Skip to content
/ vnpy Public
forked from vnpy/vnpy

基于Python的开源量化交易平台开发框架

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

qqcong/vnpy

Repository files navigation

By Traders, For Traders.

vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,于2015年1月正式发布,在开源社区5年持续不断的贡献下一步步成长为全功能量化交易平台,目前国内外金融机构用户已经超过300家,包括:私募基金、证券自营和资管、期货资管和子公司、高校研究机构、自营交易公司、交易所、Token Fund等。

使用vn.py的过程中有任何疑问,请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得!

2.0版本基于Python 3.7全新重构开发,如需Python 2上的版本请点击:长期支持版本v1.9.2 LTS

功能特点

  1. 全功能量化交易平台(vnpy.trader),整合了多种交易接口,并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API,用于快速构建交易员所需的量化交易应用。

  2. 覆盖国内外所有交易品种的交易接口(vnpy.gateway):

    • CTP(ctp):国内期货、期权

    • 飞马(femas):国内期货

    • 宽睿(oes):国内证券(A股)

    • 中泰XTP(xtp):国内证券(A股)

    • 富途证券(futu):港股、美股

    • 老虎证券(tiger):全球证券、期货、期权、外汇等

    • Interactive Brokers(ib):全球证券、期货、期权、外汇等

    • 易盛9.0外盘(tap):全球期货

    • BitMEX(bitmex):数字货币期货、期权、永续合约

    • OKEX合约(okexf):数字货币期货

    • 火币合约(hbdm):数字货币期货

    • 币安(binance):数字货币现货

    • OKEX(okex):数字货币现货

    • 火币(huobi):数字货币现货

    • Bitfinex(bitfinex):数字货币现货

    • 1Token(onetoken):数字货币券商(现货、期货)

  3. 开箱即用的各类量化策略交易应用(vnpy.app):

    • cta_strategy:CTA策略引擎模块,在保持易用性的同时,允许用户针对CTA类策略运行过程中委托的报撤行为进行细粒度控制(降低交易滑点、实现高频策略)

    • cta_backtester:CTA策略回测模块,无需使用Jupyter Notebook,直接使用图形界面直接进行策略回测分析、参数优化等相关工作

    • algo_trading:算法交易模块,提供多种常用的智能交易算法:TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等等,支持常用算法配置保存

    • csv_loader:CSV历史数据加载器,用于加载CSV格式文件中的历史数据到平台数据库中,用于策略的回测研究以及实盘初始化等功能,支持自定义数据表头格式

    • data_recorder:行情记录模块,基于图形界面进行配置,根据需求实时录制Tick或者K线行情到数据库中,用于策略回测或者实盘初始化

    • risk_manager:风险管理模块,提供包括交易流控、下单数量、活动委托、撤单总数等规则的统计和限制,有效实现前端风控功能

  4. Python交易API接口封装(vnpy.api),提供上述交易接口的底层对接实现。

  5. 简洁易用的事件驱动引擎(vnpy.event),作为事件驱动型交易程序的核心。

  6. 跨进程通讯标准组件(vnpy.rpc),用于实现分布式部署的复杂交易系统。

  7. 社区论坛知乎专栏,内容包括vn.py项目的开发教程和Python在量化交易领域的应用研究等内容。

  8. 官方交流群262656087(QQ),管理严格(定期清除长期潜水的成员),入群费将捐赠给vn.py社区基金。

环境准备

  • 推荐使用vn.py团队为量化交易专门打造的Python发行版VNStudio-2.0.3,内置了最新版的vn.py框架以及VN Station量化管理平台,无需手动安装
  • 支持的系统版本:Windows 7以上/Windows Server 2008以上/Ubuntu 18.04 LTS
  • 支持的Python版本:Python 3.7 64位(注意必须是Python 3.7 64位版本

安装步骤

这里下载最新版本,解压后运行以下命令安装:

Windows

install.bat

Ubuntu

bash install.sh

使用指南

  1. SimNow注册CTP仿真账号,并在该页面获取经纪商代码以及交易行情服务器地址。

  2. vn.py社区论坛注册获得VN Station账号密码(论坛账号密码即是)

  3. 启动VN Station(安装VNConda后会在桌面自动创建快捷方式),输入上一步的账号密码登录

  4. 点击底部的VN Trader Lite按钮,开始你的交易!!!

注意:

  • 在VN Trader的运行过程中请勿关闭VN Station(会自动退出)
  • 如需要灵活配置量化交易应用组件,请使用VN Trader Pro

脚本运行

除了基于VN Station的图形化启动方式外,也可以在任意目录下创建run.py,写入以下示例代码:

from vnpy.event import EventEngine
from vnpy.trader.engine import MainEngine
from vnpy.trader.ui import MainWindow, create_qapp
from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway
from vnpy.app.cta_strategy import CtaStrategyApp
from vnpy.app.cta_backtester import CtaBacktesterApp

def main():
    """Start VN Trader"""
    qapp = create_qapp()

    event_engine = EventEngine()
    main_engine = MainEngine(event_engine)
    
    main_engine.add_gateway(CtpGateway)
    main_engine.add_app(CtaStrategyApp)
    main_engine.add_app(CtaBacktesterApp)

    main_window = MainWindow(main_engine, event_engine)
    main_window.showMaximized()

    qapp.exec()

if __name__ == "__main__":
    main()

在该目录下打开CMD(按住Shift->点击鼠标右键->在此处打开命令窗口/PowerShell)后运行下列命令启动VN Trader:

python run.py

贡献代码

vn.py使用Github托管其源代码,如果希望贡献代码请使用github的PR(Pull Request)的流程:

  1. 创建 Issue - 对于较大的改动(如新功能,大型重构等)最好先开issue讨论一下,较小的improvement(如文档改进,bugfix等)直接发PR即可

  2. Fork vn.py - 点击右上角Fork按钮

  3. Clone你自己的fork: git clone https://github.com/$userid/vnpy.git

  4. dev创建你自己的feature branch: git checkout -b $my_feature_branch dev

  5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上

  6. 创建从你的fork的$my_feature_branch分支到主项目的dev分支的[Pull Request] - 在此点击compare across forks,选择需要的fork和branch创建PR

  7. 等待review, 需要继续改进,或者被Merge!

在提交代码的时候,请遵守以下规则,以提高代码质量:

  • 使用autopep8格式化你的代码。运行autopep8 --in-place --recursive . 即可。
  • 使用flake8检查你的代码,确保没有error和warning。在项目根目录下运行flake8即可。

项目捐赠

过去5年中收到过许多社区用户的捐赠,在此深表感谢!所有的捐赠资金都投入到了vn.py社区基金中,用于支持vn.py项目的运作。

先强调一下:vn.py是开源项目,可以永久免费使用,并没有强制捐赠的要求!!!

捐赠方式:支付宝[email protected](*晓优)

长期维护捐赠清单,请在留言中注明是项目捐赠以及捐赠人的名字。

其他内容

版权说明

MIT

About

基于Python的开源量化交易平台开发框架

Resources

License

Code of conduct

Stars

Watchers

Forks

Packages

No packages published

Languages

  • C++ 74.6%
  • Python 14.8%
  • C 10.6%