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Python 量化交易框架，涵盖策略定义、向量与事件驱动回测、结果看板以及模拟或实盘交易。

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本页只介绍开源项目，不构成投资建议。交易和投资可能造成亏损，使用前请自行评估风险，并遵守当地法律法规。

这是什么？

Investing Algorithm Framework 是一个覆盖完整量化交易流程的 Python 框架。策略以 TradingStrategy 子类的形式定义一次，即可用基于 Polars 的向量回测快速探索，用逐根 K 线的事件驱动模拟做更严格的验证，并在模拟盘或实盘中运行，无需改写策略逻辑。

回测结果以带版本的 .obtf 文件包保存，并通过 SQLite 建立索引，便于对大量回测进行排序和筛选。交互式 HTML 看板提供 80 多项绩效指标用于策略对比，蒙特卡洛置换检验可以估计观察到的结果是否可能由随机因素产生。声明式风控规则涵盖仓位大小、敞口限制、止损、止盈和冷却期，执行成本模型则支持手续费与滑点设置。

实盘交易通过 CCXT 对接交易所，也可以为其他券商实现自定义下单执行器。项目还提供命令行工具、供 AI 工具调用的 MCP 服务，以及自托管、AWS Lambda 和 Azure Functions 的项目脚手架。

核心功能

  • 01一次定义策略，即可用于向量回测、事件驱动回测、模拟盘和实盘。
  • 02基于 Polars 的向量引擎，可批量扫描大量信号参数组合。
  • 03带版本的 .obtf 结果文件包，配合 SQLite 索引进行回测排序和筛选。
  • 0480 多项绩效指标，包括夏普、索提诺、卡玛和 VaR/CVaR。
  • 05声明式风控规则，支持仓位、敞口、止损、止盈和冷却期设置。
  • 06提供蒙特卡洛置换检验，以及滚动、锚定和走查式的样本外验证窗口。

适用场景

  • 在历史加密货币或市场数据上研究并对比交易策略的不同版本。
  • 在模拟盘前通过事件驱动模拟验证已回测的策略。
  • 通过 CCXT 支持的交易所运行自动化交易机器人。
  • 将策略部署为 AWS Lambda 或 Azure Functions 上的无服务器函数。

快速上手

  1. 1

    从 PyPI 安装 v9.0.0 alpha 预发布版

    pip install investing-algorithm-framework==9.0.0a22
  2. 2

    定义 TradingStrategy 子类，并按 README 示例通过 app 运行回测

使用前须知

  • 当前版本为 v9.0.0 alpha，API 可能发生变化。

标签

#algorithmic-trading#backtesting#quantitative-finance#cryptocurrency#trading-bot#python#backtesting-trading-strategies#quantitative#quantitative-analysis#quantitative-trading

常见问题

investing-algorithm-framework 是什么？
Python 量化交易框架，涵盖策略定义、向量与事件驱动回测、结果看板以及模拟或实盘交易。 Investing Algorithm Framework 是一个覆盖完整量化交易流程的 Python 框架。策略以 TradingStrategy 子类的形式定义一次，即可用基于 Polars 的向量回测快速探索，用逐根 K 线的事件驱动模拟做更严格的验证，并在模拟盘或实盘中运行，无需改写策略逻辑。
investing-algorithm-framework 可以免费使用吗？用的什么许可证？
investing-algorithm-framework 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
investing-algorithm-framework 还在维护吗？
活跃维护中。investing-algorithm-framework 最近一次提交是在 2026年11月4日。
investing-algorithm-framework 适合用来做什么？
在历史加密货币或市场数据上研究并对比交易策略的不同版本。 在模拟盘前通过事件驱动模拟验证已回测的策略。 通过 CCXT 支持的交易所运行自动化交易机器人。 将策略部署为 AWS Lambda 或 Azure Functions 上的无服务器函数。
investing-algorithm-framework 怎么安装和运行？
从 PyPI 安装 v9.0.0 alpha 预发布版: pip install investing-algorithm-framework==9.0.0a22 定义 TradingStrategy 子类，并按 README 示例通过 app 运行回测
在哪里获取 investing-algorithm-framework？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/coding-kitties/investing-algorithm-framework

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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