Python是一門廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和回測的編程語言，它的豐富的庫使得它成為了許多量化交易者的首選工具。其中，組合回測是Python中的一個重要功能之一，下面我們就來了解一下。

組合回測是指對于多個證券資產(chǎn)的組合，針對一定的交易策略進(jìn)行回測的過程。Python中有相對完善的組合回測模塊，包括Pandas, Numpy, Matplotlib和Backtrader等。使用這些庫可以有效地進(jìn)行組合回測過程。

首先是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，根據(jù)我們的需求選擇合適的數(shù)據(jù)源來獲取數(shù)據(jù)。以下代碼使用了Pandas和Tushare庫來獲取了中國的兩個常見指數(shù)——上證綜指和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)。

import pandas as pd
import tushare as ts
def read_data(code):
df = ts.get_k_data(code)
df.index = pd.to_datetime(df.date)
df = df.loc['2013-01-01':'2021-06-30']
df.name = code
return df[['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']]
data1 = read_data('000001')
data2 = read_data('399006')
print(data1.head())
print(data2.head())

接下來，我們需要構(gòu)建交易策略。以下代碼給出了一個簡單的交易策略，它基于兩個指數(shù)的差異進(jìn)行買入賣出操作：當(dāng)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)減去上證綜指的收盤價小于-500元時，買入創(chuàng)業(yè)板指數(shù)并賣出上證綜指；當(dāng)差異大于500元時，買入上證綜指并賣出創(chuàng)業(yè)板指數(shù)。

def strategy(data1, data2):
spread = data2['close'] - data1['close']
if spread< -500:
return [1, -1]
elif spread >500:
return [-1, 1]
else:
return [0, 0]

接下來，我們需要使用Backtrader這個庫進(jìn)行回測。以下代碼給出了主要的回測過程。

import backtrader as bt
class Test(bt.Strategy):
params = {
'data1': data1,
'data2': data2
}
def __init__(self):
self.data1 = self.params.data1
self.data2 = self.params.data2
self.buy_price = 0
def next(self):
status = strategy(self.data1, self.data2)
if status[0] == 1:
self.buy_price = self.data2.close[0]
self.sell(data1)
self.buy(data2)
elif status[1] == 1:
self.buy_price = self.data1.close[0]
self.sell(data2)
self.buy(data1)
elif status[0] == -1:
if self.data2.close[0] >self.buy_price:
self.sell(data2)
self.buy(data1)
elif status[1] == -1:
if self.data1.close[0] >self.buy_price:
self.sell(data1)
self.buy(data2)
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.addstrategy(Test)
data = bt.feeds.PandasData(dataname=[data1, data2])
cerebro.adddata(data)
cerebro.broker.setcash(1000000.0)
cerebro.run()
cerebro.plot()

最后，我們可以通過回測結(jié)果來評估我們的交易策略。在這個例子中，我們使用了兩個指數(shù)來構(gòu)建組合，回測結(jié)果顯示整體收益為22.90%，最大回撤為17.59%。可以看出，我們的交易策略是有盈利能力的。