# vn.py **Repository Path**: lsp_study/vnpy ## Basic Information - **Project Name**: vn.py - **Description**: 基于Python的开源量化交易平台开发框架 - **Primary Language**: Python - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: https://www.vnpy.com/ - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1303 - **Created**: 2024-12-10 - **Last Updated**: 2024-12-10 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # VeighNa - By Traders, For Traders.

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VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台，自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户，包括私募基金、证券公司、期货公司等。 :rocket: :rocket: :rocket: **面向专业交易员的【VeighNa Elite量化终端】已经正式发布，针对专业交易员群体在海量策略并发、智能移仓换月、算法拆单执行、多账户交易支持等方面的需求提供了完善支持。了解更详细的信息请扫描下方二维码关注后，点击菜单栏的【社区交流 -> Elite会员服务】即可**：

在使用VeighNa进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看[**VeighNa项目文档**](https://www.vnpy.com/docs/cn/index.html)，如果无法解决请前往[**官方社区论坛**](https://www.vnpy.com/forum/)的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！ **想要获取更多关于VeighNa的资讯信息？** 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】：

## 功能特点 1. 多功能量化交易平台（trader），整合了多种交易接口，并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API，用于快速构建交易员所需的量化交易应用。 2. 覆盖国内外所拥有的下述交易品种的交易接口（gateway）： * 国内市场 * CTP（[ctp](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctp)）：国内期货、期权 * CTP Mini（[mini](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mini)）：国内期货、期权 * CTP证券（[sopt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sopt)）：ETF期权 * 飞马（[femas](https://www.github.com/vnpy/vnpy_femas)）：国内期货 * 恒生UFT（[uft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_uft)）：国内期货、ETF期权 * 易盛（[esunny](https://www.github.com/vnpy/vnpy_esunny)）：国内期货、黄金TD * 顶点飞创（[sec](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sec)）：ETF期权 * 顶点HTS（[hts](https://www.github.com/vnpy/vnpy_hts)）：ETF期权 * 中泰XTP（[xtp](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xtp)）：国内证券（A股）、ETF期权 * 华鑫奇点（[tora](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tora)）：国内证券（A股）、ETF期权 * 国泰君安（[hft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_hft)）：国内证券（A股、两融） * 东证OST（[ost](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ost)）：国内证券（A股） * 东方财富EMT（[emt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_emt)）：国内证券（A股） * 飞鼠（[sgit](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sgit)）：黄金TD、国内期货 * 金仕达黄金（[ksgold](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ksgold)）：黄金TD * 利星资管（[lstar](https://www.github.com/vnpy/vnpy_lstar)）：期货资管 * 融航（[rohon](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rohon)）：期货资管 * 杰宜斯（[jees](https://www.github.com/vnpy/vnpy_jees)）：期货资管 * 中汇亿达（[comstar](https://www.github.com/vnpy/vnpy_comstar)）：银行间市场 * 掘金（[gm](https://www.github.com/vnpy/vnpy_gm)）：国内证券（仿真） * 恒生云UF（[uf](https://www.github.com/vnpy/vnpy_uf)）：国内证券（仿真） * TTS（[tts](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tts)）：国内期货（仿真） * 海外市场 * Interactive Brokers（[ib](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ib)）：海外证券、期货、期权、贵金属等 * 易盛9.0外盘（[tap](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tap)）：海外期货 * 直达期货（[da](https://www.github.com/vnpy/vnpy_da)）：海外期货 * 特殊应用 * RQData行情（[rqdata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rqdata)）：跨市场（股票、指数、ETF、期货）实时行情 * 迅投研行情（[xt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xt)）：跨市场（股票、指数、可转债、ETF、期货、期权）实时行情 * RPC服务（[rpc](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rpcservice)）：跨进程通讯接口，用于分布式架构 3. 覆盖下述各类量化策略的交易应用（app）： * [cta_strategy](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctastrategy)：CTA策略引擎模块，在保持易用性的同时，允许用户针对CTA类策略运行过程中委托的报撤行为进行细粒度控制（降低交易滑点、实现高频策略） * [cta_backtester](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctabacktester)：CTA策略回测模块，无需使用Jupyter Notebook，直接使用图形界面进行策略回测分析、参数优化等相关工作 * [spread_trading](https://www.github.com/vnpy/vnpy_spreadtrading)：价差交易模块，支持自定义价差，实时计算价差行情和持仓，支持价差算法交易以及自动价差策略两种模式 * [option_master](https://www.github.com/vnpy/vnpy_optionmaster)：期权交易模块，针对国内期权市场设计，支持多种期权定价模型、隐含波动率曲面计算、希腊值风险跟踪等功能 * [portfolio_strategy](https://www.github.com/vnpy/vnpy_portfoliostrategy)：组合策略模块，面向同时交易多合约的量化策略（Alpha、期权套利等），提供历史数据回测和实盘自动交易功能 * [algo_trading](https://www.github.com/vnpy/vnpy_algotrading)：算法交易模块，提供多种常用的智能交易算法：TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等 * [script_trader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_scripttrader)：脚本策略模块，面向多标的类量化策略和计算任务设计，同时也可以在命令行中实现REPL指令形式的交易，不支持回测功能 * [paper_account](https://www.github.com/vnpy/vnpy_paperaccount)：本地仿真模块，纯本地化实现的仿真模拟交易功能，基于交易接口获取的实时行情进行委托撮合，提供委托成交推送以及持仓记录 * [chart_wizard](https://www.github.com/vnpy/vnpy_chartwizard)：K线图表模块，基于RQData数据服务（期货）或者交易接口获取历史数据，并结合Tick推送显示实时行情变化 * [portfolio_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_portfoliomanager)：交易组合管理模块，以独立的策略交易组合（子账户）为基础，提供委托成交记录管理、交易仓位自动跟踪以及每日盈亏实时统计功能 * [rpc_service](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rpcservice)：RPC服务模块，允许将某一进程启动为服务端，作为统一的行情和交易路由通道，允许多客户端同时连接，实现多进程分布式系统 * [data_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_datamanager)：历史数据管理模块，通过树形目录查看数据库中已有的数据概况，选择任意时间段数据查看字段细节，支持CSV文件的数据导入和导出 * [data_recorder](https://www.github.com/vnpy/vnpy_datarecorder)：行情记录模块，基于图形界面进行配置，根据需求实时录制Tick或者K线行情到数据库中，用于策略回测或者实盘初始化 * [excel_rtd](https://www.github.com/vnpy/vnpy_excelrtd)：Excel RTD（Real Time Data）实时数据服务，基于pyxll模块实现在Excel中获取各类数据（行情、合约、持仓等）的实时推送更新 * [risk_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_riskmanager)：风险管理模块，提供包括交易流控、下单数量、活动委托、撤单总数等规则的统计和限制，有效实现前端风控功能 * [web_trader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_webtrader)：Web服务模块，针对B-S架构需求设计，实现了提供主动函数调用（REST）和被动数据推送（Websocket）的Web服务器 4. Python交易API接口封装（api），提供上述交易接口的底层对接实现。 * REST Client（[rest](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rest)）：基于协程异步IO的高性能REST API客户端，采用事件消息循环的编程模型，支持高并发实时交易请求发送 * Websocket Client（[websocket](https://www.github.com/vnpy/vnpy_websocket)）：基于协程异步IO的高性能Websocket API客户端，支持和REST Client共用事件循环并发运行 5. 简洁易用的事件驱动引擎（event），作为事件驱动型交易程序的核心。 6. 对接各类数据库的适配器接口（database）： * SQL类 * SQLite（[sqlite](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sqlite)）：轻量级单文件数据库，无需安装和配置数据服务程序，VeighNa的默认选项，适合入门新手用户 * MySQL（[mysql](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mysql)）：主流的开源关系型数据库，文档资料极为丰富，且可替换其他NewSQL兼容实现（如TiDB） * PostgreSQL（[postgresql](https://www.github.com/vnpy/vnpy_postgresql)）：特性更为丰富的开源关系型数据库，支持通过扩展插件来新增功能，只推荐熟手使用 * NoSQL类 * DolphinDB（[dolphindb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_dolphindb)）：一款高性能分布式时序数据库，适用于对速度要求极高的低延时或实时性任务 * Arctic（[arctic](https://www.github.com/vnpy/vnpy_arctic)）：高性能金融时序数据库，采用了分块化储存、LZ4压缩等性能优化方案，以实现时序数据的高效读写 * TDengine（[taos](https://www.github.com/vnpy/vnpy_taos)）：分布式、高性能、支持SQL的时序数据库，带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少研发和运维的复杂度 * TimescaleDB（[timescaledb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_timescaledb)）：基于PostgreSQL开发的一款时序数据库，以插件化扩展的形式安装，支持自动按空间和时间对数据进行分区 * MongoDB（[mongodb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mongodb)）：基于分布式文件储存（bson格式）的文档式数据库，内置的热数据内存缓存提供更快读写速度 * InfluxDB（[influxdb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_influxdb)）：针对TimeSeries Data专门设计的时序数据库，列式数据储存提供极高的读写效率和外围分析应用 * LevelDB（[leveldb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_leveldb)）：由Google推出的高性能Key/Value数据库，基于LSM算法实现进程内存储引擎，支持数十亿级别的海量数据 7. 对接下述各类数据服务的适配器接口（datafeed）： * 迅投研（[xt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xt)）：股票、期货、期权、基金、债券 * 米筐RQData（[rqdata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rqdata)）：股票、期货、期权、基金、债券、黄金TD * 咏春大师（[voltrader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_voltrader)）：期货、期权 * 恒生UData（[udata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_udata)）：股票、期货、期权 * TuShare（[tushare](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tushare)）：股票、期货、期权、基金 * 万得Wind（[wind](https://www.github.com/vnpy/vnpy_wind)）：股票、期货、基金、债券 * 天软Tinysoft（[tinysoft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tinysoft)）：股票、期货、基金、债券 * 同花顺iFinD（[ifind](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ifind)）：股票、期货、基金、债券 * 天勤TQSDK（[tqsdk](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tqsdk)）：期货 8. 跨进程通讯标准组件（rpc），用于实现分布式部署的复杂交易系统。 9. Python高性能K线图表（chart），支持大数据量图表显示以及实时数据更新功能。 10. [社区论坛](http://www.vnpy.com/forum)和[知乎专栏](http://zhuanlan.zhihu.com/vn-py)，内容包括VeighNa项目的开发教程和Python在量化交易领域的应用研究等内容。 11. 官方交流群262656087（QQ），管理严格（定期清除长期潜水的成员），入群费将捐赠给VeighNa社区基金。 注：以上关于功能特点的说明为根据说明文档发布时情况罗列，后续可能存在更新或调整。若功能描述同实际存在出入，欢迎通过Issue联系进行调整。 ## 环境准备 * 推荐使用VeighNa团队为量化交易专门打造的Python发行版[VeighNa Studio-3.9.3](https://download.vnpy.com/veighna_studio-3.9.3.exe)，集成内置了VeighNa框架以及VeighNa Station量化管理平台，无需手动安装 * 支持的系统版本：Windows 11以上 / Windows Server 2019以上 / Ubuntu 22.04 LTS以上 * 支持的Python版本：Python 3.10以上（64位），**推荐使用Python 3.10** ## 安装步骤 在[这里](https://github.com/vnpy/vnpy/releases)下载Release发布版本，解压后运行以下命令安装： **Windows** ``` install.bat ``` **Ubuntu** ``` bash install.sh ``` **Macos** ``` bash install_osx.sh ``` **注意：setup.cfg中列举了VeighNa框架安装所需的依赖库，requirements.txt中给出了这些依赖库的推荐安装版本。** ## 使用指南 1. 在[SimNow](http://www.simnow.com.cn/)注册CTP仿真账号，并在[该页面](http://www.simnow.com.cn/product.action)获取经纪商代码以及交易行情服务器地址。 2. 在[VeighNa社区论坛](https://www.vnpy.com/forum/)注册获得VeighNa Station账号密码（论坛账号密码即是） 3. 启动VeighNa Station（安装VeighNa Studio后会在桌面自动创建快捷方式），输入上一步的账号密码登录 4. 点击底部的**VeighNa Trader**按钮，开始你的交易！！！ 注意： * 在VeighNa Trader的运行过程中请勿关闭VeighNa Station（会自动退出） ## 脚本运行 除了基于VeighNa Station的图形化启动方式外，也可以在任意目录下创建run.py，写入以下示例代码： ```Python 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() ``` 在该目录下打开CMD（按住Shift->点击鼠标右键->在此处打开命令窗口/PowerShell）后运行下列命令启动VeighNa Trader： python run.py ## 贡献代码 VeighNa使用Github托管其源代码，如果希望贡献代码请使用github的PR（Pull Request）的流程: 1. [创建 Issue](https://github.com/vnpy/vnpy/issues/new) - 对于较大的改动（如新功能，大型重构等）建议先开issue讨论一下，较小的improvement（如文档改进，bugfix等）直接发PR即可 2. Fork [VeighNa](https://github.com/vnpy/vnpy) - 点击右上角**Fork**按钮 3. Clone你自己的fork: ```git clone https://github.com/$userid/vnpy.git``` * 如果你的fork已经过时，需要手动sync：[同步方法](https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/) 4. 从**dev**创建你自己的feature branch: ```git checkout -b $my_feature_branch dev``` 5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上 6. 创建从你的fork的$my_feature_branch分支到主项目的**dev**分支的[Pull Request] - [在此](https://github.com/vnpy/vnpy/compare?expand=1)点击**compare across forks**，选择需要的fork和branch创建PR 7. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge! 在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量： * 使用[flake8](https://pypi.org/project/flake8/)检查你的代码，确保没有error和warning。在项目根目录下运行```flake8```即可。 ## 其他内容 * [获取帮助](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/SUPPORT.md) * [社区行为准则](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/CODE_OF_CONDUCT.md) * [Issue模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/ISSUE_TEMPLATE.md) * [PR模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md) ## 版权说明 MIT