爱吃折耳根的Ace (@_zheergen) “卧槽！Quantopian 倒闭了，但它的回测引擎被《Machine Learning for Trading》的作者” — TopicDigg
爱吃折耳根的Ace
@_zheergen
加入 January 2024
0 正在关注 0 粉丝
卧槽！Quantopian 倒闭了，但它的回测引擎被《Machine Learning for Trading》的作者救活了—zipline-reloaded！
Zipline 曾是全球最强大的 Python 回测框架，Quantopian 关站后 Stefan Jansen 接手维护，升级到 Python 3.11+、pandas 2.0+，pipeline API 因子计算、data bundle 数据管理、事件驱动引擎全部保留。
核心特点如下：
1️⃣ 事件驱动回测架构，逻辑清晰
2️⃣ 与 Pandas 深度集成，方便处理数据
3️⃣ 支持常见技术指标和统计分析
4️⃣ 可配合 scikit-learn、statsmodels 等做机器学习策略
5️⃣ 兼容较新的 Python 和依赖版本
6️⃣ 有完整文档和示例，适合学习和研究
以前 Zipline 装不上：Python 版本不对 → 依赖冲突 → 放弃了。现在 zipline-reloaded pip install 一行搞定。
做因子选股 + 回测的，zipline-reloaded + Pyfolio 是最接近 Quantopian 体验的组合。
显示更多
强烈推荐给想系统入门量化交易的朋友。
这套《Algorithmic Trading Using Python》全长 4 小时 33 分钟，是目前比较完整的 Python 量化从基础到实战课程之一。
为什么值得看？
最大特点是没有刻意剪掉错误，而是完整展示真实开发过程：API 报错、数据缺失、逻辑调试，直到策略最终跑通。
对于新手来说，这种带着问题一起解决的学习方式，比只展示最终结果的教程更有价值。
课程直接落地三类真实策略：
1️⃣ 等权重标普500（规避市值加权偏差）
2️⃣ 高质量动量选股（多周期 + 百分位评分）
3️⃣ 复合多因子价值筛选（避免单一估值陷阱）
完整流程覆盖：
真实金融数据获取 → 因子清洗 → 截面排序 → 股票分配 → 生成交易方案
整套流程可以作为学习量化研究框架的参考。
建议收藏，配合代码边看边练。
它最大的价值不是教你一个赚钱策略，而是让你理解专业量化研究从数据到策略的完整流程。
周末学起来吧。
显示更多
