QauntOS 学习笔记（一）Lesson2

最近又接触了一个好玩的平台----QuantOS，因为创始人渔阳是《乱世华尔街》的作者，几年前被这本书深深吸引，让我感受到了不一样的2007年金融危机，对作者一直很是好感。

最近他和他的小伙伴们做了一个量化平台QuantOS。官网 www.quantos.org

只要注册，就能学习里面的代码。如果是初学者的话，建议报名网站里的《量化小学》课程。

作为一名迷弟，我自然是报名学习，并且开始动手玩了。

顺便记录下一些笔记，方便与其他同学一起交流学习。

本篇是对Lesson2的代码梳理和学习。

重新调整格式，增加注释，方便理解。

尝试调整不同参数，进行总结。

如有侵权请指出，立即改正。

Lesson2 的原代码结果：

对600519.SH 贵州茅台，600036.SH 招商银行，601318.SH 平安银行，000651.SZ 格力电器这四个股票等权重，定期调仓，调仓周期为周。

长期持有，没有止损和卖出，时间周期为20170201-20171001。

结果为：

年化收益44.77%，夏普比率3.45

接下来，我们分析下代码。顺便对参数进行简单调整，看看会有什么样的结果：

增加回测时间长度：20100101-20180801

增加调仓频率周期：month，day

调整手续费率：为0.0012，因为理论上还有印花税0.001。

将以上结果进行对比分析，看看会有什么不同

第一步，当然是，配置所有环境。

本人在学习过程中发现一件很有趣的问题

jaqs有两大模块data和trade

data模块中主要是包含了数据下载的类

trade模块中包含了交易回测的各种类

jaqs.trade.analyze则是用于回测结果的分析和报告生成。

第二步，撰写各种函数。

1、写一个从quantos获取股票数据的函数 test_save_dataview()

注意：作者的源代码中，props里并没有设置参数benchmark,而是使用了如下代码，进行设置，好处是，以后更方便地设置自己的benchmark,坏处是对dv的数据结构要有更多的理解。

res, _ = ds.daily(benchmark, start_date=dv.start_date, end_date=dv.end_date)

# 只选中两列，交易日期和收盘价

dv._data_benchmark = res.set_index(trade_date).loc[:, [close]]

2、写一个对获取的数据进行分析的函数 test_alpha_strategy_dataview（）

这个函数会的作用，是根据你的交易信号，生成每日下单信息。

3. 对生成完的下单信息，进行分析，计算收益率，生成报告，定义函数test_backtest_analyze（）

这个函数，基本上都是使用quantos自带的类，进行完成，无脑复制就行。

第三步，设置参数。

第四步、开始运行：

第五步、结果分析：

调仓周期为day，回测时间20100101-20180801：

调仓周期为week，回测时间20100101-20180801：

调仓周期为month，回测时间20100101-20180801：

结论，即使时间长度放宽到20100101-20180801，收益率依然非常稳定，不过夏普比率从3.45下降到了1.35，maxdrawdown发生在2015年股灾期间。

对比day, week, month三种调仓周期。week的收益率最高，但其实并没有太大的差距，如果个人投资者的话，建议还是以月调仓，长线为王，因为手续费可以省下非常多哦。

后续还可以研究的方向：

调整股票标的，看看会有什么样的结果。

以上只是对QuantOS上《量化小学》第二课的内容进行学习和理解，以及一些动手小实验。想获得源代码的话，只要注册QuantOS就可以啦~

如果你连最基本的数据和，python都没有充分掌握的话，可以考虑学习以下二维码的课程，简单易上手。

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