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fasiondog / hikyuuPythonMIT

基于C++/Python的开源量化交易研究框架 http://hikyuu.org/
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2015-01-07 01:26
2016-04-03 00:08
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Hikyuu

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。例如:

#创建模拟交易账户进行回测,初始资金30万
my_tm = crtTM(initCash = 300000)

#创建信号指示器(以5日EMA为快线,5日EMA自身的10日EMA最为慢线,快线向上穿越慢线时买入,反之卖出)
my_sg = SG_Flex(OP(EMA(n=5)), slow_n=10)

#固定每次买入1000股
my_mm = MM_FixedCount(1000)

#创建交易系统并运行
sys = SYS_Simple(tm = my_tm, sg = my_sg, mm = my_mm)
sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))
http://hikyuu.org/images/10000-overview.png

完整示例参见:http://nbviewer.jupyter.org/github/fasiondog/hikyuu/blob/master/examples/001-overview.ipynb

Maybe,你已经注意到了,上面没有“选股策略”?!是的,选股策略是股票交易的重要方面,肯定不会少。事实上,之前所述的交易系统都是针对一个交易对象的,也就是经常听到的策略,但很多所谓的“策略”其实仅仅只是买入、卖出的指示信号而已,并非完整的交易策略。为了区别,在这里直接以系统指称,表示一个完整的系统化交易方法或策略。而在系统之上,称为Portfolio资产组合,选股策略则是Portfolio的组件,Portfolio的另一重要组成则是资金分配策略,比如选股策略选定了4个交易对象(股票或基金等),那么如何在它们之间进行合理的资金分配?

所以,Hikyuu Quant Framework其实是在System和Portfolio基础之上、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,甚至可以更进一步,在选择交易对象的同时,选取与之匹配的最优系统交易策略(System)。

Note

Portfolio、选股策略、资金分配策略的组件及接口尚在实现中…… :(

为什么选择 Hikyuu?

  • 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,将完整的系统交易分为不同的策略组件接口,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,可以构建自己的策略库累计资产,并灵活组合。其主要功能模块如下:

    http://hikyuu.org/images/10002-function-arc.png
  • 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。

    • C++核心库,提供了整体的策略框架,在保证性能的同时,已经考虑了对多线程和多核处理的支持,在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库,可以单独剥离使用,自行构建自己的客户端工具。
    • Python库(hikyuu),提供了对C++库的包装,同时集成了talib库(如TA_SMA,对应talib.SMA),可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换,为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。
    • hikyuu.interactive 交互式探索工具,提供了K线、指标、系统信号等的基本绘图功能,用于对量化策略的探索和回测。
  • 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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