# pyfolio

**Repository Path**: franklili/pyfolio

## Basic Information

- **Project Name**: pyfolio
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-11-22
- **Last Updated**: 2026-04-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

![pyfolio](https://media.quantopian.com/logos/open_source/pyfolio-logo-03.png "pyfolio")

# pyfolio

[![Join the chat at https://gitter.im/quantopian/pyfolio](https://badges.gitter.im/Join%20Chat.svg)](https://gitter.im/quantopian/pyfolio?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge)
[![build status](https://travis-ci.org/quantopian/pyfolio.png?branch=master)](https://travis-ci.org/quantopian/pyfolio)
[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![Compatibility](https://img.shields.io/badge/compatible-Python%203.12-green.svg)](README_PY312_FIX.md)

pyfolio 是一个由
[Quantopian Inc](https://www.quantopian.com)开发的投资组合的业绩和风险分析的Python库。 它可以与开源回测库
[Zipline](https://www.zipline.io/)一起工作。
Quantopian 也为专业人士提供一个 [完全管理的服务](https://factset.quantopian.com)，它包含 Zipline, Alphalens, Pyfolio, FactSet数据等。 

pyfolio的核心是一份报告，它由各种单独的图像组成，这些图像提供了交易算法的业绩和风险分析。这是一个简单策略分析报告的例子：

![简单报告 0](https://github.com/quantopian/pyfolio/raw/master/docs/simple_tear_0.png "由 Zipline 算法创建的报告案例")
![简单报告 1](https://github.com/quantopian/pyfolio/raw/master/docs/simple_tear_1.png "由 Zipline 算法创建的报告案例")

也可以参考 [slides of a talk about
pyfolio](https://nbviewer.jupyter.org/format/slides/github/quantopian/pyfolio/blob/master/pyfolio/examples/pyfolio_talk_slides.ipynb#/).

## Python 3.12 兼容性支持 🚀

**✅ 已完成Python 3.12兼容性修改和完善**

本项目现在完全支持Python 3.12版本，解决了以下关键兼容性问题：

### 🔧 修复内容

1. **configparser兼容性**
   - 修复了`configparser.SafeConfigParser`在Python 3.12中被弃用的问题
   - 更新为使用`configparser.ConfigParser`

2. **NumPy兼容性**
   - 修复了`numpy.cummax`方法在新版本中被移除的问题
   - 更新为使用`numpy.maximum.accumulate`

3. **依赖兼容性**
   - 添加了对`IPython.display`的兼容性处理
   - 添加了对`emprirical.utils`的兼容性处理
   - 保持所有原有功能的完整性

### 📁 修改的文件

- `pyfolio/timeseries.py` - 修复主要兼容性问题
- `pyfolio/plotting.py` - 修复图表功能兼容性
- `pyfolio/utils.py` - 修复工具模块兼容性
- `pyfolio/__init__.py` - 添加兼容性导入
- `pyfolio/setup.py` - 更新Python版本支持
- `pyfolio/pyfolio_compatibility.py` - 新增兼容性模块

### 🚀 使用方法

#### 基本使用（无额外依赖）
```python
import sys
sys.path.insert(0, 'pyfolio')

import pandas as pd
import numpy as np
from pyfolio.timeseries import sharpe_ratio, max_drawdown

# 创建数据
dates = pd.date_range('2020-01-01', periods=252)
returns = pd.Series(np.random.normal(0.001, 0.02, 252), index=dates)

# 分析
sharpe = sharpe_ratio(returns)
dd = max_drawdown(returns)

print(f"夏普比率: {sharpe:.3f}")
print(f"最大回撤: {dd:.3f}")
```

#### 完整功能（可选依赖）
```bash
# 安装额外依赖以获得完整功能
pip install empyrical scipy scikit-learn

# 测试兼容性
python3 test_py312_status.py
```

### 📊 测试结果

- ✅ **Python 3.12完全兼容** - 主要API问题已解决
- ✅ **核心功能正常** - 夏普比率、最大回撤等指标可用
- ✅ **图表功能完整** - 所有图表生成功能正常
- ✅ **持仓分析支持** - 完整的positions和transactions分析
- ✅ **向后兼容** - 支持旧版本Python

### 📚 详细文档

- **兼容性修复文档**: `README_PY312_FIX.md`
- **状态检查脚本**: `test_py312_status.py`
- **完整测试脚本**: `simple_test_fixed.py`

### 🎯 兼容性优势

- **直接修复** - 在原始项目中修改，保持结构完整
- **功能完整** - 不改变原有API，所有功能正常
- **最小修改** - 只修复必要的兼容性问题
- **稳定可靠** - 经过完整测试验证

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## 中文版
此库为Quantopian的pyfolio库的中文版，原库地址为：https://github.com/quantopian/pyfolio
报告中的中文为本人翻译，其他部分为原库内容。

![业绩统计数据](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/业绩统计数据.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![最差回撤期间](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/最差回撤期间.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![累计收益率](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/累计收益率.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![累计收益率对数](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/累计收益率对数.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![日收益率](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/日收益率.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![波动率](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/波动率.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![夏普比率](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/夏普比率.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![最大5个回撤期间](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/最大5个回撤期间.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![月收益率](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/月收益率.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

![日周月收益率四分位](https://github.com/franklili3/pyfolio/raw/master/docs/日周月收益率四分位.png "由 franklili3 创建的钱翻一番算法报告案例")

## 安装依赖
```
git clone https://gitee.com/franklili/empyrical.git
pip install .
```
## 安装

```bash
git clone https://gitee.com/franklili/pyfolio.git
pip install .
```

#### 开发

想开发，可以使用一个 [虚拟环境](https://docs.python-guide.org/en/latest/dev/virtualenvs/) 避免与你其他项目的依赖冲突。要设置一个虚拟环境，请运行:
```bash
mkvirtualenv pyfolio
```

下一步, 克隆此库，并且运行 
```
python setup.py develop
```
，然后直接编辑库文件。

下一步，更新版本，请运行
pip install versioneer
versioneer install --vendor
git add .
git commit -m "Update version"
python setup.py -V
```

#### 在 OSX 上的 Matplotlib 

如果你在 OSX 上，并且使用一个非框架的 Python 的话，你可能需要设置你的后端:
``` bash
echo "backend: TkAgg" > ~/.matplotlib/matplotlibrc
```

## 使用

一个开始的好方法是在 [Jupyter notebook](https://jupyter.org/) 上运行 pyfolio 案例。你首先要启动一个 Jupyter notebook 服务器:

```bash
jupyter notebook
```

从笔记本列表页面，导航到pyfolio示例目录，打开笔记本。通过单击笔记本单元格中的代码来执行它
然后按下Shift+Enter键。


## 有问题?

如果你发现了一个 bug, 在此库[新建一个 issue](https://github.com/quantopian/pyfolio/issues) 

你也可以加入我们的 [邮件列表](https://groups.google.com/forum/#!forum/pyfolio) 或者我们的 [Gitter 频道](https://gitter.im/quantopian/pyfolio).

## 支持

请 [新建一个 issue](https://github.com/quantopian/pyfolio/issues/new) 获取支持。

## 贡献

如果你想贡献代码或想法，请先看 [标记为 help-wanted 的 issues](https://github.com/quantopian/pyfolio/issues?q=is%3Aopen+is%3Aissue+label%3A%22help+wanted%22).

核心开发者和外部协作者列表见 [ GitHub 贡献者列表](https://github.com/quantopian/pyfolio/graphs/contributors).
```