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VNPY量化交易框架开源版.rar

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简介：
VNPY量化交易框架开源版是一款专为Python用户设计的免费、开放源代码的金融交易平台。它支持多种编程接口，适合构建自动化交易策略和回测系统，助力投资者提升交易效率与准确性。 VNPY3.0客户端开源代码是VNPY官方提供的CTP开源项目客户端源代码，支持国内149家期货公司的CTP接入，并且支持股指期货、股指期权、商品期货及商品期权的程序化交易与量化交易仿真回测。 cpp source包含了vnctptd.dll和vnctpmd.dll的源代码。这两个动态链接库用于VNPY3.0通过ctypes调用，作为VNPY3.0和CTP接口之间的桥梁。由于使用了C++技术，性能表现优越。此版本是针对期货CTP接口专门发布的专属版本。

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  • VNPY量化交易框架开源版.rar
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    VNPY量化交易框架开源版是一款专为Python用户设计的免费、开放源代码的金融交易平台。它支持多种编程接口，适合构建自动化交易策略和回测系统，助力投资者提升交易效率与准确性。 VNPY3.0客户端开源代码是VNPY官方提供的CTP开源项目客户端源代码，支持国内149家期货公司的CTP接入，并且支持股指期货、股指期权、商品期货及商品期权的程序化交易与量化交易仿真回测。 cpp source包含了vnctptd.dll和vnctpmd.dll的源代码。这两个动态链接库用于VNPY3.0通过ctypes调用，作为VNPY3.0和CTP接口之间的桥梁。由于使用了C++技术，性能表现优越。此版本是针对期货CTP接口专门发布的专属版本。
     
  • VNPY 2.3量化交易框架
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    VNPY 2.3是一款强大的开源量化交易平台，支持多种金融市场的自动化交易策略开发与回测，助力投资者实现高效、智能的投资决策。 VNPY仿真柜台现已完美支持CTP接口。 VNPY Virtualapi CTP仿真柜台是一项底层的回测技术，基于底层而非应用层开发，因此与编程语言无关，并且无需第三方平台的方法即可在不修改原有代码的情况下实现回测功能。目前，VNPY提供的主要为上海期货交易所的CTP接口（涵盖商品期货和股指期货）。 接下来简单介绍一下CTP接口：这是由上海期货交易所提供的一套面向商品期货、股指期货及期权的API接口，包括行情订阅与交易功能，支持国内149家金融机构。
     
  • RedTorch：Java开源量化交易平台框架
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    RedTorch是一款专为量化交易设计的Java开源平台框架，旨在帮助开发者快速构建和部署高性能、低延迟的交易平台。 redtorch但知行好事，莫要问前程。在您下载和使用本项目之前，请务必阅读相关协议和注意事项。 **项目简介** 该项目是一个基于Java语言开发的开源量化交易程序开发框架。此版本（1.0.0）大幅精简了之前的通讯协议，并增加了HTTP WebSocket混合RPC模式，这极大地改善了性能，但同时也加大了对通信模型的理解难度；此外，这个分支修复了大量的拼写错误、优化了Desktop模块的渲染方式、修复了许多BUG并修改了接入认证方式。由于改动幅度较大，尚未经过充分测试，请谨慎使用。 Web页面和Python客户端对应的1.0.0版本已经发布，并且与之前的0.3.0版本不兼容。下一个计划发布的版本（1.1.0）将实现基于Zookeeper的高可用性模式，此版本提前准备了HaSession模块以支持这一功能。 **开发语言** Java **项目文档** 本项目仅供代码相互学习。
     
  • 基于C++和Python的开源量化交易研究框架
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    本项目提供一个结合C++高性能计算与Python灵活开发环境的开源量化交易平台，支持策略研究、回测及实盘交易。 基于C++和Python的开源量化交易研究框架提供了一个强大的平台，用于开发、测试和部署各种金融市场的自动化交易策略。该框架结合了两种语言的优点：C++提供了高性能计算能力，而Python则便于快速原型设计与代码实现。这样的组合非常适合于需要大量数据处理及实时决策支持的应用场景，在学术界和工业界都有广泛的应用前景。
     
  • 关于C++和Python的量化交易研究框架.rar
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    本资源为关于C++与Python在量化交易中的应用研究框架，涵盖算法设计、性能比较及实践案例分析，适合对金融工程和技术开发感兴趣的读者深入学习。 基于C++/Python的量化交易研究框架旨在进行策略分析及回测（仅受限于数据）。此框架的核心思想是将系统化交易抽象为由市场环境判断、有效条件判定、信号指示器、止损与止盈机制、资金管理策略、盈利目标设定以及移滑价差算法七大组件构成。每个组件可以独立构建，然后自由组合以观察整个系统的有效性及稳定性，并评估单一类型策略的效果。 该框架具有高度灵活性和模块化特性：九大核心交易策略被分类为市场环境判断策略、系统有效条件判定、信号指示器、止损与止盈机制、资金管理策略、盈利目标设定、移滑价差算法，以及新增的交易对象选择及资金分配策略。用户可以根据需要构建自己的策略库，并进行灵活组合和测试。 该框架的主要功能模块包括： 1. **C++核心库**：提供整个量化交易系统的架构支持，确保高性能的同时考虑了多线程与多核处理能力的支持，在未来追求更高运算速度方面提供了便利性。 2. **Python包装库**：为用户提供了一套对C++核心库的接口封装，并集成了TA-Lib等常用技术分析工具。同时它还兼容numpy和pandas数据结构，便于与其他成熟的python数据分析工具进行集成使用。 3. **交互式探索工具**：提供了K线图、指标以及系统信号的基本绘制功能，支持用户对量化策略进行深入研究与回测。 此外，该框架强调代码简洁性和易用性，并同时兼容面向对象编程和命令行脚本方式。在实现具体交易策略时，采用命令行操作可以显著简化程序编写过程并提高探索效率。 最后值得一提的是，结合Python的强大功能以及Jupyter Notebook的交互特性，在云服务器上部署量化平台成为可能，从而实现了随时随地访问个人专属云端环境的目标，并进一步利用如numpy、scipy和TensorFlow等强大的数据分析工具来构建更高级的人工智能交易系统。数据存储方面支持HDF5与MySQL等多种格式，其中默认采用体积小且速度快的HDF5作为主要的数据文件管理方式。 综上所述，基于C++/Python的量化交易平台为用户提供了从策略研究到实际应用的一站式解决方案，并通过其灵活、高效的特性极大地促进了交易系统的设计和优化。
     
  • Python量化交易源码.rar
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    本资源为《Python量化交易源码》，包含了基于Python实现的各种金融市场的量化交易策略代码，适用于初学者学习和实战操作。 Python量化交易源码.rar
     
  • Python机器学习及量化交易入门，量化交易概述，量化回测框架详解.zip
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    本资源深入浅出地介绍Python在机器学习和量化交易领域的应用，涵盖量化交易的基本概念、策略设计以及如何使用相关工具进行回测分析。 Python机器学习在量化交易中的应用已经变得越来越广泛，它提供了强大的数据分析、模型构建以及回测功能，使得投资者能够更高效地进行投资决策。本资料主要涵盖了量化交易的基础知识以及Python中常用的量化回测框架。 量化交易是一种基于数学模型和大数据分析的投资策略，通过编程实现自动买卖决策，避免了人为情绪的影响。其核心在于建立有效的交易模型，这些模型可能基于技术指标、基本面数据、市场情绪等多种因素。由于Python具有易读性强、丰富的库支持以及高效的科学计算工具（如Pandas、NumPy和SciPy），它成为量化交易领域首选的编程语言。 在Python中，了解机器学习是进行量化交易的重要一环。通过使用机器学习技术，可以从大量历史数据中发现规律，并预测未来价格走势。例如，可以利用线性回归来预测股票价格，用决策树识别市场趋势，或者采用神经网络捕捉复杂的市场模式。常用的机器学习库包括Scikit-Learn、TensorFlow和Keras等。 接下来是量化回测的环节，这是验证交易策略有效性的重要步骤之一。通过在历史数据上模拟执行交易策略，并评估其收益、风险及夏普比率等关键指标来完成这一过程。Python中有多个回测框架可供选择，例如Backtrader、Zipline和PyAlgoTrade等。其中，Backtrader是一个灵活且功能强大的回测框架，支持自定义数据源、交易费用与滑点模型，并可实现多策略并行测试；而Zipline是Quantopian公司开发的开源引擎，最初为金融专业人士设计，适合处理高频交易数据。 在学习过程中掌握获取金融市场数据的方法也是必不可少的一部分。Python提供了多种库来帮助我们获取这些数据，包括Yahoo Finance API、Quandl和Alpha Vantage等。对于更深入的研究，则可能需要实时数据流服务如IEX Cloud和Bloomberg Terminal提供的丰富金融信息与API接口。 此外，在量化交易中风险管理是另一个关键环节。利用Python中的各种工具可以计算并控制风险（例如VaR和CVaR），以及应用波动率模型，如GARCH等。掌握如何运用这些工具来设定止损点、管理头寸及优化投资组合至关重要。 实盘交易系统的设计与部署则是将回测策略转化为实际操作的关键步骤。Python的FIX引擎如QuickFIX可以用于与经纪商接口实现自动化交易。同时，平台如Paper Trading或Interactive Brokers提供模拟交易环境，帮助测试在投入真实资金前的策略效果。 总之，通过掌握从数据获取、模型构建、回测到实盘交易全过程的知识和技术工具，投资者能够建立智能化且自动化的交易系统，并提高其效率与盈利能力。不断实践和优化这些模型，在理论知识基础上结合实战经验是提升量化交易技能的关键所在。
     
  • 基于ZipLine改进的Python开源量化交易平台框架（支持A股）
    优质
    本项目为基于ZipLine数据处理引擎优化开发的Python量化交易系统，专为中国A股市场设计，提供高效、灵活的回测与实盘交易功能。 开源ZipLine原本仅支持美股交易数据。为了适应本地市场的需求，我们对它进行了调整，并通过接入本地股票数据接口来实现策略回测与图形化展示功能。使用这项服务需要具备Python环境下pandas、matplotlib等金融分析工具的基础知识。
     
  • Futu_Algo: 基于富途OpenAPI的Python量化交易框架
    优质
    Futu_Algo是一款基于富途OpenAPI开发的Python量化交易平台，旨在为投资者提供高效便捷的自动化交易解决方案。 billpwchan / futu-algo API参考文档 特征： - 基于FutoOpenD和FutuOpenAPI开发 - 低延迟交易支持（最高1M级别） - 每日库存过滤和电子邮件通知 - 策略回测和报告问题发行版 重要提示：现在，程序仍处于Alpha阶段。 版本指导： FutuAlgo发布 Futu OpenAPI 规范 0.0.2-alpha.x 4.0 部署方式先决条件： 配置文件（Config.ini） [FutuOpenD.Config] Host = Port = WebSocketPort = WebSocketKey = TrdEnv = [FutuOpenD.Credential] Username = 注意：请根据实际情况填写上述占位符（）的具体值。