米筐开源量化框架 RQalpha 安装使用

RQalpha 是 Ricequant 开源的量化框架，提供数据获取，算法交易，策略回测，实盘模拟，实盘交易，数据分析等功能。RQalpha 的安装过程并不十分友好，本文讲述如何安装 RQalpha。安装环境是 Mac OS 操作系统。

安装步骤

1. 创建虚拟环境

RQalpha 推荐使用虚拟环境来安装，以避免由于各种环境问题导致安装失败。可以使用 conda 来创建虚拟环境，为使用 conda 命令，用户可以先下载安装 anaconda。由于 anaconda 并不是本文的讲述重点，anaconda 的安装可以参考 https://www.anaconda.com/，本文不再赘述。

使用以下命令创建虚拟环境：

conda create -n rqalpha python=3.6

这样就基于 Python 3.6 创建了虚拟环境rqalpha。创建虚拟环境后，激活环境。

source activate rqalpha

2. 安装 cython

使用命令 conda 来安装 cython。

conda install cython

3. 安装 bcolz

bcolz 是 RQalpha 的依赖库，RQalpha 使用 bcolz 来进行数据的存储。使用 conda 来安装 bcolz。

conda install bcolz

值得指出的是，安装 cython 和 bcolz 都需要使用 conda 命令来执行，使用 pip 命令来安装会出现安装失败的情况。

4. 安装 TA-Lib

Mac OS 下使用 brew 命令来安装 TA-Lib 。

brew install ta-lib

再使用 pip 命令来安装 Python 库，使用 pip 命令来安装 TA-Lib，是由于 conda 命令不存在 TA-Lib。

pip install TA-Lib

5. 安装 rqalpha

完成前面的安装工作，就可以正式安装 rqalpha 了，我们使用 pip 命令来安装 rqalpha。

pip install rqalpha

6. 测试

可以运行 rqalpha 命令来测试安装过程是否成功。

rqalpha version

输出：

Current Version:  (3, 2, 0)

策略回测

成功安装 rqalpha 后，就可以进行策略的回测了。我们采用 rqalpha 提供的样例策略来测试一下回测过程。

1. 获取回测数据

RQalpha 免费提供股票和期货日级别的回测数据，使用 rqalpha 命令来更新回测数据。

rqalpha update-bundle

回测数据目录 bundle 默认存放在~/.rqalpha目录下。进入 bundle 目录，可以看到都是一些.bcolz后缀的文件。

2. 生成样例策略

使用 rqalpha 命令来生成策略样例，例如我们进入~/code/rqalpha目录后，执行

rqalpha examples -d ./

这样，在~/code/rqalpha目录下就生成了examples目录，里面包括 RQalpha 提供策略样例文件。

3. 运行回测

我们以buy_and_hold.py文件为例，说明如果执行策略的回测过程。

cd examples
rqalpha run -f ./buy_and_hold.py -d ~/.rqalpha/bundle/ -s 2016-06-01 -e 2018-12-01 --account stock 100000 --benchmark 000300.XSHG --plot

-f 参数指定策略文件
-d 指定回测数据 bundle 目录位置
-s 回测时间起点
-e 回测时间结束
--account 起始资金
--benchmark 业绩比较基准
--plot 以图形方式查看回测结果

执行命令后，可以看到回测结果以图形方式展示出来。

参考资料

https://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/overview.html
https://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/detail_install.html
https://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/install.html
https://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html
https://rqalpha.readthedocs.io/zh_CN/latest/intro/tutorial.html
https://geosmart.github.io/2018/01/26/RiceQuant开源框架RQAlpha阅读笔记/