶寬”，在打開的屬性對話框中的“設置”選項卡中將“限制可保留帶寬”設置為“已啟用”，然后在下面的“帶寬限制（％）”欄將帶寬值“20”設置為“0”即可。 3、修改完之后，我們可重新打開IE瀏覽器或者用BT或迅雷下載文件，發現上網和下載的速度明顯提升。此項修改對XP和VISTA均有效。

我們提供的服務有：成都做網站、網站建設、微信公眾號開發、網站優化、網站認證、南康ssl等。為上千企事業單位解決了網站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務，是有科學管理、有技術的南康網站制作公司

用Python怎么做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出

其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平臺。

一、數據

首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎

如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之后還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。

預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式

TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源

TuShare：TuShare -財經數據接口包，基于Python的財經數據包，利用Python進行摘取

如何存儲數據？

Mysql

如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數

數據標準化

數據如何分類？

行情數據

財務數據

宏觀數據

二、計算語言軟件

已經有很多人在網上詢問過該選擇什么語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python

python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：

NumpyScipy：科學計算庫，矩陣計算

Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫

scikit-learn：機器學習庫

statsmodels：統計分析模塊

TuShare：免費、開源的python財經數據接口包

Zipline：回測系統

TaLib：技術指標庫

matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變量可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算

Matplotlib完克Matlab的畫圖功能

python還有很多其他的功能

pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變量可視化

推薦的python學習文檔和書籍

關于python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合于沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什么應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程

pandas文檔

statsmodels文檔

scipy和numpy文檔

matplotlib文檔

TuShare文檔

第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的

三、回測框架和網站

兩個開源的回測框架

PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

python回測系統 模擬回測 最簡單量化回測系統有哪些？支持期貨和股票

github上有一個jdhc簡單回測 是用python寫的比較簡單，需要設置些參數。

選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

首先十年的日級別數據量的確不大，使用Python來說的話不應該出現memoryerror，應該是在編程方面需要再多留意，我們在Ricequant上使用的分鐘數據大概是200-300個GB左右，也是Python和Java共同合作完成的。

語言只是一個語言，興許會有各種語法的不同，但是在談語言的時候我們需要了解背后的工具箱和社區，以及它為什么處理一些事情比另外的一些語言要好。

本

身Python初期用來做金融回測等是應該被放棄的，用來開發策略也應該是被放棄的，因為相比matlab的矩陣運算來做開發，實在是太方便了。只不過后

來Python推出了series、pandas等一系列的強悍library，pandas的語法基本在“無恥”地模仿matlab和R，而

pandas的開發者正是美國大名鼎鼎的對沖AQR，因此使data

crunching和對數據的一些操作大大便利，此外，又包裝了海量的開源社區的數學和科學計算庫，也能處理各種的machin

learning等等的問題。

從科學計算的語言的發展來看，從最初的人們對浮點數計算的需求加入了fortran，再一路進行，讓工具更加的讓科學計算容易再容易（Python也封裝了大量早期的數學家們用fortran寫的數學計算基礎庫，這些經歷了幾十年的考驗、加速等等）：

我們來看下python目前的科學技術棧：

numpy: basic array manipulation - 基礎的數組處理

scipy: scientific computing in python, including signal processing and optimization - 科學計算，包括信號處理和優化等

matplotlib: visualization and plotting - 幾行代碼就可以做圖形化顯示了

IPython: write and run python code interactively in a shell or a notebook - 互動式編程環境，這是能將來替代掉matlab的一個必備，即在一行一行代碼的輸入、顯示過程中學習、改進

pandas: data manipulation - 最重要的矩陣運算等

scikit-learn: machine learning - 機器學習

但

是隨著以后的發展Python的開源屬性就會體現的越來越強大，可以讓更多的人享受到其便利和貢獻進來，包括Quantopian也放出了zipline

的python回測框架，只需要引入yahoo數據即可進行回測，并且Python的速度由于跟C的很好的結合可以達到非常快的速度，而且可以將來和其他

系統很容易整合對接實盤交易接口。

由于歐美已經有很多的投行和對沖在往Python的技術棧靠攏，因此選擇了Python即掌握了一門重要的工具，并且無需跟一家私有化公司進行捆綁。

當然，最后的最后，所有的python回測你都可以來Ricequant - Beta上完成，我們支持海量的市場、財務數據，還有不斷加入的和大數據公司合作的輿情數據等等，同時策略回測完還可以做實時模擬交易，享受到實時數據的計算。在云平臺上已經支持了幾乎所有的Python科學計算庫，無需花時間安裝、測試等等。

有沒有基于python pandas的回測框架

本地運行：

Quantopian開源的zipline可以，但是本地的回測程序，做美股研究可以，但是A股不適合。

線上運行：

想線上回測美股可以使用Quantopian，不過有時鏈接不是很穩定；

因為A股獨特的交易機制，使得沒有一款本地可以運行回測的python包。一、你可以到JoinQuant聚寬量化交易平臺，他們自己寫的A股回測框架，還提供處理好的數據，這一點非常好，省去了自己數據清洗的過程。除了A股還有基金期貨的數據，可以做個輪動，對沖等等。二、就是自己寫回測框架，優點是靈活，自己隨意改，缺點就是需要一定的編程基礎。

總結：

JoinQuant和Quantopian數據都可以取到DataFrame格式的，并且都提供notebook以及回測模式，回測研究都可以在線完成。

Python的各種imread函數在實現方式和讀取速度上有何區別

1。 在數據獲取方面強烈使用TuShare 2。 在我們A股成熟的pyalgotrade 3。測試策略 如：Ricequant 4。恒生的python-恒生量化社區 5。python的量化回測框架 QuantDigger

文章標題：python回測函數,Python 回調函數
網頁鏈接：http://vcdvsql.cn/article14/hsojge.html

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