根据A股实际情况构建的BackTrader回测模板，包括：交易费（印花税、手续费、过户费）；分红及自动调整持仓；停牌策略及停牌日不交易等，模板支持多股回测、多周期回测。
PS:代码采用策略和交易分离，使用参数传递方式构建，虽然效率变低了，但便于构建风险管控
2022-01-10 09:11:07
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《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。
《基于BackTrader开发一套WorkForward前向分析框架》是本系列的第二个中级课程。课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。
目前市场上的所有量化策略编写系统，都是从获取一段时间的数据开始，利用指标或者各种模型，进行订单的买卖操作，直到跑完这段时间的数据，运行出结果，并给出各种各样的统计分析，就结束了！？然而实际上，这远没有结束，我们就以指标为例，不同时间不同的行情，指标的效果有很大的差别，更别说不同的年份有不同的行情，只使用一段时间测试怎么足够？
一次性用所有数据，又是一种极端过拟合，更何况，你不能使用2019年测试好的策略，用在2018年之前的任何时间，这些限制，正是金融时间序列数据的不同之处。为了解决这个问题，就应该使用WorkForward前向分析，也就是通常意义上的“边走边看，走一步看一步”。这本应该是最基础的功能，然而市面上大多数的量化分析系统，完全没有提到或者提供这项功能，让初步入门的量化学习者还要自己组装这一基础功能。
本课程基于b
2021-11-07 21:44:23
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backtrader_custom_datafeed：以json格式自定义生成的数据输入到backtrader
2021-10-23 19:48:34
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量化投资实战教程 —— Python实用宝典
许多技术投资方面的教材，经常会用几幅上涨的图来表明某些指标的用处，实际上那些上涨的图很可能只是假象。作者为了证明他所强调的指标的作用，选定了符合该指标策略的股票上升趋势图，但实际上这些策略并不一定适合全部股票，许多人被傻傻地骗了进去，血本无归。
因此，判断一个策略的好坏一定要有回测证据，要有数字证明，而非花言巧语，而本教程的最终目的，就是教你如何生成这些证据。
本Github仓库记录了量化投资系列教程文章的源代码，教程:
1. - 2020/04/12
2. - 2020/04/20
3. - 2020/04/26
4. - 2020/05/06
5. - 2020/05/16
6. - 2020/05/26
7. - 2020/08/20
8. - 2020/09/08
9. - 2020/11/12
9. - 2021/03/07
基于，感
2021-10-12 21:28:13
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微软研究院最新发布的融合了各种机器学习算法的人工智能量化投资平台Qlib，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测。
从应用层来看，它主要包括数据、机器学习和策略回测松耦合的三大块（每块可以独立）。本系列课程将详细介绍其使用方法。包括：1 如何下载和检索行情数据2 如何利用行情数据，使用各种机器学习方法进行模型训练和预测3 如何基于行情数据和预测结果编制交易策略进行回测4 如何进行预测与回测结果评价5 如何定义因子库
6 如何查询因子库数据7 实验工作流裁剪8 提供源码可以将Qlib的机器学习和另一个更加成熟的基于python的开源量化回测框架backtrader一起使用。关于backtrader技术教程，可搜索扫地僧backtrader给力教程
2021-09-29 10:19:58
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《从编程小白到量化宗师之路》系列课程是一套综合性实战课程，涵盖股票，期货，虚拟货币等的交易方法和策略手段。
《BackTrader从数据采集到实盘交易》是本系列的第一个中级课程。本网站的课程宗旨是缩短个人或小型投资者与大型机构投资者之间的的差距。 课程内容从python环境的安装开始使用，到股票数据采集，BackTrader开源回测软件的应用，并包含一套机构常用策略的讲解和实现。
与市面上的其他理论课程不同，本课程注重实战，学员上课后，将可以达到自动化更新每日股票数据，自动化选股，自动化提示股票交易的的时机的目标。
在3000种股票的中国市场，您将有获得现代化高科技力量的强力支持。
2021-09-06 13:44:45
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扫地僧Backtrader给力教程样书和源码。目前唯一全面地、系统化介绍python开源量化框架backtrader的技术教程。
2021-05-25 21:04:01
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