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高频框架
- Krypto: https://github.com/ctubio/Krypto-trading-bot
- Tribeca: https://github.com/michaelgrosner/tribeca
- StarQuant(易数交易系统): https://gitee.com/physer/starquant
- EliteQuant: https://gitee.com/twsy2020/EliteQuant_Cpp
- hikyuu: https://gitee.com/fasiondog/hikyuu
- QUANTAXIS: https://gitee.com/yutiansut/QUANTAXIS
- DuckDuckDuck: https://github.com/DuckDuckDuck0/ft
- HFT-Orderbook: https://gitee.com/greatwallisme/HFT-Orderbook
- trade-frame: https://github.com/rburkholder/trade-frame
- StockSharp: https://github.com/StockSharp/StockSharp
- Ccapi: https://github.com/crypto-chassis/ccapi
- algotrading: https://github.com/ivopetiz/algotrading
- kungfu: https://github.com/kungfu-origin/kungfu
- PandoraTrader: https://github.com/pegasusTrader/PandoraTrader
- WonderTrader: https://github.com/wondertrader/wondertrader
- OpenHFT: https://github.com/OpenHFT/OpenHFT
- hummingbot: https://github.com/hummingbot/hummingbot
回测框架
树叶大佬的知乎回答: https://zhuanlan.zhihu.com/p/406708630
以下内容均为搬运
| 框架名称 | 简介 | 评测 |
|---|---|---|
| pandas | 自己写向量化回测 | 纯自己造轮子，对代码能力和数学能力要求很高，资料比较少，但是速度非常快，自定义程度很高，实测双均线策略，14w行的k线数据 0.05秒就能测完，如果代码没写错的话回测结果和vectorbt是一样的。 |
| backtrader | python的事件驱动回测，指标计算可以是向量化计算 | 14w行k线数据，双均线策略，跑大概30秒左右，其中15秒是在加载数据，15秒运行回测，速度可以说是里面最慢的了，但是在python的事件驱动框架里又算快的了。自定义程度很高，而且不用自己造轮子，回测代码非常简洁且逻辑清晰，文档非常详细，而且有大量的例子，甚至有论坛，可以说是这几个里面对用户最友好的框架了！这点非常重要，因为一个框架如果非常难用，上手很难的话，即使性能很优秀我觉得也不能算是一个优秀的开源框架。缺点：在回测大量数据时速度比较慢，不算致命缺点，但是很难受。 |
| vectorbt | python向量化回测框架 | 14w行数据7秒跑完，速度算比较快了，但是作为一个向量化回测的框架，说实话这个成绩我不太满意。vectorbt的文档还算详细，但是还是远远不如backtrader的回测代码写起来也比较简单，缺点是画图分析比backtrader要差很多，代码基本得自己写。 |
| hikyuu | C++内核 python接口的回测框架 | 国产框架，速度极快，百万级别的K线，2秒就能跑完，缺点是基本上只支持国内的股票数据，自定义数据很困难，而且可以说是几乎没有文档，可能是因为作者比较忙。我的水平比较低，看了几个例子和官网的文档之后仍然没能够上手。如果是高手的话可以去看看这个框架，速度相当快，我之后准备研究一下他的源码。回测的代码很简洁，但是局限性比较大，且上手略难。 |
| wondertrader | C/C++内核 python接口的回测框架 | – |
| vnpy | 国产经典 | 像是backtrader的强化版本，不过我还没用过，之前想去学但是感觉很复杂，资料也不如backtrader有条理，但是最大的优点是有UI界面，适合小白，且实盘对接做的很好。但是据说回测是不如backtrader的，如果有技术，可以用backtrader回测，用vnpy下单 |
| quantconnect(LEAN) | – | 最近又尝试了一下新的框架，LEAN，好处是集回测和实盘于一体，且代码非常简洁易懂，文档和教程非常详细，感觉比vnpy好上手很多（可能我太菜了，vnpy当时看了两天没啥头绪）而且编程思路和backtrader很像，因此我上手也很快。最关键的是集回测和实盘于一体，且有好的社区，C#核心代码，python接口，数据也很方便获取。回测速度相当快，不太复杂的策略基本上是每秒20-80k行k线这个水平，15w行k线一两秒秒就跑完了，速度在这几个里面堪称无敌。 |
- 总结: 如果是小白或者数据量不是特别大，而且对回测速度没有特别高的要求建议使用 backtrader，教程、资料相比其他框架多得多，上手会简单很多。vectorbt 看起来速度很快，但是实测速度也就这样，可能是我测试的问题，如果有人测出了和我不一样的结果可以留言评论。如果是玩国内的股票期货，那可以考虑后面两个国产框架，对国内有优化，对其他的不太友好。如果对速度有要求，那就去自己写向量化吧，或者自己用 C++ 写，和 hikyuu 一样，hikyuu 的速度是真的快，我准备之后慢慢研究他的源码，看看为啥这么快，然后让他变得更好用一些。
个人感受
- 去年研究了一段时间强化学习做市商, 复现了两篇 paper (参考了作者源代码 github: https://github.com/sadighian/crypto-rl), 感觉效果不好
- 根据寒假实习学到的情况, 未来几个月的设想在下面的研究计划里
研究计划
- 做市商算法
- 高频算法
- 交易框架
- 回测系统
- 因子: cex + dex: ticker 5 + trade + web3 + …
- 模型
参考引用
- 量化橙同学