量化回测

Hikyuu是目前基于C++和Python实现的最快速的优秀回测工具。

作者：Moeti Ncube 这是一份用于优化策略回测的代码。示例策略部分用于中频算法交易策略的开发；这些代码用于分析时间序列数据进行回测。代码适用于回测交易策略，其中时间序列的第一列是价格向量，交易指标位于第二列。使用NG期货合约进行交易，利用分时交易跟踪盈亏（NG在ICE上的分时约为70美元/合约，在NYMEX上为10美元/合约），超过17天，该策略在NYMEX上的收益约为1060美元，在ICE上为7427美元。数据存储在第一列，包括一项专有指标，用于追踪市场速度，存储在第二列。此代码可调整以合并其他数据集或指标，只需假设基本策略概述如上所述。这是真实策略的简化版本，真正的买入/卖出指标更新为vt=max(v1,....vt-1)。

在Devistator回测平台中，夏普比率的计算代码以C++实现，因其性能优越。在使用此平台时，可以在不到一秒内读取两年的一分钟数据，确保高效回测。代码通过创建策略类并将条形图馈送至该类，有效避免了前瞻性偏差，从而消除了策略对未来价格走势的依赖。stratEval函数则用于评估给定策略和历史数据，计算多种性能指标，其中包括夏普比率。

罗贝科提供了三个Jupyter书签，包括ERC_CDaR和HRP C_DaR的回测分析。ERC_CDaR采用标准差、风险标准价值和风险条件性提款等不同风险度量，与同等加权和最小方差策略进行比较。HRP C_DaR利用层次聚类机器学习方法进行回溯测试。统计分析显示它们的锐化率在p_val = 0.023和p_val = 0.02水平上显著异于基准策略。此外，还介绍了一款名为《Hearts of Fire》的网格世界游戏，玩家需收集心脏以避免触发炸弹，尝试使用强化学习优化游戏代理人的策略。

PythonFinance 是一个基于Python的金融系统，它为金融分析和交易提供了强大的工具集。这个系统的主要特点在于其 数据获取、 数据挖掘 以及 回测交易 的功能。掌握这些技能至关重要，它们能帮助投资者和分析师更好地理解市场动态、制定有效的投资策略，并通过 历史回测 来验证这些策略的有效性。 数据获取 PythonFinance 系统通常会利用各种Python库如 pandas_datareader、 yfinance 和 Alpha Vantage API 来获取实时和历史的金融市场数据。例如， pandas_datareader 允许用户从 Yahoo Finance、Google Finance 等源头抓取股票价格、基本面数据等。 yfinance 针对 Yahoo Finance 数据，而 Alpha Vantage 则提供全球金融市场数据，包括股票、外汇、加密货币等。 数据挖掘 数据挖掘 是 PythonFinance 的另一关键组成部分。可以利用 pandas、NumPy 和 scikit-learn 等库对收集到的数据进行清洗、预处理和特征工程。 pandas 用于数据处理， NumPy 提供数值计算功能，而 scikit-learn 用于构建和评估预测模型。数据挖掘帮助发现隐藏的模式、趋势和关联。 回测交易 回测交易 是 PythonFinance 的核心部分。它允许用户模拟交易策略，基于历史数据检验策略效果。 backtrader、zipline 和 pyalgotrade 是常用的Python交易回测框架。例如， backtrader 提供了灵活的架构，便于定义交易规则， zipline 是 Quantopian 公司的开源回测引擎， pyalgotrade 则侧重于提供易于使用的API来实现回测。 PythonFinance 是一个开源系统，开发者可以查看、修改和贡献代码，学习和改进金融分析工具。无论是专业人士还是初学者，都可以利用它进行高效的数据获取、挖掘和回测交易。

这款工具箱允许用户在FTSE100指数上进行交易策略的回测。通过编程实施策略并评估其性能，可以计算出年化收益率、年化波动率（交易期间收益的波动性）、夏普比率（风险调整后的收益率）、市场周期占整体比例等关键指标。工具箱专为执行仅做多交易策略而设计，并提供了Simple_Moving_Average_Algorithm.m作为示例，演示了策略的实施和性能计算。

西比尔女巫（Sibyl）是一个专注于递归神经网络（RNN）形成交易信号的回测和实时交易平台，通过TCP通信通道实现服务器/客户端模型，支持分布式系统或单一系统中的回测和实时交易。项目基于C++/CUDA和Python/Theano技术，提供灵活的RNN结构，有效管理股票/ETF/ELW的交易请求和状态转发。

这个量化模型是通过使用0.25的量化间隔来设计Quantizer模块实现的。输入是幅度为1、频率为0.25Hz的正弦波，并且输入和输出结果都在示波器上显示。

Oracle 中没有直接回退已提交更改的方法，可能导致以下情况：对表的错误 DML 操作无法恢复，或错误地执行 DROP 操作。此时，闪回机制可提供解决方案。

Oracle 闪回配置参数详解 通过以下三个初始化参数，可以轻松设置和管理 Oracle 闪回恢复区： db_recovery_file_dest: 指定闪回恢复区的路径。 db_recovery_file_dist_size: 指定闪回恢复区的可用空间大小。 db_flashback_retention_target: 指定数据库可回退的最长时间，单位为分钟，默认为 1440 分钟（即 24 小时）。