งูหลาม Backtesting ห้องสมุดควอนท์สำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย (3 คะแนนเฉลี่ย: 5.00 out of 5) เขียนโดยเหงียนขาง Vo, khangvo88gmail สำหรับบล็อก RobustTechHouse ขางเป็นบัณฑิตจากจ้าวแห่งการคำนวณเชิงปริมาณและการเงินโปรแกรมจอห์น Von Neumann สถาบัน 2014 เขาเป็นหลงใหลเกี่ยวกับการวิจัยในการเรียนรู้เครื่องการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และ backtesting ของกลยุทธ์การซื้อขาย กล่าวถึงบ่อยหลามห้องสมุด Backtesting มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะ backtest กลยุทธ์การซื้อขาย quant ก่อนที่พวกเขาซื้อขายด้วยเงินจริง ที่นี่เราตรวจสอบที่ใช้บ่อยห้องสมุดหลาม backtesting เราตรวจสอบพวกเขาในแง่ของความยืดหยุ่น (สามารถใช้สำหรับการ backtesting กระดาษซื้อขายเช่นเดียวกับการถ่ายทอดสดการค้า) ความสะดวกในการใช้งาน (เอกสารที่ดีโครงสร้างดี) และความยืดหยุ่น (ความเร็วความเรียบง่ายและเข้ากันได้กับห้องสมุดอื่น ๆ ) Zipline นี่คือกรอบเหตุการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย backtesting ใช้โดย Quantopian Zipline มีชุมชนที่ดีเอกสารที่ดีและการสนับสนุนที่ดีสำหรับอินเทอร์คเกอร์ (IB) และนุ่นบูรณาการ ไวยากรณ์มีความชัดเจนและง่ายต่อการเรียนรู้ มีจำนวนมากของตัวอย่าง ถ้าเป้าหมายหลักของคุณสำหรับการซื้อขายเป็นส่วนของสหรัฐแล้วกรอบนี้อาจจะสมัครที่ดีที่สุด Quantopian ช่วยให้หนึ่งใน backtest ร่วมกันและหารือเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายในชุมชนของตน อย่างไรก็ตามในการทดลองของเรา Zipline ช้ามาก นี่คือข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดของห้องสมุดนี้ Quantopian มีรอบการทำงานบางอย่างเช่นการเรียกใช้ห้องสมุด Zipline ในแบบคู่ขนานในเมฆ คุณสามารถดูที่โพสต์นี้หากคุณสนใจ Zipline ยังดูเหมือนว่าจะทำงานได้ไม่ดีกับแฟ้มท้องถิ่นและข้อมูลที่ไม่ใช่ของสหรัฐ มันเป็นเรื่องยากที่จะใช้กรอบนี้สำหรับการเรียนของสินทรัพย์ทางการเงินที่แตกต่างกัน PyAlgoTrade นี่คือห้องสมุดเหตุการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการที่มีการใช้งานและสนับสนุน backtesting กระดาษการค้าและการถ่ายทอดสดการซื้อขาย มันเป็นเอกสารที่ดีพอและยังสนับสนุนการรวม TA-Lib (การวิเคราะห์ทางเทคนิคห้องสมุด) มันมีประสิทธิภาพดีกว่า Zipline ในแง่ของความเร็วและความยืดหยุ่น แต่หนึ่งในอุปสรรคใหญ่ของ PyAlgoTrade ก็คือว่ามันไม่สนับสนุนนุ่นวัตถุและโมดูลนุ่น pybacktest กรอบ vectorized backtesting ในหลามที่ง่ายมากและมีน้ำหนักเบา โครงการนี้ดูเหมือนจะฟื้นขึ้นมาอีกครั้งเมื่อเร็ว ๆ นี้ในวันที่ May 21, 2015 TradingWithPython Jev คัซขยายห้องสมุด pybacktest และสร้าง backtester ของเขาเอง ห้องสมุดนี้ดูเหมือนว่าจะมีการปรับปรุงเมื่อเร็ว ๆ นี้ในกุมภาพันธ์ 2015 อย่างไรก็ตามเอกสารและแน่นอนสำหรับห้องสมุดนี้ค่าใช้จ่าย $ 395 บางโครงการอื่น ๆ : พิเศษทางการเงิน งูหลาม Backtesting ห้องสมุดควอนท์สำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย ยินดีต้อนรับผู้เยี่ยมชม! ฟอรั่มนี้ได้รับการจัดตั้งขึ้นเพื่อช่วยให้ผู้ค้า (โดยเฉพาะผู้ประกอบการค้าฟิวเจอร์ส) โดยใช้งานร่วมกันอย่างเปิดเผยตัวชี้วัดกลยุทธ์วิธีวารสารการค้าและการพูดคุยทางจิตวิทยาของการซื้อขาย เรามีพื้นฐานที่แตกต่างกว่ามากที่สุดฟอรั่มค้าอื่น ๆ : คุณจะต้องลงทะเบียนเพื่อที่จะดูเนื้อหาของหัวข้อและเริ่มต้นที่เอื้อต่อชุมชนของเรา มันฟรีและง่ายและเราจะไม่ขายข้อมูลส่วนตัวของคุณ