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A股回测框架， 模拟实盘账户交易, 适合编写T+0策略

autoxd v0.4 回测框架

简单快捷的A股回测环境， 适合编写T+0策略

• 特性

  • 使用pandas编写策略
  • 结果可以在页面显示， 类似matlab的publish
  • 并行执行策略
  • 本地账户， 模拟实盘交易细节， 支持T+0， 交易成本计算
  • 自创FOUR指标， 简单计算多空

• 变更

  • v0.4.1 支持macos
  • v0.4 大幅优化速度
  • v0.3 python3支持

• 日线例子

	python boll_fencang.py

• 5分钟例子

	python five_chengben.py

• 依赖

1. redis window可以去网盘 下载一个, 调用里面的bat即可安装
2. 支持py2及py3 windows; macos支持py3， linux未知
3. 推荐使用wingide， 可直接加载wpr项目文件
4. 用pip install -r requirements.txt安装相关依赖包

• 安装

  • 安装Anaconda
  • 下载autoxd

  git clone https://github.com/nessessary/autoxd.git
  

  • 执行pip install -r requirements.txt
  • 如遇到不能用pip安装的包， 请执行搜索安装，估计只有一个pyH需要手动安装的

  pip install git+https://github.com/hanxiaomax/pyh.git
  

  • 安装redis
  • 跑python_strategy/strategy/five_changben.py, 策略都放在该目录

• 使用

1. 数据源,使用自定义的数据; 注意,已使用ths分红表进行了前复权
   

   • 使用自定义的第三方数据源， 已实现了一个调用tushare的例子, datasource_mode=stock.DataSources.datafrom.custom
   • 5分钟线使用的是pytdx的例子

2. 调用

    #设置策略参数
  def setParams(s):
  	s.setParams(trade_num = 300,
                      pl=publish.Publish()	#发布至页面, 注释则不发布
                      )
  backtest_policy.test_strategy(codes, BollFenCangKline, setParams, mode=myenum.hisdat_mode,
                                start_day='2017-4-10', end_day='2018-9-15',
                                datasource_mode=DataSources.datafrom.custom,
                                datasource_fn=fnSample
                                )