‘壹’ 【手把手教你】使用qstock进行量化回测
qstock简介
qstock，由“Python金融量化”公众号开发，旨在打造个人量化投研分析的开源库，包含数据获取、可视化、选股和量化回测四大模块。数据源主要来自东方财富网、同花顺、新浪财经等公开渠道，旨在提供简洁规整的金融市场数据接口。可视化模块基于plotly.express和pyecharts，为用户带来基于web的交互图形操作。选股模块整合了同花顺技术和公众号策略，包括RPS、MM趋势、财务指标、资金流模型等。回测模块提供向量化和基于事件驱动的基本框架与模型。
安装与更新
qstock可通过pip安装，首次使用输入“pip install qstock”，已有旧版本需用“pip install –upgrade qstock”更新。GitHub地址：github.com/tkfy920/qstock...。部分策略和回测功能仅限知识星球会员使用，会员可获取qstock-vip-1.3.3.tar.gz安装包，离线安装。
调用方式
使用qstock接口函数，如导入qstock为qs，调用qs.xxx（xxx为对应接口函数）。例如，使用qs.kline(df)画K线图，qs.get_data(‘代码’)获取数据。
教程链接
详细教程参见以下推文：数据篇之行情交易数据、行业概念板块与资金流、股票基本面数据、宏观指标和财经新闻文本、动态交互数据可视化、技术形态与概念热点选股池、手把手教你使用qstock实现量化策略选股。
买入持有策略
qstock开源版backtest内置数据获取、交易指标计算、交易评价和回测功能。策略包括数据feed、trade_indicators、trade_performance和start_backtest。策略参数包括标的代码、基准指数、起始和结束日期、复权类型等。
示例代码
导入qstock，调用data_feed('中国平安',index='hs300')获取数据，start_backtest('中国平安')进行回测。
回测结果
以中国平安为例，买入持有策略总收益率159%，年化6.5%，最大回撤84.94%，夏普比率为1.04，优于沪深300指数。同样，以神州泰岳和中信证券为例，回测结果与指数对比。
均值回归策略
均值回归策略是量化回测中常见策略，qstock提供了相应的实现方式。策略通过计算标的与基准指数的偏离度，根据偏离程度决定买入或卖出。示例代码：导入qstock，调用MR_Strategy(df)进行回测。
北向资金策略
北向资金策略利用北上资金数据预测市场走势，qstock提供了相关功能实现。策略参数包括移动窗口、标准差倍数和手续费等。示例代码：导入qstock，调用North_Strategy(data)进行回测。
海龟交易法则
海龟交易法则利用唐奇安通道突破点指导交易，qstock提供了简化版实现。策略参数包括上轨线、中线、下轨线和买卖信号。示例代码：导入qstock，调用TT_strategy(data)进行回测。