开源量化交易研究框架

极速开源量化交易研究框架，同时可基于策略部件进行资产重用，快速累积策略资产

源代码：

https://www.gitpp.com/seafog/project0090-agent-hikyuu

一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前主要用于国内A股市场）。专注于量化交易领域的核心技术构建，涵盖交易模型开发、极速计算引擎、高效回测框架及实盘拓展能力。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法等组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。

详细介绍

一款基于 C++/Python 的极速开源量化交易研究框架，专为国内A股市场设计，支持策略开发、回测及实盘交易扩展。其核心优势在于模块化策略组件复用，用户可通过组合预定义策略模块快速构建交易系统，降低量化研究门槛。

核心功能与技术亮点

1. 模块化策略组件库
• 市场环境判断
  （趋势/震荡识别）
• 信号生成器
  （均线交叉、MACD金叉等）
• 止损/止盈策略
  （固定比例、移动止损）
• 资金管理
  （凯利公式、固定仓位）
• 滑点算法
  （模拟真实交易成本）
• 系统化交易抽象
  ：将交易系统拆解为独立组件，包括：
• 策略资产复用
  ：用户可单独开发或优化某一组件（如止损策略），无需修改整体系统逻辑，实现"搭积木式"策略构建。
2. 极速回测引擎
• C++底层优化
  ：利用高性能计算引擎处理海量K线数据，支持分钟级/日级回测。
• 多品种并行计算
  ：同时回测多只股票或期货合约，提升研究效率。
• 事件驱动架构
  ：模拟真实交易流程，避免未来函数（Look-Ahead Bias）。
3. Python/C++双语言支持
• Python接口
  ：提供简洁的API，适合快速原型开发（如策略回测、可视化分析）。
• C++核心
  ：追求极致性能，适合高频策略或大规模数据回测。
4. 实盘交易扩展
• 支持对接券商API（如华泰、中信），实现策略从回测到实盘的平滑迁移。
• 内置风险控制模块，防止极端行情下的异常交易。

应用场景示例

1. 趋势跟踪策略
   ：
• 组合均线交叉信号 + 移动止盈 + 凯利资金管理，捕捉A股主升浪。
2. 均值回归策略
   ：
• 组合布林带信号 + 固定比例止损 + 网格交易，适合震荡行情。
3. 多因子选股
   ：
• 利用Python扩展模块接入财务数据（如ROE、PE），构建基本面量化策略。

优势总结

• 低门槛
  ：模块化设计避免从零开发，新手可快速复现经典策略。
• 高性能
  ：C++核心满足高频策略需求，Python接口简化研究流程。
• 可扩展
  ：支持自定义组件和实盘对接，适配个人量化交易全生命周期。

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极速开源量化交易研究框架，同时可基于策略部件进行资产重用，快速累积策略资产

源代码：

https://www.gitpp.com/seafog/project0090-agent-hikyuu

本开源只分享技术，不构成任何投资建议，投资有风险，入市要谨慎