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  • 量化金融策略开源框架:QUANTAXIS

    简介: QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案,是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。

    QUANTAXIS量化金融策略框架,是一个面向中小型策略团队的量化分析解决方案,是一个从数据爬取、清洗存储、分析回测、可视化、交易复盘的本地一站式解决方案。 我们通过高度解耦的模块化以及标准化协议,可以快速的实现面向场景的定制化解决方案.QUANTAXIS是一个渐进式的开放式框架,你可以根据自己的需要,引入自己的数据,分析方案,可视化过程等,也可以通过RESTful接口,快速实现多人局域网/广域网内的协作。

    1.功能

    1.1 行情服务

    1.1.1 股票/期货/期权/美股/外汇/宏观的历史/实时行情(日线/分钟线/tick/实时五档)服务

    例:最新交易价格

    QA.QA_util_log_info(
    '最后一次交易价格'
    )
    QA.QA_util_log_info(
    '参数为列表'
    )
    data=QA.
    QAFetch
    .
    QATdx
    .QA_fetch_get_stock_latest([
    '000001'
    ,
    '000002'
    ])
    QA.QA_util_log_info(
    '参数为一只股票'
    )
    data=QA.
    QAFetch
    .
    QATdx
    .QA_fetch_get_stock_latest(
    '000001'
    )

    1.1.2 财务/基本面/宏观数据

    例:现金及现金等价物净增加情况

    '154现金的期末余额'
    :
    'cashEndingBal'
    ,
    '155现金的期初余额'
    :
    'cashBeginingBal'
    ,
    '156现金等价物的期末余额'
    :
    'cashEquivalentsEndingBal'
    ,
    '157现金等价物的期初余额'
    :
    'cashEquivalentsBeginningBal'
    ,
    '158现金及现金等价物净增加额'
    :
    'netIncreaseOfCashAndCashEquivalents'
    ,

    1.1.3 自定义数据源的数据

    例:QUANTAXIS WEB 爬虫

    git clone https:
    //gitee.com/yutiansut/QUANTAXIS_WEBDRIVER/

    1.2 数据运维服务

    一键更新,WINDOWS开启自动脚本,数据自动更新

    1.3 分析服务

    1.3.1 专门为A股股票数据适配的数据结构

    例:取多个股票的数据

    QA.QA_fetch_stock_day_adv([
    '000001'
    ,
    '000002'
    ],
    '2017-01-01'
    ,
    '2017-10-01'
    )
    In
    [
    6
    ]: QA.QA_fetch_stock_day_adv([
    '000001'
    ,
    '000002'
    ],
    '2017-01-01'
    ,
    '2017-10-01'
    )
    Out
    [
    6
    ]: QA_DataStruct_Stock_day
    with

    2
    securities

    1.3.2 精心为A股指标计算适配的指标类

    例:获取某一个时刻的某个股票的某个指标值

    inc.get_indicator(
    '2018-01-12'
    ,
    '000001'
    ,
    'WR1'
    )
    WR1
    48.148148
    Name
    : (
    2018
    -
    01
    -
    12

    00
    :
    00
    :
    00
    ,
    000001
    ), dtype: float64

    1.4 可扩展事件驱动框架

    QUANTAXIS的事件框架是一个多线程架构:

    QUANTAXIS/QAENGINE
    QAENGINE分三个部分
    -
    QAEvent
    -
    QATask
    -
    QAThread
    (可扩展
    ProcessEngine
    /
    AsyncioEngine
    )

    事件的核心可以简单理解为一个带队列的线程(进程/协程),将事件分类,做成生产者消费者模式,通过队列传递任务

    1.5 回测服务

    1.5.1 股票/日内t0/ 的日线/分钟线级别回测

    例:风险分析模块

    R=QA.QA_Risk(ACCOUNT,benchmark_code=
    '000300'
    ,benchmark_type=MARKET_TYPE.INDEX_CN)
    #< QA_RISK ANALYSIS ACCOUNT-Acc_50wle3cY >
    R()
    # R() 是一个datafram形式的表达结果
    account_cookie annualize_return max_dropback portfolio_cookie profit time_gap user_cookie volatility
    0

    Acc_50wle3cY
    -
    0.000458

    0.00012

    Portfolio_oAkrKvj9
    -
    0.000011

    6
    USER_l1CeBXog
    64.696986
    R.message
    {
    'account_cookie'
    :
    'Acc_50wle3cY'
    ,

    'annualize_return'
    : -
    0.0004582372482384578
    ,

    'max_dropback'
    :
    0.00012000168002352033
    ,

    'portfolio_cookie'
    :
    'Portfolio_oAkrKvj9'
    ,

    'profit'
    : -
    1.1000154002127616e-05
    ,

    'time_gap'
    :
    6
    ,

    'user_cookie'
    :
    'USER_l1CeBXog'
    ,

    'volatility'
    :
    64.69698601944299
    }

    1.6 实盘

    1.6.1 股票(实盘易) 1.6.2 期货(python3 CTP win/mac/linux)

    1.7 网站HTTP服务

    1.7.1 网站后台标准化接口

     

    量化金融策略开源框架:QUANTAXIS

     

     

    quantaxis 采用前后端分离的模式开发,所以对于后端而言 是一个可以快速替换/语言随意的部分.只需要按照规则设置好REST的url即可

    2.安装和部署

    2.0 安装说明

    2.2 部署式安装

    pip install quantaxis -U

    2.3 本地代码

    git clone https:
    //github.com/quantaxis/quantaxis --depth 1
    cd quantaxis
    pip install -e .

    2.4代码提交式安装

    fork QUANTAXIS 到你的github账户

    git clone https:
    //github.com/你的账户名/quantaxis

    3.回测Webkit插件概览

     

    量化金融策略开源框架:QUANTAXIS

     

     

    量化金融策略开源框架:QUANTAXIS

     

     

    量化金融策略开源框架:QUANTAXIS

     

     

    4.QUANTAXIS 标准化协议和未来协议

    QUANTAXIS-Stardand-Protocol 版本号0.0.8

    5.电脑配置推荐

    推荐配置: 6代以上CPU+ 16/32GB DDR3/DDR4内存+ 256GB以上SSD硬盘 最低配置: 支持X64位的CPU 因为在存储本地数据的时候,需要存储超过2GB的本地数据,而32位的MONGODB最高只支持2GB左右的数据存储,因此最少需要一个X64位的CPU 如果SSD资源够用,尽量将数据存储在SSD中,增加wiretiger写盘的速度 如果是阿里云/腾讯云的服务器,请在最初的时候 选择64位的操作系统

    点击“了解更多”查看GitHub开源地址

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