量化投资是当代金融的热门话题qvod_av，而阿布量化（Abu Quantitative Framework，简称 ABu）是一个专为量化往返而生的 Python 开源框架。ABu 不仅提供了丰富的量化分析功能，还为用户提供了友好的计谋确立、回测与模拟往返维持，是量化投资怜爱者和从业者的过劲助手。

情势地址：https://github.com/bbfamily/abu

量化投资的中枢是运用数据驱动决议。但是，构建一个齐备的量化往返系统相同需要管制广阔复杂问题，包括数据处理、计谋确立、回测和风险狂放等。ABu 框架的标的是简化这一历程，为用户提供开箱即用的器具和纯真简直立环境。

ABu 的特质包括：

ABu 的框架想象纯真，包含计谋模块、数据模块、回测模块等，用户不错按需组合使用。

ABu 维持多种金融财富类型，包括股票、期货、加密货币等，大概知足千般化的投资需求。

内置多种可视化器具，如收益弧线、回测扫尾展示，让用户不错快速细察计谋服从。

情势提供了留神的文档和示例代码qvod_av，外行也能快速上手。

以下是使用 ABu 的快速初学教程。

通过 pip 装配 ABu：

装配完成后，考据装配是否凯旋：

import abupyprint(abupy.__version__)

ABu 提供了多种数据源的接入方式，以下是从麇集取得股票数据的示例。

在 ABu 中，计谋确立基于事件驱动模子，用户只需界说买入和卖出的逻辑。

from abupy import AbuFactorBuyBreak， AbuFactorSellBreakfrom abupy import ABuPickStockWorker# 界说买入计谋：冲破买入buy_factors = [{'class': AbuFactorBuyBreak， 'xd': 20}]# 界说卖出计谋：冲破卖出sell_factors = [{'class': AbuFactorSellBreak， 'xd': 20}]# 遴选标的stock_pickers = ABuPickStockWorker.pick(['usAAPL'])# 动手计谋from abupy import ABuTradeExecutetrade_executor = ABuTradeExecute(buy_factors， sell_factors， stock_pickers)trade_executor.run()

4. 计谋回测

ABu 提供纷乱的回测器具，用户不错通过肤浅的配置对计谋进行历史数据测试。

生成的回测施展将包括：

ABu 内置多种可视化器具，用户不错用它来绘图往返历程、收益率散播等本色。

metrics.plot_histogram()

扫尾将闪现收益的散播情况，匡助用户分析计谋的踏实性和潜在风险。

ABu 是一个社区驱动的开源情势，用户不错通过以下方式参与：

ABu量化往返框架 是一个功能纷乱且易于使用的器具。不管您是量化投资的初学者，已经但愿改换计谋的专科投资者，ABu 皆能为您提供纷乱的维持。要是您对量化投资感兴味，不妨试试 ABu。

情势地址：https://github.com/bbfamily/abu

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