Hikyuu 简介
Hikyuu Quant Framework 是一款基于 C++/Python 开发的开源超高速量化交易研究框架，聚焦策略分析、回测与实盘能力扩展（目前深度适配国内 A 股市场）。
项目深耕量化交易核心技术领域，核心能力覆盖四大维度：交易模型研发、极速计算引擎、高效回测体系、实盘交易拓展。
框架以成熟的系统化交易理念为核心，将完整交易体系拆解为**市场环境判断、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、滑点算法、多因子模型、投资组合、资金分配策略**等独立组件。你可针对每个模块搭建专属策略库，在研究中自由组合、灵活回测，精准分析单一策略的有效性、稳定性，以及组合策略的整体收益表现。
👉 项目地址：
👉 项目首页： https://hikyuu.org/
👉 帮助文档： https://hikyuu.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html
👉 Wiki文档（AI生成）： https://github.com/fasiondog/hikyuu/wiki
👉 策略部件库： https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub
👉 感谢网友提供的 Hikyuu Ubuntu虚拟机环境, 百度网盘下载(提取码: ht8j): 下载地址
示例代码：
#创建模拟交易账户进行回测，初始资金30万
my_tm = crtTM(init_cash = 300000)
#创建信号指示器（以5日EMA为快线，5日EMA自身的10日EMA作为慢线，快线向上穿越慢线时买入，反之卖出）
my_sg = SG_Flex(EMA(CLOSE(), n=5), slow_n=10)
#固定每次买入1000股
my_mm = MM_FixedCount(1000)
#创建交易系统并运行
sys = SYS_Simple(tm = my_tm, sg = my_sg, mm = my_mm)
sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))
完整示例参见：入门示例 Notebook
🔥 为什么选择 Hikyuu？
💹 组合灵活，分类构建策略资产库
Hikyuu 对系统化交易方法进行了轻量化抽象，涵盖市场环境判断、系统有效条件、信号指示器、止损 / 止盈策略、资金管理、盈利目标、滑点算法、交易对象筛选、资金分配等核心组件。你可以基于这些组件自由搭建专属策略库，灵活组合、高效回测，并在策略探索时专注于单一模块的效果与影响，大幅提升研究效率。主要功能架构如下：
🚀 极致性能，轻松构建专属量化应用
项目由三大部分构成：高性能 C++ 核心库、Python 接口层（hikyuu）、以及交互式探索工具。
性能实测： AMD 7950x 实测：A 股全市场 1913 万日 K 线，首次加载 + 计算 20 日均线并求和，仅需 6 秒；数据预热后，同操作耗时仅需 166 毫秒。详见 性能实测文章
C++ 核心库： 内置完整策略框架，原生支持多线程与多核加速，为超高算力场景预留扩展空间；核心库可独立剥离使用，帮助开发者快速构建自定义量化工具。
Python接口层（hikyuu）： 对 C++ 核心进行轻量化封装，集成 TA-Lib，支持与 numpy、pandas 无缝互转，轻松对接主流 Python 数据分析生态。
hikyuu.interactive 交互式探索工具： 内置 K 线、指标、信号可视化能力，适合快速策略验证与回测分析。
🍳 语法简洁，策略探索更高效自由
同时支持面向对象与命令行两种编程范式。尤其在策略探索阶段，命令行风格语法极简、表达直观，让你更快验证想法、迭代策略。
🔐 自主可控，搭建专属云量化平台
结合 Python + Jupyter 与云服务器，即可搭建完全自主可控的云量化平台。部署后随时随地访问（手机、平板、电脑均可使用），快速落地新想法。同时可无缝对接 numpy、scipy、pandas、TensorFlow 等成熟 AI 与数据分析工具，构建智能量化系统。也可按需自定义界面、实现服务化部署。
🎁 模块化可扩展数据存储
目前支持本地 HDF5、MySQL、ClickHouse 和 SQLite 四种存储方式，默认采用 HDF5（文件体积小、读写速度快、备份便捷）。截至 2017 年 4 月 21 日，沪市日线数据文件仅 149MB，深市 184MB，5 分钟线数据整体小于 2GB。通过插件可扩展 ClickHouse 存储，其读写速度优于 HDF5、空间占用远低于 MySQL，更适配分钟级及以下粒度的高频数据存储。
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私域定制
项目依赖说明
Hikyuu 的 C++ 核心模块直接依赖以下开源项目（间接依赖项及 Python 侧依赖未列出；Python 依赖可参考 requirements.txt 文件）。在此感谢所有开源作者的贡献。