# FastTrader

**Repository Path**: kevinosc/FastTrader

## Basic Information

- **Project Name**: FastTrader
- **Description**: 开源可拓展的快速量化交易系统
1.主要用于实现日内交易策略
2.支持多家API供应商
3.跨平台
4.支持多种技术指标，多周期
5.可以灵活扩展
6.方便运维
7.接口尽量简单容易理解
- **Primary Language**: C++
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 80
- **Created**: 2020-07-27
- **Last Updated**: 2020-12-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# FastTrader
简介
开源可拓展的快速量化交易系统平台，目前已用于一些个人或公司的实盘环境,一些实现的过程可以看里面的docx文档和源
1. 主要用于实现日内交易策略
2. 支持多家API供应商
3. 跨平台
4. 支持多种技术指标，多周期
5. 可以灵活扩展
6. 方便运维
7. 接口尽量简单容易理解

# 依赖

boost 1.60+ 版本

spdlog 日志采用了异步模式

tinyxml 配置文件解析

Qt 可选的，用于支持带界面的策略

python 2/3 可选的，用于支持导出python调用的接口，可以配合flask搭建运维平台

sqlite3 用来存行情数据


# FastTrader分为以下几个基本模块
1. common和sdk目录为平台定义的数据结构，包括Tick,Order,Trade,KData这些
2. FacilityBaseLib 提供基础数据结构的容器和包装
3. TechLib 技术指标库
4. ServiceLib 交易和行情接口的抽象层，及用户账户的管理
5. SimpleStrategyLib 策略接口的抽像层，及策略基本功能的封装，每个策略的逻辑运行在自己的线程里
6. DataStoreLib 数据接收，过滤，存储层
7. ConfigLib 配置文件解析库
8. FastTrader 主程序，用于启动交易平台
9. FastMarket 主程序，用于启动行情接收器
10. DualMA 一个双增均线策略的使用示例，后续会添加更多示例

# 说明
整个系统综合考虑了一些情况，做了折衷处理

比如，行情数据存储用sqlite数据库，考虑几点，1、方便查看，2、出错了方便纠正，3、方便与其他格式的数据互相转换，
此外，可以用其他格式的数据接入到DataStoreLib里面，实现自己的存储器

每个策略一个线程，这样策略在进行一些操作的时候，就不用每次进行加锁，
风控，报单，撤单的逻辑，可全部由策略接管所有细节，如果需要更简洁的接口,比如CTA那种，可以自己进行封装，
这样对于各种需求的策略都可以实现和集成在本系统中了