hikyuu开源量化交易研究框架 Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测(仅受限于数据，如有数据也可用于期货等)。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、移滑价差算法七大组件，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。

　　功能特点：

　　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良好的抽象，包含了九大策略组件：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、交易对象选择策略、资金分配策略。可以在此基础上构建自己的策略库，并进行灵活的组合和测试。在进行策略探索时，可以更加专注于某一方面的策略性能与影响。

　　性能保障，打造自己的专属应用

　　目前项目包含了3个主要组成部分：基于C++的核心库、对C++进行包装的Python库(hikyuu)、基于Python的交互式工具。

　　代码简洁，探索更便捷、自由

　　同时支持面向对象和命令行编程范式。其中，命令行在进行策略探索时，代码简洁、探索更便捷、自由。

　　安全、自由、隐私，搭建自己的专属云量化平台

　　结合 Python + Jupyter 的强大能力与云服务器，可以搭建自己专属的云量化平台。将Jupyter部署在云服务器上，随时随地的访问自己的云平台，即刻实现自己新的想法，如下图所示通过手机访问自己的云平台。结合Python强大成熟的数据分析、人工智能工具(如 numpy、scipy、pandas、TensorFlow)搭建更强大的人工智能平台。

　　数据存储方式可扩展

　　目前支持本地HDF5格式、MySQL存储。默认使用HDF5，数据文件体积小、速度更快、备份更便利。截止至2017年4月21日，沪市日线数据文件149M、深市日线数据文件184M、5分钟线数据各不到2G。

　　v1.2.5

　　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

　　v1.2.4

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

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

　　修复订单代理失效

　　v1.2.3

　　1、指标支持动态参数

　　2、完善 PF、AF、SE

　　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)