from XmartTrading.data import stock
from XmartTrading.QuantCore import Stratagy
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 交易策略函数 周四买入 周一卖出def StgFunc(price: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = Stratagy.CreateStratagyFuncReturnType(price.index)
    df['weekdays'] = df.index.weekday
    df.loc[df['weekdays'] == 3, 'buySignal'] = 1
    df.loc[df['weekdays'] == 0, 'buySignal'] = -1
    return df

start_date = '2019-1-1'end_date = '2019-12-31'prams= {
    'price': '@~'}stgs = {
    '600519.XSHG': Stratagy(stock('600519.XSHG', start_date = start_date, end_date = end_date)), 
    '601021.XSHG': Stratagy(stock('601021.XSHG', start_date = start_date, end_date = end_date)), 
    '600327.XSHG': Stratagy(stock('600327.XSHG', start_date = start_date, end_date = end_date))}df_cums : pd.DataFrame = pd.DataFrame()for code, s in stgs.items():
    s.set_stgFuncParams(prams)
    s.SetStratagyFunc(StgFunc)
    s.execStg()
    df_cums[code] = s.get_data()[~np.isnan(s.get_data().position_profit)].cummulative_profit

df_cums.plot()
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.title('2019全年 周四买入周一卖')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('累计收益率(%)')
plt.show()

自己写的这个库主要是OOP实现的，用法看起来和函数式的有些不同。