编写函数或类时，还可为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。在程序中添加新代码时，也可以对其进行测试，确认它们不会破坏程序既有的行为。程序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在 用户发现问题前找出它们。1、测试函数def get_name_function(first,last):
full_name = first + ' ' + last
转载
2023-10-10 13:05:09
99阅读
# Python 回测加减仓管理科普文章
在金融交易中，回测是评估交易策略有效性的重要手段。通过回测，交易者可以在历史数据上检验自己的策略，使调试和优化策略变得更加科学。本文将介绍如何使用 Python 进行回测，并实现加减仓管理。我们将使用一些简单的代码示例，并附上流程图和甘特图，以便于理解。
## 一、回测的基础概念
回测是指使用历史数据模拟交易策略的过程。它帮助交易者评估策略的表现，如
Q：两个有序数组合并成一个有序数组def merge_sort(a, b):
ret = []
i = j = 0
while len(a) >= i + 1 and len(b) >= j + 1:
if a[i] <= b[j]:
ret.append(a[i])
i += 1
转载
2023-11-15 18:50:00
80阅读
编写函数或类时，还可以为其编写测试。通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作。程序员都会犯错，因为每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。测试函数被测试的代码，下面是一个简单的函数name_function.py，它接受名和姓返回整洁的姓名：def get_formatted_name(first, last):
"""接受名和姓返回整洁的姓名"""
full_na
转载
2024-04-13 00:33:42
17阅读
测试代码1.单元测试和测试用例 Python标准库中的模块unittest提供了代码测试工具。单元测试用于核实函数的某个方面没有问题；测试用例是一组单元测试，这些单元测试一起核实函数在各个情况下的行为都符合要求。良好的测试用例考虑了函数可能受到的各种输入，包含针对所有这些情形的测试。2.测试函数 直接看一个例子，下面是一个简单的函数，它接受包含中间名的外国姓名并返回整洁的姓名：def get_fo
转载
2024-02-19 18:38:26
62阅读
Python 测试代码通过测试，可确定代码面对各种输入都能够按要求的那样工作序员都会犯错，因此每个程序员都必须经常测试其代码，在用户发现问题前找出它们。1、测试函数：要学习测试，得有要测试的代码首先再当前目录下创建一个name_fun.py的文件，内容如下：def get_test_name(first, last):
"""测试名字的代码"""
full_name = first
转载
2024-05-29 11:43:16
137阅读
# Python 回测：实现量化交易策略的第一步
量化交易是一种基于数学模型和算法的交易方式，它利用计算机程序来分析市场数据，自动执行交易。在量化交易中，回测是一个非常重要的环节，它可以帮助我们验证交易策略的有效性。本文将介绍如何使用 Python 进行回测，并提供代码示例。
## 什么是回测？
回测是将交易策略应用于历史数据，以评估其性能的过程。通过回测，我们可以了解策略在不同市场条件下的
原创
2024-07-25 11:57:08
215阅读
# 数字作为参数
def avg(x,y): #定义一个函数avg，用来求两个数的平均数
return (x+y)/2
result1=avg(x=2,y=8) #用result1变量名来存储结果
print(result1)# 字符串作为参数
def say(name):
return name+'永远18岁'
result2=say(name='王老师
转载
2024-06-28 10:32:54
31阅读
如题python实现证券量化策略回测平台的模拟交易功能20200114写了份作业，以下是需要作业需要完成的功能：采用面向对象程序设计的思想，设计并完成证券量化策略回测平台的模拟交易功能：
设计交易账户，在创建之初指定初始资产；
根据策略产生的交易指令（见指令文档）和当天的市场行情数据，进行买入、卖出操作，
记录每条交易记录的详细信息
（交易日期、交易类型、标的、价格、数量、佣金、契税、总费用），
转载
2023-08-21 21:04:19
0阅读
首先我们需要明白自动化测试框架更倾向于一种设计思想 ，这种思想指导工具的使用或者自研开发，并且不是只能使用仅仅一种框架，结合被测系统本身特性一般是选择多种测试框架的组合，来满足测试和设计需求(开发、维护角度)。录制回放测试框架录制回放测试框架所采用的原理是通过录制应用程序产生的线性脚本进行回放从而达到自动化测试的目的。优点：对测试人员测试开发能力要求最低，通过录制就可以得到所需脚本。缺点：一般不具
转载
2024-03-01 12:20:34
44阅读
文章目录第十一章 测试代码1、测试函数2、测试类 第十一章 测试代码这章比较简单，也是python学习入门的最后一章，前十一章结束，python的基本语法就结束了 这本书从第十二章到第二十章就开始介绍项目案例了1、测试函数要学习测试，得有要测试的代码。我们之前写过一个函数，用于接受名字的两部分，返回完整的名字def get_name(first,last):
full_name=firs
转载
2024-08-05 09:25:25
43阅读
1.测试函数 要学习测试，首先要有代码，下面提供一个简单的例子。def get_formatted_name(first, last):
"""生成简洁的i姓名"""
full_name = f"{first} {last}"
return full_name.title()
print("Enter 'q' at an
转载
2023-10-29 12:58:41
108阅读
# Python 历史回测代码的简介与实现
在算法交易领域，历史回测是评估交易策略有效性的关键步骤。通过使用历史数据，交易者可以测试其策略在过去呈现的表现，以预测未来可能的结果。Python是一种强大的编程语言，广泛用于金融分析和交易策略的回测。本文将介绍历史回测的基本概念、Python的实现方法，以及给出相应的代码示例。
## 历史回测的基本概念
历史回测是利用历史市场数据来模拟交易策略的
main # -*- coding:utf-8 -*- #正常显示画图时出现的中文和负号 from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import backtrader as bt import numpy as
转载
2020-10-11 14:18:00
994阅读
2评论
日期内核版本架构作者内容2019-5-13Linux-2.6.32X86BystanderLinux进程调度1 绪论在《Linux系统进程调度——调度架构详细分析》一文已经讲解Linux内核中实现了两个调度器：主调度器和周期调度器，两者合称为通用调度器或核心调度器，也详细解释调度框架、调度类、调度实体、调度策略等内容。在《Linux系统进程核心调度器——主调度器schedule函数详解》一文中说明
转载
2024-10-25 12:17:07
68阅读
前言由于新冠病毒的影响，只能窝在家中自我关禁闭，因此参加了深度学习公益训练营的活动，结合《动手学深度学习》这本书，对深度学习进行系统性的学习与实践，感到获益良多。一、线性回归回归问题通常对连续值进行预测，而分类问题通常对离散的值进行预测。线性回归输出是⼀个连续值，因此适⽤于回归问题。回归问题在实际中很常⻅，如预测房屋价格、⽓温、销售额等连续值的问题；分类问题包括图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输
转载
2024-08-01 08:48:19
18阅读
在这篇文章中，我将介绍“Python策略回测通用代码”的构建过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等多个方面。我将以第一人称的方式，通俗易懂地介绍每个模块的设计思路及实现细节。
### 背景定位
在金融市场中，策略回测是一个极为重要的环节。通过对历史数据的回测，投资者可以评估不同交易策略的实际有效性。如图所示，随着交易策略的复杂度增加，所需的计算资源和时间也成倍增长。以简单
# Python因子挖掘回测代码实现教程
## 概述
在本教程中，我将教你如何使用Python实现因子挖掘回测代码。首先，我会给你展示整个流程的步骤，然后逐步解释每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码和代码注释。
### 任务流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(因子挖掘)
B --> C(回测)
C --> D(结果分析)
原创
2024-05-02 06:27:11
196阅读
我们把量化小工具的基础版本称为V0，该版本的股票行情页面中的股票名称只有4个，分别为开山股份、浙大网新、水晶光电、高鸿股份，如果同学们要添加自选股，只能在代码中添加。接下来我们把A股市场中全部的股票都添加到下拉框中去。此处使用Tushare Pro的stock_basic()接口，该接口获取上市的所有股票基础信息数据，包括股票代码、名称、上市日期、退市日期等。输入参数说明如下：is_hs：是否沪深
转载
2023-12-09 18:57:51
0阅读
一、OHLCV：当天的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close）。如果再加上这一个小时总的成交量（Volumn），就得到了 OHLCV 数据。使用 Zipline 进行策略回测，或者用 Pyfolio 进行投资组合分析。Quantopian，就提供了基于 Zipline 的标准回测环境。国内也有诸如 BigQuant、果仁网等类似平台，提供不同市场和金融产品的交
转载
2024-02-14 19:54:27
77阅读
