vnpy
3.9.3
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VeighNa是一套基於Python的開源量化交易系統開發框架，在開源社群中持續不斷的貢獻下一步步成長為多功能量化交易平台，自發布以來已經積累了眾多來自金融機構或相關領域的用戶，包括私募基金、證券公司、期貨公司等。
專業交易員的【VeighNa Elite量化終端】已經正式發布，針對專業交易員群體在海量策略並發、智慧移倉換月、演算法拆單執行、多帳戶交易支援等方面的需求提供了完善支援。了解更詳細的資訊請掃描下方二維碼追蹤後，點選選單列的【社群交流-> Elite會員服務】即可：
在使用VeighNa進行二次開發（策略、模組等）的過程中有任何疑問，請查看VeighNa項目文檔，如果無法解決請前往官方社區論壇的【提問求助】板塊尋求幫助，也歡迎在【經驗分享】板塊分享你的使用心得！
想要獲取更多關於VeighNa的資訊資訊？請掃描下方二維碼添加小助手加入【VeighNa社區交流微信群】：
多功能量化交易平台（trader），整合了多種交易接口，並針對具體策略演算法和功能開發提供了簡潔易用的API，用於快速建立交易員所需的量化交易應用。
涵蓋國內外所擁有的下述交易品種的交易介面（gateway）：
國內市場
CTP（ctp）：國內期貨、選擇權
CTP Mini（mini）：國內期貨、選擇權
CTP證券（sopt）：ETF選擇權
飛馬（femas）：國內期貨
恆生UFT（uft）：國內期貨、ETF選擇權
易盛（esunny）：國內期貨、黃金TD
頂點飛創（sec）：ETF選擇權
頂點HTS（hts）：ETF選擇權
中泰XTP（xtp）：國內證券（A股）、ETF選擇權
華鑫奇點（tora）：國內證券（A股）、ETF選擇權
國泰君安（hft）：國內證券（A股、兩融）
東證OST（ost）：國內證券（A股）
東方財富EMT（emt）：國內證券（A股）
飛鼠（sgit）：黃金TD、國內期貨
金仕達黃金（ksgold）：黃金TD
利星資管（lstar）：期貨資管
融航（rohon）：期貨資管
傑宜斯（jees）：期貨資管
中匯億達（comstar）：銀行間市場
掘金（gm）：國內證券（模擬）
恆生雲UF（uf）：國內證券（模擬）
TTS（tts）：國內期貨（仿真）
海外市場
Interactive Brokers（ib）：海外證券、期貨、選擇權、貴金屬等
易盛9.0外盤（tap）：海外期貨
直達期貨（da）：海外期貨
特殊應用
RQData行情（rqdata）：跨市場（股票、指數、ETF、期貨）即時行情
迅投研行情（xt）：跨市場（股票、指數、可轉債、ETF、期貨、選擇權）即時行情
RPC服務（rpc）：跨進程通訊接口，用於分散式架構
涵蓋下述各類量化策略的交易應用（app）：
cta_strategy：CTA策略引擎模組，在保持易用性的同時，允許使用者針對CTA類策略運作過程中委託的報撤行為進行細粒度控制（降低交易滑點、實現高頻策略）
cta_backtester：CTA策略回測模組，無需使用Jupyter Notebook，直接使用圖形介面進行策略回測分析、參數最佳化等相關工作
spread_trading：價差交易模組，支援自訂價差，即時計算價差行情和持倉，支援價差演算法交易以及自動價差策略兩種模式
option_master：選擇權交易模組，針對國內選擇權市場設計，支援多種選擇權定價模型、隱含波動率曲面計算、希臘值風險追蹤等功能
portfolio_strategy：組合策略模組，以同時交易多合約的量化策略（Alpha、選擇權套利等），提供歷史資料回測和實盤自動交易功能
algo_trading：演算法交易模組，提供多種常用的智慧交易演算法：TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等
script_trader：腳本策略模組，面向多標的類別量化策略和計算任務設計，同時也可以在命令列中實作REPL指令形式的交易，不支援回測功能
paper_account：本地模擬模組，純本地化實現的模擬模擬交易功能，基於交易介面所取得的即時行情進行委託撮合，提供委託成交推送以及持倉記錄
chart_wizard：K線圖表模組，基於RQData數據服務（期貨）或交易介面取得歷史數據，並結合Tick推送顯示即時行情變化
portfolio_manager：交易組合管理模組，以獨立的策略交易組合（子帳戶）為基礎，提供委託成交記錄管理、交易部位自動追蹤以及每日盈虧即時統計功能
rpc_service：RPC服務模組，允許將某一進程啟動為服務端，作為統一的行情和交易路由通道，允許多客戶端同時連接，實現多進程分散式系統
data_manager：歷史資料管理模組，透過樹狀目錄查看資料庫中已有的資料概況，選擇任意時間段資料查看欄位細節，支援CSV檔案的資料匯入與匯出
data_recorder：行情記錄模組，基於圖形介面進行配置，依需求即時錄製Tick或K線行情到資料庫中，用於策略回測或實盤初始化
excel_rtd：Excel RTD（Real Time Data）即時資料服務，基於pyxll模組實現在Excel中取得各類資料（行情、合約、持倉等）的即時推播更新
risk_manager：風險管理模組，提供包含交易流程控、下單數量、活動委託、撤單總數等規則的統計與限制，有效實現前端風控功能
web_trader：Web服務模組，針對BS架構需求設計，實作了提供主動函數呼叫（REST）和被動資料推送（Websocket）的Web伺服器
Python交易API介面封裝（api），提供上述交易介面的底層對接實作。
REST Client（rest）：基於協程非同步IO的高效能REST API客戶端，採用事件訊息循環的程式設計模型，支援高並發即時交易請求發送
Websocket Client（websocket）：基於協程非同步IO的高效能Websocket API客戶端，支援和REST Client共用事件循環並發運行
簡潔易用的事件驅動引擎（event），作為事件驅動型交易程序的核心。
對接各類別資料庫的適配器介面（database）：
SQL類
SQLite（sqlite）：輕量級單檔案資料庫，無需安裝和配置資料服務程序，VeighNa的預設選項，適合入門新手用戶
MySQL（mysql）：主流的開源關聯式資料庫，文件資料極為豐富，且可取代其他NewSQL相容實作（如TiDB）
PostgreSQL（postgresql）：特性更豐富的開源關聯式資料庫，支援透過擴充插件來新增功能，只推薦熟手使用
NoSQL類
DolphinDB（dolphindb）：一款高效能分散式時序資料庫，適用於對速度需求極高的低延遲或即時性任務
Arctic（arctic）：高效能金融時序資料庫，採用了分塊化儲存、LZ4壓縮等效能最佳化方案，以實現時序資料的高效讀寫
TDengine（taos）：分散式、高效能、支援SQL的時序資料庫，有內建的快取、串流運算、資料訂閱等系統功能，能大幅減少研發和維運的複雜度
TimescaleDB（timescaledb）：基於PostgreSQL開發的時序資料庫，以插件化擴充的形式安裝，支援自動以空間和時間對資料進行分區
MongoDB（mongodb）：基於分散式檔案儲存（bson格式）的文檔式資料庫，內建的熱資料記憶體快取提供更快讀寫速度
InfluxDB（influxdb）：針對TimeSeries Data專門設計的時序資料庫，列式資料儲存提供極高的讀寫效率與週邊分析應用
LevelDB（leveldb）：由Google推出的高效能Key/Value資料庫，基於LSM演算法實現進程內儲存引擎，支援數十億層級的大量數據
對接下述各類資料服務的適配器介面（datafeed）：
迅投研（xt）：股票、期貨、選擇權、基金、債券
米筐RQData（rqdata）：股票、期貨、選擇權、基金、債券、黃金TD
詠春大師（voltrader）：期貨、選擇權
恆生UData（udata）：股票、期貨、選擇權
TuShare（tushare）：股票、期貨、選擇權、基金
萬得Wind（wind）：股票、期貨、基金、債券
天軟Tinysoft（tinysoft）：股票、期貨、基金、債券
同花順iFinD（ifind）：股票、期貨、基金、債券
天勤TQSDK（tqsdk）：期貨
跨進程通訊標準元件（rpc），用於實現分散式部署的複雜交易系統。
Python高效能K線圖表（chart），支援大數據量圖表顯示以及即時資料更新功能。
社群論壇和知乎專欄，內容包括VeighNa專案的開發教學課程和Python在量化交易領域的應用研究等內容。
官方交流群262656087（QQ），管理嚴格（定期清除長期潛水的成員），入群費將捐贈給VeighNa社區基金。
註：以上關於功能特點的說明為依據說明文件發佈時情況羅列，後續可能有更新或調整。若功能描述同實際存在出入，歡迎透過Issue聯繫進行調整。
在這裡下載Release發布版本，解壓縮後執行以下命令安裝：
Windows
install.bat
Ubuntu
bash install.sh
Macos
bash install_osx.sh
注意：setup.cfg中列舉了VeighNa框架安裝所需的依賴函式庫，requirements.txt中給出了這些依賴函式庫的建議安裝版本。
在SimNow註冊CTP仿真帳號，並在該頁面取得經紀商代碼以及交易行情伺服器位址。
在VeighNa社區論壇註冊獲得VeighNa Station帳號密碼（論壇帳號密碼即是）
啟動VeighNa Station（安裝VeighNa Studio後會在桌面上自動建立捷徑），輸入上一個步驟的帳號密碼登入
點擊底部的VeighNa Trader按鈕，開始你的交易！ ！ ！
注意：
除了基於VeighNa Station的圖形化啟動方式外，也可以在任何目錄下建立run.py，寫入下列範例程式碼：
from vnpy . event import EventEngine
from vnpy . trader . engine import MainEngine
from vnpy . trader . ui import MainWindow , create_qapp
from vnpy_ctp import CtpGateway
from vnpy_ctastrategy import CtaStrategyApp
from vnpy_ctabacktester import CtaBacktesterApp
def main ():
"""Start VeighNa 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 ()在該目錄下開啟CMD（按住Shift->點選滑鼠右鍵->在此處開啟命令視窗/PowerShell）後執行下列指令啟動VeighNa Trader：
python run.py
VeighNa使用Github託管其原始程式碼，如果希望貢獻程式碼請使用github的PR（Pull Request）的流程:
創建Issue - 對於較大的改動（如新功能，大型重構等）建議先開issue討論一下，較小的improvement（如文檔改進，bugfix等）直接發PR即可
Fork VeighNa - 點選右上角Fork按鈕
Clone你自己的fork: git clone https://github.com/$userid/vnpy.git
從dev建立你自己的feature branch: git checkout -b $my_feature_branch dev
在$my_feature_branch上修改並將修改push到你的fork上
建立從你的fork的$my_feature_branch分支到主專案的dev分支的[Pull Request] - 在此點擊compare across forks ，選擇需要的fork和branch建立PR
等待review, 需要繼續改進，或是被Merge!
在提交代碼的時候，請遵守以下規則，以提高程式碼品質：
flake8即可。 MIT
