# EliteQuant_Python

**Repository Path**: fengba/EliteQuant_Python

## Basic Information

- **Project Name**: EliteQuant_Python
- **Description**: Python量化投资交易平台。基于Python3的多线程并发式高频交易平台, 提供一致的回测和实时交易解决方案。它遵循现代设计模式，例如事件驱动，服务器/客户端架构和松散耦合的强大稳定的分布式系统。它遵循与其他EliteQuant产品线相同的结构和绩效评估值，这使得与使用其他语言的交易者分享变得更加容易。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 236
- **Created**: 2022-09-20
- **Last Updated**: 2022-09-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# EliteQuant_Python
Python量化投资交易平台

* [平台介绍](#平台介绍)
* [项目纲要](#项目纲要)
* [参与开发](#参与开发)
* [项目安装](#项目安装)
* [开发环境](#开发环境)
* [项目结构](#项目结构)
* [开发计划](#开发计划)

---

## 平台介绍

EliteQuant 是一个开源并永久免费的统一量化交易平台，由量化投资者所写并为量化投资者服务。它同时在[github](https://github.com/EliteQuant) 和 [码云](https://gitee.com/EliteQuant)上开源。

统一这个词有两层意思
- 首先是统一的回测和实盘交易。只需将数据源在回测和实盘间切换即可，最大限度保持策略稳定性和真实性
- 其次，多语言编写的平台在交易结构和绩效评估上是一致的。所以在与其他交易员就策略，想法和绩效方面进行复制和交流就变得非常容易和方便。

EliteQuant 相关项目包括
- [量化投资交易资源汇总](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant)
- [C++](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Cpp)
- [Python](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Python)
- [Matlab](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Matlab)
- [R](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_R)
- [C#](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_CSharp)
- [Excel](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Excel)
- [Java](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Java)
- [Scala](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Scala)
- [Kotlin](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Kotlin)
- [Go](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Go)
- [Julia](https://gitee.com/EliteQuant/EliteQuant_Julia)

## 项目纲要

EliteQuant_Python 是基于Python3的多线程并发式高频交易平台, 提供一致的回测和实时交易解决方案。它遵循现代设计模式，例如事件驱动，服务器/客户端架构和松散耦合的强大稳定的分布式系统。它遵循与其他EliteQuant产品线相同的结构和绩效评估值，这使得与使用其他语言的交易者分享变得更容易。

## 参与开发

我们欢迎任何形式的贡献，包括发现问题，发送代码块，或创建拉请求。通过共享代码架构，这还会帮助使用其他语言的交易者。

## 项目安装

不需要安装，直接下载代码并使用。

### 回测

在Python方面，需要一些Python包。以下是基于Windows 10系统上**全新安装**Anaconda Python 3.6之后的步骤。

1. 将解压缩文件夹添加到PYTHONPATH环境变量, 例如d\workspace\EliteQuant_Python

![PYTHONPATH](/resource/pythonpath.PNG?raw=true "PYTHONPATH")

2. 在命令提示符cmd下执行以下命令

```python
pip install quandl            # quandl 数据源
pip install pandas-datareader          # 网络数据源，如雅虎，谷歌
pip install tushare           # 挖地兔数据源
pip install pyfolio           # 绩效评估
pip install qdarkstyle		  # 黑色皮肤
```

3. 配置 source 目录下的 config_backtest.yaml

    * datasource: 历史数据来源
    * hist_dir: 为本地历史数据目录
    * output_dir： 回测结果输出目录

    其中回测现有数据来源接口为

    * Quandl
    * Tushare
    * 本地CSV

4. 还是在命令提示符下，执行回测

```python
cd source
python backtest_engine.py
```

### 实盘

实盘还需要一个第三方python包 -- nanomsg. 

1. 在命令窗口下执行
```python
cd resource
easy_install nanomsg-1.0-py3.6-win-amd64.egg
```

2. 去上一步生成的C:\Anaconda3\Lib\site-packages\nanomsg-1.0-py3.6-win-amd64.egg\nanomsg-1.0-py3.6-win-amd64.egg\目录, 剪贴移动所有东西到上一层，并把多余的这层nanomsg-1.0-py3.6-win-amd64.egg删除掉。

3. 把 resource\nanomsg.dll 文件拷贝到 C:\Anaconda3\Lib\site-packages\nanomsg-1.0-py3.6-win-amd64.egg\

4. 配置 source 目录下的 config.yaml

    * 如果要使用盈透证券，请打开盈透证券交易平台（TWS），进入菜单File / Global Configuration / API / Settings，勾选“Enable ActiveX and Socket Client”，取消选中“Read-Only API”
    * 在配置文件中，将帐户ID更改为您自己的; 盈透证券账户ID通常可以在TWS窗口的右上方找到。
    * 如果您使用CTP，请相应地更改您的经纪账户信息和ctp地址。
    * 分别为log_dir 和 data_dir创建文件夹。前者记录运行日志，而后者保存分时数据

5. 运行live_engine.py

![Live Demo](/resource/ctp_demo.gif?raw=true "Live Demo")

**盈透证券**
是国外散户和小型私募最受欢迎的经纪商。 Quantopian，Quantconnect等许多零售交易平台都起始支持IB。如果您没有IB账户，想要试用，他们提供模拟账户edemo与密码demouser。只需下载TWS交易者工作站并使用此演示帐户登录。请注意，每次使用模拟账户登录交易平台时，账户ID都会发生变化，因此您必须相应地更改EliteQuant配置文件。

**CTP**
是中国期货市场的实际标准，包括商品期货和金融期货。他们还提供免费模拟账户[SimNow](http://simnow.com.cn)。注册后，您将获得帐户，密码，brokerid，以及市场数据和交易经纪地址。将其替换EliteQuant配置文件相应位置。

## 开发环境

以下是我们正在使用的环境
* Anaconda Python 3.6
* PyCharm 社区版本 2017.2.4

## 项目结构

回测框架

![回测框架](/resource/Backtest_Diagram.PNG?raw=true "回测框架")

实盘框架

![实盘框架](/resource/Live_Trading_Diagram.PNG?raw=true "实盘框架")

代码结构

![代码结构](/resource/code_structure_cn.PNG?raw=true "代码结构")

## 开发计划