有没有基于python pandas的回测框架

1. 有没有基于python pandas的回测框架

本地运行：
Quantopian开源的zipline可以，但是本地的回测程序，做美股研究可以，但是A股不适合。

线上运行：
想线上回测美股可以使用Quantopian，不过有时链接不是很稳定；
因为A股独特的交易机制，使得没有一款本地可以运行回测的python包。一、你可以到JoinQuant聚宽量化交易平台，他们自己写的A股回测框架，还提供处理好的数据，这一点非常好，省去了自己数据清洗的过程。除了A股还有基金期货的数据，可以做个轮动，对冲等等。二、就是自己写回测框架，优点是灵活，自己随意改，缺点就是需要一定的编程基础。

总结：
JoinQuant和Quantopian数据都可以取到DataFrame格式的，并且都提供notebook以及回测模式，回测研究都可以在线完成。

2. 有没有基于python pandas的回测框架

关键词：开源、python/pandas、易学方便、可以并行、参数优化、事件驱动、亚ms速度、持续维护、支持股票/期货等
介绍：
在事件驱动的回测框架中，引擎逐个读取Bar或Tick并处理。数据采集模块生成市场数据事件，流经策略模块（Strategy类）产生交易信号，资产组合模块根据策略信号，并结合风险管理来判断是否委托下单，模拟的交易所根据滑点、手续费状况等返回成交结果。
使用XQuant后，大部分时候我们不需要关心底层是如何处理的，只需要在Strategy类中完成从数据到信号的处理即可，这有利于我们快速开发策略。
详细见Github，欢迎star、issue，PR。
【Update】结合其他回答有必要更新一下，供大家参考：
明晰两个问题：
1）事件驱动在大部分时候都是必须的，尽量去模拟真实交易过程中的数据播放过程，避免引入未来函数等，机器学习的feature之类可以预先算好存起来；
2）pandas用来I/O，内部的数据结构还是用python自带的，这样达到0.1ms/条的数据处理还是挺容易的，如果还是嫌速度慢，可以利用多核优势，并行运算。

3. java有没有类似python pandas

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。 Python标准库的主要功能有： 1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能 2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能 3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能 4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能 5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

4. 有没有基于python pandas的回测框架

本地运行：
Quantopian开源的zipline可以，但是本地的回测程序，做美股研究可以，但是A股不适合。

线上运行：
想线上回测美股可以使用Quantopian，不过有时链接不是很稳定；
因为A股独特的交易机制，使得没有一款本地可以运行回测的python包。一、你可以到JoinQuant聚宽量化交易平台，他们自己写的A股回测框架，还提供处理好的数据，这一点非常好，省去了自己数据清洗的过程。除了A股还有基金期货的数据，可以做个轮动，对冲等等。二、就是自己写回测框架，优点是灵活，自己随意改，缺点就是需要一定的编程基础。

总结：
JoinQuant和Quantopian数据都可以取到DataFrame格式的，并且都提供notebook以及回测模式，回测研究都可以在线完成。

5. 有没有基于python pandas的回测框架

本地运行：
Quantopian开源的zipline可以，但是本地的回测程序，做美股研究可以，但是A股不适合。

线上运行：
想线上回测美股可以使用Quantopian，不过有时链接不是很稳定；
因为A股独特的交易机制，使得没有一款本地可以运行回测的python包。一、你可以到JoinQuant聚宽量化交易平台，他们自己写的A股回测框架，还提供处理好的数据，这一点非常好，省去了自己数据清洗的过程。除了A股还有基金期货的数据，可以做个轮动，对冲等等。二、就是自己写回测框架，优点是灵活，自己随意改，缺点就是需要一定的编程基础。

总结：
JoinQuant和Quantopian数据都可以取到DataFrame格式的，并且都提供notebook以及回测模式，回测研究都可以在线完成。

6. python pandas 判断数据框是否有值

在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；
DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。

7. C/C++ 有类似python的pandas的第三方库吗?

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。
Python标准库的主要功能有：
1.文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能
2.文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能
3.操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、日志（logging）等功能
4.网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能
5.网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架
6.W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理。
7.其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等

Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。它们的功能覆盖科学计算、Web开发、数据库接口、图形系统多个领域。第三方模块可以使用Python或者C语言编写。SWIG,SIP常用于将C语言编写的程序库转化为Python模块。Boost C++ Libraries包含了一组函式库，Boost.Python，使得以Python或C++编写的程式能互相调用。Python常被用做其他语言与工具之间的“胶水”语言。
著名第三方库
1.Web框架
Django：    开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。
ActiveGrid：    企业级的Web2.0解决方案。
Karrigell：    简单的Web框架，自身包含了Web服务，py脚本引擎和纯python的数据库PyDBLite。
Tornado：    一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快
webpy：    一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。
CherryPy：    基于Python的Web应用程序开发框架。
Pylons：    基于Python的一个极其高效和可靠的Web开发框架。
Zope：    开源的Web应用服务器。
TurboGears：    基于Python的MVC风格的Web应用程序框架。
Twisted：    流行的网络编程库，大型Web框架。
Quixote：    Web开发框架。

2.科学计算
Matplotlib：    用Python实现的类matlab的第三方库，用以绘制一些高质量的数学二维图形。
SciPy：    基于Python的matlab实现，旨在实现matlab的所有功能。
NumPy：    基于Python的科学计算第三方库，提供了矩阵，线性代数，傅立叶变换等等的解决方案。

3.GUI
PyGtk：    基于Python的GUI程序开发GTK+库。
PyQt：    用于Python的QT开发库。
WxPython：    Python下的GUI编程框架，与MFC的架构相似。

4.其它
BeautifulSoup：    基于Python的HTML/XML解析器，简单易用。
PIL：    基于Python的图像处理库，功能强大，对图形文件的格式支持广泛。
PyGame：    基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块。
Py2exe：    将python脚本转换为windows上可以独立运行的可执行程序。 

参考自维基百科

8. 如何利用python抓取美股数据

一 准备环境
  1 安装tushare模块包。
pip install tushare
二 注册tushare账号，获取token（目前tushare pro版本必须有token值才能正常访问）
  访问https://tushare.pro/register?reg=380388  tushare官网进行注册，然后记录token值备用。
三 开始python编程
Python代码：
import tushare as ts
#设置token
token='你自己的token'
pro = ts.pro_api(token)
#获取002242.SZ日行数据
pa=pro.daily(ts_code='002242.SZ', start_date='20200701',end_date='20200716')
# 打印获取数据
print(pa)
 
运行程序，可见如下打印，002242.SZ最近两周的数据都在这里了。