Hikyuu Quant Framework — это открытый проект для исследования и анализа стратегий в области квантовой торговли, основанный на C++ и Python. Он предназначен для анализа стратегий и обратной проверки (в настоящее время используется преимущественно для китайского фондового рынка A-share). Основная идея заключается в абстрагировании системы торговых методов путем разделения ее на компоненты: анализ рыночной среды, условия эффективности системы, сигналы, стратегии управления рисками (stop-loss и take-profit), управление капиталом, цели прибыли, алгоритмы корректировки цены и выбор объекта торговли.
👉 Проект:
👉 Главная страница проекта: https://hikyuu.org/
👉 Документация: [https://hikyuu.readthedocs.io/ru/latest/index.html](https://hikyuu.readthed Yöntemler.io/ru/latest/index.html)
👉 Библиотека стратегических компонентов: https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub
👉 Благодарность пользователям за предоставленную Hikyuu Ubuntu виртуальную машину, доступна для скачивания с помощью Baidu Netdisk (код для доступа: ht8j): https://pan.baidu.com/s/1CAiUWDdgV0c0VhPpe4AgVw?pwd=ht8j
Пример:
# Создание тестовой учетной записи для обратной проверки, начальный капитал 300 000 юаней
my_tm = crtTM(init_cash = 300000)
# Создание сигнального индикатора (5-дневный EMA как быстрая линия, 10-дневный EMA быстрой линии как медленная линия, покупка при пересечении быстрой линии сверху медленной, продажа при пересечении быстрой линии снизу медленной)
my_sg = SG_Flex(EMA(CLOSE(), n=5), slow_n=10)
# Фиксированное количество акций для покупки 1000 штук
my_mm = MM_FixedCount(1000)
# Создание торговой системы и запуск её
sys = SYS_Simple(tm = my_tm, sg = my_sg, mm = my_mm)
sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))
Полные примеры можно найти здесь: https://nbviewer.jupyter.org/github/fasiondog/hikyuu/blob/master/hikyuu/examples/notebook/000-Index.ipynb?flush_cache=True
Hikyuu напрямую зависит от следующих открытых проектов (не указаны проекты, которые используются через эти проекты):
Название | Адрес проекта | Лицензия |
---|---|---|
xmake | https://github.com/xmake-io/xmake | Apache 2.0 |
hdf5 | https://github.com/HDFGroup/hdf5 | Лицензия HDF5 |
mysql(client) | https://github.com/mysql/mysql-server | Лицензия MySQL |
fmt | https://github.com/fmtlib/fmt | Лицензия FMT |
spdlog | https://github.com/gabime/spdlog | MIT |
sqlite | https://www.sqlite.org/ | Лицензия SQLite |
flatbuffers | https://github.com/google/flatbuffers | Apache 2.0 |
nng | https://github.com/nanomsg/nng | MIT |
nlohmann_json | https://github.com/nlohmann/json | MIT |
boost | https://www.boost.org/ | Лицензия Boost Software |
python | https://www.python.org/ | Лицензия Python |
pybind11 | https://github.com/pybind/pybind11 | Лицензия PyBind11 |
gzip-hpp | https://github.com/mapbox/gzip-hpp | BSD-2-Clause лицензия |
doctest | https://github.com/doctest/doctest | MIT |
ta-lib | https://github.com/TA-Lib/ta-lib.git | BSD-3-Clause лицензия |
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Комментарии ( 0 )