PyAlgoTrade框架研究

gityuan 發布于2019-07-24 18:06 / 3475人閱讀

摘要：最近研究量化交易，看了幾個回測的框架，最后盯上這個項目。所以對這個框架進行了一番研究。比如的設計，也是采用事件回調來計算指標或者進行交易。在的科學計算框架體系中，是核心，其核心的數據結構也被廣泛使用于其他數據分析框架之中。

最近研究量化交易，看了幾個回測的框架，最后盯上PyAlgoTrade這個項目。感覺很不錯，支持
策略回測和實盤交易，提供全面的技術分析接口，算是python的量化交易框架里比較出色的作品。所以對這個框架進行了一番研究。

程序化交易系統的編程范式：事件驅動的編程

量化交易，一般是采用統計學和數學工具，對資產的各個方面進行定量分析，并制訂程序化的交易策略嚴格執行來獲得收益。這里面有兩大核心任務，
一個是數據分析，一個是程序化交易。

與純粹的數據分析不同，因為有交易動作的存在，同時，在實盤交易中，還要實時更新價格、成交量等數據。這里面可以很明顯的看到系統的結構：

數據分析模塊----行情接口和數據源----交易訂單管理模塊----交易下單API

這幾個模塊之間還存在狀態一致性的維護。因此，交易系統的設計，一般采用事件驅動的設計。比如MetaTrader 4的設計，MQL也是采用事件回調來計算指標或者進行EA交易。PyAlgoTrade也是基于這個理念開發的。PyAlgoTrade自己封裝了一套事件分發機制，具體的實現可以參考：
observer和
dispatcher這兩個模塊

數據結構的取舍

量化交易中的數據以資產價格或者成交量的時間序列為主，這類序列化數據的分析框架有很多。大部分的科學計算框架，比如：Numpy、SciPy、statsmodels、scikit-learn等等，都支持序列或者Array的分析。在Python的科學計算框架體系中，Numpy是核心，其核心的ndarray數據結構也被廣泛使用于其他數據分析框架之中。但是盡管ndarray適用于分析領域，在程序化交易中，仍然希望數據結構內的變化依然能有一個對外的通知，需要一個帶有事件支持的數據結構。因此PyAlgoTrade并沒有采用ndarray或者pandas的dataframe作為基礎數據結構，而是自行封裝了一個DataSeries結構，以及針對每個K線或者蠟燭圖的Bar結構。

與數據分析框架的整合方式

盡管因為需求的原因，需要多帶帶實現一套數據結構，但是要使用主流的分析框架，依然需要使用ndarray這樣的數據結構。這里就存在一個數據轉換的問題。同時，由于實盤交易的原因，PyAlgoTrade策略實現上，以復寫onBars方法（其意義與MQL中的onTick方法類似）為主，因此也是需要每次更新Tick數據就進行一次計算。
這里就涉及到一個移動窗口問題。PyAlgoTrade也對此做了一定的封裝。這里可以參考：
technical.EventWindow這個類。
而talibext.indicator模塊中包含了talib的封裝。

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