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Zipline是一个 Python 算法交易框架。它是一个事件驱动的回测系统。 Quantopian 是一个免费的、以社区为中心的策略编写运行平台。 Zipline 当前作为 Quantopian 的回测和实时交易引擎，正在其生产环境中运行。

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特点

• 易用: Zipline 不带来额外学习负担以确保您专注于算法开发。请查看下面的代码示例。
• 类库强大: 包含常见的指标和统计工具，如移动平均和线性回归，可以在策略中很方便地调用。
• 与 PyData 集成: 不管是输入的价格数据，还是输出的策略评估，都是基于 Pandas 库的 DataFrames ，这很容易和 PyData 生态系统相结合。
• 统计和机器学习库: 可以使用 matplotlib 、 scipy 、 statsmodels 、 sklearn 这些库来进行开发、分析和可视化。

安装

使用 pip 安装

假设您已经满足所有 Python 之外的依赖（见下文），您可以通过使用 pip 来安装 Zipline:

$ pip install zipline

注意: 使用 pip 安装 Zipline 比一般的包要复杂一些。如果您从未安装过 Python 科学计算相关的包，直接运行 pip install zipline 有很大可能会失败。

复杂的原因有两个:

1. Zipline 提供了几个需要调用 CPython C API 的 C 扩展。为了构建这些 C 扩展， pip 需要访问 CPython 头文件来完成安装。

2. Zipline 依赖于 numpy, 它是 Python 数值计算的核心库。而 Numpy 又依赖于 LAPACK 线性代数库。

LAPACK 和 CPython 是二进制依赖关系，因此安装方法因平台而异。在 Linux 平台，用户一般通过 apt 、 yum 、 pacman 这类包管理器来解决依赖问题。在 macOS 上，Homebrew 是更好的选择。

获取二进制依赖关系的更多信息，请参阅完整的 Zipline 安装文档 。

conda

另一种安装 Zipline 的方法是使用 conda 包管理器，它是 Anaconda 的一部分，您可以通过运行 pip install conda 来安装 conda 。

conda 安装好之后，就可以指定 Quantopian 频道来安装 Zipline：

$ conda install -c Quantopian zipline

目前当前支持的平台有：

• GNU/Linux 64-bit
• macOS 64-bit
• Windows 64-bit

Note

在 Windows 32-bit 下也许可以工作，但是没有对它进行持续集成测试。

快速开始

另请参阅 入门教程.

以下代码实现了一个双移动平均的策略。

from zipline.api import order_target, record, symbol

def initialize(context):
    context.i = 0
    context.asset = symbol('AAPL')


def handle_data(context, data):
    # Skip first 300 days to get full windows
    context.i += 1
    if context.i < 300:
        return

    # Compute averages
    # data.history() has to be called with the same params
    # from above and returns a pandas dataframe.
    short_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=100, frequency="1d").mean()
    long_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=300, frequency="1d").mean()

    # Trading logic
    if short_mavg > long_mavg:
        # order_target orders as many shares as needed to
        # achieve the desired number of shares.
        order_target(context.asset, 100)
    elif short_mavg < long_mavg:
        order_target(context.asset, 0)

    # Save values for later inspection
    record(AAPL=data.current(context.asset, 'price'),
           short_mavg=short_mavg,
           long_mavg=long_mavg)

可以通过 Zipline 命令行来运行这个策略，在运行之前需要申请 Quandl 的 API key 来获取默认数据。获得 key 之后，运行下面的命令：

$ QUANDL_API_KEY=<yourkey> zipline ingest -b quandl
$ zipline run -f dual_moving_average.py --start 2014-1-1 --end 2018-1-1 -o dma.pickle

这将从 quandl 下载价格数据，并对命令中指定的时间段进行回测。 结果会保存在 dma.pickle 文件中，您可以用 Python 加载分析。

在 zipline/examples 目录还可以找到其他例子。

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