探秘Zipline：Python的算法交易库

Zipline是一个强大的Python库，专为回测和实时交易策略设计，其以事件驱动的方式运行。它是Quantopian平台的核心引擎，这是一个免费的、社区驱动的交易平台，不仅提供回测服务，还有实时交易功能。对于专业人士，Quantopian还提供了一个完全托管的服务，包括Zipline、Alphalens、Pyfolio、FactSet数据等。

1、项目介绍

Zipline的目标是让交易策略开发变得简单高效。它集成在PyData生态系统中，与Pandas DataFrame无缝对接，使得历史数据输入和性能统计输出变得易如反掌。此外，你还可以利用诸如matplotlib、scipy、statsmodels和sklearn等流行的统计和机器学习库进行高级策略开发。

2、项目技术分析

功能特性

• 简易操作：Zipline注重简洁性，让你专注于策略编写，减少不必要的复杂性。
• 内置工具：提供了许多常见统计方法，如移动平均线、线性回归等。
• PyData集成：采用Pandas DataFrame作为接口，与其他PyData工具紧密合作。
• 统计与ML支持：允许你利用Python生态中的强大统计和机器学习库。

安装与使用

Zipline支持Python 2.7、3.5和3.6版本。安装过程相对复杂，但详细的安装指南可在官方文档中找到。你可以通过pip或conda进行安装。为了开发工作，建议使用虚拟环境并运行etc/dev-install脚本。

3、项目及技术应用场景

Zipline适合量化投资领域的多种场景：

• 回测：对交易策略的历史表现进行评估，优化参数设置。
• 实时交易：将验证有效的策略部署到实际市场中。
• 教学研究：在教育环境中教授金融市场的算法交易概念。

4、项目特点

• 易上手：简单的API设计让新手也能快速入门。
• 丰富功能：内置了众多统计和计算函数，便于策略实现。
• 开放源码：社区驱动，持续更新和完善。
• 兼容性强：与Python数据分析生态完美融合，易于扩展和集成其他工具。

例如，下面的代码展示了一个简单的双移动平均策略：

from zipline.api import order_target, record, symbol

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

def handle_data(context, data):
    context.i += 1
    if context.i < 300:
        return

    short_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=100, frequency="1d").mean()
    long_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=300, frequency="1d").mean()

    if short_mavg > long_mavg:
        order_target(context.asset, 100)
    elif short_mavg < long_mavg:
        order_target(context.asset, 0)

    record(AAPL=data.current(context.asset, 'price'),
           short_mavg=short_mavg,
           long_mavg=long_mavg)

这个例子展示了如何使用Zipline来创建一个策略，并使用命令行工具进行回测。

如果你有任何问题，可以加入Zipline的邮件列表或Gitter聊天室。同时，欢迎提交bug报告、修复、文档改进以及贡献代码。

总之，Zipline是量化交易者和研究人员的理想选择。无论你是初学者还是经验丰富的专家，它都能提供你需要的功能和支持，助你在金融市场中探索新的机会。立即开始你的Zipline之旅吧！