hikyuu2

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fasiondog d934465e76 Merge branch 'master' of https://github.com/fasiondog/hikyuu into feature/strategey		2024-06-18 11:45:51 +08:00
.github/workflows	update github ci	2024-06-10 10:22:38 +08:00
docs	release 2.1.0	2024-06-18 00:34:43 +08:00
hikyuu	Merge branch 'master' of https://github.com/fasiondog/hikyuu into feature/se	2024-06-13 15:10:43 +08:00
hikyuu_cpp	Merge branch 'master' of https://github.com/fasiondog/hikyuu into feature/strategey	2024-06-18 11:45:51 +08:00
hikyuu_pywrap	Merge branch 'master' of https://github.com/fasiondog/hikyuu into feature/se	2024-06-16 03:11:19 +08:00
test_data	支持中国10年期国债收益率	2024-03-01 17:41:51 +08:00
.clang-format	内存泄漏检测优化全局变量避免误报(continue)	2020-04-05 18:18:32 +08:00
.flake8	add .flake8	2023-06-15 17:01:36 +08:00
.gitattributes	Update .gitattributes	2024-04-05 03:39:27 +08:00
.gitignore	更新 demo	2024-02-29 15:54:11 +08:00
.gitmodules	remove hikyuu_extern_libs submodule	2022-01-05 23:22:59 +08:00
.lua-format	fix lua-format parameter	2024-01-17 16:28:19 +08:00
config.h.in	非泄漏检测模式下直接退出，让系统释放资源	2024-06-01 14:41:32 +08:00
cppcheck.cppcheck	清理 cppcheck 风格告警	2024-02-26 17:34:02 +08:00
LICENSE	Change MIT LICENSE to Apache V2.0	2024-04-03 07:20:21 +08:00
README.rst	update readme	2024-05-29 18:32:34 +08:00
requirements.txt	upgrade flatbuffers	2024-06-10 10:20:25 +08:00
setup.py	update setup.py, add option low_precision	2024-02-28 14:17:20 +08:00
sub_setup.py	安装包HikyuuTDX不采用gui模式，win11下GUI模式会造成直接timeout	2024-05-12 16:06:16 +08:00
version.h.in	remove _DEBUG and DEBUG macro	2024-02-02 15:33:04 +08:00
xmake.lua	release 2.1.0	2024-06-18 00:34:43 +08:00

README.rst

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    :target: https://gitee.com/fasiondog/hikyuu
    :align: left
    :alt: Hikyuu

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    :alt: GitHub

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（目前主要用于国内A股市场）。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。

详细文档： `<https://hikyuu.org/>`_


感谢网友提供的 Hikyuu Ubuntu虚拟机环境, 百度网盘下载(提取码: ht8j): `<https://pan.baidu.com/s/1CAiUWDdgV0c0VhPpe4AgVw?pwd=ht8j>`_


示例：

::

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

    #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(EMA(CLOSE(), 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))

.. figure:: https://img2.imgtp.com/2024/05/29/xTEvXesP.png
        :width: 600px

完整示例参见：`<https://nbviewer.jupyter.org/github/fasiondog/hikyuu/blob/master/hikyuu/examples/notebook/000-Index.ipynb?flush_cache=True>`_


为什么选择 Hikyuu？
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- **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。其主要功能模块如下：

  .. figure:: https://img2.imgtp.com/2024/05/29/9SrY9vI1.png
        :width: 600px

- **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。

    - AMD 7950x 实测：A股全市场（1913万日K线）仅加载全部日线计算 20日 MA 并求最后 MA 累积和，首次执行含数据加载 耗时 6秒，数据加载完毕后计算耗时 166 毫秒，详见: `性能实测 <https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMzY1NzYxMA==&mid=2247483768&idx=1&sn=33e40aa9633857fa7b4c7ded51c95ae7&chksm=c093a09df7e4298b3f543121ba01334c0f8bf76e75c643afd6fc53aea1792ebb92de9a32c2be&mpshare=1&scene=23&srcid=05297ByHT6DEv6XAmyje1oOr&sharer_shareinfo=b38f5f91b4efd8fb60303a4ef4774748&sharer_shareinfo_first=b38f5f91b4efd8fb60303a4ef4774748#rd>`_

    - 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。

.. image:: https://api.star-history.com/svg?repos=fasiondog/hikyuu&type=Date
    :target: https://star-history.com/#fasiondog/hikyuu&Date
    :alt: Star History Chart


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    .. figure:: https://img2.imgtp.com/2024/05/29/3sEP6Re0.png


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