目前 Python 生态中确实有一些现成的开源框架支持回测、仓位管理和组合管理。不过，像你描述的那种既有仓位管理策略、又有买卖信号生成策略，同时支持组合回测的工具，可能需要一些定制化的开发。这类工具在开源框架中功能可能较为分散，但通过组合使用一些工具或在其基础上扩展，可以实现你的需求。
以下是一些现成的 Python 框架和工具，它们在不同方面可以满足你的需求：
1. 常用的回测框架
(1) Backtrader
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简介：
Backtrader 是一个功能强大的 Python 回测框架，支持多资产、多时间周期的回测，且可以实现复杂的仓位管理和买卖信号生成。 -
特点：
- 支持多资产、多策略组合。
- 提供内置的仓位管理工具（如固定比例、动态调整等）。
- 简单易用，支持自定义指标和信号。
- 可扩展到实时交易。
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适合场景：
- 适合构建从买卖信号生成到仓位管理的完整回测逻辑。
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缺点：
- 对于复杂的组合管理和多组合回测，可能需要自定义扩展。
- 官网：Backtrader
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示例：
import backtrader as bt class MyStrategy(bt.Strategy): def __init__(self): self.sma = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.data, period=15) def next(self): if self.data.close > self.sma: self.buy(size=10) elif self.data.close < self.sma: self.sell(size=10) cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2020, 1, 1), todate=datetime(2023, 1, 1)) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(MyStrategy) cerebro.run() cerebro.plot()
(2) PyAlgoTrade (Zipline 的轻量替代)
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简介：
PyAlgoTrade 是一个轻量级的回测框架，支持事件驱动的交易逻辑和简单的仓位管理。 -
特点：
- 支持回测和实时交易。
- 提供简单的仓位管理和买卖信号生成。
- 内置多种技术指标。
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适合场景：
- 小型回测项目，或对性能要求不高的场景。
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缺点：
- 功能较为基础，不适合复杂的组合管理。
- 官网：PyAlgoTrade
(3) Zipline
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简介：
Zipline 是 Quantopian 开发的开源回测框架，虽然现在已不再更新，但仍然是一个功能强大的回测工具。 -
特点：
- 支持多资产、多组合回测。
- 提供事件驱动的回测逻辑。
- 内置风险管理和绩效分析工具。
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适合场景：
- 适合构建复杂的回测系统，尤其是需要组合管理的场景。
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缺点：
- 社区支持较少，已停止维护。
- 官网：Zipline
(4) QuantConnect (云端解决方案)
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简介：
QuantConnect 是一个云端量化交易平台，支持多资产、多策略的回测和实时交易。 -
特点：
- 提供强大的回测引擎。
- 支持多语言（Python、C# 等）。
- 内置组合管理和风险控制工具。
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适合场景：
- 需要云端支持，或希望快速搭建回测环境。
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缺点：
- 部分功能需要订阅付费。
- 官网：QuantConnect
2. 专注于组合管理的框架
(1) PyPortfolioOpt
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简介：
PyPortfolioOpt 是一个专注于现代投资组合优化的 Python 库，支持多种优化方法（如均值方差优化、风险平价等）。 -
特点：
- 提供多种组合优化方法。
- 支持风险管理和绩效分析。
- 易于与其他回测框架集成。
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适合场景：
- 需要对多个策略或资产进行组合优化的场景。
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缺点：
- 专注于组合优化，不支持回测。
- 官网：PyPortfolioOpt
(2) QuantLib
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简介：
QuantLib 是一个功能强大的金融计算库，支持定价、风险管理和投资组合管理。 -
特点：
- 提供丰富的金融工具（如期权定价、收益率曲线等）。
- 支持复杂的组合管理和风险分析。
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适合场景：
- 需要进行复杂的金融计算和风险分析的场景。
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缺点：
- 学习曲线较陡，不直接支持回测。
- 官网：QuantLib
3. 适合你需求的组合方案
(1) Backtrader + PyPortfolioOpt
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组合优势：
- Backtrader 负责回测逻辑和仓位管理。
- PyPortfolioOpt 提供组合优化功能。
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实现思路：
- 使用 Backtrader 实现买卖信号生成和仓位管理。
- 在回测结束后，使用 PyPortfolioOpt 对组合进行优化。
(2) Zipline + 自定义仓位管理
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组合优势：
- Zipline 提供强大的回测引擎。
- 自定义仓位管理逻辑，直接操作组合表和持仓表。
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实现思路：
- 在 Zipline 的
handle_data函数中实现买卖信号生成。 - 在回测过程中，动态调整仓位和组合权重。
- 在 Zipline 的
(3) 自行开发基于 Pandas 的轻量框架
- 如果现成的框架无法完全满足你的需求，可以基于 Pandas 或 Numpy 自行开发一个轻量级的回测框架。
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实现思路：
- 使用 Pandas DataFrame 存储组合表和持仓表。
- 通过自定义函数实现仓位管理和买卖信号生成。
- 示例：
import pandas as pd # 初始化持仓表 positions = pd.DataFrame(columns=['stock', 'quantity', 'price']) # 买入逻辑 def buy(stock, price, quantity): global positions positions = positions.append({'stock': stock, 'quantity': quantity, 'price': price}, ignore_index=True) # 卖出逻辑 def sell(stock, price, quantity): global positions positions.loc[positions['stock'] == stock, 'quantity'] -= quantity
4. 推荐方案
根据你的需求，以下是推荐的实现方案：
- 如果需要快速验证策略：使用 Backtrader，并扩展其仓位管理功能。
- 如果需要复杂的组合管理：使用 Backtrader + PyPortfolioOpt 或 Zipline。
- 如果需要高度定制化：基于 Pandas 自行开发轻量框架，同时参考 PyPortfolioOpt 的组合优化功能。
总结
虽然 Python 生态中有很多优秀的回测框架和工具，但完全满足你需求的现成工具可能较少。推荐从 Backtrader 入手，结合 PyPortfolioOpt 实现组合优化，或者基于现有框架自行开发定制化的解决方案。这种方式既能快速搭建基础框架，又能根据需求灵活扩展，最终实现一个既有仓位管理策略、又有买卖信号生成策略，且支持组合回测的完整工具。
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