FMZ выпускает локальный движок Python для бэктестинга

FMZ backtest engine python package
FMZ отзывный движок python
support python2 and python3, support Windows, Linux, Mac
Поддержка python2 и python3, поддержка Windows, Linux, Apple Mac OS

install

Установка
На командной строке введите следующую команду:

            
            
            
pip install https://github.com/fmzquant/backtest_python/archive/master.zip

• Уведомление:
  При установке системы Apple Mac, если есть ограничения безопасности, необходимо добавить команду sudo перед командой pip, а перед выполнением всей команды установки потребуется ввести системный пароль.

simple example

Простые примеры

            python
            
            
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
'''
from fmz import *
task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__
print exchange.GetAccount()
print exchange.GetTicker()
print task.Join() # print backtest result

The config string can be generated automatically by saving the backtest configuration in the strategy edit page.
Конфигурационные строки могут быть автоматически сгенерированы с помощью сохраненной обратной конфигурации в интерфейсе редактирования стратегии

documentation

API-документация: (документация для вызовов функций, таких как GetAccount, в примерах)

• https://www.fmz.com/api

В коде Python есть небольшие комментарии:

            python
            
            
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
'''
from fmz import *                                                  # 引用 发明者量化 库
task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__     # 调用 VCtx 函数 根据 __doc__初始化。
print exchange.GetAccount()                                        # 测试 GetAccount 函数，并打印 回测系统测试交易所账户信息
print exchange.GetTicker()                                         # 测试 GetTicker 函数，并打印 回测系统 行情信息
print task.Join() # print backtest result                          # 调用 初始化后的 task 对象 显示回测结果

• doc

  
              
              
              
  是两个下划线。__doc__用来访问模块，类声明或者函数的声明中第一个未被赋值的字符串，
  可以是被""" ""","" "",' ',括起来的，作用就是把 代码中 '''backtest   ...  ''' 的回测配置信息  传入 VCtx 类构造函数构造对象。
  

• Измените тестовый код, чтобы увидеть, как будет вызвана конкретная функция Log, GetTicker.

  
              
              
              
  # coding=UTF-8
  
  '''backtest
  start: 2018-02-19 00:00:00
  end: 2018-03-22 12:00:00
  period: 15m
  exchanges: [{"eid":"OKEX","currency":"LTC_BTC","balance":3,"stocks":0}]
  '''
  
  from fmz import *                                                # 引用 发明者量化 库
  task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__     # 调用 VCtx 函数 根据 __doc__初始化。
  print exchange.GetAccount()                                        # 测试 GetAccount 函数，并打印 回测系统测试交易所账户信息
  Log("\n 调用Log")
  Log("调用 exchange.GetTicker() : ", exchange.GetTicker())
  print task.Join() # print backtest result                          # 调用 初始化后的 task 对象 显示回测结果
  

  • print exchange.GetAccount (() выводит следующее:

  
              
              
              
  {'Balance': 3.0, 'Stocks': 0.0, 'FrozenBalance': 0.0, 'FrozenStocks': 0.0}
  

  • Log (("\n вызов Log"), Log ((" вызов exchange.GetTicker): ", exchange.GetTicker:

  Содержание вывода в структуре вывода данных print task.Join:

  
              
              
              
  {
      "Chart": {
          "Cfg": "",
          "Datas": []
      },
      "Elapsed": 42000000,
      "Finished": true,
      "Indicators": {},
      "LoadBytes": 441845,
      "LoadElapsed": 24000000,
      "LogsCount": 2,
      "Profit": 0.0,
      "ProfitLogs": [],
      "Progress": 100.0,
      "RuntimeLogs": [                                                  # 调用输出内容在此处
          [1, 1518969600200, 5, "", 0, 0.0, 0.0, "\n 调用Log", "", ""],
          [2, 1518969600400, 5, "", 0, 0.0, 0.0, "调用 exchange.GetTicker() :  {'Sell': 0.02113476, 'Volume': 519.6953, 'Buy': 0.02113474, 'Last': 0.02113475, 'High': 0.02113476, 'Time': 1518969600000L, 'Low': 0.02113474}", "", ""]
      ],
      "Snapshort": [{
          "Balance": 3.0,
          "BaseCurrency": "LTC",
          "Commission": 0.0,
          "FrozenBalance": 0.0,
          "FrozenStocks": 0.0,
          "Id": "OKEX",
          "QuoteCurrency": "BTC",
          "Stocks": 0.0,
          "Symbols": {
       	   "LTC_BTC_OKEX": {
       		   "Last": 0.01893785
       	   }
          },
          "TradeStatus": {}
      }],
      "Status": "",
      "Task": {
          "Args": null,
          "Exchanges": [{
       	   "Balance": 3,
       	   "BaseCurrency": "LTC",
       	   "BasePeriod": 300000,
       	   "BasePrecision": 4,
       	   "DepthDeep": 5,
       	   "FaultTolerant": 0,
       	   "FeeDenominator": 5,
       	   "FeeMaker": 75,
       	   "FeeMin": 0,
       	   "FeeTaker": 80,
       	   "Id": "OKEX",
       	   "Label": "OKEX",
       	   "PriceTick": 1e-08,
       	   "QuoteCurrency": "BTC",
       	   "QuotePrecision": 8,
       	   "SlipPoint": 0,
       	   "Stocks": 0
          }],
          "Options": {
       	   "DataServer": "q.botvs.net",
       	   "MaxChartLogs": 800,
       	   "MaxProfitLogs": 800,
       	   "MaxRuntimeLogs": 800,
       	   "NetDelay": 200,
       	   "Period": 900000,
       	   "RetFlags": 189,
       	   "SnapshortPeriod": 300000,
       	   "TimeBegin": 1518969600,
       	   "TimeEnd": 1521691200,
       	   "UpdatePeriod": 5000
          }
      },
      "TaskStatus": 1,
      "Time": 1521691200000
  }
  

• Как использовать стратегию отслеживания в локальной отслеживающей системе

            python
            
            
# !/usr/local/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
'''backtest
start: 2018-02-19 00:00:00
end: 2018-03-22 12:00:00
period: 15m
exchanges: [{"eid":"Bitfinex","currency":"BTC_USD","balance":10000,"stocks":3}]
'''
import sys
sys.path.append("/usr/local/lib/python2.7/site-packages")    # 测试时添加了路径，如不需要可以删除

from fmz import *
import math
import talib

task = VCtx(__doc__) # initialize backtest engine from __doc__

# ------------------------------ 策略部分开始 --------------------------
print exchange.GetAccount()     # 调用一些接口，打印其返回值。
print exchange.GetTicker()

def adjustFloat(v):             # 策略中自定义的函数
    v = math.floor(v * 1000)
    return v / 1000

def onTick(e):
    Log("onTick")
    # ....

#
# ...
# 
# 此处省略 自定义函数实现等代码。

def main():
    InitAccount = GetAccount()
    
    while True:
        onTick(exchange)
        Sleep(1000)
# ------------------------------ 策略部分结束 --------------------------

try:
    main()                     # 回测结束时会 raise EOFError() 抛出异常，来停止回测的循环。所以要对这个异常处理，在检测到抛出的异常后调用 task.Join() 打印回测结果。
except:
    print task.Join()          # print backtest result  , 打印回测结果。