classTradingCalendarBase(with_metaclass(MetaParams,object)):def_nextday(self,day):'''Returns the next trading day (datetime/date instance) after ``day``(datetime/date instance) and the isocalendar componentsThe
假设我们有一个名为TradingCalendarAPI的API服务,它提供了不同市场的交易日历数据。这个API的URL和参数可能需要根据实际情况进行调整。 2. 使用Python的requests库从该数据源获取交易日历数据 首先,确保安装了requests库。如果未安装,可以通过pip安装: bash pip install requests 然后,使用requests库从API获取数据。以下...
import exchange_calendars as xcals xshg = xcals.get_calendar("XSHG") print(xshg.trading_index( "2021-12-30", "2021-12-31", period="30T", force=True )) # IntervalIndex([[2021-12-30 01:30:00, 2021-12-30 02:00:00), [2021-12-30 02:00:00, 2021-12-30 02:30:00), [2021-...
importpandasaspdfromtrading_calendarsimportget_calendar# 获取中国市场的交易日历sh_calendar=get_calendar("XSHG")# 定义日期范围start_date='2018-01-01'end_date='2023-12-31'# 获取交易日历trading_days=sh_calendar.schedule(start_date=start_date,end_date=end_date)print("中国交易日历:")print(trading_...
01-01'end_date='2022-01-10'# 创建包含所有日期的索引dates=pd.date_range(start=start_date,end=end_date,freq='B')# 创建空的交易日历trading_calendar=pd.DataFrame(index=dates)# 标记交易日trading_calendar['is_trading_day']=True# 标记非交易日trading_calendar.loc[trading_calendar.index.weekday>...
交易日历(trading_calendars 交易所日历的 Python 库,经常与 Zipline 一起使用。 安装 $ pip install trading-calendars Quick Start import trading_calendars as tc import pandas as pd import pytz Get all registered calendars with get_calendar_names: ...
every_min_bar=False,symbol_list_env='YAHOO_SYM_LST', # the environemnt variable holding the comma separated list of assert namesdownloader=yahoo.get_downloader(start_date='2010-01-01',end_date='2020-01-01'),),calendar_name='NYSE',)from zipline.data.bundles import ieximport trading_...
trading_calendar=None, data_frequency='daily', capital_base=100000.0, bundle_data=None, benchmark=None) print(algo) 这个示例代码展示了如何使用 Zipline 构建一个简单的回测框架,并实现了一个简单的交易策略。 实战:编写简单的Python股票交易策略
增加get_trading_calendar() 接口,支持用户获取交易日历 增加query_atm_options() 接口,支持用户获取指定档位期权 修复在回测时订阅当天上市的合约可能出现报错的情况 修复web_gui 回测时某些情况下定位不准确的问题 优化query_quotes() , 支持用户查询交易所的全部主连或指数 优化TqSim 交易失败的提示 优化客户端...
importpandasaspd# 读取交易日历数据calendar=pd.read_csv('trading_calendar.csv') 1. 2. 3. 4. 步骤2:判断输入日期是否在交易日历中 在这一步我们需要检查输入的日期是否在交易日历中,代码如下: # 假设输入日期为2022-10-01input_date='2022-10-01'# 判断输入日期是否在交易日历中ifinput_dateincalendar[...