基金投资管理回测引擎-Python开发

xalpha ======== [](https://pypi.org/project/xalpha/) [](https://xalpha.readthedocs.io/) [](https://travis-ci.org/refraction-ray/xalpha) [](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 && python3 setup.py 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： <img src="doc/source/kline.png" width="90%"> <img src="doc/source/tradecost.png" width="90%"> <img src="doc/source/positions.png" width="80%"> ### 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/)