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Python本科期末金融量化回测系统源码（面向金融专业）.zip

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简介：
本项目为针对金融专业的本科生设计的Python编程课程期末作业，旨在通过构建金融量化交易策略回测系统来加深学生对金融市场分析和算法交易的理解。该项目包括了数据处理、模型建立以及结果评估等多个环节，帮助学习者掌握使用Python进行金融数据分析与建模的基本技能。 面向金融的Python本科期末大作业量化回测系统源码包括以下几个类： 1. **数据读取类**：`ReadFile` - 所在文件：`fileRW.py` - 功能：从pickle类型的数据中读入原始数据。 2. **单只股票信息管理类**：`StockInfo` - 所在文件：`stockInfo.py` - 功能：给定股票ID，用户可以访问该股票的所有相关信息。可以根据需要扩展设计更多功能。 3. **回测类**：`BackTest` - 所在文件：`backTest.py` - 功能：调用策略类，在历史数据中根据设定的交易策略进行模拟交易；记录并更新每天的资金变化和持仓详情，并计算每日收益率。会调用日志纪录类来保存每个交易日的持仓信息。 - 支持自定义回测时间段、初始资金量、持有周期及同时持有的股票数量等参数。 4. **数据预处理类**：`PreHandle` - 所在文件：`pre_handle.py` - 功能： - `prehandle(self, dict)` ：用于涨幅策略的数据预处理。 - `prehandle_db_avg_stgy(self,dict)`: 用于双均线策略的数据预处理。 5. **策略类**：`Strategy` - 所在文件：`strategies.py` - 功能：定义交易规则，根据历史数据更新持仓情况；当前已实现涨幅策略和双均线策略。

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  • Python本科期末金融量化回测系统源码（面向金融专业）.zip
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    本项目为针对金融专业的本科生设计的Python编程课程期末作业，旨在通过构建金融量化交易策略回测系统来加深学生对金融市场分析和算法交易的理解。该项目包括了数据处理、模型建立以及结果评估等多个环节，帮助学习者掌握使用Python进行金融数据分析与建模的基本技能。 面向金融的Python本科期末大作业量化回测系统源码包括以下几个类： 1. **数据读取类**：`ReadFile` - 所在文件：`fileRW.py` - 功能：从pickle类型的数据中读入原始数据。 2. **单只股票信息管理类**：`StockInfo` - 所在文件：`stockInfo.py` - 功能：给定股票ID，用户可以访问该股票的所有相关信息。可以根据需要扩展设计更多功能。 3. **回测类**：`BackTest` - 所在文件：`backTest.py` - 功能：调用策略类，在历史数据中根据设定的交易策略进行模拟交易；记录并更新每天的资金变化和持仓详情，并计算每日收益率。会调用日志纪录类来保存每个交易日的持仓信息。 - 支持自定义回测时间段、初始资金量、持有周期及同时持有的股票数量等参数。 4. **数据预处理类**：`PreHandle` - 所在文件：`pre_handle.py` - 功能： - `prehandle(self, dict)` ：用于涨幅策略的数据预处理。 - `prehandle_db_avg_stgy(self,dict)`: 用于双均线策略的数据预处理。 5. **策略类**：`Strategy` - 所在文件：`strategies.py` - 功能：定义交易规则，根据历史数据更新持仓情况；当前已实现涨幅策略和双均线策略。
     
  • 基于Python的金融量化回测系统期末项目.zip
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    本项目为基于Python开发的金融量化回测系统，旨在实现自动化交易策略测试与评估。涵盖数据处理、回测引擎及结果分析等功能模块，适用于学术研究和实践应用。 面向金融的量化回测系统Python期末大作业量化交易回测系统包括以下功能： 1. 数据包含32只股票的数据，时间范围从2019年4月10日至2021年11月26日，数据频率为每个交易日。 2. 策略采用双均线模型：设定一条长周期均线和一条短周期均线。当短期均线上穿长期均线时（金叉），进行买入操作；反之，当短期均线下穿长期均线时（死叉），执行卖出操作。每次买卖的股票数量为100股。 3. 回测系统能够计算以下指标： - 收益率：在选定的时间范围内资产组合的增长比例。 - 年化收益率：将总收益除以持续时间年数得到的结果。 - 夏普比率：即超额回报与标准差的比值，衡量投资的风险调整后表现。 - 最大回撤率：产品运行期间任意两个日期间净值变化的最大跌幅。 - 最大回撤周期：对应最大资产价值损失发生的时间长度。
     
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