Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/refraction-ray/xalpha
基金投资管理回测引擎
https://github.com/refraction-ray/xalpha
backtest finance investment quantitative-trading
Last synced: 2 days ago
JSON representation
基金投资管理回测引擎
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/refraction-ray/xalpha
- Owner: refraction-ray
- License: mit
- Created: 2018-08-02T11:12:10.000Z (over 6 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-10-05T12:52:16.000Z (2 months ago)
- Last Synced: 2024-11-26T07:02:03.012Z (16 days ago)
- Topics: backtest, finance, investment, quantitative-trading
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 10.8 MB
- Stars: 2,057
- Watchers: 53
- Forks: 439
- Open Issues: 51
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Changelog: CHANGELOG.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
- awesome-github-star - xalpha - ray | 1819 | (Python)
- awesome-hacking-lists - refraction-ray/xalpha - 基金投资管理回测引擎 (Python)
README
# xalpha
[](https://pypi.org/project/xalpha/)
[](https://xalpha.readthedocs.io/)
[](https://codecov.io/gh/refraction-ray/xalpha)
[](https://badges.mit-license.org/)
**基金投资的全流程管理**
场外基金的信息与净值获取，精确到分的投资账户记录整合分析与丰富可视化，简单的策略回测以及根据预设策略的定时投资提醒。尤其适合资金反复进出的定投型和网格型投资的概览与管理分析。
🎉 0.3 版本起支持通用日线和实时数据获取器，统一接口一行可以获得几乎任何市场上存在产品的价格数据，进行分析。
🍭 0.9 版本起支持持仓基金组合的底层持仓配置和股票细节透视，掌握底层持仓和跟踪机构股票池与买卖特点，从未如此简单。
一行拿到基金信息：
```python
nfyy = xa.fundinfo("501018")
```
一行根据账单进行基金组合全模拟，和实盘完全相符:
```python
jiaoyidan = xa.record(path) # 额外一行先读入 path 处的 csv 账单
shipan = xa.mul(status=jiaoyidan) # Let's rock
shipan.summary() # 看所有基金总结效果
shipan.get_stock_holdings() # 查看底层等效股票持仓
```
一行获取各种金融产品的历史日线数据或实时数据
```python
xa.get_daily("SH518880") # 沪深市场历史数据
xa.get_daily("USD/CNY") # 人民币中间价历史数据
xa.get_rt("commodities/crude-oil") # 原油期货实时数据
xa.get_rt("HK00700", double_check=True) # 双重验证高稳定性支持的实时数据
```
一行拿到指数，行业，基金和个股的历史估值和即时估值分析（指数部分需要聚宽数据，本地试用申请或直接在聚宽云平台运行）
```python
xa.PEBHistory("SH000990").summary()
xa.PEBHistory("F100032").v()
```
一行定价可转债
```python
xa.CBCalculator("SH113577").analyse()
```
一行估算基金净值 (QDII 基金需自己提供持仓字典)
```python
xa.QDIIPredict("SH501018", positions=True).get_t0_rate()
```
xalpha 不止如此，更多特性，欢迎探索。不只是数据，更是工具！
## 文档
在线文档地址： https://xalpha.readthedocs.io/
或者通过以下命令，在本地`doc/build/html`内阅读文档。
```bash
$ cd doc
$ make html
```
## 安装
```bash
pip install xalpha
```
目前仅支持 python 3 。
若想要尝试最新版，
```bash
$ git clone https://github.com/refraction-ray/xalpha.git
$ cd xalpha && pip3 install .
```
## 用法
### 本地使用
由于丰富的可视化支持，建议配合 Jupyter Notebook 使用。可以参照[这里](https://xalpha.readthedocs.io/en/latest/demo.html)给出的示例连接，快速掌握大部分功能。
部分效果如下：
### 在量化平台使用
这里以聚宽为例，打开聚宽研究环境的 jupyter notebook，运行以下命令：
```
>>> !pip3 install xalpha --user
>>> import sys
>>> sys.path.insert(0, "/home/jquser/.local/lib/python3.6/site-packages")
>>> import xalpha as xa
```
即可在量化云平台正常使用 xalpha，并和云平台提供数据无缝结合。
如果想在云平台研究环境尝试最新开发版 xalpha，所需配置如下。
```
>>> !git clone https://github.com/refraction-ray/xalpha.git
>>> !cd xalpha && python3 setup.py develop --user
>>> import sys
>>> sys.path.insert(0, "/home/jquser/.local/lib/python3.6/site-packages")
>>> import xalpha as xa
```
由于 xalpha 整合了部分聚宽数据源的 API，在云端直接 `xa.provider.set_jq_data(debug=True)` 即可激活聚宽数据源。
## 致谢
感谢[集思录](https://www.jisilu.cn)对本项目的支持和赞助，可以在[这里](https://www.jisilu.cn/data/qdii/#qdiie)查看基于 xalpha 引擎构建的 QDII 基金净值预测。
## 博客
- [xalpha 诞生记](https://re-ra.xyz/xalpha-%E8%AF%9E%E7%94%9F%E8%AE%B0/)
- [xalpha 设计哲学及其他](https://re-ra.xyz/xalpha-%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E5%93%B2%E5%AD%A6%E5%8F%8A%E5%85%B6%E4%BB%96/)