hikyuu

Hikyuu Quant Frameworkは、C ++/Pythonに基づくオープンソースの定量的取引研究フレームワークで、戦略分析とバックテスト（現在は主に国内のA株市場で使用されています）に使用されています。そのコアのアイデアは、現在の成熟した体系的な取引方法に基づいており、体系的な取引全体を7つのコンポーネントに抽象化します。

プロジェクトアドレス：

• https://github.com/fasiondog/hikyuu
• https://gitee.com/fasiondog/hikyuu
• https://gitcode.com/hikyuu/hikyuu

プロジェクトホームページ： https：//hikyuu.org/

ヘルプドキュメント： https：//hikyuu.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html

開始： https：//nbviewer.org/github/fasiondog/hikyuu/blob/master/hikyuu/examples/notebook/000-index.ipynb?flush_cache = true

ポリシーコンポーネントライブラリ： https：//gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub

ネチズンが提供するhikyuu ubuntu仮想マシン環境、baidu netdiskダウンロード（抽出コード：https：//pan.baidu.com/s/1caiuwddgv0c0c0vhppe4agvw?pwd=ht8jj

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 ))

完全な例を参照してください：https：//nbviewer.jupyter.org/github/fasiondog/hikyuu/blob/master/hikyuu/examples/notebook/000-index.ipynb？flush_cache = true

なぜhikyuuを選ぶのですか？

• 組み合わせは柔軟性があり、戦略資産ライブラリは、Hikyuuが、9つの戦略的コンポーネントを含む体系的な取引方法の適切な抽象化を作成しました。これに基づいて独自の戦略ライブラリを構築し、柔軟な組み合わせとテストを実行できます。戦略を調査するときは、戦略の特定の側面のパフォーマンスと影響にもっと集中できます。その主な機能モジュールは次のとおりです。
• パフォーマンス保証、独自の排他的なアプリケーションを作成します。プロジェクトには、3つの主要なコンポーネントが含まれています。C++に基づくコアライブラリ、C ++をラップするPythonライブラリ（Hikyuu）、およびPythonに基づくインタラクティブツールが含まれています。
  • AMD 7950Xテスト：A-Share市場全体（1913万のK-Line）は、すべての毎日のラインのみをロードして20日間のMAを計算し、データロードの最初の実行には166ミリ秒がかかります
  • C ++コアライブラリは、全体的な戦略フレームワークを提供しながら、マルチスレッドとマルチコア処理のサポートを検討し、将来のより高いコンピューティング速度に便利なものを提供します。 C ++コアライブラリを分離および使用して、独自のクライアントツールを構築できます。
  • Pythonライブラリ（Hikyuu）は、C ++ライブラリのパッケージを提供し、Talibライブラリ（TA_SMAなど、TALIB.SMAに対応するTA_SMAなど）を統合します。これは、NumpyおよびPandasデータ構造で変換でき、他の成熟したPythonデータ分析ツールを使用するための利便性を提供します。
  • Hikyuu.Interactive Interactive Exploration Toolは、定量的戦略の探索とバックテストのためのKライン、インジケーター、システム信号などの基本的な描画機能を提供します。
• コードは簡潔で、より便利で、オブジェクト指向のコマンドラインプログラミングパラダイムも無料です。その中で、コマンドラインが戦略を探求する場合、コードは簡潔で、より便利で無料です。
• セキュリティ、自由、プライバシーは、Python + Jupyterサーバーとクラウドサーバーの強力な機能を組み合わせた独自のクラウド量子化プラットフォームを構築します。クラウドサーバーにJupyterを展開し、いつでもどこでも独自のクラウドプラットフォームにアクセスし、携帯電話を介してあなた自身のクラウドプラットフォームにアクセスするために、下の図に示すように、すぐに新しいアイデアを実現します。 Pythonの強力で成熟したデータ分析と人工知能ツール（Numpy、Scipy、Pandas、Tensorflowなど）を組み合わせて、より強力な人工知能プラットフォームを構築します。
• データストレージ方法は現在、ローカルHDF5形式とMySQLストレージをサポートしています。 HDF5はデフォルトで使用され、データファイルのサイズは小さく、速度が高速で、バックアップがより便利です。 2017年4月21日現在、上海証券取引所の日刊データファイル149m、深セン証券取引所の日次データファイル184m、および5分間のラインデータはそれぞれ2G未満です。

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プロジェクト依存の指示

Hikyuuは、次のオープンソースプロジェクト（次のプロジェクトに間接的に依存しているプロジェクト）に直接依存しており、すべてのオープンソースの著者に貢献してくれたことに感謝します。

名前	プロジェクトギャラリー	ライセンス
xmake	https://github.com/xmake-io/xmake	Apache 2.0
HDF5	https://github.com/hdfgroup/hdf5	HDF5ライセンス
mysql（クライアント）	https://github.com/mysql/mysql-server	mysqlライセンス
FMT	https://github.com/fmtlib/fmt	FMTライセンス
spdlog	https://github.com/gabime/spdlog	mit
sqlite	https://www.sqlite.org/	sqliteライセンス
フラットバッファー	https://github.com/google/flatbuffers	Apache 2.0
nng	https://github.com/nanomsg/nng	mit
nlohmann_json	https://github.com/nlohmann/json	mit
ブースト	https://www.boost.org/	ソフトウェアライセンスをブーストします
Python	https://www.python.org/	Pythonライセンス
pybind11	https://github.com/pybind/pybind11	pybind11ライセンス
gzip-hpp	https://github.com/mapbox/gzip-hpp	BSD-2-Clauseライセンス
Doctest	https://github.com/doctest/doctest	mit