文件名称：backstroke:historical根据历史库存数据创建和模拟策略:drop_of_blood::droplet:
文件大小：446KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-10 05:55:49
Python
backstroke :droplet: （ :up_arrow:点击上方以在云中运行） 一个Python程序包，允许用户基于模型创建投资组合策略类并通过由Tiingo托管在历史股票数据上模拟其表现。 我创建此存储库的原因是我想为自己研究（会放大指数的每日损益）。我尝试了诸如和类的，但决心编写自己的Python程序包，以在创建策略方面获得比前者更大的灵活性，并提供比后者更大的可视化选项。 现在，我实际上使用Strategy类为IRA做出决策。 （当然，您的结果可能会有所不同。 ） 使用技能： （忍受我；我正在找工作） 使用pandas data（Frame）操作，使用requests通过HTTP获取数据，使用抽象基类进行面向对象的编程，使用matplotlib可视化，使用Binder和Docker创建基于云的Jupyter环境。 用法示例： 通读和以熟悉该软件包。或者，单击此文件顶部的徽章以进行交互式演练。 安装
【文件预览】：
backstroke-master
----walkthrough.ipynb(77KB)
----LICENSE.md(5KB)
----.travis.yml(1KB)
----better_abc.py(1KB)
----sma_ref.png(62KB)
----strategies.py(34KB)
----portfolio_maker.py(21KB)
----vlt_ref.png(69KB)
----README.md(3KB)
----bnh_ref.png(58KB)
----test_suite.py(9KB)
----bnh_tk_ref.png(90KB)
----.gitattributes(202B)
----buy_and_hold.ipynb(131KB)
----simulator.py(60KB)
----binder()
--------requirements.txt(92B)