使用Python进行交易策略的回测。
$ pip install backtesting
from backtesting import Backtest, Strategy
from backtesting.lib import crossover
from backtesting.test import SMA, GOOG
class SmaCross(Strategy):
def init(self):
price = self.data.Close
self.ma1 = self.I(SMA, price, 10)
self.ma2 = self.I(SMA, price, 20)
def next(self):
if crossover(self.ma1, self.ma2):
self.buy()
elif crossover(self.ma2, self.ma1):
self.sell()
bt = Backtest(GOOG, SmaCross, commission=.002,
exclusive_orders=True)
stats = bt.run()
bt.plot()Results in:
开始 2004-08-19 00:00:00
结束 2013-03-01 00:00:00
持续时间 3116天 00:00:00
持仓时间 [%] 94.27
最终权益 [$] 68935.12
最高权益 [$] 68991.22
收益率 [%] 589.35
买入并持有收益率 [%] 703.46
年化收益率 [%] 25.42
年化波动率 [%] 38.43
复合年增长率 [%] 16.80
夏普比率 0.66
索提诺比率 1.30
卡尔马比率 0.77
Alpha [%] 450.62
Beta 0.02
最大回撤 [%] -33.08
平均回撤 [%] -5.58
最长回撤周期 688天 00:00:00
平均回撤周期 41天 00:00:00
交易次数 93
胜率 [%] 53.76
最佳交易 [%] 57.12
最差交易 [%] -16.63
平均交易 [%] 1.96
最长交易周期 121天 00:00:00
平均交易周期 32天 00:00:00
盈利因子 2.13
期望收益 [%] 6.91
SQN 1.78
凯利准则 0.6134
_strategy SmaCross(n1=10, n2=20)
_equity_curve Equ...
_trades Size EntryB...
dtype: object
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简单、有良好文档记录的API
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极速执行
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内置优化器
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可组合的基础策略和实用工具库
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指标库无关性
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支持任何具有烛台数据的金���工具
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详细的结果
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交互式可视化