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QUANTAXIS 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

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QUANTAXIS 量化金融策略框架

Quantitative Financial FrameWork

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


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欢迎加群讨论: 563280067 群链接

QUANTAXIS 开发群: 773602202 (如果想要贡献代码 请加这个群 需要备注你的GITHUB ID)

欢迎关注公众号: 公众号

许多问题 可以在 GITHUB ISSUE中找到, 你可以提出新的issue

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. 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

======

已经实现:

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

参见 QUANTAXIS的数据获取指南

1.1.2 财务/基本面/宏观数据

参见 QUANTAXIS财务指标

1.1.3 自定义数据源的数据

参见 QUANTAXIS WEB 爬虫

1.2 数据运维服务

一键更新 参见WINDOWS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

参见 QUANTAXIS的数据结构

参见 QUANTAXIS行情研究

1.3.2 精心为A股指标计算适配的指标类

参见 QUANTAXIS指标系统

1.4 可扩展事件驱动框架

参见 QUANTAXIS事件框架

1.5 回测服务

1.5.1 股票/日内t0/ 的日线/分钟线级别回测

参见 QUANTAXIS的账户结构

参见 QUANTAXIS 账户风险分析插件指南

参见 QUANTAXIS回测委托成交结算的说明

参见 QUANTAXIS回测分析

参见 常见策略整理

参见 简单策略回测详解

参见 T0交易的账户详解

1.6 实盘

1.6.1 股票(实盘易)

实盘易插件 参见实盘易

实盘易安装注意 参见安装注意

1.6.2 期货(python3 CTP win/mac/linux)

参见 LINUX CTP

参见 WINDOWS CTP

1.7 网站HTTP服务

1.7.1 网站后台标准化接口

参见 QUANTAXIS WEB API说明

2. 文档

文档参见: book

下载文档手册(实时更新)

PDF | MOBI | EPUB

3. 安装和部署

3.0 安装说明

参见 安装说明

3.1 小白式上手

参见 小白上手教程WIN

3.2 部署式安装

pip install quantaxis -U

3.3 本地代码 开发式安装

本地安装

git clone https://github.com/quantaxis/quantaxis --depth 1

cd quantaxis

pip install -e .

3.4 代码提交式安装

代码提交式安装 代码提交参见 代码提交

  • fork QUANTAXIS 到你的github账户
git clone https://github.com/你的账户名/quantaxis

4. 更新

参见 更新说明

5. Docker

参见 Docker

6. 使用说明

参见

7. Jupyter示例

参见 Jupyter示例

8. 开发计划

参见 开发计划

9. 常见问题FAQ

参见 FAQ

10. 项目捐赠

写代码不易...请作者喝杯咖啡呗?

(PS: 支付的时候 请带上你的名字/昵称呀 会维护一个赞助列表~ )

捐赠列表

11. 回测Webkit插件概览

12. QUANTAXIS 标准化协议和未来协议

QUANTAXIS-Stardand-Protocol 版本号0.0.8

详情参见 QUANATXISProtocol

13. 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

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