版本发布说明 ======================= 1.3.5 - 2024年2月29日 ------------------------- 1. 整体性能优化 - 整体性能优化,Indicator 计算速度再次提升 10% ~ 20% - 编译支持 low_precision 参数,Indicator 可以使用 float 进行计算,在前述基础上可以再次提升计算速度,尤其是指支持 float neon 的 arm 芯片。(需自行编译) 2. 功能增强 - 增加 STOCKTYPE_CRYPTO 数字货币类型,及其相关修改支持 - 系统有效条件组件 Condition 支持逻辑操作(+,-,*,/,&,|),及支持 _addValid 时附带额外数值(后续版本会在其他系统部件中增加此功能) - 增加 EV_bool 系统环境组件,python 中增加 ev.plot 绘制 ev - ev 增加线程保护,ev 通常作为公用组件,只计算一次,需要增加线程保护 - hikyuutdx 导入工具过滤长度非 6 位的证券代码,防止导入速度严重变慢 3. 缺陷修复 - fixed 相关系数指标 CORR - fixed Indicator 动态优化错误,部分使用 getResult 后再使用的场景执行失败 - fixed 系统策略组件 clone 操作中未对引用的 Indicator clone,导致崩溃 - fxied strategy的绑定string list到vector出错的问题,和python TestStrategy中的type - fixed python 中 SYS_Simple 中 cn 等函数参数不生效 1.3.4 - 2024年2月1日 ------------------------- 1. fixed windows 下第三方依赖 hikyuu 的 C++ 代码中无法使用 KData 2. 调整 matplotlib font manager 日志级别 1.3.3 - 2024年1月31日 ------------------------- 1. 配合 hub (策略组件仓库) 使用 C++ 部件更新,参见 ``_ 2. 尝试获取用户目录下的 hosts.py,方便修改相关 pytdx 服务器设置 3. 调整log级别宏定义避免windows下冲突 4. 清理优化 cppcheck 告警提示信息 1.3.2 - 2024年1月6日 ------------------------- 1. 整体调整与优化 - 整体从 boost.python 切换至 pybind11,以便在 C++ 部分中可以方便的进行 GIL 解锁,并行调用 python 代码 - 优化权息数据加载速度,尤其是使用 MYSQL 引擎时,缩短初始化加载周期从 6s 至 1s - Block信息改为使用 MySQL/SQLite 方式,原有钱龙ini格式支持保留,但需要自行修改配置文件, 且使用 HikyuuTdx 进行配置时,使用 hdf5 存储时,配置文件会被自动更新为使用 SQLite 方式。 如果想继续使用钱龙格式,需使用 importdata 进行导入,且需自行调用 tools/update_block_info.py 更新板块信息。 2. 功能增强 - 优化行情采集服务支持网络内发送和接收数据 - 新增技术指标 MDD/MRR 相对历史最高值回撤百分比/相对历史最低值盈利比例 - 支持版本升级提示 - 创建默认配置文件,用于没有gui的环境 - Performance 增加单笔最大盈利/亏损比例统计 - add CN_Bool 布尔信号指标系统有效条件 - 增强Condiciton, 增加get_datetime_list, get_valuse方法 - hikyuutdx未选择数据时添加提示 - add Performance.to_df in python - Datetime 增加 ticks 方法,获取距最小日期过去的微秒数 3. 缺陷修复 - fixed 调整止盈初始值,使其在未发生盈利前不生效 - fixed BandSignal 缺失序列化 - fixed Condiciton在未设置SG时无法生效 4. 其他修改 - 兼容 akshare 新旧版本 - 屏蔽 talib 导入告警 1.3.1 - 2023年12月6日 ------------------------- 1. 增加通达信时间指标(DATE/TIME/YEAR/MONTH/WEEK/DAY/HOUR/MINUTE) 2. 增加 SLOPE 计算线性回归斜率指标 3. 优化 MYSQL 引擎数据存储,支持分时/分笔数据导入,财务数据导入 4. Datetime增加支持到秒级整数构建及ymdhms系列返回整数方法 5. fixed 北交所数据导入未更新最后更新日期 6. fixed CVAL 指标等效时可能造成的崩溃 7. fixed windows下配置文件utf-8错误 1.3.0 - 2023年11月5日 ------------------------- 1. 性能优化 `#125 `_ 指标融合优化,计算速度提升了8~10倍左右。 2. 功能增强 - TradeManager 引出买空/买空操作至 python - Stock 引出 get_index_range 方法至 python - 编译选项增加 stacktrace 选项,方便异常时打印 C++ 堆栈 - 优化 TimerManager、线程池、数据驱动等基础设施 - MySQL/SQLite 数据引擎支持绑定 datetime - 优化指标默认名称 - 升级 flatbuffers 版本至 23.5.6 - 优化 Stock 的相等比较 - KQuery/KRecord/KData 相等/不等比较完善并引出至 python - 完善 Performance 3. 其他错误修复 - 更新 SG 信号指示器系列方法,去除移除 OP 后的一些遗留问题 - 修复 TradeList 转 np 时使用了已废弃的方法 - 修复 SUM 存在访问越界的问题 - 修复 IniParser 不支持 windows 中文路径的问题 - 修复 RSI 存在 NaN 值时计算错误 - 修复 Ubuntu 23.10 下编译失败的问题 1.2.9 - 2023年10月9日 ------------------------- 1. 稳定性与兼容性 - 修复了 setup.py 更新编译模式时的问题,确保并行编译参数能够正常生效 - 对 HikyuuTdx 数据下载进行了优化,增加了超时处理,以防止网络连接问题导致进度停滞 - 增加了对 pytdx 连接失败的检测,以便记录相关日志 2. 算法优化 - 优化了 VAR 和 STDP 算法,现在使用移位算法,提升了计算效率 - 修复了 weave formula 中缺少 break 的问题,避免了在打印时出现崩溃 - 增加了相关系数指标 CORR - 修复了 SUM 中缺少 discard 设置的问题 - 修复了 setDiscard 在 discard 小于 size 时未对 m_discard 进行赋值的问题 3. 功能增强 - 新增 pyechart 绘图支持 - 在 ipython/notebook 模式下,自动设定 matplotlib 绘图为交互模式,并改善了 bokeh 绘图效果 - StrategyBase 现在可以直接获取 StockManager 实例 - 自动设置 matplotlib 的中文字体 - 增加了 TimerManager 对系统时间发生变化的保护 - SQLite kdata driver 新增了支持转换时间间隔的功能 4. 其他修复和改进 - 修复 getFinanceInfo 和 getHistoryFinanceInfo 的问题,只对 STOCKTYPE_A 生效 - 修复 IndicatorImp::setContext 方法中判断逻辑的问题,确保在遍历过程中 Context 能够正确修改 - 增加一下常用了跨平台函数 - 添加了反馈信息发送功能 - 优化了编译选项,对于部分用户直接使用 xmake 进行编译控制 - 修复了 split 函数的缺陷,并新增了 byteToHexStr 系列 byte 转字符串函数 1.2.8 - 2023年8月16日 ------------------------- 1. fixed 多broker时m_broker_last_datetime更新 2. support Query.HOUR2 3. 优化 Stock 缓存修改增加二次保护 4. fix time delta when start_time < phase1_start 5. add timeout for proxy requests.get 6. 重复用一个代理ip,当超时6次换ip 7. 解决delta.total_seconds()出现负值的情况 8. update executor.map timeout 9. fixed for bokeh3 10. fixed flatbuffers version 11. 升级 fmt 12. fix "zsbk_sz = blockbj" to "zsbk_bj = blockbj" 13. 优化编译工程 1.2.7 - 2022年11月21日 ------------------------- fixed MySQL引擎只能导入数据,但实际无法使用 1.2.6 - 2022年11月18日 ------------------------- 1. 新增发布 linux 下 pypi 包,linux 下也可以通过 pip install hikyuu 进行安装 2. 获取股票代码表失败时增加保护 3. 增加GUI异常保护 4. fixed linux 下 mysql 数据库引擎报错(数据表名称都改为小写) 5. fixed #I5YE01 bokeh_draw.py 鼠标滑动是的时间显示问题 6. 优化系统策略延迟交易设置,将买入、卖出信号分开设置 1.2.5 - 2022年9月3日 ------------------------- 1. 增加北京交易所数据 2. 改进数据下载,修复 pytdx 数据下载缺失部分数据 3. 恢复财务数据下载 4. 增加 start_insight_sdk.py, 从华泰 insight 获取实时数据 5. 完善 hikyuuTdx 中 nng 消息的启停与释放 6. hku_catch 增加指示重新抛出异常的参数 7. 修正 demo 1.2.4 - 2022年6月30日 ------------------------- 1. 修复 trade_manage持久化,费率设置为TC_FixedA2017会造成持久化中断 2. 修改 TradeManager::getFunds 中的截止时间 23:59 分被误写为 11:59 分 3. 修复订单代理失效 1.2.3 - 2022年3月6日 ------------------------- 1. 指标支持动态参数 在通道信等证券行情软件中,其技术指标中的窗口参数通常支持整数,也支持使用指标,如:: T1:=HHVBARS(H,120); {120内的最高点距今天的天数} L120:=LLV(L,T1+1); {120内的最高点至今,这个区间的最低点} 现在,在 Hikyuu 中,也可以使用指标作为参数:: T1 = HHVBARS(H, 120) L120 = LLV(L, T1+1) L120.set_context(k) L120.plot() .. figure:: _static/indparam.png **注意事项** 由于无法区分 Indicator(ind) 形式时,ind 究竟是指标参数还是待计算的输出数据,此时如果希望 ind 作为参数,需要通过 IndParam 进行显示指定,如:EMA(IndParam(ind))。 最佳的的方式,则是通过指定参数名,来明确说明使用的是参数:: x = EMA(c) # 以收盘价作为计算的输入 y = EMA(IndParam(c)) # 以收盘价作为 n 参数 z = EMA(n=c) # 以收盘价作为参数 n 2. 完善 PF、AF、SE 现在可以正常使用资产组合。:: # 创建一个系统策略 my_mm = MM_FixedCount(100) my_sg = my_sg = SG_Flex(EMA(n=5), slow_n=10) my_sys = SYS_Simple(sg=my_sg, mm=my_mm) # 创建一个选择算法,用于在每日选定交易系统 # 此处是固定选择器,即每日选出的都是指定的交易系统 my_se = SE_Fixed([s for s in blocka if s.valid], my_sys) # 创建一个资产分配器,用于确定如何在选定的交易系统中进行资产分配 # 此处创建的是一个等比例分配资产的分配器,即按相同比例在选出的系统中进行资金分配 my_af = AF_EqualWeight() # 创建资产组合 # 创建一个从2001年1月1日开始的账户,初始资金200万元。这里由于使用的等比例分配器,意味着将账户剩余资金在所有选中的系统中平均分配, # 如果初始资金过小,将导致每个系统都没有充足的资金完成交易。 my_tm = crtTM(Datetime(200101010000), 2000000) my_pf = PF_Simple(tm=my_tm, af=my_af, se=my_se) # 运行投资组合 q = Query(-500) %time my_pf.run(Query(-500)) x = my_tm.get_funds_curve(sm.get_trading_calendar(q)) PRICELIST(x).plot() .. figure:: _static/portfolio.png 3. 修复fedora 34编译找不到路径报错,waning 提示 4. fixed mysql 升级脚本错误 5. fixed 复权后计算的净收益不对,并在使用前复权数据进行回测时给出警告(前复权回测属于未来函数) 1.2.1 - 2022年2月2日 ------------------------- 1. 修复 importdata 无法导入的问题 2. 交易系统 System 支持使用复权数据 3. KData 增加 getPosInStock 方法 4. KQuery 的 recoverType 属性支持设定修改 5. 增加 2022 年假日 6. 修改 examples,以便在新版本下执行 7. 修改其他文档帮助错误 1.2.0 - 2022年1月11日 ------------------------- 1. HikyuuTdx 执行导入时自动保存配置,避免第一次使用 hikyuu 必须退出先退出 Hikyuutdx 的问题 2. 增加创业板 301 开头股票代码 3. 修复 window 显示缩放时 Hikyuutdx 显示不全的问题 4. 修复 HHVLLV/LLVBARS/HHVBARS 计算错误 5. 优化指标重设上下文时的计算,上下文未变化的情况下由指标本身计算标识判断是否重计算 6. 修复分笔、分时数据转换 to_df 函数无效的问题 7. HikyuuTdx 导入至 hdf5 时增加数据保护,遇到出错的表直接删除,下次可自动恢复导入 8. 修复使用通达信的权息数据后复权失效的问题 9. remove hikyuu_extern_libs submodule, windows下HDF5, mysql改用下载依赖包的方式 10. 优化 HikyuuTDX GUI控制台日志,捕获子进程日志输出 1.1.9 - 2021年11月11日 ------------------------- 1. 补充科创板 2. 完善基础设施,增加MQThreadPool、MQStealThreadPool,优化StealThreadPool 3. 优化 DbConnect,增加DBCondition 4. Datetime增加hex()返回兼容oracle的Datetime格式存储 5. fixed 技术指标 RSI,KDJ 6. fixed select function 7. fixed实时采集数据错误 8. fixed createdb.sql 上证A股代码表前缀 9. 取消编译时指定的AVX指令集,防止不支持的CPU架构 1.1.8 - 2021年2月27日 ------------------------- 1. HikyuuTDX 切换mysql导入时错误提示目录不存在 2. tdx本地导入修复,并支持导入MySQL 1.1.7 - 2021年2月13日 ------------------------- 1. 更新examples/notebook相关示例 2. fixed bugs 1.1.6 - 2020年2月5日 ------------------------- 1. 优化 hikyuu.interactive 启动加载速度 2. 完善 HikyuuTDX 预加载设置参数,可根据机器内存大小自行设置需加载至内存的K线数据,加快 hikyuu 运行速度 3. HikyuuTDX 支持定时行情采集,定时采集服务运行时,hikyuu.interactive 自动连接采集服务获取最新的 K 线数据 4. HikyuuTDX 支持定时导入,避免每日手工导入数据的繁琐 5. hikyuu.interactive 每日0:00定时重新加载内存数据,可24小时运行无需终止 6. fixed 使用MySQL时无法按日期查询获取K线数据 1.1.5 - 2020年11月9日 ------------------------- 1. 导入工具修复权息信息导入 2. 支持 MySQL 作为存储引擎(通过导入工具配置) 3. 整改 python api 命名,类按大写驼峰,方法和函数统一为小写加下划线 4. 增加 TimeDelta,方便日期时间计算,如:Datetime(202011090000) + TimeDelta(1)。python中可以使用 datetime.timedelta 5. Portfolio(资产组合算法)、Allocatefunds(资金分配算法)、Selector(交易对象选择算法)可用 6. 交易数量从整型改为float,方便支持数字币、外汇等 7. 增加策略算法仓库,欢迎大家提交PR贡献公共策略:https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub 增加本地仓库:add_local_hub('dev', '/home/fasiondog/workspace/stockhouse') 更新参考:update_hub('default') 获取指定仓库的策略部件:st = get_part('default.st.fixed_percent') 8. 其他BUG修复与优化 1.1.3 - 2019年6月11日 ------------------------- 1. 原表示浮点数的 Null 值更改为和 numpy 一致,在c++中为 std::nan, python中 为numpy::nan 2. Indicator 支持按日期获取数据,如:c['2019-6-11'] 或 c[Datetime(201906110000)] (注:由于 indicator的四则运算无法判定绑定的上下文,所以四则运算产生的结果无法获取对应日期,此时需要先执行 setContext 对结果指定上下文) 3. Datetime 增加 startOfDay, endOfDay 方法 4. 从 Indicator, SYS, TM 等支持 set/getParam 的对象中引出 haveParam方法至Python 5. 增加了近 40 个 通达信基础指标实现,方便移植和试验网上大量通达信指标公式。具体详见:https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/indicator/overview.html 1.1.2 - 2019年4月18日 ------------------------- 1. 修复 Indicator 无法作为原型使用,导致部分预定义的 SG 等无法正在运行的BUG。如:: #以下两种写法等效: (EMA() + MA())(C) #原型法 EMA(C) + MA(C) #普通写法 2. 交互模式下,增加预定义的全局变量 O、H、L、C、A、V,分别代表 OPEN()、HIGH()、LOW()、CLOSE()、AMO()、VOL(),编写自定义指标时更快捷。默认绑定的上下文为 sh000001(上证指数),可使用 set_gloabl_context 更改绑定的默认上下文。如:: x = EMA(C) + MA(C) x.plot() #绘制的是 sh000001 x.setContext("sz000001") #设置指标 x 的上下文为 sz000001 set_gloabl_context("sz000001") #更改 O,H,L,C,A,V默认绑定的上下文 3. 交互模式下,增加 Datetime 同名缩写 D。原 Datetime(201901010000) 可简写为 D(201901010000) 4. 优化 HHV、LLV、SUM、COUNT 指标实现,去除双重循环 5. 新增内建指标:HHVBARS, LLVBARS, ROUND,ROUNDUP, ROUNDDOWN, FLOOR, CEILING, BETWEEN, POW, STD, SQRT, LOG, LN 6. 修复 IF 两个参数为 price_t 时的计算错误 1.1.1 - 2019年4月8日 ------------------------- 1. HikyuuTDX 新增当前财务信息及历史财务信息下载 2. Stock 新增 getFinanceInfo、getHistoryFinanceInfo 支持当前及历史财务信息 3. 新增 LIUTONGPAN(流通盘)、HSL(换手率)、COUNT、IF、SUM、NOT、EXP、SGN、ABS、MAX、MIN指标 4. Kdata添加便捷方法获取OPEN/CLOSE等基本行情数据,如:: k = sm['sh000001'].getKData(Query(-100)) c = k.close # 返回的是 Indicator 实例,即 CLOSE(k) 5. 实现 select 函数,示例:: #选出涨停股 C = CLOSE() x = select(C / REF(C, 1) - 1 >= 0.0995)) 6. 优化 Indicator 实现(取消 Operand),可以事先指定 KData,亦可后续通过 setContext 切换上下文,重新指定 KData。例如:: #示例:移植通达信 DMI(趋向指标系统) #MTR:=SUM(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)),N); #HD :=HIGH-REF(HIGH,1); #LD :=REF(LOW,1)-LOW; #DMP:=SUM(IF(HD>0&&HD>LD,HD,0),N); #DMM:=SUM(IF(LD>0&&LD>HD,LD,0),N); #PDI: DMP*100/MTR; #MDI: DMM*100/MTR; N = 14 C = CLOSE() H = HIGH() L = LOW() MTR = SUM(MAX(MAX(H-L,ABS(H-REF(C,1))),ABS(REF(C,1)-L)),N); HD = H-REF(H,1) LD = REF(L,1)-L DMP = SUM(IF(HD>0 & HD>LD, HD, 0), N) DMM = SUM(IF(LD>0 & LD>HD, LD, 0), N) PDI = DMP*100/MTR MDI = DMM*100/MTR PDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100)) MDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100)) PDI.plot() MDI.plot(new=False) 7. Parameter 支持 Stock、Query、KData 1.1.0 - 2019年2月28日 ------------------------- 1. 复权增加周线及其以上支持 2. 支持历史分笔、分时数据 3. 添加日志打印的等级控制 4. MoneyManagerBase增加对成本计算 5. Datetime增加 dateOfWeek,startOfWeek,endOfWeek,nextWeek,preWeek等系列便捷方法 6. fix:Stock.realtimeUpdate中未判断缓存未空的情况 7. fix:io重定向中未进行重复open的判定 8. fix:Block分类显示乱码 9. 简化源码安装方式,支持 python setup.py 10. 全新的快速数据下载工具(支持GUI及命令行,如下图所示),下载当日权息、日线、分钟线、分笔、分时数据耗时2~4分钟(视个人网络有所不同),同时不再需要通过证券客户端下载盘后数据。具体参见:``_ .. figure:: _static/install-20190228.png 1.0.9 - 2018年10月23日 ------------------------- 1. 更新周线、月线等周线及其之上的K线BAR记录,从以开始时间为准,改为以结束时间为准。(如从老版本升级,需手工删除sh_day.h5、sz_day.h5文件中的week、month等目录,只保留data目录。可运行 tools/delelte_index.py 完成删除,运行前请自行修改相关文件路径等信息)。 2. 实现将C++中的日志输出重定向至Python,使Jupyter notebook可以看到C++部分的打印信息提示。注意:部分情景可能导致notebook因打印信息过多失去响应,此时可在产生较多打印信息的命令之前运行“iodog.close()”关闭重定向,后续可以再使用“iodog.open()”重新打开重定向信息输出。 3. Datetime增加nextDay、dayOfWeek、dayOfYear、endOfMonth方法。 4. TradeManager增加直接加入交易记录的方法(addTradeRecord)。 5. 升级使用的依赖库 boost、libmysql、hdf5 6. 使用xmake重构编译工程并调整代码结构 7. 试验linux下pip打包安装。linux下可使用 pip install hikyuu 命令完成安装,安装前需安装依赖的软件包(sudo apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libmysqlclient-dev) 8. 支持MacOSX下源码编译 1.0.8 - 2018年1月22日 ------------------------- 1. 实现一个简单资产组合回测框架 PF_Simple(多标的、相同策略),因目标是多标的、多策略的资产组合框架,所以后续接口可能变化! 2. 新增固定列表选择器 SE_Fixed 配合 PF_Simple 使用。 3. 新增一个固定持仓天数的盈利目标策略 PG_FixedHoldDays。 4. Datetime增加 dayOfWeek、dayOfYear、endOfMonth 方法。 5. System增加 ev_open_position、cn_open_position参数,控制是否使用环境判断和系统有效性策略作为建仓信号,默认为False。 6. 资金管理策略(MoneyManagerBase)加入公共参数disable_ev_force_clean_position、disable_cn_force_clean_position,控制是否禁用市场环境及系统条件强制清仓。 7. 资金管理策略(MoneyManagerBase)中,获取买入/卖出数量接口中增加系统来源组件参数。 8. 所有系统策略组件clone方法增加保护,在子类clone失败时返回自身。 9. 合入网友哥本哈根达斯反馈的复权修改。 10. matplotlib调整默认绘图窗口大小。 11. 解决echarts绘制macd缺失缩放的问题。 12. TradeManager缺失引出currentCash函数至python。 13. MoneyManager缺失引出getTM函数至python。 1.0.7 - 2017年12月15日 ------------------------- 1、合入网友哥本哈根达斯提供的修改,复权时不处理只有股本变化的权息记录,和通达信等软件处理保持一致。 2、增加使用 pyecharts 的绘图引擎,可在 notebook 或 网页 环境中使用。echarts 绘图速度比 matplotlib 快,尤其是在K线数据较大时,提速明显,且可以自由缩放和拖动。在 notebook 环境中,可使用如下语句切换绘图引擎: :: use_draw_engine('echarts') #默认为 use_draw_engine('matplotlib') 1.0.6 - 2017年11月20日 ------------------------- 1. 完善Python帮助,以便在Shell中直接使用 help(cmd) 查询 2. 修改数据驱动,支持直接使用Python编写数据驱动。实现使用 pytdx 作为K线数据驱动的示例,详见安装目录下“data_driver\pytdx_data_driver.py”。如有需要使用MySQL、CSV等存储K线数据的,可参考该示例自行实现。 3. 优化了初始化过程,可不使用ini文件进行初始化,如实现自己的客户端,可参考“interactive.interactive.py”中初始化过程。 4. 简化了数据配置文件, **如安装了1.0.5及其之前的版本,需要重新运行 python hku_config.py 进行配置,或手工修改配置文件** 。 5. 修复Bug,TradeManager::getProfitCurve未对长度为0的dates进行保护 6. 修正系统止损策略部件的缩写不一致问题 1.0.5 - 2017年9月25日 ------------------------- 1. 增加载入临时的CSV K线数据功能,可用于期货或A股之外的数据测试。详情参见 StockManager 的 addTempCsvStock、removeTempCsvStock 方法帮助。 2. CVAL指标支持创建指定长度的固定数值指标 3. Datetime 的方法 maxDatetime、minDatetime 更名为 max、min 4. 增加 getDateRange 函数,获取指定的日历日期列表 5. 调整部分 Python 代码结构,补充和完善帮助信息 1.0.4 - 2017年7月5日 ---------------------- 1、Indicator、Operand 支持直接AND和OR操作,如: :: c = CLOSE(c) #由于语法问题,不能直接使用关键字and,采用&、|来表达与、或的操作 x = c & 1 2、实现邮件发送订单代理,如: :: #创建模拟交易账户进行回测,初始资金30万 my_tm = crtTM(init_cash = 300000) #可以同时注册多个订单代理,同时实现打印、发送邮件、实盘下单动作 #TestOerderBroker是测试用订单代理对象,只打印 my_tm.regBroker(crtOB(TestOrderBroker())) #注册邮件订单代理,在发出买入、卖出信号时,给自己发邮件,同时指示买入、卖出的数量 my_tm.regBroker(crtOB(MailOrderBroker("smtp.sina.com", "yourmail@sina.com", "yourpwd", "receivermail@XXX.yy))) #Puppet为内建的扯线木偶实盘下单对象 my_tm.regBroker(crtOB(Puppet())) 3、TradeManager中增加保存执行操作命令的功能,便于用于实盘时进行校准和修正,可直接在python客户端中重新执行买入、卖出动作便于复盘。可使用TM的公共参数“save_action”进行设置(默认为True)。保存的命令序列示例如下: :: my_tm = crtTM(datetime=Datetime('2017-Jan-01 00:00:00'), init_cash=100000, costFunc=TC_Zero(), name='SYS') td = my_tm.buy(Datetime('2017-Jan-03 00:00:00'), sm['SZ000001'], 9.11, 100, 0, 0, 0, 8) td = my_tm.sell(Datetime('2017-Feb-21 00:00:00'),sm['SZ000001'], 9.6, 100, 0, 0, 0, 8) 4、修正hku_config.py在指定的数据目录已经存在的情况下出现的错误。 5、上传并修改直接从网络下载权息文件的importdata.py(代替使用钱龙下载权限数据),方便用户使用。使用前提,需要在系统PATH中能够找到unrar.exe文件(通常在winrar安装路径下)。通过在cmd中执行 python importdata.py 命令,代替直接执行importdata.exe。 6、解决Ubuntu下的编译问题,配合网友 pchaos 生成 docker 解决方案,如希望在Linux环境下运行hikyuu,可使用pchaos提供的docker解决方案,地址:``_ 1.0.3 - 2017年7月3日 ------------------------ 1、Indicator、Operand 支持直接和数字进行四则运算及比较运算,如: :: c = CLOSE(k) x = c + 100 2、增加 SG_Bool 布尔信号指示器,直接分别通过类似bool数据的方式指定买入、卖出信号,进一步简化信号指示器创建方式。如,海龟通道突破系统(大于20日买入、小于10日卖出),可简化为以下写法: :: h = OP(OP(REF(1)),OP(HHV(n=20))) l = OP(OP(REF(1)),OP(LLV(n=10))) my_sg = SG_Bool(OP(CLOSE()) > h, OP(CLOSE()) < l) 3、支持实盘交易,可轻易绑定其他实盘下单程序,只要下单对象拥有 buy 和 sell 方法。本次发布内建了实盘下单交易程序“扯线木偶”,可直接使用,感谢“睿瞳深邃”的共享。也可以借助easytrader和easyquant的事件处理框架自行实现自动化交易。示例见下,只需使用“my_tm.regBroker(crtOB(Puppet()))”类似方法向TradeManager实例注册订单代理程序即可。更具体的使用方法,欢迎入群讨论。 :: #创建模拟交易账户进行回测,初始资金30万 my_tm = crtTM(init_cash = 300000) #注册实盘交易订单代理 my_tm.regBroker(crtOB(TestOrderBroker())) #TestOerderBroker是测试用订单代理对象,只打印 #my_tm.regBroker(crtOB(Puppet())) #Puppet为内建的扯线木偶实盘下单对象 #根据需要修改订单代理最后的时间戳,后续只有大于该时间戳时,订单代理才会实际发出订单指令 my_tm.brokeLastDatetime=Datetime(201706010000) #创建信号指示器(以5日EMA为快线,5日EMA自身的10日EMA作为慢线,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)) 1.0.2 - 2017年6月19日 ----------------------- 修复延迟操作情况下止损未按预期卖出的BUG(建议升级) 其他开发工程调整: - 建立VS2010工程,供VS开发爱好者使用 - 删除notebook示例代码,移至单独的项目,方便普通用户打包下载 - 优化Boost.Build编译工程,完成Linux gcc编译 1.0.1 - 2017年5月30日 ----------------------- 1. 改变安装方式,支持 pip install hikyuu 2. 完善快速配置脚本 hku_config.py 3. 增加特殊的资金管理策略 MM_Nothing(不做资金管理,方便对比测试) 4. 修复 tushare 升级后,无法从 tushare 获取实时日线更新的问题 5. 修改 realtimeUpdate,将允许的更新间隔作为函数参数,防止被sina或qq设为黑名单 1.0.0 - 2017年4月28日 ----------------------- 2017年4月28日发布初始版本 2017年5月12日发布32位安装包