Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的開源量化交易研究框架，用于策略分析及回測。其核心思想基于當前成熟的系統化交易方法，將整個系統化交易抽象為由市場環境判斷策略、系統有效條件、信號指示器、止損/止盈策略、資金管理策略、盈利目標策略、移滑價差算法七大組件，你可以分別構建這些組件的策略資產庫，在實際研究中對它們自由組合來觀察系統的有效性、穩定性以及單一種類策略的效果。例如：:#創建模擬交易賬戶進行回測，初始資金30萬

my_tm = crtTM(initCash = 300000)

#創建信號指示器（以5日EMA為快線，5日EMA自身的10日EMA最為慢線，快線向上穿越慢線時買入，反之賣出）

my_sg = SG_Flex(OP(EMA(n=5)), slow_n=10)

#固定每次買入1000股

my_mm = MM_FixedCount(1000)

#創建交易系統并運行

sys = SYS_Simple(tm = my_tm, sg = my_sg, mm = my_mm)

sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))

Maybe，你已經注意到了，上面沒有“選股策略”？！是的，選股策略是股票交易的重要方面，肯定不會少。事實上，之前所述的交易系統都是針對一個交易對象的，也就是經常聽到的策略，但很多所謂的“策略”其實僅僅只是買入、賣出的指示信號而已，并非完整的交易策略。為了區別，在這里直接以系統指稱，表示一個完整的系統化交易方法或策略。而在系統之上，稱為Portfolio資產組合，選股策略則是Portfolio的組件，Portfolio的另一重要組成則是資金分配策略，比如選股策略選定了4個交易對象（股票或基金等），那么如何在它們之間進行合理的資金分配？

所以，Hikyuu Quant Framework其實是在System和Portfolio基礎之上、包含了九大策略組件：市場環境判斷策略、系統有效條件、信號指示器、止損/止盈策略、資金管理策略、盈利目標策略、移滑價差算法、交易對象選擇策略、資金分配策略。可以在此基礎上構建自己的策略庫，并進行靈活的組合和測試，甚至可以更進一步，在選擇交易對象的同時，選取與之匹配的最優系統交易策略（System）。

為什么選擇 Hikyuu

1、組合靈活，分類構建策略資產庫 Hikyuu對系統化交易方法進行了良好的抽象，將完整的系統交易分為不同的策略組件接口，在進行策略探索時，可以更加專注于某一方面的策略性能與影響，可以構建自己的策略庫累計資產，并靈活組合。其主要功能模塊如下：

2、性能保障，打造自己的專屬應用 目前項目包含了3個主要組成部分：基于C++的核心庫、對C++進行包裝的Python庫(hikyuu)、基于Python的交互式工具。C++核心庫，提供了整體的策略框架，在保證性能的同時，已經考慮了對多線程和多核處理的支持，在未來追求更高運算速度提供便利。C++核心庫，可以單獨剝離使用，自行構建自己的客戶端工具。

Python庫（hikyuu），提供了對C++庫的包裝，同時集成了talib庫（如TA_SMA，對應talib.SMA），可以與numpy、pandas數據結構進行互相轉換，為使用其他成熟的python數據分析工具提供了便利。

hikyuu.interactive 交互式探索工具，提供了K線、指標、系統信號等的基本繪圖功能，用于對量化策略的探索和回測。

3、多范式支持，探索更便捷、自由同時支持面向對象和命令行編程范式。其中，命令行在進行策略探索時，更加簡單、便捷、自由。

4、安全、自由、隱私，搭建自己的專屬云量化平臺 結合 Python + Jupyter 的強大能力與云服務器，可以搭建自己專屬的云量化平臺。將Jupyter部署在云服務器上，隨時隨地的訪問自己的云平臺，即刻實現自己新的想法，如下圖所示通過手機訪問自己的云平臺。結合Python強大成熟的數據分析、人工智能工具（如 numpy、scipy、pandas、TensorFlow)搭建更強大的人工智能平臺。

5、數據存儲方式可擴展 目前支持本地HDF5格式、MySQL存儲。默認使用HDF5，數據文件體積小、速度更快、備份更便利。截止至2017年4月21日，滬市日線數據文件149M、深市日線數據文件184M、5分鐘線數據各不到2G。

創作挑戰賽新人創作獎勵來咯，堅持創作打卡瓜分現金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 量化交易 框架 开源_Hikyuu首页、文档和下载 - 基于 C++/Python 的开源量化交易研究框架 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。