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AI量化投资实验室-社区&知识库

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bt框架的常见问题——汇总

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    ailabx
    编写于 最后由 ailabx 编辑
    #1

    bt是一个“积木式”的回测框架。(注意不是backtrader)
    用很少的代码,开发出一个好用的策略。
    bt官网

    问:polar核心版本里怎么获取bt回测的交易明细?
    答:回测的结果是res,用res.get_transactions()

    问:bt是不是按照生成信号的当天收盘价交易的?
    日频策略都是收盘计算信号,以收盘价交易(模拟次日开盘交易——这里有滑点)。很多框架可以可以配置以收盘价交易,或以次日开盘价交易,bt目前没有看到相应的配置项。
    不过这不影响,回测,尤其是日频策略,这些滑点其实影响没有想象中的大。
    专注把策略搞好。
    在日内或高频上,手费费和滑点就是不可忽视的。

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    • A ailabx

      bt是一个“积木式”的回测框架。(注意不是backtrader)
      用很少的代码,开发出一个好用的策略。
      bt官网

      问:polar核心版本里怎么获取bt回测的交易明细?
      答:回测的结果是res,用res.get_transactions()

      问:bt是不是按照生成信号的当天收盘价交易的?
      日频策略都是收盘计算信号,以收盘价交易(模拟次日开盘交易——这里有滑点)。很多框架可以可以配置以收盘价交易,或以次日开盘价交易,bt目前没有看到相应的配置项。
      不过这不影响,回测,尤其是日频策略,这些滑点其实影响没有想象中的大。
      专注把策略搞好。
      在日内或高频上,手费费和滑点就是不可忽视的。

      雪 在线
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      雪山飞狐
      编写于 最后由 编辑
      #2

      @ailabx 在 bt框架的常见问题——汇总 中说:

      bt是一个“积木式”的回测框架。

      bt 是一个基于 Python 的灵活回测框架,用于测试量化交易策略。回测是指通过历史数据对交易策略进行测试验证的过程。该框架让您可以轻松创建融合多种算法的交易策略,致力于构建可测试、可复用且灵活的策略逻辑模块,从而促进复杂交易策略的快速开发。

      框架目标:让量化工作者免于重复造轮子的困扰,专注策略开发这一核心工作。

      bt 采用 Python 语言编写,能够融入 Python 蓬勃发展的数据分析生态系统。Python 拥有大量现成的机器学习、信号处理和统计学库,可有效避免重复开发——这在缺乏高质量开源生态的其他编程语言中是屡见不鲜的问题。

      bt 的底层构建基于 ffn(一个 Python 金融函数库)。快去看看吧!

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