細(xì)數(shù)7大算法交易工具

追夢文庫 2022-04-07

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自上世紀(jì)80年代初計算機(jī)快速發(fā)展以來，算法交易因其快速高效、高執(zhí)行力等優(yōu)勢，開始被機(jī)構(gòu)投資者和大型交易公司所使用。在過去的10 年間，算法交易受零售投資者的歡迎程度也顯著提高并開始普及。

算法交易的流行度的上升，也伴隨著各種交易工具和服務(wù)的激增。觀良者整理了一份在2022年您可以考慮在算法交易過程中使用的7種工具列表。

網(wǎng)頁服務(wù)：

以下是您可以通過 Web 瀏覽器使用的托管服務(wù)，不需要用戶進(jìn)行太多的設(shè)置。對于新的算法交易者來說，很容易嘗試。

(1) QuantConnect:

QuantConnect 是另一個平臺，它提供 IDE 以在算法上進(jìn)行回測和實時交易。他們的平臺是使用 C# 語言構(gòu)建的，用戶可以選擇用多種語言測試算法，包括 C# 和 Python。

QuantConnect 還擁有來自世界各地的優(yōu)秀社區(qū)，并提供對股票、期貨、外匯和加密交易的訪問。

(2) QuantRocket

QuantRocket 是一個提供回測的平臺，具有外匯和美國股票的實時交易功能。

QuantRocket 支持多種引擎——自身的 Moonshot，以及用戶選擇的第三方引擎。雖然 QuantRocket 沒有傳統(tǒng)的 IDE，但它與 Jupyter 很好地集成以產(chǎn)生類似的東西。但QuantRocket不是免費的，定價計劃從 19.99 美元/月起，提供年度選項。

本地回測/實時交易引擎：

在當(dāng)今的軟件世界中，如果您在這些托管服務(wù)之外做出一些努力，您將擁有更多的自由。如果您對這種方式感到滿意，建議您可以使用以下工具在本地進(jìn)行回測：

(3) Zipline/Zipline-Live :

Quantopian 的 IDE 建立在 Zipline 的基礎(chǔ)上，Zipline 是一種用于交易算法的開源回溯測試引擎。Zipline 在本地運行，也可以配置為在虛擬環(huán)境和 Docker 容器中運行。

Zipline 帶有 Quantopian 的所有功能，但不是所有數(shù)據(jù)。為了平衡這一點，用戶可以編寫自定義數(shù)據(jù)進(jìn)行回測。

Zipline 還提供來自回測的原始數(shù)據(jù)，允許可視化的多種用途。

(4) Backtrader：

Backtrader 也是比較流行的回測引擎之一。它是使用 python 構(gòu)建的，并且具有在本地運行的干凈、簡單和高效的界面（無 Web 界面）。但是backtrader 不附帶任何數(shù)據(jù)，您可以很容易地以 csv 和其他格式連接自己的市場數(shù)據(jù)。

從 1.5.0 版開始，BackTrader 具有實時交易功能。它一直是算法交易者的熱門選擇，尤其是在 Zipline 停止實時交易之后。

分析工具：

回溯測試將輸出大量原始數(shù)據(jù)。一些 IDE 將提供基本的可視化和分析，通常是算法性能。如果您正在尋找更深入的評估，推薦以下工具：

(5) Pyfolio :

Pyfolio 是 Quantopian 開發(fā)的另一個開源工具，專注于評估投資組合。Pyfolio 的與眾不同之處在于它能夠?qū)⒉淮_定性程度引入一組靜態(tài)數(shù)據(jù)點，并從用戶的投資組合中評估貝葉斯指標(biāo)。

Pyfolio API 提供了許多可視化，可以在他們的 GitHub 存儲庫中找到。

(6)阿爾法透鏡：

Alphalens 也是 Quantopian 的分析工具。與 Pyfolio 不同，Alphalens 可以很好地處理來自 Zipline 的原始數(shù)據(jù)輸出，而不是評估投資組合，而是對預(yù)測性股票因素的性能分析。Alphalens 在其 GitHub 存儲庫中擁有自己的一系列可視化。

按因子分位數(shù)計算的平均每日回報——alphalens 提供的可視化之一

(7)Tradingview：

TradingView 是一個具有活躍開源社區(qū)的可視化工具。它完全基于網(wǎng)絡(luò)，并允許用戶可視化數(shù)據(jù)，無論數(shù)據(jù)是模擬交易的結(jié)果還是算法回溯測試。與 Quantopian 一樣，TradingView 允許用戶與社區(qū)中的其他人分享他們的結(jié)果和可視化，并接收反饋。