可能无法实现某些较为复杂的量化策略股票财务视频教程正在编写量化政策回测时，可能拣选利用三方平台（第三方量化平台）或自立平台（我方编写代码）两种办法。它们各自有少少优劣势，下面是它们的对照：

　　粗略易用：大众半三方平台都供应了用户友爱的界面和可视化东西，使得政策的构筑和回测进程相对容易上手，纵然对编程不熟识的人也可能利用。

　　疾速回测：三方平台平凡会优化回测引擎，使回测的速率更速，加倍是针对大领域数据举办回测时，可能精打细算洪量年华。

　　数据和材料库：大众半三方平台会供应搜罗史籍市集数据、财政数据和营业数据等正在内的材料库，无需自行搜罗数据，极大地简化了数据治理流程。

　　社区和帮帮：常用的三方平台具有活泼的用户社区和工夫帮帮团队，您可能正在这里交换体会、寻求帮理，办理题目尤其简单。

　　有限的生动性：三方平台的成效和政策构筑手法平凡受到平台自身的范围，不妨无法告竣某些较为庞大的量化政策。

　　数据安定性：利用三方平台必要将您的营业数据和政策上传到平台供职器，涉及到数据安定和隐私题目，不妨会让少少用户感触顾忌。

　　本钱：只管少少三方平台供应免费版，但更健壮的成效和供职不妨必要付费订阅，永远来看不妨会加多本钱。

　　生动性：利用自立平台编写代码，您可能统统负责政策的逻辑和告竣办法，没有受到第三方平台成效的范围，也许告竣尤其庞大和性情化的政策。

　　数据负责：正在自立平台上，您可能负责我方的数据，不必要将数据上传到第三方供职器，有更好的数据隐私和安定负责。

　　练习机遇：自立编写代码让您更深远相识量化营业的道理和编程才能，有帮于普及工夫程度和知道市集。

　　工夫请求：对编程和量化金融学问请求较高，必要具备相应的工夫本领和学问储存，不妨不太适合初学者。

　　庞大性：自立编写代码意味着必要重新劈头搭筑回测框架、治理数据、计划政策等，事务量相对较大，不妨亏损更众的年华。

　　回测速率：自立编写的代码正在功效上不妨不如原委优化的三方平台，加倍正在治理大领域数据时。

　　总的来说，假若对编程不熟识或者只是思实验粗略的政策恩人，利用三方平台不妨更为简单火速。然则，假若有必然的编程才能，而且生气告竣更庞大的量化政策，或者更合切数据隐私和自正在度，则自立平台更适合。本期著作，咱们就将以海龟营业政策为例，手把手教专家不借帮三方平台（除数据源）统统自立搭筑一个粗略的Python回测体系，堪称量化小白用户的“保姆级教程”。

　　正在邦内市集，有几个常用的量化政策回测数据源，这些数据源供应了史籍市集数据和财政数据，供量化投资者用于回测和钻研政策。以下是少少常睹的中邦市集量化政策回测数据源：

　　Wind（万得）：Wind是中邦着名的金融数据供职供应商，它供应通常的金融市集数据，搜罗股票、债券、期货、指数等数据，同时还供应财政数据、宏观经济数据和讯息等音讯。Wind的数据笼罩鸿沟通常，是中邦量化投资者的紧要数据原因之一。

　　开放信：开放信是中邦股票市集上通常利用的一种股票营业软件，它也供应史籍市集数据供回测利用。开放信的数据平凡蕴涵股票的价值、营业量、财政目标等音讯。

　　聚宽（JoinQuant）：聚宽是一家为量化投资者供应数据供职的公司，它供应了充裕的股票、基金、期货等市集的史籍数据和及时数据。聚宽还供应Python编程接口，简单投资者利用Python举办量化政策回测和营业。

　　掘金量化（JQData）：掘金量化是另一家埋头于量化投资数据供职的公司，供应了股票、期货、指数等市集的史籍数据，同时也供应了Python编程接口，简单用户举办自立量化钻研和回测。

　　为低重合切著作恩人的练习本钱，本文就将拣选免费版Tushare数据源，获取沪深300指数的史籍数据。装置免费版Tushare库，以及史籍K线数据获取具体先容，可能参考咱们的史籍著作：。整个获取数据的代码只必要两行已毕：

　　接下来咱们必要构筑营业政策回测主函数：这是一个粗略的海龟营业政策函数，该函数领受一个蕴涵股票数据的DataFrame行动输入，并返回加多了海龟营业政策信号以及相干谋划结果的DataFrame。

　　海龟营业政策是一种趋向随从政策，其首要思思是愚弄史籍股价的打破来形成买入和卖出信号。代码对应解锁如下：

　　谋划20日打破价值：分辩谋划比来20个营业日的最高价、最低价和收盘价的滚动均匀，并纪录为20d_high、20d_low和20d_close。

　　形成买入和卖出信号：买入信号为当日收盘价大于前一个营业日的prev_20d_high且前一个营业日的收盘价小于等于prev_20d_high；卖出信号为当日收盘价小于前一个营业日的prev_20d_low且前一个营业日的收盘价大于等于prev_20d_low。

　　谋划持仓形态：遵循买入和卖出信号，确定逐日的持仓形态，用1吐露买入，0吐露卖出。

　　另外，该函数中利用了pandas的滚动谋划和位运算，涉及了数据的平移、填充等操作，是以输入的stock_dataDataFrame数据必要蕴涵起码以下列：high（最高价）、low（最低价）、close（收盘价）。当然，这只是一个粗略的海龟营业政策示例，本质操纵中不妨必要更众的调理和革新，比方参加危机负责、手续费和滑点等身分。

　　最初将DataFrame的索引设备为日期，并将日期列转换为Datetime类型。接下来，挪用了之前界说的turtle_trading函数，对DataFrame实践了海龟营业政策的回测操作。

　　回测进程是基于史籍数据实践的，以是必要确保df中蕴涵足够的史籍股票数据来举办回测。回测的结果将会存储正在df中，可能通过查看加多的列来相识政策正在史籍数据上的展现。

　　实践完回测，下一步咱们必要做的是阐明这个政策的展现，这个阐明进程主倘使通过谋划回测目标举办评议：

　　以上段落代码谋划了回测目标，用于权衡海龟营业政策的展现。下面注释一下每个目标的寓意：

　　1，年化收益率（Annual Return）：吐露政策正在一年内告竣的均匀逐日收益率。遵循回测结果的累计收益率，将其指数化到一年的年华跨度内，通过以下公式谋划：

　　此中，252是一年中营业日的数目，len(df.index)吐露回测数据的总营业日数。

　　2，日均收益率（Daily Return）：吐露政策正在回测时期的均匀逐日收益率。谋划办法为逐日收益率的粗略均匀。

　　3，日收益率颠簸率（Daily Volatility）：权衡政策逐日收益率的颠簸水准。平凡用圭表差来胸襟，圭表差越大，颠簸性越高。

　　4，夏普比率（Sharpe Ratio）：是一种危机调理后的回报率目标，用于权衡每担当一单元危机，也许得到众少逾额回报。夏普比率越高，申明单元危机下的回报越高。

　　5，最大回撤（Max Drawdown）：吐露政策正在史籍回测进程中，纵情时间从最高点到最低点的最大亏损。谋划办法为最大回撤幅度除以最高点的累计收益率。

　　回测目标的谋划也许帮理您对所开拓政策的展现举办评估和斗劲。然而，仅仅依赖回测目标并不行统统代外政策的优劣，本质操纵中还必要研讨其他身分，如营业本钱、滑点、危机处置等，以及对区别市集情况的适合性。以是，正在利用回测目标时，必要归纳研讨政策的团体展现和危机景况。

　　结果一步，咱们将此前回测获得的结果，采用可视化的办法呈现治理，即输出回测图模块：

　　这段代码利用matplotlib库输出了回测图，出现了海龟营业政策的累计收益弧线。咱们来注释一下代码的成效：

　　运转此段代码将正在图形窗口中显示海龟营业政策的累计收益弧线。通过该弧线（下图），您可能直观地看到政策的收益转变景况，以及不妨的峰值和谷底。请留意，该图外只是回测结果的可视化出现，不行取代对政策的全盘阐明和评估。

　　以及正在回测目标谋划模块谋划获得的回测目标数值，同样正在运转进程中将其打印出来：

　　到这里，咱们就已毕了一个粗略自立搭筑的海龟营业政策回测体系，它搜罗回测数据获取、回测函数构筑与挪用、回测目标谋划，以及输出回测图，四个首要设施。电脑前的你，Get到回测体系的计划小才能了吗？

　　本文配套的Python源码，咱们已正在民众号中举办分享。合切数目工夫宅民众号，后台复兴症结词：海龟，即可获取完备源码。

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