1、安装 Anaconda

1.1 下载Anconda

我们在 Anaconda 的官网下载windows环境Anaconda3-5.2.0版本的64位安装包，对应conda版本是4.5.4。为什么下载这个版本，是因为zipline对环境的要求比较严格，如果版本不匹配，会出现不少问题。
官网下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe，对应的conda版本4.5.4，python版本3.5.5。
清华镜像下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe
说明：anaconda2对应的是python 2.x版本，anaconda3对应python 3.x版本。

1.2 安装

1.3 Anaconda Prompt

安装后会有一个Anaconda Prompt菜单项，运行类似于windows的终端操作，可以输入命令行。

1.4 检查安装

我们在Anaconda Prompt中检查conda信息

(base) C:\Users\lzc>conda infoactive environment : baseactive env location : d:\Anaconda3shell level : 1user config file : C:\Users\lzc\.condarcpopulated config files : C:\Users\lzc\.condarcconda version : 4.5.4conda-build version : 3.10.5python version : 3.6.5.final.0base environment : d:\Anaconda3  (writable)channel URLs : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/win-64https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/noarchhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/noarchhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/win-64https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/noarchhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/noarchhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/win-64https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarchhttps://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-64https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarchpackage cache : d:\Anaconda3\pkgsC:\Users\lzc\AppData\Local\conda\conda\pkgsenvs directories : d:\Anaconda3\envsC:\Users\lzc\AppData\Local\conda\conda\envsC:\Users\lzc\.conda\envsplatform : win-64user-agent : conda/4.5.4 requests/2.18.4 CPython/3.6.5 Windows/10 Windows/10.0.18362administrator : Falsenetrc file : Noneoffline mode : False

注意：检查conda版本为4.5.4，Python版本为3.6.5，用户配置目录为C:\Users\lzc\。请记住用户配置目录，后面会需要使用。

1.5 创建python3.5环境

首先，在Anaconda prompt中创建python3.5环境：

conda create -n env_zipline python=3.5

然后，在Anaconda prompt中激活刚才新添加的env_zipline环境：

activate env_zipline

最后，我们在Anaconda prompt中来检查是否切换成功：

python --version

2、安装zipline

2.1 添加下载频道

为防止安装时下载包比较慢的话，或因为网络出现下载错误时，我们先增加清华镜像，再继续安装。
安装下载错误描述：

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length

添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/
conda config --set show_channel_urls yes

2.2 安装zipline

conda install -c Quantopian zipline

检查是否安装成功

zipline run --help

输出响应信息，表示我们的安装成功了。

(env_zipline) C:\Users\lzc>zipline run --help
Usage: zipline run [OPTIONS]Run a backtest for the given algorithm.Options:-f, --algofile FILENAME         The file that contains the algorithm to run.-t, --algotext TEXT             The algorithm script to run.-D, --define TEXT               Define a name to be bound in the namespacebefore executing the algotext. For example

3、安装PyCharm

PyCharm 是一款功能强大的 Python 编辑器，具有跨平台性。我们通过PyCharm来使用zipline。现在，我们来看下PyCharm 在 Windows下是如何安装的。

3.1 下载PyCharm（Windows）

首先，我们下载PyCharm，这是 PyCharm 的下载地址：http://www.jetbrains.com/pycharm/download。professional 是专业版，需要授权使用，community 是社区版，可以免费使用的。

3.2 安装PyCharm

下载好后进行安装，请记住安装路径。具体安装就不展开了

3.3 配置Anaconda

4、 使用zipline

我们通过PyCharm创建一个zipline来初次使用zipline。

4.1 创建工程

在PyCharm中，选择File->New Project创建一个工程pythonProject，在创建工程页面中，我们可以选择新建环境，选择使用Conda环境，Python version版本使用2.7，Conda executable选择前面我们所找到的conda所在目录，点击Create创建工程。

也可以选择使用已有环境，建设使用已有环境，点击Create创建工程。

4.2 增加代码

在工程中增加名为main.py的Python文件

打开https://www.zipline.io/，找到使用zipline的示例代码并复制到main.py文件中，我们就通过这段代码来学习使用zipline。代码如下：

from zipline.api import order_target, record, symboldef initialize(context):context.i = 0context.asset = symbol('AAPL')def handle_data(context, data):# Skip first 300 days to get full windowscontext.i += 1if context.i < 300:return# Compute averages# data.history() has to be called with the same params# from above and returns a pandas dataframe.short_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=100, frequency="1d").mean()long_mavg = data.history(context.asset, 'price', bar_count=300, frequency="1d").mean()# Trading logicif short_mavg > long_mavg:# order_target orders as many shares as needed to# achieve the desired number of shares.order_target(context.asset, 100)elif short_mavg < long_mavg:order_target(context.asset, 0)# Save values for later inspectionrecord(AAPL=data.current(context.asset, 'price'),short_mavg=short_mavg,long_mavg=long_mavg)

我们增加一些输出信息用来体验。

def handle_data(context, data):# Skip first 300 days to get full windowsprint ("index:%d" % context.i) # 增加输出信息context.i += 1if context.i < 300:return

4.3 ingest数据

为了使用zipline进行回测，我们要获取数据源。由于zipline支持的国外数据源需要让终端翻墙，我们从CSV文件ingest数据。
我们参考https://www.zipline.io/bundles.html

4.3.1 创建cvsdir目录

在工程中创建cvsdir目录，在目录下创建daily日线目录，在日线目录下创建AAPL的cvs文件。

4.3.2 日线数据

把示例中的数据拷贝到这个文件中，示例数据如下：

date,open,high,low,close,volume,dividend,split
2012-01-03,58.485714,58.92857,58.42857,58.747143,75555200,0.0,1.0
2012-01-04,58.57143,59.240002,58.468571,59.062859,65005500,0.0,1.0
2012-01-05,59.278572,59.792858,58.952858,59.718571,67817400,0.0,1.0
2012-01-06,59.967144,60.392857,59.888573,60.342857,79573200,0.0,1.0
2012-01-09,60.785713,61.107143,60.192856,60.247143,98506100,0.0,1.0
2012-01-10,60.844284,60.857143,60.214287,60.462856,64549100,0.0,1.0
2012-01-11,60.382858,60.407143,59.901428,60.364285,53771200,0.0,1.0

4.3.3 extension.py文件

在工程中创建extension.py文件。

把示例中的数据拷贝到这个文件中，示例数据如下：
import库

import pandas as pdfrom zipline.data.bundles import register
from zipline.data.bundles.csvdir import csvdir_equities

指定绑定数据的开始和结束时间

start_session = pd.Timestamp('2012-1-3', tz='utc')
end_session = pd.Timestamp('2012-1-11', tz='utc')

设置.csv文件所在目录并注册数据源

register('custom-csvdir-bundle',csvdir_equities(['daily'],'C:\\Users\\lzc\\PycharmProjects\\pythonProject3\\csvdir',),calendar_name='NYSE', # US equitiesstart_session=start_session,end_session=end_session
)

注意：C:\Users\lzc\PycharmProjects\pythonProject3\csvdir是我们前面放置日线文件AAPL.csv的目录。

4.3.4 ingest csv文件

我们把extension.py文件复制到用户配置目录的.zipline目录下
注意：先检查用户配置目录下是否有.zipline目录，没有先创建

mkdir C:\Users\lzc\.zipline
copy extension.py C:\Users\lzc\.zipline\extension.py

在PyCharmr的Terminal中执行ingest

zipline ingest -b custom-csvdir-bundle

4.3.5 查看可用Bundles

要查看我们可用的捆绑数据包，我们可以运行命令：

$ zipline bundles

我们可以看到我们刚才绑定的数据包：

(pythonProject3) C:\Users\lzc\PycharmProjects\pythonProject3>zipline bundles
csvdir <no ingestions>
custom-csvdir-bundle 2020-08-26 00:54:17.772000
quandl <no ingestions>
quantopian-quandl <no ingestions>

说明：Zipline默认bundle的存储路径在$ZIPLINE_ROOT/data/
这个工程对应的绑定数据存储在：
D:\anaconda2\envs\pythonProject3\Lib\site-packages\zipline\data\bundles

5 运行zipline

数据绑定好后我们就可以运行zipline来看看是否可以正常使用。

指令如下：

zipline run -f main.py --capital-base 1000 --start 2012-1-3 --end 2012-1-11 -b custom-csvdir-bundle -o dma.pickle --no-benchmark

我们看到的运行结果如下，里面有我们加的输出信息，表示zipline已经可以正常使用。

(pythonProject3) C:\Users\lzc\PycharmProjects\pythonProject3>zipline run -f main.py --capital-base 1000 --start 2012-1-3 --end 2012-1-11 -b custom-csvdir-bundle -o dma.pickle --no-benchmark
index:0
index:1
index:2
index:3
index:4
index:5
index:6
[2020-08-26 03:16:22.287000] INFO: zipline.finance.metrics.tracker: Simulated 7 trading days
first open: 2012-01-03 14:31:00+00:00
last close: 2012-01-11 21:00:00+00:00

到这时，zipline回测就可以初步使用了。

6 执行zipline示例策略

6.1 安装matplotlib

zipline示例需要matplotlib，我们通过下面的方面安装

conda install matplotlib

6.2 运行buyapple.py策略

我们现在使用csv数据文件源来运行buyapple.py策略，命令如下：

zipline run -f ./examples/buyapple.py --capital-base 1000 --start 2012-1-3 --end 2012-1-11 -b custom-csvdir-bundle -o dma.pickle --no-benchmark

zipline使用matplotlib将股价与策略的运行结果绘制出来了，结果如下：

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