zvt: A Python repository from luricheng

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ZVT是对fooltrader重新思考后编写的量化项目，其包含可扩展的交易标的，数据recorder，api，因子计算，选股，回测，交易,以及统一的可视化，定位为中低频 多级别 多因子 多标的 全市场分析和交易框架。

相比其他的量化系统，其不依赖任何中间件，非常轻，可测试，可推断，可扩展。

编写该系统的初心:

构造统一可扩展的数据schema
能够容易地把各provider的数据适配到系统
相同的算法，只写一次，可以应用到任何市场
适用于低耗能的人脑+个人电脑

详细文档

https://zvtvz.github.io/zvt

详细文档有部分已经落后代码，其实认真看完README并结合代码理解下面的几句话，基本上不需要什么文档了

entity抽象了交易标的不变的东西

数据就是entity和entity发生的event，数据即api,数据即策略

数据是可插入的，发信号到哪是可插入的

整个架构如图:

扩展应用例子:

数字货币插件

定时选股推送

后面打算扩展zvt-future,zvt-macro等，欢迎感兴趣的加入，因为市场在我心目中大概是这样的

0. 展示

只做最重要的事:

策略的净值曲线
策略交易标的的买卖信号

这里是入口脚本，可直接源码运行;或者pip安装后直接在命令行下输入zvt

然后打开http://127.0.0.1:8050/即可

1. 🔖5分钟用起来

一个系统，如果5分钟用不起来，那肯定是设计软件的人本身就没想清楚，并且其压根就没打算自己用。

1.1 安装

要求python版本>=3.6(建议新建一个干净的virtual env环境)

pip install zvt -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

pip show zvt

如果不是最新版本

pip install --upgrade zvt  -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

请根据需要决定是否使用豆瓣镜像源

1.2 进入ipython,体验一把

k线数据

In [1]: import os

#这一句会进入测试环境，使用自带的测试数据
In [2]: os.environ["TESTING_ZVT"] = "1"

In [3]: from zvt.api import *

In [4]: df = get_kdata(entity_id='stock_sz_000338',provider='joinquant')

In [5]: df.tail()
Out[5]:
                                    id        entity_id  timestamp   provider    code  name level   open  close   high    low       volume      turnover change_pct turnover_rate
timestamp
2019-10-29  stock_sz_000338_2019-10-29  stock_sz_000338 2019-10-29  joinquant  000338  潍柴动力    1d  12.00  11.78  12.02  11.76   28533132.0  3.381845e+08       None          None
2019-10-30  stock_sz_000338_2019-10-30  stock_sz_000338 2019-10-30  joinquant  000338  潍柴动力    1d  11.74  12.05  12.08  11.61   42652561.0  5.066013e+08       None          None
2019-10-31  stock_sz_000338_2019-10-31  stock_sz_000338 2019-10-31  joinquant  000338  潍柴动力    1d  12.05  11.56  12.08  11.50   77329380.0  9.010439e+08       None          None
2019-11-01  stock_sz_000338_2019-11-01  stock_sz_000338 2019-11-01  joinquant  000338  潍柴动力    1d  11.55  12.69  12.70  11.52  160732771.0  1.974125e+09       None          None
2019-11-04  stock_sz_000338_2019-11-04  stock_sz_000338 2019-11-04  joinquant  000338  潍柴动力    1d  12.77  13.00  13.11  12.77  126673139.0  1.643788e+09       None          None

财务数据

In [12]: from zvt.domain import *
In [13]: df = FinanceFactor.query_data(entity_id='stock_sz_000338',columns=FinanceFactor.important_cols())

In [14]: df.tail()
Out[14]:
            basic_eps  total_op_income    net_profit  op_income_growth_yoy  net_profit_growth_yoy     roe    rota  gross_profit_margin  net_margin  timestamp
timestamp
2018-10-31       0.73     1.182000e+11  6.001000e+09                0.0595                 0.3037  0.1647  0.0414               0.2164      0.0681 2018-10-31
2019-03-26       1.08     1.593000e+11  8.658000e+09                0.0507                 0.2716  0.2273  0.0589               0.2233      0.0730 2019-03-26
2019-04-29       0.33     4.521000e+10  2.591000e+09                0.1530                 0.3499  0.0637  0.0160               0.2166      0.0746 2019-04-29
2019-08-30       0.67     9.086000e+10  5.287000e+09                0.1045                 0.2037  0.1249  0.0315               0.2175      0.0759 2019-08-30
2019-10-31       0.89     1.267000e+11  7.058000e+09                0.0721                 0.1761  0.1720  0.0435               0.2206      0.0736 2019-10-31

跑个策略

In [15]: from zvt.samples import *
In [16]: t = MyMaTrader(codes=['000338'], level=IntervalLevel.LEVEL_1DAY, start_timestamp='2018-01-01',
   ...:                end_timestamp='2019-06-30', trader_name='000338_ma_trader')
In [17]: t.run()

测试数据里面包含的SAMPLE_STOCK_CODES = ['000001', '000783', '000778', '603220', '601318', '000338', '002572', '300027']，试一下传入其任意组合，即可看多标的的效果。

2. 📝正式环境

项目支持多环境切换,默认情况下，不设置环境变量TESTING_ZVT即为正式环境

In [1]: from zvt import *
{'data_path': '/Users/xuanqi/zvt-home/data',
'domain_module': 'zvt.domain',
'email_password': '',
'email_username': '',
'http_proxy': '127.0.0.1:1087',
'https_proxy': '127.0.0.1:1087',
'jq_password': '',
'jq_username': '',
'log_path': '/Users/xuanqi/zvt-home/logs',
'smtp_host': 'smtpdm.aliyun.com',
'smtp_port': '80',
'ui_path': '/Users/xuanqi/zvt-home/ui',
'wechat_app_id': '',
'wechat_app_secrect': '',
'zvt_home': '/Users/xuanqi/zvt-home'}

如果你不想使用使用默认的zvt_home目录,请设置环境变量ZVT_HOME再运行。

所有操作跟测试环境是一致的，只是操作的目录不同。

2.1 配置（可选）

在zvt_home目录中找到config.json进行配置：

使用聚宽数据需要设置：

jq_username 聚宽数据用户名
jq_password 聚宽数据密码

使用邮箱推送需要设置：

smtp_host 邮件服务器host
smtp_port 邮件服务器端口
email_username smtp邮箱账户
email_password smtp邮箱密码

使用微信公众号推送需要设置：

wechat_app_id
wechat_app_secrect

2.2 下载历史数据（可选）

链接: https://pan.baidu.com/s/16BZOkEY2PBTkixJgzls66w 提取码: gfxc

里面包含joinquant的日/周线前/后复权数据，eastmoney的财务，分红，大股东，高管持仓等数据。

把下载的数据解压到正式环境的data_path（所有db文件放到该目录下，没有层级结构）

数据的更新是增量的，下载历史数据只是为了节省时间，全部自己更新也是可以的。

2.3 注册聚宽(可选)

项目数据支持多provider，在数据schema一致性的基础上，可根据需要进行选择和扩展，目前支持新浪，东财，交易所等免费数据。

数据的设计上是让provider来适配schema,而不是反过来，这样即使某provider不可用了，换一个即可，不会影响整个系统的使用。

但免费数据的缺点是显而易见的:不稳定，爬取清洗数据耗时耗力，维护代价巨大，且随时可能不可用。
个人建议：如果只是学习研究，可以使用免费数据；如果是真正有意投身量化，还是选一家可靠的数据提供商。

项目支持聚宽的数据，可戳以下链接申请使用（目前可免费使用一年）
https://www.joinquant.com/default/index/sdk?channelId=953cbf5d1b8683f81f0c40c9d4265c0d

项目中大部分的免费数据目前都是比较稳定的，且做过严格测试，特别是东财的数据，可放心使用

添加其他数据提供商�，请参考数据扩展教程

3. 数据

下面介绍如何用一种统一的方式来回答三个问题：有什么数据？如何更新数据？如何查询数据？

3.1 有什么数据?

In [1]: from zvt.contract import zvt_context
In [2]: from zvt.domain import *
In [3]: zvt_context.schemas
[zvt.domain.dividend_financing.DividendFinancing,
 zvt.domain.dividend_financing.DividendDetail,
 zvt.domain.dividend_financing.SpoDetail...]

zvt_context.schemas为系统支持的schema,schema即表结构，即数据，其字段含义的查看方式如下：

源码

domain里的文件为schema的定义，查看相应字段的注释即可。

help

输入schema.按tab提示其包含的字段，或者.help()

In [4]: FinanceFactor.help()

3.2 如何更新数据?

只需要一个方法：record_data()

#股票列表
In [2]: Stock.record_data(provider='eastmoney')
#财务指标
In [3]: FinanceFactor.record_data(codes=['000338'])
#资产负债表
In [4]: BalanceSheet.record_data(codes=['000338'])
#利润表
In [5]: IncomeStatement.record_data(codes=['000338'])
#现金流量表
In [5]: CashFlowStatement.record_data(codes=['000338'])

其他�数据依样画葫芦即可。

注意可选参数provider，其代表数据提供商，一个schema可以有多个provider,这是系统稳定的基石。

查看已实现的provider

In [12]: Stock.provider_map_recorder
Out[12]:
{'joinquant': zvt.recorders.joinquant.meta.china_stock_meta_recorder.JqChinaStockRecorder,
 'exchange': zvt.recorders.exchange.china_stock_list_spider.ExchangeChinaStockListRecorder,
 'eastmoney': zvt.recorders.eastmoney.meta.china_stock_meta_recorder.EastmoneyChinaStockListRecorder}

你可以使用任意一个provider来获取数据，默认使用第一个。

再举个例子，股票板块数据获取：

In [13]: Block.provider_map_recorder
Out[13]:
{'eastmoney': zvt.recorders.eastmoney.meta.china_stock_category_recorder.EastmoneyChinaBlockRecorder,
 'sina': zvt.recorders.sina.meta.sina_china_stock_category_recorder.SinaChinaBlockRecorder}

In [14]: Block.record_data(provider='sina')
Block registered recorders:{'eastmoney': <class 'zvt.recorders.eastmoney.meta.china_stock_category_recorder.EastmoneyChinaBlockRecorder'>, 'sina': <class 'zvt.recorders.sina.meta.sina_china_stock_category_recorder.SinaChinaBlockRecorder'>}
2020-03-04 23:56:48,931  INFO  MainThread  finish record sina blocks:industry
2020-03-04 23:56:49,450  INFO  MainThread  finish record sina blocks:concept

再多了解一点record_data：

参数codes代表需要抓取的股票代码
不传入codes则是全市场抓取
该方法会把数据存储到本地并只做增量更新

定时任务的方式更新可参考东财数据定时更新

3.3 如何查询数据？

只需要一个方法：query_data()

2018年年报 roe>8% 营收增长>8% 的前20个股

In [38]: df=FinanceFactor.query_data(filters=[FinanceFactor.roe>0.08,FinanceFactor.report_period=='year',FinanceFactor.op_income_growth_yoy>0.08],start_timestamp='2019-01-01',order=FinanceFactor.roe.desc(),limit=20,columns=[FinanceFactor.code]+FinanceFactor.important_cols(),index='code')

In [39]: df
Out[39]:
          code  basic_eps  total_op_income    net_profit  op_income_growth_yoy  net_profit_growth_yoy     roe    rota  gross_profit_margin  net_margin  timestamp
code
000048  000048     1.1193     3.437000e+09  4.374000e+08                1.2179                 3.8122  0.5495  0.0989               0.4286      0.1308 2019-04-15
000629  000629     0.3598     1.516000e+10  3.090000e+09                0.6068                 2.5796  0.5281  0.2832               0.2752      0.2086 2019-03-26
000672  000672     1.8100     5.305000e+09  1.472000e+09                0.1563                 0.8596  0.5047  0.2289               0.4670      0.2803 2019-04-11
000912  000912     0.3500     4.405000e+09  3.516000e+08                0.1796                 1.2363  4.7847  0.0539               0.2175      0.0795 2019-03-20
000932  000932     2.2483     9.137000e+10  6.780000e+09                0.1911                 0.6453  0.4866  0.1137               0.1743      0.0944 2019-03-28
002607  002607     0.2200     6.237000e+09  1.153000e+09                0.5472                 1.1967  0.7189  0.2209               0.5908      0.1848 2019-04-09
002959  002959     2.0611     2.041000e+09  1.855000e+08                0.2396                 0.2657  0.5055  0.2075               0.3251      0.0909 2019-07-15
300107  300107     1.1996     1.418000e+09  6.560000e+08                1.6467                 6.5338  0.5202  0.4661               0.6379      0.4625 2019-03-15
300618  300618     3.6900     2.782000e+09  7.076000e+08                0.8994                 0.5746  0.4965  0.2504               0.4530      0.2531 2019-04-26
300776  300776     3.3900     3.649000e+08  1.679000e+08                1.2059                 1.5013  0.7122  0.2651               0.6207      0.4602 2019-02-18
300792  300792     2.7100     1.013000e+09  1.626000e+08                0.4378                 0.1799  0.4723  0.3797               0.4259      0.1606 2019-09-16
600399  600399     2.0100     5.848000e+09  2.607000e+09                0.1732                 2.9493  9.6467  0.2979               0.1453      0.4459 2019-03-29
600408  600408     0.8100     8.816000e+09  8.202000e+08                0.3957                 3.9094  0.7501  0.1681               0.1535      0.1020 2019-03-22
600423  600423     0.9000     2.009000e+09  3.903000e+08                0.0975                 5.3411  1.6695  0.1264               0.1404      0.1871 2019-03-19
600507  600507     2.0800     1.729000e+10  2.927000e+09                0.2396                 0.1526  0.5817  0.3216               0.3287      0.1696 2019-02-22
600678  600678     0.0900     4.240000e+08  3.168000e+07                1.2925                 0.0948  0.7213  0.0689               0.2183      0.0742 2019-03-14
600793  600793     1.6568     1.293000e+09  1.745000e+08                0.1164                 0.8868  0.7490  0.0486               0.1622      0.1350 2019-04-30
600870  600870     0.0087     3.096000e+07  4.554000e+06                0.7773                 1.3702  0.7458  0.0724               0.2688      0.1675 2019-03-30
601003  601003     1.7987     4.735000e+10  4.610000e+09                0.1394                 0.7420  0.5264  0.1920               0.1439      0.0974 2019-03-29
603379  603379     2.9400     4.454000e+09  1.108000e+09                0.1423                 0.1609  0.5476  0.3547               0.3959      0.2488 2019-03-13

以上，基本上就可以应付大部分日常数据的使用了。
如果你想扩展数据，可以参考详细文档里的数据部分。

4. 数据即策略

在介绍系统设计的二维索引多标的计算模型之前，我们先来介绍一种自由(solo)的策略模式。所谓策略回测，无非就是，重复以下过程：

在某时间点，找到符合条件的标的，对其进行买卖，看其表现。

因为系统所有的数据都是时间序列数据，有着统一的查询方式，通过query_data可以快速得到符合条件的标的，所以，即使只会query_data,也可以solo一把了。

例子

class MySoloTrader(StockTrader):
    def on_time(self, timestamp):
        # 增持5000股以上,买买买
        long_df = ManagerTrading.query_data(start_timestamp=timestamp, end_timestamp=timestamp,
                                            filters=[ManagerTrading.volume > 5000], columns=[ManagerTrading.entity_id],
                                            order=ManagerTrading.volume.desc(), limit=10)
        # 减持5000股以上，闪闪闪
        short_df = ManagerTrading.query_data(start_timestamp=timestamp, end_timestamp=timestamp,
                                             filters=[ManagerTrading.volume < -5000],
                                             columns=[ManagerTrading.entity_id],
                                             order=ManagerTrading.volume.asc(), limit=10)
        if pd_is_not_null(long_df) or pd_is_not_null(short_df):
            try:
                self.trade_the_targets(due_timestamp=timestamp, happen_timestamp=timestamp,
                                       long_selected=set(long_df['entity_id'].to_list()),
                                       short_selected=set(short_df['entity_id'].to_list()))
            except Exception as e:
                self.logger.error(e)

你可以发挥想象力，社保重仓买买买，外资重仓买买买，董事长跟小姨子跑了卖卖卖......

然后，刷新一下http://127.0.0.1:8050/，看你运行策略的performance

更多可参考策略例子

5. 计算

简单的计算可以通过query_data来完成，这里说的是系统设计的二维索引多标的计算模型。

下面以技术因子为例对计算流程进行说明:

In [7]: from zvt.factors.technical_factor import *
In [8]: factor = BullFactor(codes=['000338','601318'],start_timestamp='2019-01-01',end_timestamp='2019-06-10', transformer=MacdTransformer())

data_df

data_df为factor的原始数据，即通过query_data从数据库读取到的数据,为一个二维索引DataFrame

In [11]: factor.data_df
Out[11]:
                           level   high                          id        entity_id   open    low  timestamp  close
entity_id       timestamp
stock_sh_601318 2019-01-02    1d  54.91  stock_sh_601318_2019-01-02  stock_sh_601318  54.78  53.70 2019-01-02  53.94
                2019-01-03    1d  55.06  stock_sh_601318_2019-01-03  stock_sh_601318  53.91  53.82 2019-01-03  54.42
                2019-01-04    1d  55.71  stock_sh_601318_2019-01-04  stock_sh_601318  54.03  53.98 2019-01-04  55.31
                2019-01-07    1d  55.88  stock_sh_601318_2019-01-07  stock_sh_601318  55.80  54.64 2019-01-07  55.03
                2019-01-08    1d  54.83  stock_sh_601318_2019-01-08  stock_sh_601318  54.79  53.96 2019-01-08  54.54
...                          ...    ...                         ...              ...    ...    ...        ...    ...
stock_sz_000338 2019-06-03    1d  11.04  stock_sz_000338_2019-06-03  stock_sz_000338  10.93  10.74 2019-06-03  10.81
                2019-06-04    1d  10.85  stock_sz_000338_2019-06-04  stock_sz_000338  10.84  10.57 2019-06-04  10.73
                2019-06-05    1d  10.92  stock_sz_000338_2019-06-05  stock_sz_000338  10.87  10.59 2019-06-05  10.59
                2019-06-06    1d  10.71  stock_sz_000338_2019-06-06  stock_sz_000338  10.59  10.49 2019-06-06  10.65
                2019-06-10    1d  11.05  stock_sz_000338_2019-06-10  stock_sz_000338  10.73  10.71 2019-06-10  11.02

[208 rows x 8 columns]

factor_df

factor_df为transformer对data_df进行计算后得到的数据，设计因子即对transformer进行扩展，例子中用的是MacdTransformer()。

In [12]: factor.factor_df
Out[12]:
                           level   high                          id        entity_id   open    low  timestamp  close      diff       dea      macd
entity_id       timestamp
stock_sh_601318 2019-01-02    1d  54.91  stock_sh_601318_2019-01-02  stock_sh_601318  54.78  53.70 2019-01-02  53.94       NaN       NaN       NaN
                2019-01-03    1d  55.06  stock_sh_601318_2019-01-03  stock_sh_601318  53.91  53.82 2019-01-03  54.42       NaN       NaN       NaN
                2019-01-04    1d  55.71  stock_sh_601318_2019-01-04  stock_sh_601318  54.03  53.98 2019-01-04  55.31       NaN       NaN       NaN
                2019-01-07    1d  55.88  stock_sh_601318_2019-01-07  stock_sh_601318  55.80  54.64 2019-01-07  55.03       NaN       NaN       NaN
                2019-01-08    1d  54.83  stock_sh_601318_2019-01-08  stock_sh_601318  54.79  53.96 2019-01-08  54.54       NaN       NaN       NaN
...                          ...    ...                         ...              ...    ...    ...        ...    ...       ...       ...       ...
stock_sz_000338 2019-06-03    1d  11.04  stock_sz_000338_2019-06-03  stock_sz_000338  10.93  10.74 2019-06-03  10.81 -0.121336 -0.145444  0.048215
                2019-06-04    1d  10.85  stock_sz_000338_2019-06-04  stock_sz_000338  10.84  10.57 2019-06-04  10.73 -0.133829 -0.143121  0.018583
                2019-06-05    1d  10.92  stock_sz_000338_2019-06-05  stock_sz_000338  10.87  10.59 2019-06-05  10.59 -0.153260 -0.145149 -0.016223
                2019-06-06    1d  10.71  stock_sz_000338_2019-06-06  stock_sz_000338  10.59  10.49 2019-06-06  10.65 -0.161951 -0.148509 -0.026884
                2019-06-10    1d  11.05  stock_sz_000338_2019-06-10  stock_sz_000338  10.73  10.71 2019-06-10  11.02 -0.137399 -0.146287  0.017776

[208 rows x 11 columns]

result_df

result_df为可用于选股器的二维索引DataFrame，通过对data_df或factor_df计算来实现。该例子在计算macd之后，利用factor_df,黄白线在0轴上为True,否则为False，具体代码

In [14]: factor.result_df
Out[14]:
                            score
entity_id       timestamp
stock_sh_601318 2019-01-02  False
                2019-01-03  False
                2019-01-04  False
                2019-01-07  False
                2019-01-08  False
...                           ...
stock_sz_000338 2019-06-03  False
                2019-06-04  False
                2019-06-05  False
                2019-06-06  False
                2019-06-10  False

[208 rows x 1 columns]

不同类型Factor的result_df格式如下：

filter类型

score类型

结合选股器和回测，整个流程如下：

5. 🚀开发

5.1 clone代码

git clone https://github.com/zvtvz/zvt.git

设置项目的virtual env(python>=3.6),安装依赖

pip3 install -r requirements.txt
pip3 install pytest

5.2 测试案例

pycharm导入工程(推荐,你也可以使用其他ide)，然后pytest跑测试案例

大部分功能使用都可以从tests里面参考

✨ 特性

丰富全面开箱即用可扩展可持续增量更新的数据
- A股数据:行情,财务报表,大股东行为,高管交易,分红融资详情,个股板块资金流向,融资融券,龙虎榜等数据
- 市场整体pe,pb,资金流，融资融券，外资动向等数据
- 数字货币数据
数据的标准化,多数据源(provider)交叉验证,补全
简洁可扩展的数据框架
统一简洁的API,支持sql查询,支持pandas
可扩展的factor,对单标的和多标的的运算抽象了一种统一的计算方式
支持多标的,多factor,多级别的回测方式
支持交易信号和策略使用到的factor的实时可视化
支持多种实盘交易(实现中)

💡贡献

期待能有更多的开发者参与到 zvt 的开发中来，我会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保

先看一下1分钟代码规范

通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
遵守开发规范
如若需要，请更新相对应的文档

也非常欢迎开发者能为 zvt 提供更多的示例，共同来完善文档。

💌请作者喝杯咖啡

如果你觉得项目对你有帮助,可以请作者喝杯咖啡

🤝联系方式

加微信进群:foolcage 添加暗号:zvt

微信公众号:

知乎专栏:
https://zhuanlan.zhihu.com/automoney

luricheng/zvt

详细文档

entity抽象了交易标的不变的东西

数据就是entity和entity发生的event，数据即api,数据即策略

数据是可插入的，发信号到哪是可插入的

0. 展示

1. 🔖5分钟用起来

1.1 安装

1.2 进入ipython,体验一把

k线数据

财务数据

跑个策略

2. 📝正式环境

2.1 配置（可选）

使用聚宽数据需要设置：

使用邮箱推送需要设置：

使用微信公众号推送需要设置：

2.2 下载历史数据（可选）

2.3 注册聚宽(可选)

数据的设计上是让provider来适配schema,而不是反过来，这样即使某provider不可用了，换一个即可，不会影响整个系统的使用。

3. 数据

3.1 有什么数据?

3.2 如何更新数据?

只需要一个方法：record_data()

3.3 如何查询数据？

只需要一个方法：query_data()

4. 数据即策略

在某时间点，找到符合条件的标的，对其进行买卖，看其表现。

5. 计算

data_df

factor_df

result_df

5. 🚀开发

5.1 clone代码

5.2 测试案例

✨ 特性

💡贡献

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🤝联系方式

Thanks

luricheng/zvt

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entity抽象了 交易标的 不变的东西

数据就是entity和entity发生的event，数据即api,数据即策略

数据是可插入的，发信号到哪是可插入的

0. 展示

1. 🔖5分钟用起来

1.1 安装

1.2 进入ipython,体验一把

k线数据

财务数据

跑个策略

2. 📝正式环境

2.1 配置（可选）

使用聚宽数据需要设置：

使用邮箱推送需要设置：

使用微信公众号推送需要设置：

2.2 下载历史数据（可选）

2.3 注册聚宽(可选)

数据的设计上是让provider来适配schema,而不是反过来，这样即使某provider不可用了，换一个即可，不会影响整个系统的使用。

3. 数据

3.1 有什么数据?

3.2 如何更新数据?

只需要一个方法：record_data()

3.3 如何查询数据？

只需要一个方法：query_data()

4. 数据即策略

在某时间点，找到符合条件的标的，对其进行买卖，看其表现。

5. 计算

data_df

factor_df

result_df

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5.2 测试案例

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