在jupyter中用python自己写策略回测的基本思路

1、k线数据的获取和保存
股票和期货k线数据的获取途径：
1.1 从通达信里面下载：【系统】-【数据导出】-【高级导出】。里面可以选择各种数据批量导出，此处有一个注意事项，“前复权”的数据，容易失真，可设置成“等比前复权”。

1.2 从wind导出：前提，有wind的账号，从【量化】-【Python接口】下载。用【代码生成器】初步生成代码，然后在jupyter里用脚本下载，注意，在不超过数据量限制的前提下，尽量多只股的数据发一个下载请求。

1.3 数据的保存：强烈建议在本地建一个数据库，比如mysql数据库。提取的数据，整理后放入数据库中保存，最好放在固态硬盘的分区里。

2、策略回测的一般过程
2.1 预取数据：读取策略配置参数、回测目标的k线数据
2.2 计算指标和数据清洗：定义及计算指标（变量），并清洗筛选数据。空值处理，节假日影响的k线剔除
2.3 计算开平仓止损信号
2.4 交易和资金计算

3、一些优化的建议：
3.1 指标定义和计算可以使用矢量计算，速度快。
3.2 对多只股票进行交易的回测时，使用joblib的并行计算，或者自己用多进程进行处理（注意数据的合并）
3.3 dataframe尽量使用eval和query，表达式一目了然，甚至还可以把一些指标和计算过程做成配置文件
3.4 交易和资金计算部分，凡涉及计算的部分，写成numba的jit函数

4、一些调试的技巧：
4.1 学会用logging，也可以自己定义debug版本的print或者display，设置一个debug开关，前期特别有用，可手工跟踪计算，不用时关闭，提高速度
4.2 资金计算部分，把dataframe换成numpy，用jit进行提速