Package: qteasy
qteasy-- 一个本地化、灵活易用的高效量化投资工具包基本介绍QTEASY文档安装依赖包安装qteasy安装依赖包10分钟了解Qteasy的功能初始配置——本地数据源下载股票价格并可视化创建投资策略投资策略的回测和评价投资策略的优化投资策略的实盘运行Note:目前qteays正处于密集开发测试阶段，软件中不免存在一些漏洞和bug，如果大家使用中出现问题，欢迎Issue-报告bug或者提交新功能需求给我，也可以进入讨论区参与讨论。也欢迎各位贡献代码！我会尽快修复问题并回复大家的问题。关于qteasy作者:Jackie PENGemail:jackie_pengzhao@163.comCreated: 2019, July, 16Latest Version:1.0.26License: BSD 3-Clause Licenseqteasy是为量化交易人员开发的一套量化交易工具包，特点如下：全流程覆盖从金融数据获取、存储，到交易策略的开发、回测、优化、实盘运行完全本地化所有的金融数据、策略运算和优化过程完全本地化，不依赖于任何云端服务使用简单提供大量内置交易策略，用户可以搭积木式地创建自己的交易策略灵活多变使用qteasy提供的策略类，用户可以自行创建自己的交易策略，灵活设置可调参数qteasy能做什么？金融历史数据:获取、清洗、本地存储大量金融历史数据检索、处理、调用本地数据本地金融数据可视化创建交易策略提供近七十种内置交易策略，可以直接搭积木式使用快速创建自定义交易策略，灵活设置可调参数交易策略的回测、优化、评价，可视化输出回测结果实盘交易模拟读取实时市场数据，实盘运行交易策略生成交易信号，模拟交易结果跟踪记录交易日志、股票持仓、账户资金变化等信息随时查看交易过程，检查盈亏情况手动控制交易进程、调整交易参数，手动下单安装$pipinstallqteasy文档关于QTEASY系统的更多详细解释和使用方法，请参阅QTEASY文档：python 版本pythonversion >= 3.6安装可选依赖包qteasy所有必要的依赖包都可以在pip安装的同时安装好，但如果需要使用qteasy的全部功能，需要安装以下依赖包：ta-lib: == 0.4.18, 用于计算技术指标pymysql: == 1.0.2, 用于连接MySQL数据库,将本地数据存储到MySQL数据库（qteasy默认使用csv文件作为本地数据源，但数据量大时推荐使用mysql数据库，详情参见qteasy使用教程）10分钟了解qteasy的功能导入qteasy基本的模块导入方法如下importqteasyasqtprint(qt.__version__)配置本地数据源为了使用qteasy，需要大量的金融历史数据，所有的历史数据都必须首先保存在本地，如果本地没有历史数据，那么qteasy的许多功能就无法执行。qteasy默认通过tushare金融数据包来获取大量的金融数据，用户需要自行申请API Token，获取相应的权限和积分（详情参考：https://tushare.pro/document/2）因此，在使用qteasy之前需要对本地数据源和tushare进行必要的配置。在QT_ROOT_PATH/qteasy/路径下打开配置文件qteasy.cfg，可以看到下面内容：# qteasy configuration file
# following configurations will be loaded when initialize qteasy

# example:
# local_data_source = database配置tushare token将你获得的tushare API token添加到配置文件中，如下所示：tushare_token = <你的tushare API Token>配置本地数据源 —— 用MySQL数据库作为本地数据源默认情况下qteasy使用存储在data/路径下的.csv文件作为数据源，不需要特殊设置。
如果设置使用mysql数据库作为本地数据源，在配置文件中添加以下配置：local_data_source = database  

local_db_host = <host name>
local_db_port = <port number>
local_db_user = <user name>
local_db_password = <password>
local_db_name = <database name>关闭并保存好配置文件后，重新导入qteasy，就完成了数据源的配置，可以开始下载数据到本地了。下载金融历史数据要下载金融价格数据，使用qt.refill_data_source()函数。下面的代码下载2021及2022两年内所有股票、所有指数的日K线数据，同时下载所有的股票和基金的基本信息数据。
（根据网络速度，下载数据可能需要十分钟左右的时间，如果存储为csv文件，将占用大约200MB的磁盘空间）：qt.refill_data_source(tables=['stock_daily',# 股票的日线价格'index_daily',# 指数的日线价格'basics'],# 股票和基金的基本信息start_date='20210101',# 下载数据的起止时间end_date='20221231',)数据下载到本地后，可以使用qt.get_history_data()来获取数据，如果同时获取多个股票的历史数据，每个股票的历史数据会被分别保存到一个dict中。qt.get_history_data(htypes='open, high, low, close',shares='000001.SZ, 000300.SH',start='20210101',end='20210115')运行上述代码会得到一个Dict对象，包含两个股票"000001.SZ"以及"000005.SZ"的K线数据（数据存储为DataFrame）：{'000001.SZ':
              open   high    low  close
 2021-01-04  19.10  19.10  18.44  18.60
 2021-01-05  18.40  18.48  17.80  18.17
 2021-01-06  18.08  19.56  18.00  19.56
 ... 
 2021-01-13  21.00  21.01  20.40  20.70
 2021-01-14  20.68  20.89  19.95  20.17
 2021-01-15  21.00  21.95  20.82  21.00,
 
 '000300.SH':
                  open       high        low      close
 2021-01-04  5212.9313  5284.4343  5190.9372  5267.7181
 2021-01-05  5245.8355  5368.5049  5234.3775  5368.5049
 2021-01-06  5386.5144  5433.4694  5341.4304  5417.6677
 ...
 2021-01-13  5609.2637  5644.7195  5535.1435  5577.9711
 2021-01-14  5556.2125  5568.0179  5458.6818  5470.4563
 2021-01-15  5471.3910  5500.6348  5390.2737  5458.0812}除了价格数据以外，qteasy还可以下载并管理包括财务报表、技术指标、基本面数据等在内的大量金融数据，详情请参见qteasy文档股票的数据下载后，使用qt.candle()可以显示股票数据K线图。importqteasyasqtdata=qt.candle('000300.SH',start='2021-06-01',end='2021-8-01',asset_type='IDX')qteasy的K线图函数candle支持通过六位数股票/指数代码查询准确的证券代码，也支持通过股票、指数名称显示K线图qt.candle()支持功能如下：显示股票、基金、期货的K线显示复权价格显示分钟、 周或月K线显示不同移动均线以及MACD/KDJ等指标详细的用法请参考文档，示例如下(请先使用qt.refill_data_source()下载相应的历史数据)：importqteasyasqt# 场内基金的小时K线图qt.candle('159601',start='20220121',freq='h')# 沪深300指数的日K线图qt.candle('000300',start='20200121')# 股票的30分钟K线，复权价格qt.candle('中国电信',start='20211021',freq='30min',adj='b')# 期货K线，三条移动均线分别为9天、12天、26天qt.candle('沪铜主力',start='20211021',mav=[9,12,26])# 场外基金净值曲线图，复权净值，不显示移动均线qt.candle('000001.OF',start='20200101',asset_type='FD',adj='b',mav=[])生成的K线图可以是一个交互式动态K线图（请注意，K线图基于matplotlib绘制，在使用不同的终端时，显示功能有所区别，某些终端并不支持
动态图表，详情请参阅matplotlib文档在使用动态K线图时，用户可以用鼠标和键盘控制K线图的显示范围：鼠标在图表上左右拖动：可以移动K线图显示更早或更晚的K线鼠标滚轮在图表上滚动，可以缩小或放大K线图的显示范围通过键盘左右方向键，可以移动K线图的显示范围显示更早或更晚的K线通过键盘上下键，可以缩小或放大K线图的显示范围在K线图上双击鼠标，可以切换不同的均线类型在K线图的指标区域双击，可以切换不同的指标类型：MACD，RSI，DEMA关于DataSource对象的更多详细介绍，请参见qteasy文档创建一个投资策略qteasy中的所有交易策略都是由qteast.Operator（交易员）对象来实现回测和运行的，Operator对象是一个策略容器，一个交易员可以同时
管理多个不同的交易策略。queasy提供了两种方式创建交易策略，详细的说明请参见使用教程：使用内置交易策略组合通过策略类自行创建策略生成一个DMA均线择时交易策略在这里，我们将使用一个内置的DMA均线择时策略来生成一个最简单的大盘择时交易系统。所有内置交易策略的清单和详细说明请参见文档。创建Operator对象时传入参数：strategies='DMA'，可以新建一个DMA双均线择时交易策略。
创建好Operator对象后，可以用op.info()来查看它的信息。importqteasyasqtop=qt.Operator(strategies='dma')op.info()现在可以看到op中有一个交易策略，ID是dma，我们在Operator层面设置或修改策略的参数
时，都需要引用这个ID。DMA是一个内置的均线择时策略，它通过计算股票每日收盘价的快、慢两根移动均线的差值DMA与其移动平均值AMA之间的交叉情况来确定多空或买卖点。：使用qt.built_ins()函数可以查看DMA策略的详情，例如：importqteasyasqtqt.built_ins('dma')得到：DMA择时策略

    策略参数：
        s, int, 短均线周期
        l, int, 长均线周期
        d, int, DMA周期
    信号类型：
        PS型：百分比买卖交易信号
    信号规则：
        在下面情况下产生买入信号：
        1， DMA在AMA上方时，多头区间，即DMA线自下而上穿越AMA线后，输出为1
        2， DMA在AMA下方时，空头区间，即DMA线自上而下穿越AMA线后，输出为0
        3， DMA与股价发生背离时的交叉信号，可信度较高

    策略属性缺省值：
    默认参数：(12, 26, 9)
    数据类型：close 收盘价，单数据输入
    采样频率：天
    窗口长度：270
    参数范围：[(10, 250), (10, 250), (8, 250)]
    策略不支持参考数据，不支持交易数据在默认情况下，策略有三个可调参数：(12,26,9), 但我们可以给出任意大于2小于250的三个整数作为策略的参数，以适应不同交易活跃度的股票、或者适应
不同的策略运行周期。回测并评价交易策略的性能表现queasy可以使用历史数据回测策略表现并输出图表如下：使用默认参数回测刚才建立的DMA策略在历史数据上的表现，可以使用op.run()。importqteasyasqtop=qt.Operator(strategies='dma')res=op.run(mode=1,# 历史回测模式asset_pool='000300.SH',# 投资资产池，即允许投资的股票或指数，此处为沪深300指数asset_type='IDX',# 投资资产类型，IDX表示指数，E表示股票invest_cash_amounts=[100000],# 初始投资资金，此处为10万元invest_start='20220501',# 投资回测开始日期invest_end='20221231',# 投资回测结束日期cost_rate_buy=0.0003,# 买入费率，此处为0.03%cost_rate_sell=0.0001,# 卖出费率，此处为0.01%visual=True,# 打印可视化回测图表trade_log=True# 打印交易日志)输出结果如下：====================================
     |                                  |
     |       BACK TESTING RESULT        |
     |                                  |
     ====================================

qteasy running mode: 1 - History back testing
time consumption for operate signal creation: 4.4 ms
time consumption for operation back looping:  82.5 ms

investment starts on      2022-05-05 00:00:00
ends on                   2022-12-30 00:00:00
Total looped periods:     0.7 years.

-------------operation summary:------------
Only non-empty shares are displayed, call 
"loop_result["oper_count"]" for complete operation summary

          Sell Cnt Buy Cnt Total Long pct Short pct Empty pct
000300.SH    6        6      12   56.4%      0.0%     43.6%   

Total operation fee:     ¥      257.15
total investment amount: ¥  100,000.00
final value:              ¥  105,773.09
Total return:                     5.77% 
Avg Yearly return:                8.95%
Skewness:                          0.58
Kurtosis:                          3.54
Benchmark return:                -3.46% 
Benchmark Yearly return:         -5.23%

------strategy loop_results indicators------ 
alpha:                            0.142
Beta:                             1.003
Sharp ratio:                      0.637
Info ratio:                       0.132
250 day volatility:               0.138
Max drawdown:                    11.92% 
    peak / valley:        2022-08-17 / 2022-10-31
    recovered on:         Not recovered!

===========END OF REPORT=============交易策略的参数调优交易策略的表现与参数有关，如果输入不同的参数，策略回报相差会非常大。qteasy可以用多种不同的优化算法，帮助搜索最优的策略参数，要使用策略优化功能，需要设置交易策略的优化标记opt_tag=1，并配置环境变量mode=2即可:importqteasyasqtop=qt.Operator(strategies='dma')op.set_parameter('dma',opt_tag=1)res=op.run(mode=2,# 优化模式opti_start='20220501',# 优化区间开始日期opti_end='20221231',# 优化区间结束日期test_start='20220501',# 测试区间开始日期test_end='20221231',# 测试区间结束日期opti_sample_count=1000,# 优化样本数量visual=True,# 打印优化结果图表parallel=False)# 不使用并行计算qteasy将在同一段历史数据（优化区间）上反复回测，找到结果最好的30组参数，并把这30组参数在另一段历史数据（测试区间）上进行独立测试，并显
示独立测试的结果：==================================== 
|                                  |
|       OPTIMIZATION RESULT        |
|                                  |
====================================

qteasy running mode: 2 - Strategy Parameter Optimization

... # 省略部分输出

# 以下是30组优化的策略参数及其结果（部分结果省略）
    Strategy items Sell-outs Buy-ins ttl-fee     FV      ROI  Benchmark rtn MDD 
0     (35, 69, 60)     1.0      2.0    71.45 106,828.20  6.8%     -3.5%     9.5%
1   (124, 104, 18)     3.0      2.0   124.86 106,900.59  6.9%     -3.5%     7.4%
2   (126, 120, 56)     1.0      1.0    72.38 107,465.86  7.5%     -3.5%     7.5%
...
27   (103, 84, 70)     1.0      1.0    74.84 114,731.44 14.7%     -3.5%     8.8%
28  (143, 103, 49)     1.0      1.0    74.33 116,453.26 16.5%     -3.5%     4.3%
29   (129, 92, 56)     1.0      1.0    74.55 118,811.58 18.8%     -3.5%     4.3%

===========END OF REPORT=============将优化后的参数应用到策略中，并再次回测，可以看到结果明显提升：op.set_parameter('dma',pars=(143,99,32))res=op.run(mode=1,# 历史回测模式asset_pool='000300.SH',# 投资资产池asset_type='IDX',# 投资资产类型invest_cash_amounts=[100000],# 投资资金invest_start='20220501',# 投资回测开始日期invest_end='20221231',# 投资回测结束日期cost_rate_buy=0.0003,# 买入费率cost_rate_sell=0.0001,# 卖出费率visual=True,# 打印可视化回测图表trade_log=True,# 打印交易日志)结果如下：关于策略优化结果的更多解读、以及更多优化参数的介绍，请参见详细文档部署并开始交易策略的实盘运行qteasy提供了在命令行环境中运行的一个简单实盘交易程序，在配置好Operator对象并设置好策略后，自动定期运行、自动盯盘、自动下载实时数据并根据策略结果生成交易指令，模拟交易过程并记录交易结果。在Operator中设置好交易策略，并配置好交易参数后，可以直接启动实盘交易：importqteasyasqt# 创建一个交易策略alphaalpha=qt.get_built_in_strategy('ndayrate')# 创建一个N日股价涨幅交易策略# 设置策略的运行参数alpha.strategy_run_freq='d'# 每日运行alpha.data_freq='d'# 策略使用日频数据alpha.window_length=20# 数据窗口长度alpha.sort_ascending=False# 优先选择涨幅最大的股票alpha.condition='greater'# 筛选出涨幅大于某一个值的股票alpha.ubound=0.005# 筛选出涨幅大于0.5%的股票alpha.sel_count=7# 每次选出7支股票# 创建一个交易员对象，运行alpha策略op=qt.Operator(alpha,signal_type='PT',op_type='step')# 设置策略运行参数# 交易股票池包括所有的银行股和家用电器股asset_pool=qt.filter_stock_codes(industry='银行, 家用电器',exchange='SSE, SZSE')qt.configure(mode=0,# 交易模式为实盘运行asset_type='E',# 交易的标的类型为股票asset_pool=asset_pool,# 交易股票池为所有银行股和家用电器股trade_batch_size=100,# 交易批量为100股的整数倍sell_batch_size=1,# 卖出数量为1股的整数倍live_trade_account_id=1,# 实盘交易账户IDlive_trade_account='user name',# 实盘交易用户名)qt.run(op)此时qteasy会启动一个Trader Shell命令行界面，同时交易策略会自动定时运行，运行的参数随QT_CONFIG而定。启动TraderShell后，所有交易相关的重要信息都会显示在console中：此时控制台上会显示当前交易执行状态：当前日期、时间、运行状态产生的交易信号和交易订单交易订单的成交情况账户资金变动情况账户持仓变动情况开盘和收盘时间预告等在TraderShell运行过程中可以随时按Ctrl+C进入Shell选单：Current mode interrupted, Input 1 or 2 or 3 for below options: 
[1], Enter command mode; 
[2], Enter dashboard mode. 
[3], Exit and stop the trader; 
please input your choice:此时按1可以进入Interactive模式（交互模式）。在交互模式下，用户可以在(QTEASY)命令行提示符后输入
命令来控制交易策略的运行：在命令行模式下可以与TraderShell实现交互，操作当前账户，查询交易历史、修改状态等：pause/resume: 暂停/重新启动交易策略change: 修改当前持仓和现金余额positions: 查看当前持仓orders: 查看当前订单history: 查看历史交易记录exit: 退出TraderShell... 更多TraderShell命令参见QTEASY文档