版本发布说明

1.3.0 - 2023年11月5日

  1. 性能优化

    #125 指标融合优化,计算速度提升了8~10倍左右。

  2. 功能增强

    • TradeManager 引出买空/买空操作至 python

    • Stock 引出 get_index_range 方法至 python

    • 编译选项增加 stacktrace 选项,方便异常时打印 C++ 堆栈

    • 优化 TimerManager、线程池、数据驱动等基础设施

    • MySQL/SQLite 数据引擎支持绑定 datetime

    • 优化指标默认名称

    • 升级 flatbuffers 版本至 23.5.6

    • 优化 Stock 的相等比较

    • KQuery/KRecord/KData 相等/不等比较完善并引出至 python

    • 完善 Performance

  3. 其他错误修复
    • 更新 SG 信号指示器系列方法,去除移除 OP 后的一些遗留问题

    • 修复 TradeList 转 np 时使用了已废弃的方法

    • 修复 SUM 存在访问越界的问题

    • 修复 IniParser 不支持 windows 中文路径的问题

    • 修复 RSI 存在 NaN 值时计算错误

    • 修复 Ubuntu 23.10 下编译失败的问题

1.2.9 - 2023年10月9日

  1. 稳定性与兼容性
    • 修复了 setup.py 更新编译模式时的问题,确保并行编译参数能够正常生效

    • 对 HikyuuTdx 数据下载进行了优化,增加了超时处理,以防止网络连接问题导致进度停滞

    • 增加了对 pytdx 连接失败的检测,以便记录相关日志

  2. 算法优化
    • 优化了 VAR 和 STDP 算法,现在使用移位算法,提升了计算效率

    • 修复了 weave formula 中缺少 break 的问题,避免了在打印时出现崩溃

    • 增加了相关系数指标 CORR

    • 修复了 SUM 中缺少 discard 设置的问题

    • 修复了 setDiscard 在 discard 小于 size 时未对 m_discard 进行赋值的问题

  3. 功能增强
    • 新增 pyechart 绘图支持

    • 在 ipython/notebook 模式下,自动设定 matplotlib 绘图为交互模式,并改善了 bokeh 绘图效果

    • StrategyBase 现在可以直接获取 StockManager 实例

    • 自动设置 matplotlib 的中文字体

    • 增加了 TimerManager 对系统时间发生变化的保护

    • SQLite kdata driver 新增了支持转换时间间隔的功能

  4. 其他修复和改进
    • 修复 getFinanceInfo 和 getHistoryFinanceInfo 的问题,只对 STOCKTYPE_A 生效

    • 修复 IndicatorImp::setContext 方法中判断逻辑的问题,确保在遍历过程中 Context 能够正确修改

    • 增加一下常用了跨平台函数

    • 添加了反馈信息发送功能

    • 优化了编译选项,对于部分用户直接使用 xmake 进行编译控制

    • 修复了 split 函数的缺陷,并新增了 byteToHexStr 系列 byte 转字符串函数

1.2.8 - 2023年8月16日

  1. fixed 多broker时m_broker_last_datetime更新

  2. support Query.HOUR2

  3. 优化 Stock 缓存修改增加二次保护

  4. fix time delta when start_time < phase1_start

  5. add timeout for proxy requests.get

  6. 重复用一个代理ip,当超时6次换ip

  7. 解决delta.total_seconds()出现负值的情况

  8. update executor.map timeout

  9. fixed for bokeh3

  10. fixed flatbuffers version

  11. 升级 fmt

  12. fix “zsbk_sz = blockbj” to “zsbk_bj = blockbj”

  13. 优化编译工程

1.2.7 - 2022年11月21日

fixed MySQL引擎只能导入数据,但实际无法使用

1.2.6 - 2022年11月18日

  1. 新增发布 linux 下 pypi 包,linux 下也可以通过 pip install hikyuu 进行安装

  2. 获取股票代码表失败时增加保护

  3. 增加GUI异常保护

  4. fixed linux 下 mysql 数据库引擎报错(数据表名称都改为小写)

  5. fixed #I5YE01 bokeh_draw.py 鼠标滑动是的时间显示问题

  6. 优化系统策略延迟交易设置,将买入、卖出信号分开设置

1.2.5 - 2022年9月3日

  1. 增加北京交易所数据

  2. 改进数据下载,修复 pytdx 数据下载缺失部分数据

  3. 恢复财务数据下载

  4. 增加 start_insight_sdk.py, 从华泰 insight 获取实时数据

  5. 完善 hikyuuTdx 中 nng 消息的启停与释放

  6. hku_catch 增加指示重新抛出异常的参数

  7. 修正 demo

1.2.4 - 2022年6月30日

  1. 修复 trade_manage持久化,费率设置为TC_FixedA2017会造成持久化中断

  2. 修改 TradeManager::getFunds 中的截止时间 23:59 分被误写为 11:59 分

  3. 修复订单代理失效

1.2.3 - 2022年3月6日

  1. 指标支持动态参数

    在通道信等证券行情软件中,其技术指标中的窗口参数通常支持整数,也支持使用指标,如:

    T1:=HHVBARS(H,120); {120内的最高点距今天的天数}
    L120:=LLV(L,T1+1); {120内的最高点至今,这个区间的最低点}
    

    现在,在 Hikyuu 中,也可以使用指标作为参数:

    T1 = HHVBARS(H, 120)
    L120 = LLV(L, T1+1)
    L120.set_context(k)
    L120.plot()
    
    _images/indparam.png

    注意事项

    由于无法区分 Indicator(ind) 形式时,ind 究竟是指标参数还是待计算的输出数据,此时如果希望 ind 作为参数,需要通过 IndParam 进行显示指定,如:EMA(IndParam(ind))。

    最佳的的方式,则是通过指定参数名,来明确说明使用的是参数:

    x = EMA(c)  # 以收盘价作为计算的输入
    y = EMA(IndParam(c)) # 以收盘价作为 n 参数
    z = EMA(n=c) # 以收盘价作为参数 n
    
  2. 完善 PF、AF、SE

    现在可以正常使用资产组合。:

    # 创建一个系统策略
    my_mm = MM_FixedCount(100)
    my_sg = my_sg = SG_Flex(EMA(n=5), slow_n=10)
    my_sys = SYS_Simple(sg=my_sg, mm=my_mm)
    
    # 创建一个选择算法,用于在每日选定交易系统
    # 此处是固定选择器,即每日选出的都是指定的交易系统
    my_se = SE_Fixed([s for s in blocka if s.valid], my_sys)
    
    # 创建一个资产分配器,用于确定如何在选定的交易系统中进行资产分配
    # 此处创建的是一个等比例分配资产的分配器,即按相同比例在选出的系统中进行资金分配
    my_af = AF_EqualWeight()
    
    # 创建资产组合
    # 创建一个从2001年1月1日开始的账户,初始资金200万元。这里由于使用的等比例分配器,意味着将账户剩余资金在所有选中的系统中平均分配,
    # 如果初始资金过小,将导致每个系统都没有充足的资金完成交易。
    my_tm = crtTM(Datetime(200101010000), 2000000)
    my_pf = PF_Simple(tm=my_tm, af=my_af, se=my_se)
    
    # 运行投资组合
    q = Query(-500)
    %time my_pf.run(Query(-500))
    
    x = my_tm.get_funds_curve(sm.get_trading_calendar(q))
    PRICELIST(x).plot()
    
    _images/portfolio.png
  3. 修复fedora 34编译找不到路径报错,waning 提示

  4. fixed mysql 升级脚本错误

  5. fixed 复权后计算的净收益不对,并在使用前复权数据进行回测时给出警告(前复权回测属于未来函数)

1.2.1 - 2022年2月2日

  1. 修复 importdata 无法导入的问题

  2. 交易系统 System 支持使用复权数据

  3. KData 增加 getPosInStock 方法

  4. KQuery 的 recoverType 属性支持设定修改

  5. 增加 2022 年假日

  6. 修改 examples,以便在新版本下执行

  7. 修改其他文档帮助错误

1.2.0 - 2022年1月11日

  1. HikyuuTdx 执行导入时自动保存配置,避免第一次使用 hikyuu 必须退出先退出 Hikyuutdx 的问题

  2. 增加创业板 301 开头股票代码

  3. 修复 window 显示缩放时 Hikyuutdx 显示不全的问题

  4. 修复 HHVLLV/LLVBARS/HHVBARS 计算错误

  5. 优化指标重设上下文时的计算,上下文未变化的情况下由指标本身计算标识判断是否重计算

  6. 修复分笔、分时数据转换 to_df 函数无效的问题

  7. HikyuuTdx 导入至 hdf5 时增加数据保护,遇到出错的表直接删除,下次可自动恢复导入

  8. 修复使用通达信的权息数据后复权失效的问题

  9. remove hikyuu_extern_libs submodule, windows下HDF5, mysql改用下载依赖包的方式

  10. 优化 HikyuuTDX GUI控制台日志,捕获子进程日志输出

1.1.9 - 2021年11月11日

  1. 补充科创板

  2. 完善基础设施,增加MQThreadPool、MQStealThreadPool,优化StealThreadPool

  3. 优化 DbConnect,增加DBCondition

  4. Datetime增加hex()返回兼容oracle的Datetime格式存储

  5. fixed 技术指标 RSI,KDJ

  6. fixed select function

  7. fixed实时采集数据错误

  8. fixed createdb.sql 上证A股代码表前缀

  9. 取消编译时指定的AVX指令集,防止不支持的CPU架构

1.1.8 - 2021年2月27日

  1. HikyuuTDX 切换mysql导入时错误提示目录不存在

  2. tdx本地导入修复,并支持导入MySQL

1.1.7 - 2021年2月13日

  1. 更新examples/notebook相关示例

  2. fixed bugs

1.1.6 - 2020年2月5日

  1. 优化 hikyuu.interactive 启动加载速度

  2. 完善 HikyuuTDX 预加载设置参数,可根据机器内存大小自行设置需加载至内存的K线数据,加快 hikyuu 运行速度

  3. HikyuuTDX 支持定时行情采集,定时采集服务运行时,hikyuu.interactive 自动连接采集服务获取最新的 K 线数据

  4. HikyuuTDX 支持定时导入,避免每日手工导入数据的繁琐

  5. hikyuu.interactive 每日0:00定时重新加载内存数据,可24小时运行无需终止

  6. fixed 使用MySQL时无法按日期查询获取K线数据

1.1.5 - 2020年11月9日

  1. 导入工具修复权息信息导入

  2. 支持 MySQL 作为存储引擎(通过导入工具配置)

  3. 整改 python api 命名,类按大写驼峰,方法和函数统一为小写加下划线

  4. 增加 TimeDelta,方便日期时间计算,如:Datetime(202011090000) + TimeDelta(1)。python中可以使用 datetime.timedelta

  5. Portfolio(资产组合算法)、Allocatefunds(资金分配算法)、Selector(交易对象选择算法)可用

  6. 交易数量从整型改为float,方便支持数字币、外汇等

  7. 增加策略算法仓库,欢迎大家提交PR贡献公共策略:https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub

    增加本地仓库:add_local_hub(‘dev’, ‘/home/fasiondog/workspace/stockhouse’) 更新参考:update_hub(‘default’) 获取指定仓库的策略部件:st = get_part(‘default.st.fixed_percent’)

  8. 其他BUG修复与优化

1.1.3 - 2019年6月11日

  1. 原表示浮点数的 Null 值更改为和 numpy 一致,在c++中为 std::nan, python中 为numpy::nan

  2. Indicator 支持按日期获取数据,如:c[‘2019-6-11’] 或 c[Datetime(201906110000)] (注:由于 indicator的四则运算无法判定绑定的上下文,所以四则运算产生的结果无法获取对应日期,此时需要先执行 setContext 对结果指定上下文)

  3. Datetime 增加 startOfDay, endOfDay 方法

  4. 从 Indicator, SYS, TM 等支持 set/getParam 的对象中引出 haveParam方法至Python

  5. 增加了近 40 个 通达信基础指标实现,方便移植和试验网上大量通达信指标公式。具体详见:https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/indicator/overview.html

1.1.2 - 2019年4月18日

  1. 修复 Indicator 无法作为原型使用,导致部分预定义的 SG 等无法正在运行的BUG。如:

    #以下两种写法等效:
    (EMA() + MA())(C) #原型法
    EMA(C) + MA(C)    #普通写法
    
  2. 交互模式下,增加预定义的全局变量 O、H、L、C、A、V,分别代表 OPEN()、HIGH()、LOW()、CLOSE()、AMO()、VOL(),编写自定义指标时更快捷。默认绑定的上下文为 sh000001(上证指数),可使用 set_gloabl_context 更改绑定的默认上下文。如:

    x = EMA(C) + MA(C)
    x.plot()  #绘制的是 sh000001
    x.setContext("sz000001")  #设置指标 x 的上下文为 sz000001
    set_gloabl_context("sz000001")  #更改 O,H,L,C,A,V默认绑定的上下文
    
  3. 交互模式下,增加 Datetime 同名缩写 D。原 Datetime(201901010000) 可简写为 D(201901010000)

  4. 优化 HHV、LLV、SUM、COUNT 指标实现,去除双重循环

  5. 新增内建指标:HHVBARS, LLVBARS, ROUND,ROUNDUP, ROUNDDOWN, FLOOR, CEILING, BETWEEN, POW, STD, SQRT, LOG, LN

  6. 修复 IF 两个参数为 price_t 时的计算错误

1.1.1 - 2019年4月8日

  1. HikyuuTDX 新增当前财务信息及历史财务信息下载

  2. Stock 新增 getFinanceInfo、getHistoryFinanceInfo 支持当前及历史财务信息

  3. 新增 LIUTONGPAN(流通盘)、HSL(换手率)、COUNT、IF、SUM、NOT、EXP、SGN、ABS、MAX、MIN指标

  4. Kdata添加便捷方法获取OPEN/CLOSE等基本行情数据,如:

    k = sm['sh000001'].getKData(Query(-100))
    c = k.close # 返回的是 Indicator 实例,即 CLOSE(k)
    
  5. 实现 select 函数,示例:

    #选出涨停股
    C = CLOSE()
    x = select(C / REF(C, 1) - 1 >= 0.0995))
    
  6. 优化 Indicator 实现(取消 Operand),可以事先指定 KData,亦可后续通过 setContext 切换上下文,重新指定 KData。例如:

    #示例:移植通达信 DMI(趋向指标系统)
    #MTR:=SUM(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)),N);
    #HD :=HIGH-REF(HIGH,1);
    #LD :=REF(LOW,1)-LOW;
    #DMP:=SUM(IF(HD>0&&HD>LD,HD,0),N);
    #DMM:=SUM(IF(LD>0&&LD>HD,LD,0),N);
    #PDI: DMP*100/MTR;
    #MDI: DMM*100/MTR;
    N = 14
    C = CLOSE()
    H = HIGH()
    L = LOW()
    MTR = SUM(MAX(MAX(H-L,ABS(H-REF(C,1))),ABS(REF(C,1)-L)),N);
    HD = H-REF(H,1)
    LD = REF(L,1)-L
    DMP = SUM(IF(HD>0 & HD>LD, HD, 0), N)
    DMM = SUM(IF(LD>0 & LD>HD, LD, 0), N)
    PDI = DMP*100/MTR
    MDI = DMM*100/MTR
    
    PDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100))
    MDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100))
    
    PDI.plot()
    MDI.plot(new=False)
    
  7. Parameter 支持 Stock、Query、KData

1.1.0 - 2019年2月28日

  1. 复权增加周线及其以上支持

  2. 支持历史分笔、分时数据

  3. 添加日志打印的等级控制

  4. MoneyManagerBase增加对成本计算

  5. Datetime增加 dateOfWeek,startOfWeek,endOfWeek,nextWeek,preWeek等系列便捷方法

  6. fix:Stock.realtimeUpdate中未判断缓存未空的情况

  7. fix:io重定向中未进行重复open的判定

  8. fix:Block分类显示乱码

  9. 简化源码安装方式,支持 python setup.py

  10. 全新的快速数据下载工具(支持GUI及命令行,如下图所示),下载当日权息、日线、分钟线、分笔、分时数据耗时2~4分钟(视个人网络有所不同),同时不再需要通过证券客户端下载盘后数据。具体参见:https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/quickstart.html

_images/install-20190228.png

1.0.9 - 2018年10月23日

  1. 更新周线、月线等周线及其之上的K线BAR记录,从以开始时间为准,改为以结束时间为准。(如从老版本升级,需手工删除sh_day.h5、sz_day.h5文件中的week、month等目录,只保留data目录。可运行 tools/delelte_index.py 完成删除,运行前请自行修改相关文件路径等信息)。

  2. 实现将C++中的日志输出重定向至Python,使Jupyter notebook可以看到C++部分的打印信息提示。注意:部分情景可能导致notebook因打印信息过多失去响应,此时可在产生较多打印信息的命令之前运行“iodog.close()”关闭重定向,后续可以再使用“iodog.open()”重新打开重定向信息输出。

  3. Datetime增加nextDay、dayOfWeek、dayOfYear、endOfMonth方法。

  4. TradeManager增加直接加入交易记录的方法(addTradeRecord)。

  5. 升级使用的依赖库 boost、libmysql、hdf5

  6. 使用xmake重构编译工程并调整代码结构

  7. 试验linux下pip打包安装。linux下可使用 pip install hikyuu 命令完成安装,安装前需安装依赖的软件包(sudo apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libmysqlclient-dev)

  8. 支持MacOSX下源码编译

1.0.8 - 2018年1月22日

  1. 实现一个简单资产组合回测框架 PF_Simple(多标的、相同策略),因目标是多标的、多策略的资产组合框架,所以后续接口可能变化!

  2. 新增固定列表选择器 SE_Fixed 配合 PF_Simple 使用。

  3. 新增一个固定持仓天数的盈利目标策略 PG_FixedHoldDays。

  4. Datetime增加 dayOfWeek、dayOfYear、endOfMonth 方法。

  5. System增加 ev_open_position、cn_open_position参数,控制是否使用环境判断和系统有效性策略作为建仓信号,默认为False。

  6. 资金管理策略(MoneyManagerBase)加入公共参数disable_ev_force_clean_position、disable_cn_force_clean_position,控制是否禁用市场环境及系统条件强制清仓。

  7. 资金管理策略(MoneyManagerBase)中,获取买入/卖出数量接口中增加系统来源组件参数。

  8. 所有系统策略组件clone方法增加保护,在子类clone失败时返回自身。

  9. 合入网友哥本哈根达斯反馈的复权修改。

  10. matplotlib调整默认绘图窗口大小。

  11. 解决echarts绘制macd缺失缩放的问题。

  12. TradeManager缺失引出currentCash函数至python。

  13. MoneyManager缺失引出getTM函数至python。

1.0.7 - 2017年12月15日

1、合入网友哥本哈根达斯提供的修改,复权时不处理只有股本变化的权息记录,和通达信等软件处理保持一致。

2、增加使用 pyecharts 的绘图引擎,可在 notebook 或 网页 环境中使用。echarts 绘图速度比 matplotlib 快,尤其是在K线数据较大时,提速明显,且可以自由缩放和拖动。在 notebook 环境中,可使用如下语句切换绘图引擎:

use_draw_engine('echarts')  #默认为 use_draw_engine('matplotlib')

1.0.6 - 2017年11月20日

  1. 完善Python帮助,以便在Shell中直接使用 help(cmd) 查询

  2. 修改数据驱动,支持直接使用Python编写数据驱动。实现使用 pytdx 作为K线数据驱动的示例,详见安装目录下“data_driverpytdx_data_driver.py”。如有需要使用MySQL、CSV等存储K线数据的,可参考该示例自行实现。

  3. 优化了初始化过程,可不使用ini文件进行初始化,如实现自己的客户端,可参考“interactive.interactive.py”中初始化过程。

  4. 简化了数据配置文件, 如安装了1.0.5及其之前的版本,需要重新运行 python hku_config.py 进行配置,或手工修改配置文件

  5. 修复Bug,TradeManager::getProfitCurve未对长度为0的dates进行保护

  6. 修正系统止损策略部件的缩写不一致问题

1.0.5 - 2017年9月25日

  1. 增加载入临时的CSV K线数据功能,可用于期货或A股之外的数据测试。详情参见 StockManager 的 addTempCsvStock、removeTempCsvStock 方法帮助。

  2. CVAL指标支持创建指定长度的固定数值指标

  3. Datetime 的方法 maxDatetime、minDatetime 更名为 max、min

  4. 增加 getDateRange 函数,获取指定的日历日期列表

  5. 调整部分 Python 代码结构,补充和完善帮助信息

1.0.4 - 2017年7月5日

1、Indicator、Operand 支持直接AND和OR操作,如:

c = CLOSE(c)
#由于语法问题,不能直接使用关键字and,采用&、|来表达与、或的操作
x = c & 1

2、实现邮件发送订单代理,如:

#创建模拟交易账户进行回测,初始资金30万
my_tm = crtTM(init_cash = 300000)

#可以同时注册多个订单代理,同时实现打印、发送邮件、实盘下单动作
#TestOerderBroker是测试用订单代理对象,只打印
my_tm.regBroker(crtOB(TestOrderBroker()))

#注册邮件订单代理,在发出买入、卖出信号时,给自己发邮件,同时指示买入、卖出的数量
my_tm.regBroker(crtOB(MailOrderBroker("smtp.sina.com", "yourmail@sina.com", "yourpwd", "receivermail@XXX.yy)))

#Puppet为内建的扯线木偶实盘下单对象
my_tm.regBroker(crtOB(Puppet()))

3、TradeManager中增加保存执行操作命令的功能,便于用于实盘时进行校准和修正,可直接在python客户端中重新执行买入、卖出动作便于复盘。可使用TM的公共参数“save_action”进行设置(默认为True)。保存的命令序列示例如下:

my_tm = crtTM(datetime=Datetime('2017-Jan-01 00:00:00'), init_cash=100000, costFunc=TC_Zero(), name='SYS')
td = my_tm.buy(Datetime('2017-Jan-03 00:00:00'), sm['SZ000001'], 9.11, 100, 0, 0, 0, 8)
td = my_tm.sell(Datetime('2017-Feb-21 00:00:00'),sm['SZ000001'], 9.6, 100, 0, 0, 0, 8)

4、修正hku_config.py在指定的数据目录已经存在的情况下出现的错误。

5、上传并修改直接从网络下载权息文件的importdata.py(代替使用钱龙下载权限数据),方便用户使用。使用前提,需要在系统PATH中能够找到unrar.exe文件(通常在winrar安装路径下)。通过在cmd中执行 python importdata.py 命令,代替直接执行importdata.exe。

6、解决Ubuntu下的编译问题,配合网友 pchaos 生成 docker 解决方案,如希望在Linux环境下运行hikyuu,可使用pchaos提供的docker解决方案,地址:https://gitee.com/pchaos/Docker-hikyuu

1.0.3 - 2017年7月3日

1、Indicator、Operand 支持直接和数字进行四则运算及比较运算,如:

c = CLOSE(k)
x = c + 100

2、增加 SG_Bool 布尔信号指示器,直接分别通过类似bool数据的方式指定买入、卖出信号,进一步简化信号指示器创建方式。如,海龟通道突破系统(大于20日买入、小于10日卖出),可简化为以下写法:

h = OP(OP(REF(1)),OP(HHV(n=20)))
l = OP(OP(REF(1)),OP(LLV(n=10)))
my_sg = SG_Bool(OP(CLOSE()) > h, OP(CLOSE()) < l)

3、支持实盘交易,可轻易绑定其他实盘下单程序,只要下单对象拥有 buy 和 sell 方法。本次发布内建了实盘下单交易程序“扯线木偶”,可直接使用,感谢“睿瞳深邃”的共享。也可以借助easytrader和easyquant的事件处理框架自行实现自动化交易。示例见下,只需使用“my_tm.regBroker(crtOB(Puppet()))”类似方法向TradeManager实例注册订单代理程序即可。更具体的使用方法,欢迎入群讨论。

#创建模拟交易账户进行回测,初始资金30万
my_tm = crtTM(init_cash = 300000)

#注册实盘交易订单代理
my_tm.regBroker(crtOB(TestOrderBroker())) #TestOerderBroker是测试用订单代理对象,只打印
#my_tm.regBroker(crtOB(Puppet()))  #Puppet为内建的扯线木偶实盘下单对象

#根据需要修改订单代理最后的时间戳,后续只有大于该时间戳时,订单代理才会实际发出订单指令
my_tm.brokeLastDatetime=Datetime(201706010000)

#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(OP(EMA(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))

1.0.2 - 2017年6月19日

修复延迟操作情况下止损未按预期卖出的BUG(建议升级)

其他开发工程调整:

  • 建立VS2010工程,供VS开发爱好者使用

  • 删除notebook示例代码,移至单独的项目,方便普通用户打包下载

  • 优化Boost.Build编译工程,完成Linux gcc编译

1.0.1 - 2017年5月30日

  1. 改变安装方式,支持 pip install hikyuu

  2. 完善快速配置脚本 hku_config.py

  3. 增加特殊的资金管理策略 MM_Nothing(不做资金管理,方便对比测试)

  4. 修复 tushare 升级后,无法从 tushare 获取实时日线更新的问题

  5. 修改 realtimeUpdate,将允许的更新间隔作为函数参数,防止被sina或qq设为黑名单

1.0.0 - 2017年4月28日

2017年4月28日发布初始版本 2017年5月12日发布32位安装包