Python03-pytest测试框架pytest简介支持参数化可以细分控制测试用例、支持简单的单元测试和复杂的功能测试、还支持selenium/appium等自动化测试、接口自动化测试支持第三方插件，可以自定义扩展、pytesthtml（ 生成测试报告）、pytest-rerunfailures(失败case重复执行)测试用例的skip和xfail处理pytest脚本文件的文件名要带test名称
前情提要最近股市行情很好啊，我那点儿钱买的基金也小赚了一点点。在这时，我忽然又想起来了之前我写的最大回撤率的文章，当时为了省事儿，求最大回撤率的时候直接遍历了数组两次，耗时O(2n)。我想优化一下求最大回撤率的算法，于是有了这一篇文章。另外，我翻了翻人家求最大回撤率的博客，求的都是最大回撤，于是最大回撤和最大回撤率就在我脑海里回荡，他们俩什么关系？ 但是，我没发现确切描述最大回撤和最大回撤率的区别
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2023-10-11 08:43:47
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在本文中，我将详细记录解决“Python 最大回测”问题的全过程。这一过程涉及业务场景、技术选型、架构设计、性能优化等多个方面。通过实际案例及步骤示例，您将更深入地理解如何应对这一挑战。
### 背景定位
在当今金融行业，许多公司通过回测来评估交易策略的有效性。回测的准确性和效率直接影响到决策的科学性。因此，如何高效、准确地进行“最大回测”成为了必须解决的问题。
> 用户原始需求：> “我们
楔子假如有一个函数，实现返回两个数中的较大值：def my_max(x,y):
m = x if x>y else y
return m
bigger = my_max(10,20)
print(bigger)之前是不是我告诉你们要把结果return回来你们就照做了？可是你们有没有想过，我们为什么要把结果返回？如果我们不返回m，直接在程序中打印，行不行？来看结果：>&g
# 如何使用Python计算最大回测
最大回测(Maximum Drawdown)是一个非常重要的金融指标，用于评估投资策略的风险。它表示投资组合从最高点到最低点的最大损失。在本篇文章中，我将带你一步一步地学会如何用Python计算最大回测。
## 流程概述
首先，我们来看看实现这一过程的主要步骤。我们可以将整个流程整理成以下表格：
| 步骤 | 描述
# Python收益回测中的最大回撤分析
在金融投资中，回测是一个重要的学习工具，它可以帮助我们评估投资策略的表现。最大回撤是衡量投资组合风险的重要指标，它描述了从历史最高点到随后的最低点的最大跌幅。了解最大回撤的概念以及如何在Python中进行实现与分析，对于投资者的决策至关重要。
## 最大回撤的定义
最大回撤（Maximum Drawdown）指的是在投资过程中，投资价值从某一历史高点
原创
2024-10-22 06:53:07
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# Python 计算最大回测项目方案
## 引言
在金融投资中，最大回测（Maximum Drawdown, MDD）是一个重要的风险管理指标。它表示投资组合在某个时期内从最高点到最低点的下降幅度。最大回测不仅帮助投资者识别潜在的风险，还能辅助决策以保护投资资本。本文将讨论如何使用Python计算最大回测，并提供一个项目方案，包括代码示例和相关的类图与序列图。
## 项目目标
本项目旨在使用
原创
2024-10-02 06:38:57
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……续上回 fss.sosei：斐波那契数列与Python的尾递归蹦床 连载【4】zhuanlan.zhihu.com 来看profile的记录分析，看时间具体用在哪个部分了一看，绝大部分时间耗在两句results上了看来主要都用来大整数运算了下面来试一下把这程序里两句“results = ”后面的大数运算注释掉，换成1。也就是两句都成“results
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2024-02-09 08:11:28
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一、指标介绍最大回撤率：是指在选定周期内任一历史时点往后推，产品净值走到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用来描述买入产品后可能出现的最糟糕的情况。最大回撤是一个重要的风险指标，对于对冲基金和数量化策略交易，该指标比波动率还重要。.回撤用来衡量该私募产品的抗风险能力。回撤的意思，是指在某一段时期内产品净值从最高点开始回落到最低点的幅度最大回撤率，不一定是（最高点净值-最低点净值）/最高点时
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2023-06-26 13:57:21
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回溯法之最大团问题1. 问题描述给定无向图\(G = (V, E)\)。如果\(U \subseteq V\)，且对任意\(u, v \in U\)，有\((u, v) \in E\)，则称\(U\)是\(G\)的完全子图。完全子图\(U\)是\(G\)的团\(\iff\)不包含在比\(G\)更大的完全子图中。\(G\)的最大团是指在\(G\)中所含顶点数最多的团。2.问题分析设当前扩展节点\(Z
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2023-12-13 07:08:15
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近年来，自动化测试越来越热门，该领域新的挑战和机遇也在同步产生，尤其是AI，RPA和机器学习，可以预见会在几年中快速增长。因此，考虑自动化的方式很有必要，今天为大家推荐9个开源的自动化测试框架，供小伙伴们参考。1、CarinaCarina是基于Java的自动化测试框架，它不依靠特定的技术堆栈，因此测试人员智只能在iOS和Android之间重用测试自动化代码。它的重要功能有：能把所有测试层，包括移动
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2023-08-21 20:17:20
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TradeApi是个抽象的接口，用户需要从其他的接口中得到DataApi的实例。在不同的系统中，如回测平台、策略平台等，有不同的实现和创建方法，但是接口都会保持一致，方便用户平滑切换系统。如从TQuantApi中得到TradeApi实例：import tquant as tqtqapi = tq.TQuantApi('ipc://tqc_10001')dapi = tqapi.data_api()
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2023-05-29 15:35:01
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# 最大回撤率 Python 实现
## 引言
在金融领域，投资者常常关注投资组合的风险与收益之间的平衡。最大回撤率（Maximum Drawdown，MDD）是一个重要的风险指标，它测量了某一资产或投资组合在一个特定时间段内，从峰值到谷底的最大损失程度。理解并计算最大回撤率，可以帮助投资者评估投资的风险，从而作出更合理的决策。
## 什么是最大回撤率？
最大回撤率是投资过程中遇到的最大损
原创
2024-10-26 03:30:52
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唐奇安通道策略-python量化这里简单的介绍关于唐奇安通道策略的相关理论以及python代码，抛砖引玉。前言唐奇安通道是海龟交易策略中需要应用到的一个指标。简单而言唐奇安通道是由一条上轨线、中线和下线组成，上轨线由N1日内最高价构成，下轨线由N2日内最低价计算，当价格冲破上轨是可能的买入信号，反之，冲破下轨时是可能的卖出信号。一、唐奇安通道计算通道上界=过去20日内的最高价通道下界=过去20日内
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2024-08-12 19:42:20
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净利润： 绝对值（总盈利金额 - 总亏损金额）
年化收益： 净利润 / 总交易的天数 × 365
盈利比率： 盈利手数 / 总交易手数
平均利润： 净利润 / 交易手数
交易手数： 总交易手数
最大资产回撤：低点-前期高点
TB系数： （平均利润×平均利润×交易次数）/（平均盈利×平均亏损）
增长系数： 根据交易盈亏曲线拟合的趋势线的斜率
收益风险比：年度收益
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2024-01-11 11:52:51
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下一个小时，或者，下半个小时，就是你的未来。你要怎么度过？ 一、流程梳理1、测试代码首先要引入一个叫作“unittest”的包，2、测试文件的名字一定要让人能一看就知道是测试哪个文件的。3、在测试文件中，引入要测试的那个函数。4、创建一个类，类名最好能表示出你测试的是哪个函数，一般是xxxTestCase。5、创建的这个类必须继承 unittest.TestCase6、运行测试类时，所有
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2023-12-16 13:12:24
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如何衡量一个量化策略的好坏？一是比较稳定的收益，二是有严谨的回测，三是有清晰的逻辑。——刘富兵引言尽管过去不能代表未来，通过历史回测来评估量化策略仍然是量化投资非常重要的一环。量化回测过程中常用到的指标有年化收益率、最大回撤、beta、alpha、夏普比率、信息比率等（见下图）。目前很多量化网站都能提供Python的量化回测框架，如聚宽 、优矿、万矿、Zipline 、vnpy 和pyalgotr
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2024-05-16 01:41:00
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1引言目前基于Python的量化回测框架有很多，开源框架有zipline、vnpy、pyalgotrader和backtrader等，而量化平台有Quantopian（国外）、聚宽、万矿、优矿、米筐、掘金等，这些量化框架或平台各有优劣。就个人而言，比较偏好用backtrader，因为它功能十分完善，有完整的使用文档，安装相对简单（直接pip安装即可）。优点是运行速度快，支持pandas的矢量运算；
一、什么是RSI策略？双均线策略的思想主要是根据长短周期 MA 指标的关系来判断买卖时机。基于 RSI 指标的策略主要是根据买卖双方力量之间的对比来判断买卖点。RSI 指标是通过一段时间价格变动情况来计算市场买卖力量的对比，从而推测未来价格变动的技术指标。当RSI大于80时，称为处于超买区，意味着未来价格可能会出现下跌；当RSI小于20时，称为处于超卖区，意味着未来价格可能会出现上涨。
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2023-06-12 17:28:00
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PyUnit（unittest） 是 Python 自带的单元测试框架，用于编写和运行可重复的测试。PyUnit 是 xUnit 体系的一个成员，xUnit 是众多测试框架的总称，PyUnit 主要用于进行白盒测试和回归测试。通过 PyUnit 可以让测试具有持久性，测试与开发同步进行，测试代码与开发代码一同发布。使用 PyUnit 具有如下好处：可以使测试代码与产品代码分离。
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2023-12-13 05:55:14
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