hikyuu开源量化交易研究框架 v1.0

hikyuu

  • 源码大小:51.3MB
  • 源码语言:简体中文
  • 源码类型:国产软件
  • 源码授权:开源软件
  • 更新时间:2020-11-24 15:25:17
  • 源码类别:其它源码
  • 源码官网:
  • 网友评分:源码评分
  • 应用平台:C++/Python
51.3MB
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Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架,用于策略分析及回测(仅受限于数据,如有数据也可用于期货等)。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法,将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件,你可以分别构建这些组件的策略资产库,在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。

特点:

组合灵活,分类构建策略资产库

Hikyuu对系统化交易方法进行了良好的抽象,包含了九大策略组件:市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法、交易对象选择策略、资金分配策略。可以在此基础上构建自己的策略库,并进行灵活的组合和测试。在进行策略探索时,可以更加专注于某一方面的策略性能与影响。

性能保障,打造自己的专属应用

目前项目包含了3个主要组成部分:基于C++的核心库、对C++进行包装的Python库(hikyuu)、基于Python的交互式工具。

代码简洁,探索更便捷、自由

同时支持面向对象和命令行编程范式。其中,命令行在进行策略探索时,代码简洁、探索更便捷、自由。

安全、自由、隐私,搭建自己的专属云量化平台

结合 Python + Jupyter 的强大能力与云服务器,可以搭建自己专属的云量化平台。将Jupyter部署在云服务器上,随时随地的访问自己的云平台,即刻实现自己新的想法,如下图所示通过手机访问自己的云平台。结合Python强大成熟的数据分析、人工智能工具(如 numpy、scipy、pandas、TensorFlow)搭建更强大的人工智能平台。

数据存储方式可扩展

目前支持本地HDF5格式、MySQL存储。默认使用HDF5,数据文件体积小、速度更快、备份更便利。截止至2017年4月21日,沪市日线数据文件149M、深市日线数据文件184M、5分钟线数据各不到2G。 

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