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我正在尝试对 Markowitz 投资组合进行回测。到目前为止，我已经尝试过 zipline、backtrader 和 QSTrader（虽然 QSTrader 可能有效，但没有文档，所以很难）。我没有任何运气来创建我想要的回测。

我的数据结构是一个 csv，包含 200 只不同股票的调整后收盘价。我想每季度或每年进行一次投资组合重新平衡。我已经有了实际投资组合优化的代码和它返回的权重。我只需要一个实际的框架来插入这些权重，然后每年每季度重做一次计算。到目前为止，我已经做了大约 5 个小时，我只是无法进行任何回测。Zipline 在处理数据方面非常令人困惑，在导入具有我描述的结构的本地 csv 时更是如此。Backtrader 也遇到了同样的问题。QSTrader 似乎对我不起作用，它在加载数据后抛出以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "d:\Finansiering. Modern Portfolio Theory Projekt\Finansiering_Backtrader.py", line 53, in <module>
    strategy_backtest.run()
  File "D:\Anaconda\envs\zipline\lib\site-packages\qstrader\trading\backtest.py", line 398, in run
    self.qts(dt, stats=stats)
  File "D:\Anaconda\envs\zipline\lib\site-packages\qstrader\system\qts.py", line 172, in __call__
    rebalance_orders = self.portfolio_construction_model(dt, stats=stats)
  File "D:\Anaconda\envs\zipline\lib\site-packages\qstrader\portcon\pcm.py", line 289, in __call__
    target_portfolio = self._generate_target_portfolio(dt, full_weights)
  File "D:\Anaconda\envs\zipline\lib\site-packages\qstrader\portcon\pcm.py", line 139, in _generate_target_portfolio
    return self.order_sizer(dt, weights)
  File "D:\Anaconda\envs\zipline\lib\site-packages\qstrader\portcon\order_sizer\dollar_weighted.py", line 168, in __call__
    'modifying the backtest start date and re-running.' % (asset, dt)
ValueError: Asset price for "A" at timestamp "2006-01-31 21:00:00+00:00" is Not-a-Number (NaN). This can occur if the chosen backtest start date is earlier than the first available price for a particular asset. Try modifying the backtest start date and re-running.

回测的开始日期是正确的，基本上在月底需要重新平衡时，它只是中风。我也无法解决这个问题。

我希望有人对此有一个半即插即用的解决方案。

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我对 zipline 也不是很有经验，但似乎 zipline 使用 data_bundle 类处理数据。文档确实不是很清楚。以下是您可能需要做的事情：

  1. 在 csv 文件中格式化您的数据 - 更好地为此构建一个函数。数据包的严格格式包含在自定义 csv 包部分下的文档中。请记住，它们需要具有完全相同的开始和结束日期，与您的交易日历保持一致，并且具有与文档中提供的 csv 完全相同的格式。

  2. 你应该有一个“.zipline”文件夹，在里面创建/编辑extension.py，内容如下： 1) 注册一个交易日历；2) 注册自定义 csv 包 - 两者都可以在文档中找到。

  3. 在提示符中键入 $zipline ingest -b [bundle_name] - 这应该会摄取数据。

  4. 使用“符号”调用每个资产的数据，并在运行回测时指定捆绑名称。

希望这可以帮助你。

于 2021-03-26T09:22:47.757 回答
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我认为bt - Python的灵活回测更适合您想要做的事情。该库旨在定期重新平衡金融投资组合。

于 2021-10-07T14:46:34.323 回答