00-1010本地一站式推荐一个网上买球的软件的解决方案从数据抓取-清洗存储-分析和回测-可视化-事务恢复
从2017年开始,quantaxi项目从一个写毕业论文时没有框架的项目,变成了一个在私募中实际稳定运行的项目。所以quantaxi对于初来乍到的人来说会觉得庞大,不可能。在经历了群内同学和一些实际企业的调配后,我们希望您能通过以下方式逐步了解quantaxi。
00-1010简单来说,quantaxis提供了一个从0到完整实盘的框架,支持多市场、多周期、多策略,支持局域网/互联网远程部署。
00-1010全市场数据(日线/分钟线/分笔成交点)金融数据股票/期货/期权/港股/美股/(以及自定义数据源)多品种优化的数据结构。qadatastruct是针对海量指数计算优化的qa指标【支持直信与同花顺指数无缝切换】基于docker的远程投研环境自动数据运维
纯本地部署/开源全市场(股票/期货/定制市场【需要根据规则配置】)多账户(账户数量不限, 组合数量不限)多品种(qadatastruct最初针对多品种场景优化)跨周期(基于动态重采样机制)多周期(每日/每周/每月)可视化(提供可视化界面)自定义风控分析/业绩分析支持股票/期货实时模拟(无账户限制)、定向推送/全市场推送和多周期实时推送/跨周期推送模拟和回测。 实盘代码模拟一套,代码可视化接口一套,提供微信通知模板。支持股票(需要自对接)。支持期货(支持ctp接口)和一套模拟代码。账户数量没有限制。实施可视化界面,如基于策略的条件表/风险控制表。提供微信通知模板。提供mac/windows的可安装版本(qacommunity)提供全平台可用的web界面,提供手机客户端(ios/andriod)的架构【内测中】quantaxi。
报价/键盘向导
实验室投资研究
回溯测试/组合
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:

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。
1.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。
2.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。
3.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。
github:https://github.com/fasiondog/hikyuu
自选基金助手,实时查看您关注的基金,助您快速获取实时数据。
可以用来查看您的自选基金的实时估值情况,可以自由的增减自选基金。您的自选基金数据会跟随账号同步。
买了基金后,一直想找一款pc端的chrome扩展插件,毕竟股票的交易时间都是在工作日进行的,可惜找不到,便打算自己写一个,忍痛花费5美刀上架扩展商店。扩展的形式很适合上班族,不用打开网站,仅以小窗口的形式展示,不会引起boss的注意,方便上班摸鱼。
首先输入基金代码添加基金,将基金添加特别关注后,可以以角标的形式展示在浏览器中,更加简便直观。可以在设置中单独开启显示份额与收益选项,在编辑中输入持有的份额,可以计算出每个基金的实时估值与收益,以及总收益。


github地址:https://github.com/x2rr/funds
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