可视化策略指标 - Zipline 教程 本地回测和金融 Python p.2
本教程是使用 Ponython 进行回测和金融分析的迷你系列。在上一节教程中,我们经历了在机器上运行 Zipline 的繁琐过程,并运行了一个简单的买入苹果股票的策略。我们最终运行了策略并看到了输出结果。无论你用什么方式运行它,我们至少可以说输出结果应该保存到 strat.pickle 文件中。那么,我们现在该怎么做呢?如果你通过魔术方式运行它,你确实可以将输出结果保存到这个明显的数据框架中,它创
本教程是使用 Ponython 进行回测和金融分析的迷你系列。在上一节教程中,我们经历了在机器上运行 Zipline 的繁琐过程,并运行了一个简单的买入苹果股票的策略。我们最终运行了策略并看到了输出结果。无论你用什么方式运行它,我们至少可以说输出结果应该保存到 strat.pickle 文件中。那么,我们现在该怎么做呢?如果你通过魔术方式运行它,你确实可以将输出结果保存到这个明显的数据框架中,它创建了一个表格,我现在告诉你它是一个数据框架,但它可能不是你想要的。你可能希望看到一些图表,并且你可能想知道你在处理什么。如果我们只是使用滚动条,在某个时候我以为我们会点击它,看起来我们实际上看到了所有的列,这很奇怪,通常它会切断... 哦,不,好吧,它在这里,我错过了。是的,这里还有其他列,我们只是没有看到,它被截断了。无论如何,我们能做些什么呢?我们能可视化这里已经存在的东西吗?
首先,我要做的是,我已经运行了它,所以我只是从最后一部分开始录制。如果你需要确保你加载了扩展程序,再次运行算法等等,我将继续往下走。至少在这个我们运行它的方式中,我还有另一种方法要向你们展示如何运行东西,但我只是觉得信息过载了。所以,这将我们的策略输出保存到了 strat.pickle 文件中。那么,我们能做些什么呢?我们如何从这里读取数据呢?首先,我们可以这样:让我们导入 pandas 作为 PD。事实上,让我看看是否可以... 我不想把它变得太疯狂,但我希望它可读。然后,让我继续导入一些东西,把它放到中间。所以,我们将导入 pandas 作为 PD,让我们导入 matplotlib.pyplot 作为 PLT,从 matplotlib 中,让我们继续导入 style,然后我们将执行 style.use('ggplot'),因为我们都知道在金融领域,你的图表有多漂亮会对你的表现产生巨大的影响。接下来,我们要说的是,我只是说 backtest_df = PD.read_pickle,它是什么?读入 pickle,然后指定 pickle 的名称。在我的例子中,我们输出到 strat.pickle,所以是 strat.pickle。这将读取我们的数据框架,然后我们可以做一些简单的事情,比如 backtest_df.portfolio_value.plot,plt.show,砰!你也可以在行内绘图,这样你就不必调用 plt.show,但我习惯于以这种方式进行,所以无论如何我都会这样做。砰!这就是我们的表现,太棒了!看起来我们做得很好。事实证明,如果你每天都可以买入 10 股苹果股票,而不必考虑任何事情,并且你有无限的资金,你真的可以做得很好。无论如何,很酷,它做得很棒。现在你可能会想...
欢迎来到 Zipline 本地回测教程系列的第二部分。 在上一篇教程中,我们已经安装了 Zipline 并运行了回测,看到返回值是一个包含各种信息的 DataFrame。 现在我们将了解如何与它交互以可视化我们的结果。 文本教程和示例代码:https://pythonprogramming.net/zipline-backtest-visualization-python-programming-for-finance/
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