选择bt框架的核心原因:“积木式”,低代码的策略开发模式

量化投资系列第2篇,以bt框架为基础,简单明了的讲明白,如何快速开发一个策略。

策略开发通常是源自我们的一些想法和思路,使用回测框架去验证它。

而当一个策略逻辑比较复杂时,新手常常分不清,到底是策略代码有问题,还是策略本身不可行。

因此,如果一个框架可以尽量减少这些策略开发中的“模板化”的代码,把常用的模板都实现好,让我们实现策略就像“搭乐高”一样轻松愉悦。

这就是我选择bt框架的核心原因:“积木式”,低代码的策略开发模式

下面是常见python生态一些开源框架的对比:

框架名称

功能

特点

优势

劣势

Backtrader

提供量化回测和实盘交易的Python框架,支持股票、期货、期权、加密货币等资产。

模块化设计,丰富的指标库,支持多周期回测,数据源灵活。号称“最强的单机版回测框架”,国内有不少机构用户

功能完善,支持多品种、多策略、多周期回测;社区活跃,文档详实。

代码复杂,使用元类和抽象基类,对新手不太友好;国内实盘交易支持不足。

PyAlgoTrade

支持策略回测和实时交易,提供统计和分析功能。

事件驱动模型,易于使用,支持多种数据源。目前项目已经不维护了。

易于上手,策略编写简单;支持实盘交易和参数优化。

社区和文档支持不如Backtrader;高级功能较少。

VectorBT

允许用户自定义输入和输出,支持多种市场和交易规则。 高灵活性和扩展性,适用于金融数据预处理和策略开发。主要特点是向量化回测,速度化。  支持复杂的策略和数据分析;可以与其他Python库协同工作。 相对较新,社区和文档可能不如其他框架成熟。
Qlib 是一个开源的量化投资平台,提供数据、回测、实盘交易等功能。 集成多种量化策略,支持机器学习。 强大的数据处理能力;集成多种量化和机器学习策略。 适用于AI驱动的量化,对规则策略的开发支持相对较少。
Backtesting.py 提供简洁的API进行策略回测。 简洁易用,快速上手。 API简洁,容易理解和使用。支持参数优化。 只支持单标的回测。

图片

吾日三省吾身

这两天有事没有写文,但思考没有停止。

我们不能总是陷于鸡血,规划,不了了之,再次规划的空循环。

长期规划是伪命题,《重来》里说“计划等于瞎扯”,除了写一些没用,再了不会命出来看的文档之外,没有任何作用。

话有点激进,但在这个越发不确定的时代,着实如此。

首先,所谓的长期规划,受限于我们的认知。

还记得你小时候的命题作文吗?长大后你想成为什么样的人?——多数同学都是医生,科学家,航天员之类的。

长大后,都是普通打工人。

为什么,这是认知受限,我们小时候,在课本里,媒体看老是看到这几个身份被歌颂,但这些岗位具体做什么,需要什么条件,你是否有能力,以及是否真的喜欢,未可知。

随着我们长大,生活阅历丰富,积累了一些东西之后,当然认知还是持续在迭代。比如20年前,产品经理是是个新兴岗位,在大学里,我们就是埋头编程,以为程序员可以决定一个产品的方向,到了大厂才发现,程序员就是“码农”为主。

年轻时还当咨询师,想当基金经理。。。

除了个人认知持续进化之外,外部环境也在持续变化。比如蔡磊,他的人生规划里,显然没有医学和渐冻症,但正值壮年的他,就遇到了,人生发现了180度大转度。。。

所以认知局限叠加外部变化,注定了当前如此不确定的,目标就是动态演绎出来的,而非规划。

那你也许要问,那人生就毫无计划,随波逐流了吗?

当然不是。

长期目标可以确定了,比如你想成为什么样的人,过什么样的生活。这种模糊的目标是确定的。但路径是很难提前规划好的。

你想财富自由,那指定原则就是——你要持续生产有长期价值的产品

这句话有几个关键词: 生产,长期价值和产品

你再努力,读很多书,你不生产,就无法变现。你要从消费者,变为生产者,这才是可能财富自由的底层逻辑。

长期价值,就是这个东西需要有生命力,比如有人写文,追热点,搞垃圾流量,这就没有长期价值。

最后一个就是产品化。你的作品需要有完成度,能解决一个特定的问题,最好的,人们可以为之付费。

这个指导原则对于一个希望自己努力,实现财富自由的人是通用的,它不是规划,而是指导思路。

那具体我们应该怎么做呢?

当下,你能生产的,最想做的事,拟定一个100天可以完成的小目标即可。

比如100天,可以写一本书(一天2000字,1000天20万字),可以发布一软件产品等等。

不需要详细的计划,把目标转为系统——每天做的事,比如每天2000字,差不多就是一本书。每天一个功能点,那100天基本可以交付一个小产品。

最后,这些事情应该只占你每天精力的80%,还需要有20%的时间,去尝试,去探索新的东西,能人生更多的可能性。

综上,就是“但行好事,莫问前程”。

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