SixQuant / rqalpha-data

A utility for RQAlpha to directly use data(不需要在回测里而是直接调用 RQAlpha 的数据)
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quant ricequant rqalpha

RQAlpha-Data

PyPI Version

Overview

A utility for RQAlpha to directly use data.

不需要在回测里而是直接调用 RQAlpha 的数据。

对 history_bars 函数进行一定包装后变成 get_bars 函数,以便直接在 Jupyter 中直接使用!

匆忙写就,欢迎各位提问题以便改进它,当然更欢迎给我加个 Star。

最终效果:

img

常用的函数:

get_bars(order_book_id,
        dt,
        bar_count=1,
        frequency='1d',
        fields=None,
        skip_suspended=True,
        include_now=False,
        adjust_type='pre',
        adjust_orig=None,
        convert_to_dataframe=False)

Install

Install rqalpha

$ pip install rqalpha

Install rqalpha-data

$ pip install rqalpha-data

Quick Start

数据更新

如果第一次使用或想要更新数据,请调用 update 方法

from rqalpha_data import datasource
datasource.update()

get_bars

  1. 获取单支股票,返回格式为数组
from rqalpha_data import *

df = get_bars('600469.XSHG', '2017-11-01', 5, fields=['datetime', 'open', 'close'])
print(df)

输出(注意:如果中间有停牌日期,则自动跳过,保证最后数据行数为 bar_count = 5 个)

[(20171025000000L, 8.09, 8.16) (20171026000000L, 8.16, 8.18)
 (20171027000000L, 8.17, 8.11) (20171030000000L, 8.11, 7.98)
 (20171101000000L, 7.88, 7.44)]
  1. 获取单支股票,返回格式为DataFrame
from rqalpha_data import *

df = get_bars('600469.XSHG', '2017-11-01', 5, fields=['datetime', 'open', 'close'], convert_to_dataframe=True)
print(df)

输出(注意:如果中间有停牌日期,则自动跳过,保证最后数据行数为 bar_count = 5 个)

            open  close

2017-10-25  8.09   8.16
2017-10-26  8.16   8.18
2017-10-27  8.17   8.11
2017-10-30  8.11   7.98
2017-11-01  7.88   7.44

如何在 Jupyter 中使用 rqalpha 进行回测

有的朋友可能不知道如何在 Jupyter 中使用 rqalpha 进行回测

  1. 用 %reload_ext rqalpha 命令加载 %%rqalpha命令

  2. 用 %%rqalpha 命令运行回测

    img

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MIT