wondertrader
1.0.0
WonderTrader是一個基於C++核心模組的，適應全市場全品種交易的，高效率、高可用的量化交易開發框架。
WonderTrader依託高速的C++核心框架，高效易用的應用層框架（wtpy），致力於打造一個從研發、交易、到營運、調度，全部環節全自動一站式的量化研發交易場景。
WonderTrader於0.9開啟了一個新的UFT引擎，針對超低延時交易的需求進行實現，經過一系列的最佳化以後，系統延遲在175奈秒之內。
WonderTrader的實盤運作架構
WonderTrader的優勢豐富的交易引擎
- CTA引擎，也叫同步策略引擎，一般適用於標的較少，計算邏輯較快的策略，事件+時間驅動。典型的應用場景包括單標的擇時、中頻以下的套利等。 Demo中提供的DualThrust策略，單次重算平均耗時，Python實作版本約70多微秒，C++實作版本約4.5微秒。
- SEL引擎，也叫非同步策略引擎，一般適用於標的較多，計算邏輯耗時較長的策略，時間驅動。典型應用情境包括多因子選股策略、截面多空策略等。
- HFT引擎，也叫高頻策略引擎，主要針對高頻或低延時策略，事件驅動，系統延遲在1-2微秒之間
- UFT引擎，也叫極速策略引擎，主要針對超高頻或超低延時策略，事件驅動，系統延遲在200奈秒內
完善的開發介面
- 高效易用的數據介面：每個策略都會有獨立的上下文模組，上下文會自動快取策略所需的數據，策略直接呼叫即可。
- 簡潔的訊號介面：策略只需要設定目標部位，後台自動執行。
- 上下文無關的策略邏輯：策略不需要自己記錄任何數據，每次只需要向介面查詢即可，資料全部快取在記憶體中，存取效率有保障。
專業的策略管理
- 策略組合統一管理：採用策略組合的方式，主要為了配合專業機構的產品管理。一個組合盤，對應若干個策略的若干個標的，再設定一個基本的單位資金量，這就是產品管理的基本組合盤，方便擴展。
- 目標部位合併執行：目標部位合併以後，避免了自成交的風險，同時降低了保證金佔用和佣金開銷。
- 理論部位獨立儲存：策略的理論部位是獨立儲存的，組合盤的整體績效也是獨立會計的，輕鬆勝任內部管理。
- 多帳戶並發執行：組合的目標部位確定以後，就透過多個交易通道同步執行，可以有效的保障不同的帳戶的績效的一致性。
全類型的回測支持
- 語言支援全：不論是
C++開發的策略還是wtpy下開發的python策略，或是其他語言子框架下開發的策略，都在統一的回測引擎中統一回測。- 回測效率高：回測引擎採用
C++開發，回測效率高，速度快。不管是C++策略還是Python策略，都能快速驗證。- 策略支援完備：除了CTA策略、 SEL策略可以回測， HFT策略、 UFT策略和執行單元也能回測
高效率的數據伺服
- 本地資料伺服：
WonderTrader內建的儲存引擎採用本地存儲，在本地建立資料伺服，透過udp埠廣播即時行情，實現1+N的服務結構，可以同時向多個組合磁碟提供無差別資料服務。專業資料供應商層級的架構，支援建立多層分發體系，輕鬆應付各種需求情境。- 快取歷史資料：交易過程中，歷史資料全部快取到記憶體中，同時採用記憶體直接引用記憶體資料切片的機制，從根本上避免資料拷貝，提高存取效率。
- 高效率儲存引擎：即時資料採用
mmap文件，讀寫高速且不會遺失資料。同時支援mysql資料庫儲存歷史數據，更方便在此基礎上建立自有的投研資料庫。
靈活的風險控制
- 組合盤資金風控：組合盤有預設的資金規模，可以針對組合盤的虛擬資金，進行組合盤的資金風控。最大的優點是，如果組合盤處於下行階段，觸發風控以後，即使資金帳戶沒有打到風控線，也不會再繼續下行了。
- 通道流量風控：主要針對合規風險，控制的是總撤單筆數、短時間內下單次數和撤單次數等指標。
- 帳戶資金風控：和一般意義上的資金風控一致，主要控制帳戶資金的回檔等。
- 緊急人工介入：提供一個緊急的人工介入的入口，透過上傳一個配置文件，達到控制的目的。主要適用於單一品種出現風險，若全市場風險，人工停止系統即可。
- 離合器機制：離合器機制依託於訊號和執行分離的機制的，主要是如果策略或組合發生風險，透過離合器機制，直接斷開訊號執行。優點是不影響策略的邏輯，只斷開訊號的執行，可以繼續觀察策略在特定行情階段的表現，和理論研究相互印證。
強大的控制台（wtpy的監控服務）
- 組合盤運行監控：可查看即時運行日誌、策略理論資料、交易通道資料等，並提供手動啟動停止的入口。
- 自動調度服務：全自動調度定時任務（啟動、停止、重新啟動），支援按週設定任務重複，支援進程守護。
- 即時事件通知：監控服務接收組合磁碟推播的事件，然後轉送給監控端，提示給使用者。
- 回測檢視器：使用WtBtSnooper模組，可以進行回測資料的檢視分析。
- 全自動遠端部署(在建) ：全自動線上遠端部署，提供回測環境、實盤環境等多種應用場景的自動化部署服務。
團隊內控策略組合管理的方式，為團隊內部管理提供了完美的解決方案。
C++等級的程式碼可以提供最大的策略保密性，投研人員不用擔心策略的洩漏；多帳戶交易（多產品配置） 對於不同行情週期下的策略組合，一般團隊都會有一個當下最適應的策略組合。但同一時期，團隊可能會同時管理很多帳戶，而其實這些帳戶用到的策略組合都是相同的。這時候WonderTrader平台提供的M+1+N執行架構就能夠完美的滿足這個需求。 
假如某組合盤P基本資金規模為500w，預期收益30%，最大回撤10%，收益風險比3:1；A賬戶使用該組合盤P交易，A賬戶的資金量為1000w，可以接受的最大回撤也是10%；B帳戶也使用該組合盤P交易，資金量也是1000w，但是可以接受的最大回撤為20%；這個時候因為A帳戶風險參數和基本盤一致，所以A帳戶的手數放大倍率為資金規模/基本盤的資金規模=1000w/500w=2倍；B帳戶因為可以忍受最大回檔20%，所以手數比例還要再放大一倍，也就是B帳號可以配置4倍。
多標的跟踪一些用解釋型語言（如Python ）開發核心模組的量化交易平台，在標的數不多的情況下，能夠勝任各種不同的應用場景。但是當需要追蹤的標的數達到100個以上，甚至是50個以上時，就無法滿足需求了。一方面資源佔用大，利用multiprocess等機制，雖然各個標的獨立運行，但是上百個標的就要新建上百個進程，內存和CPU開銷都非常大；另一方面策略效率低，資源爭強嚴重的情況下，策略反應也會變慢。 WonderTrader核心採用C++開發，資料伺服更是一開始就設計成向多個組合同時提供服務的架構，同時策略和執行剝離，訊號執行和策略運算完全在兩個不同的執行緒中獨立運作。在這樣的架構下，就能夠很好的滿足多標的追蹤的需求。
大計算量策略有些策略計算量會非常驚人，比較典型的就是選股策略，不管是用多因子也好，還是基本面也好，都會從數千隻股票中，逐步篩選，從而得到最後的目標股池。另外，一些多標的的多因子框架也具有較大的計算量。這樣的策略，計算量非常龐大，耗時也長。 WonderTrader的SEL引擎就是為了滿足這方面的需求而訂製的。 SEL引擎採用非同步時間驅動的模式，透過向引擎註冊重算時間調度（支援日內，每日、每週、每月的等多種週期），定時觸發重算，然後調整多標的的目標倉位，從而輸出訊號。
極速交易WonderTrader使用C++作為底層核心開發語言，一個最重要的目的是追求極致性能，所以WonderTrader的使用場景中高頻交易或者極速交易有一個非常大的佔比。 WonderTrader於v0.9版本開設了一個新的UFTEngine ，專門針對極速交易的場景。 和原來的HFTEngine不同， HFTEngine針對的是一般高頻，專注於向應用層提供高性能的底層組件，會考慮更多的兼容性問題以及應用層對接的問題，系統延遲在1-2微秒之間。而UFTEngine則完全從WtCore專案剝離，不向應用層提供接口，全部在C++進行開發實現，系統延遲在200ns以內。
演算法交易WonderTrader有一個獨立的執行器入口模組WtExecMon ，使用者可以在此基礎上實現演算法交易。 WonderTrader的M+1+N執行架構中， 1+N執行部分剝離出來，就可以當作一個獨立演算法交易執行器來使用。使用者在使用的時候，透過設定指定標的的目標頭寸，演算法執行單元就可以依照預設的演算法進行交易下單。 使用者可以透過實作自己的WtExecFact模組，來增加更多的演算法執行單元。高效率的C++底層，可以給演算法執行單元的執行效果提供強大的保障。
wtpy簡介WonderTrader核心模組之上的，使用Python3開發的WonderTrader的Python3子框架Python作為量化領域最受歡迎的語言，在時序資料處理上有許多非常受歡迎的強大的第三方函式庫Python作為一種解釋型語言，程式碼編寫和調試都非常方便，不需要編譯就可以直接運行Python的跨平台屬性也讓Python可以應用在更多的場景中wtpy主要功能是作為WonderTrader在Python語言的外延wtpy也內建了一個強大的監控服務元件WtMonSvr 。該元件提供了遠端的webui的監控介面，可以即時監控策略組合的運作情況，還提供全天24×7的自動調度服務，為你的交易保駕護航。 WonderTrader怎麼獲取WonderTradergithub網址：https://github.com/wondertrader/wondertradergitee網址：https://gitee.com/wondertrader/wondertraderwtpygithub網址：https://github.com/wondertrader/wtpygitee網址：https://gitee.com/wondertrader/wtpywtpy取得位址：https://pypi.org/project/wtpy/ wtpy可以直接在python3.8以上的版本安裝pip install wtpy --upgradeWonderTrader延伸項目wtpy作為底層回測引擎的強化學習框架Wt4ElegantRL https://github.com/drlgistics/Wt4ElegantRL wondertrader ，可以收到WonderTrader的即時資訊610730738 (已滿) 二群367916500 (加入前請先star一下, 然後提供github用戶名)WonderTrader的文件請看https://docs.wondertrader.com/WonderTrader半官方文件https://dumengru.github.io/docs_wondertrader/WonderTrader學習筆記https://zzzzhej.github.io/WonderTrader-Learning-Notes/
