zipline：企業級 Python 演算法交易庫

zipline 是一個基於 Python 的開源企業級的量化金融回測和交易庫，是 Python 金融生態系統的重要組成部分。本文將從多個方面對 zipline 進行詳細的闡述。

一、安裝和環境搭建

zipline 是一個基於 Python 的開源企業級的量化金融回測和交易庫，使用它需要一定的 Python 基礎和相關模塊的安裝。首先，需要安裝 anaconda。

anaconda 是一個開源的 Python 數據科學平台，可以方便地安裝 Python 環境和管理 Python 包。官網提供了 Windows、Linux 和 macOS 下載，我們可以根據自己的操作系統版本選擇對應的軟體。

安裝好 anaconda 後，在 anaconda 的終端中輸入以下命令安裝 zipline。

conda install -c quantopian zipline

安裝完成後，我們需要測試一下 zipline 是否安裝成功。首先在命令行下輸入以下命令：

zipline ingest

該命令用於導入金融數據，成功導入後即環境搭建完成。接下來我們可以進行回測和交易。

二、zipline 的基本使用

在介紹 zipline 的基本使用之前，先介紹一下 zipline 的基本結構。zipline 的主要目錄如下：

zipline
├── algorithm.py
├── api.py
├── data
│   ├── bundles
│   ├── csvdir.py
│   ├── futures.py
│   ├── ingest.py
│   ├── loaders.py
│   ├── market_calendar.py
│   ├── minute_bars.py
│   └── us_equity_pricing.py
├── data_loader.py
├── finance
│   ├── blotter.py
│   ├── controls.py
│   ├── portfolio.py
│   ├── position.py
│   ├── risk.py
│   ├── risk_report.py
│   ├── slippage.py
│   ├── transaction.py
│   └── txnclassifier.py
├── gscmp.py
├── pipeline
│   ├── algo.py
│   ├── data.py
│   ├── engine.py
│   ├── factors
│   ├── filters
│   ├── loader.py
│   ├── term.py
│   ├── tests
│   ├── utils.py
│   └── domain.py
├── __init__.py
├── __main__.py
├── performance.py
├── sources
│   └── data.py
├── tests
└── utils

其中 algorithm.py 是 zipline 回測和交易的核心部分，api.py 是最常用的 API 模塊，數據目錄主要存放金融數據，performance.py 提供了性能分析。

下面我們來看一個簡單的例子：

from zipline.api import order, record, symbol

def initialize(context):
    pass

def handle_data(context, data):
    order(symbol('AAPL'), 10)
    record(AAPL=data.current(symbol('AAPL'), 'price'))

該例子中，我們首先導入了 order、record 和 symbol 方法，這是 zipline 中常用的幾個 API。initialize 和 handle_data 是 zipline 中必須實現的兩個函數，前者在回測開始時調用，後者在每個交易日的交易時調用。

在 handle_data 函數中，我們使用了 order 方法進行交易，記錄了 AAPL 的價格並用 record 方法保存。在使用 record 方法後，zipline 會自動記錄指定標記的指標，並在回測結束後生成相應的記錄。

三、基於 zipline 的策略開發

在基於 zipline 進行策略開發時，我們需要首先確定交易品種和交易策略。對於交易品種，zipline 支持美國股票、期貨、貨幣等市場；對於交易策略，我們需要通過分析歷史數據確定具體的投資策略。

下面是一個簡單的均線策略，該策略在股票價格低於 5 日均線時買入，高於 5 日均線時賣出。

from zipline.api import order_target, record, symbol

def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')
    context.i = 0

def handle_data(context, data):
    # 更新均線
    hist = data.history(context.asset, 'price', 5, '1d')
    current_price = data.current(context.asset, 'price')
    sma_5 = hist.mean()

    # 交易邏輯
    if context.i > 5 and current_price > sma_5:
        order_target(context.asset, 0)
    elif context.i > 5 and current_price < sma_5:
        order_target(context.asset, 100)

    # 保存數據
    record(price=current_price, sma_5=sma_5)
    context.i += 1

在該例子中，我們首先使用了 initialize 函數初始化了 context，即確定了交易品種為 AAPL；然後在 handle_data 函數中，我們通過 history 方法獲取了 AAPL 的歷史價格數據，並計算了 5 日均線。接著我們根據當前價格和均線進行了買賣交易，並用 record 方法記錄了價格和均線。

當然，這只是一個簡單的例子，實際策略開發中需要根據實際情況進行更加複雜的數據分析和交易策略設計。

四、優化和性能測試

在 zipline 中，性能是非常重要的因素。具體地，我們可以通過回測時間和回測結果來評估優化效果。

一般來說，我們可以通過以下方式來優化 zipline 程序：

減少數據獲取量，盡量使用預載入好的數據。
使用 pandas 和 numpy 等高性能的數據分析工具。
儘可能減少 Python 循環語句和函數調用。
使用特殊的事件驅動型演算法以及跨越多個 CPU 的並行處理技術。

下面是一個簡單的性能測試用例：

from zipline.api import order, record, symbol
import time

def initialize(context):
    context.asset = symbol('AAPL')

def handle_data(context, data):
    order(context.asset, 10)
    record(price=data.current(context.asset, 'price'))

def analyze(context, results):
    end = time.time()
    elapsed = end - context.start_time
    print('Elapsed Time (seconds): {:.2f}'.format(elapsed))

from zipline import run_algorithm
from zipline.api import symbol
from datetime import datetime
import pytz

if __name__ == '__main__':
    # 設置回測時間
    start = datetime(2010, 1, 1, tzinfo=pytz.utc)
    end = datetime(2018, 1, 1, tzinfo=pytz.utc)

    # 運行回測
    run_algorithm(start=start, end=end, initialize=initialize, analyze=analyze, capital_base=10000, data_frequency='daily')

在該例子中，我們使用了 run_algorithm 方法運行回測程序，設定回測時間為 2010 年至 2018 年，回測使用了 daily 的數據頻率。analyze 函數用於統計回測的消耗時間。

五、總結

本文對 zipline 的安裝和環境搭建、基本使用、策略開發以及優化和性能測試進行了詳細的講解，希望能夠對大家在量化金融領域的應用和研究提供幫助。

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/183838.html