TradePy

TradePy是一个面向证券交易的量化策略开发 + 实盘交易框架，实现了如下功能:

• 数据下载

  • 通过 Akshare 下载A股股票、ETF和宽基指数的日K，以及后复权因子、解禁日期等数据
  • 通过 XtQuant 下载日内1分钟K线。
  • 数据下载为本地CSV或Pickle文件，不需要安装数据库，下载后即可离线使用

• 策略实现: 提供声明式API以快速实现策略逻辑，内置多种常用指标，使用 Numba 加速耗时操作.

• 策略回测: 日K级别的交易回测，并生成回测报告。可用分钟K线做日内走势回测。

  • 可设置 每日最大开仓数量、最低开仓金额、个股最大仓位
  • 计算后复权股价，支持多种滑点设置
  • 可并行跑多轮回测，观察策略表现的统计特征.

• 寻参优化: 基于网格搜索的参数寻优，并使用 Dask Distributed 做并行化。未来将集成更智能的寻参算法，当前也支持使用自定义的寻参算法。

• 实盘交易: 通过 XtQuant 执行实盘交易，并自行统计当日持仓和账户余额等信息，以规避QMT终端的诸多数据反馈不及时问题。

  • 每日自动更新日K数据。
  • 支持设置委托单过期时间，超时不成交且不在当前买一价，可自动撤单.
  • 支持微信推送交易行为和异常状态 （🚧施工中）

• 实盘/回测对比: 读取实盘的交割单PDF，并与同期的回测结果进行比对，以验证回测结果的可信度（🚧施工中）。

在线文档: https://docs.trade-py.com

镜像仓库: https://gitee.com/dilu3100/TradePy

TODOs

• [x] 测试用例
• [ ] 日内交易回测
• [ ] 微信推送交易行为
• [ ] 加载实盘交割单，与回测结果对比
• [ ] 回放回测中的交易行为
• [ ] 优化回测报告
• [ ] 调研在浏览器里使用TradePy回测功能的可行性