场外股票配资什么意思 速率贼快的Python金融量化框架，我用1分钟回测了15个战略

在这个数字化的时代，网站推广已经成为衡量企业竞争力的重要指标。

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大家好我是花姐，今天给大家共享一个回测速率超快的量化库——vectorbt

什么是 vectorbt？

说白了，vectorbt 即是一个干量化的“加快神器”。你拿它来写战略回测，成果高得吓东谈主，重心是它不整事儿，不跟你搞什么面向对象那套绕来绕去的把戏，而是把通盘战略、通盘信号、所少见据，十足塞进 NumPy 和 pandas 这些数组对象里，一语气跑完——像是开了氮气加快。

它背后的操作很刚——NumPy 认真矢量化（即是同期对千千万万条数据沿路脱手），Numba 认真把 Python 的慢轮回编译成机器码，快得跟 C 言语一个德行。当其它量化框架还在 for i in range(1000) 的技艺，东谈主家依然全局扫射干罢了。

况且它还超过合适 Python 生态下的东谈主——你如果爱用 pandas、可爱写 Jupyter Notebook，那你会以为 vectorbt 跟你几乎是天生一双。

你用它不错：

几行代码惩处一套竣工回测；用 NumPy 的速率配 Python 的优雅；参数调优几乎不要太爽，一排代码跑完上百组组合；可视化？自带 Plotly 交互图表；能分析战略、调模子、相接 Telegram，甚而还能自动诊治——几乎像个“懒东谈主器具箱”。

而它最是非的所在是啥？用“向量想维”干掉了 OOP 情势在量化中的低效。

传统回测器像 backtrader，写起来“像模像样”，可一朝你要比拟多个战略，大约作念参数调优？抱歉，嵌套轮回、类的罗致、数据结构耦合，一顿 debug 脑子嗡嗡的。

而 vectorbt 的理念颠倒粗浅暴力：

“战略是数据，就应该数组化。”

于是它就把通盘参数组合都塞成了多维数组，在数据层面径直处理比拟。啥理由？你不需要写一个战略跑一次，而是“一次性跑完一群战略”，爽不爽？

怎样安设 vectorbt？

颠倒粗浅，一条高唱：

pip install vectorbt

牢记安设akshare库

pip install akshare

但把稳：

淡薄用编造环境装，否则容易和其他库打架。有些系统可能需要先装依赖，比如 Windows 下得提前装好 numpy 和 wheel。vectorbt 会自动装 numba、plotly、ipywidgets 等一些依赖。实战：用 vectorbt + AKShare 达成一个双均线战略

接下来花姐用 vectorbt 来跑个经典的双均线战略——短期均线上穿弥远就买，下穿就卖。示例股票用沪深300ETF，行情咱们用 AKShare 库。

先贴代码：

import akshare as akimport vectorbt as vbtimport pandas as pd# 赢得沪深300指数的历史数据df = ak.stock_zh_a_hist(symbol='600519'， period='daily'，start_date='20200101'，adjust='qfq')print(df)# 将日历列革新为 datetime 类型，环宇证券官网并建树为索引df['日历'] = pd.to_datetime(df['日历'])df.set_index('日历'， 环宇证券_环宇证券开户_实盘配资网站 inplace=True)# 赢得收盘价close = df['收盘']# 计较短期和弥远迁徙平均线fast_ma = vbt.MA.run(close， 配资在线论坛 window=5)slow_ma = vbt.MA.run(close， window=20)# 生成买入和卖出信号entries = fast_ma.ma_crossed_above(slow_ma)exits = fast_ma.ma_crossed_below(slow_ma)# 创建投资组合pf = vbt.Portfolio.from_signals(close， entries， exits， init_cash=100000)# 输出投资组合的统计信息print(pf.stats())# 绘画投资组合的证实图# pf.plot().show()pf.plot().write_html('backtest_result.html')

你会发现回测速率贼快，基本上1分钟惩处，况且上手翰单。

教唆：如果使用pf.plot().show()无法开放网页不错使用pf.plot().write_html('backtest_result.html')生资腹地回测网页然后再开放

以下是回测收尾：

Start                         2020-01-02 00:00:00End                           2025-05-12 00:00:00Period                                       1295Start Value                              100000.0End Value                            151556.13048Total Return [%]                         51.55613Benchmark Return [%]                    68.691599Max Gross Exposure [%]                      100.0Total Fees Paid                               0.0Max Drawdown [%]                        39.790511Max Drawdown Duration                       557.0Total Trades                                   40Total Closed Trades                            39Total Open Trades                               1Open Trade PnL                        2355.907437Win Rate [%]                            38.461538Best Trade [%]                          56.150292Worst Trade [%]                         -8.830222Avg Winning Trade [%]                    9.999109Avg Losing Trade [%]                    -3.767649Avg Winning Trade Duration              29.533333Avg Losing Trade Duration                7.958333Profit Factor                            1.322108Expectancy                            1261.544181

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到这里，你可能会问：“为啥用 vectorbt，这些我用 pandas 也能写”。

是啊，确凿你也能写，但你得我方轮回、管制仓位、计较手续费、处理跳空、图表还得我方画。关键你写完一个战略，再想调个参数……那是恶梦。

其次，信投赋能还体现在对传统产业的数字化转型升级上。传统产业是国民经济的影响支柱，环宇证券_环宇证券开户_实盘配资网站但面临着效率低下、成本高昂、创新不足等问题。信投可以通过投资于数字化解决方案提供商、智能制造设备制造商等企业，帮助传统产业实现数字化转型。例如，在制造业领域，信投可以支持企业引入工业互联网平台，实现生产提高的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量。在农业领域，信投可以重要企业应用物联网技术，实现农作物的精准种植和管理，提高农业产量和效益。通过数字化转型，传统产业能够焕发新的生机，实现可持续发展。

股市并非独立存在，它受到宏观经济、政策导向、行业发展等多重因素的影响。想要在股市中取得成功，首先要学会观察和分析这些宏观层面的因素，判断市场的大方向。像是，当国家出台利好政策，鼓励某个行业发展时，该行业的有关股票往往会迎来上涨的执行。反之，当经济下行，市场情绪低迷时，则应该谨慎通常，甚至选择观望。

而用 vectorbt 呢？你独一换个参数列表，它能自动帮你把通盘组合都跑一遍：

# 多窗口组合参数调优fast_windows = [5， 10， 15]slow_windows = [20， 50， 100]# 使用 run_combs 法子计较通盘窗口组合的均线fast_ma， slow_ma = vbt.MA.run_combs( close， window=fast_windows + slow_windows， r=2， short_names=['fast'， 'slow'])# 生成买入和卖出信号entries = fast_ma.ma_crossed_above(slow_ma)exits = fast_ma.ma_crossed_below(slow_ma)# 创建投资组合pf = vbt.Portfolio.from_signals(close， entries， exits， init_cash=100000)# 遍历通盘组合，逐一保存图表for idx in pf.wrapper.columns: print(pf[idx].stats()) fig = pf[idx].plot(title=f'组合 {idx} 的战略证实') fig.write_html(f'combo_{idx}_result.html')

不到1分钟就不错看到各个均线组合的回测笃定了

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还不错：

# 找到收益率最高的参数组合best = pf.total_return().idxmax()print('最强组合：'， best) # 最强组合： (15， 50)

几行代码，扫一遍通盘这个词参数空间。

容易踩坑的几个点（花姐亲踩）AKShare 的日历是字符串，要用 pd.to_datetime 转一下，要不 vectorbt 图表会飘遭遇停牌日会导致数据不一语气，淡薄用 .fillna(method='ffill') 补皆缺失值有技艺 AKShare 会抽风，淡薄腹地保存一份数据别被“接口失联”给噎住vectorbt 默许不沟通手续费、滑点，你要我方加进去，别光看收益乐得太早写在临了

不是你写得不够悉力，而是你用错了器具。

双均线战略能弗成赢利另说，但如果你能用 vectorbt 跑出漂亮的数据分析图、调出一堆参数组合、细察一条潜在端正——那你依然比大大批入门者走得远了。

OK，今天先讲这样多。

你要想我连续深切讲 vectorbt 的“参数调优玩法”大约“多战略组合框架”，你尽管吱声场外股票配资什么意思，我径直给你安排得清洁白白～

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