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摘要：最近研究量化交易，看了幾個(gè)回測的框架，最后盯上這個(gè)項(xiàng)目。所以對這個(gè)框架進(jìn)行了一番研究。比如的設(shè)計(jì)，也是采用事件回調(diào)來計(jì)算指標(biāo)或者進(jìn)行交易。在的科學(xué)計(jì)算框架體系中，是核心，其核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被廣泛使用于其他數(shù)據(jù)分析框架之中。
最近研究量化交易，看了幾個(gè)回測的框架，最后盯上PyAlgoTrade這個(gè)項(xiàng)目。感覺很不錯(cuò)，支持
策略回測和實(shí)盤交易，提供全面的技術(shù)分析接口，算是python的量化交易框架里比較出色的作品。所以對這個(gè)框架進(jìn)行了一番研究。
量化交易，一般是采用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)工具，對資產(chǎn)的各個(gè)方面進(jìn)行定量分析，并制訂程序化的交易策略嚴(yán)格執(zhí)行來獲得收益。這里面有兩大核心任務(wù)，
一個(gè)是數(shù)據(jù)分析，一個(gè)是程序化交易。
與純粹的數(shù)據(jù)分析不同，因?yàn)橛薪灰讋?dòng)作的存在，同時(shí)，在實(shí)盤交易中，還要實(shí)時(shí)更新價(jià)格、成交量等數(shù)據(jù)。這里面可以很明顯的看到系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)：
數(shù)據(jù)分析模塊----行情接口和數(shù)據(jù)源----交易訂單管理模塊----交易下單API
這幾個(gè)模塊之間還存在狀態(tài)一致性的維護(hù)。因此，交易系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，一般采用事件驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)。比如MetaTrader 4的設(shè)計(jì)，MQL也是采用事件回調(diào)來計(jì)算指標(biāo)或者進(jìn)行EA交易。PyAlgoTrade也是基于這個(gè)理念開發(fā)的。PyAlgoTrade自己封裝了一套事件分發(fā)機(jī)制，具體的實(shí)現(xiàn)可以參考：
observer和
dispatcher這兩個(gè)模塊
量化交易中的數(shù)據(jù)以資產(chǎn)價(jià)格或者成交量的時(shí)間序列為主，這類序列化數(shù)據(jù)的分析框架有很多。大部分的科學(xué)計(jì)算框架，比如：Numpy、SciPy、statsmodels、scikit-learn等等，都支持序列或者Array的分析。在Python的科學(xué)計(jì)算框架體系中，Numpy是核心，其核心的ndarray數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被廣泛使用于其他數(shù)據(jù)分析框架之中。但是盡管ndarray適用于分析領(lǐng)域，在程序化交易中，仍然希望數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)的變化依然能有一個(gè)對外的通知，需要一個(gè)帶有事件支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此PyAlgoTrade并沒有采用ndarray或者pandas的dataframe作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而是自行封裝了一個(gè)DataSeries結(jié)構(gòu)，以及針對每個(gè)K線或者蠟燭圖的Bar結(jié)構(gòu)。
與數(shù)據(jù)分析框架的整合方式盡管因?yàn)樾枨蟮脑?，需要多帶帶?shí)現(xiàn)一套數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是要使用主流的分析框架，依然需要使用ndarray這樣的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這里就存在一個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的問題。同時(shí)，由于實(shí)盤交易的原因，PyAlgoTrade策略實(shí)現(xiàn)上，以復(fù)寫onBars方法（其意義與MQL中的onTick方法類似）為主，因此也是需要每次更新Tick數(shù)據(jù)就進(jìn)行一次計(jì)算。
這里就涉及到一個(gè)移動(dòng)窗口問題。PyAlgoTrade也對此做了一定的封裝。這里可以參考：
technical.EventWindow這個(gè)類。
而talibext.indicator模塊中包含了talib的封裝。
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