Hikyuu 2.6.9 发布,开源极速量化交易框架
Hikyuu Quant Framework 基于 C++/Python 的极速量化交易框架,同时可基于策略部件进行资产重用,快速累积策略资产。
2.6.9 版本主要更新
🚀 新增特性
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MF多因子评分板支持指定全局因子标准化、对特定因子指定特有标准化和中性化(含行业中性化与风格因子中性化)算法
# 创建两个因子 ma20, ma60 ma20 = MA(CLOSE(), 20) ma20.name = 'MA20' ma60 = MA(CLOSE(), 60) ma60.name = 'MA60' # 指定证券列表 stks = [s for s in blocka] # 指定查询范围,并创建一个等权组合的 MF query = Query(Datetime(20150101), Datetime(20251017)) mf = MF_EqualWeight([ma20, ma60], stks, query, ref_stk=sm["sh000001"]) # 添加全局标准化 mf.set_normalize(NORM_Zscore()) # 为 ma20 添加行业中性化以及市场中性化(即按市值风格因子中性化) mf.add_special_normalize("MA20", NORM_Zscore(), category="行业板块", style_inds=[LOG(CLOSE()*LIUTONGPAN())]) -
增加内置因子标准化算法(NORM_Zscore/NORM_MinMax/NORM_Quantile/NORM_Quantile_Uniform)
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新增 SE_MultiFactor2 自行指定配置时间截面评分过滤器,内置评分过滤器(SCFilter_TopN/SCFilter_Price/SCFilter_AmountLimit/SCFilter_Group等)
# 如为 SE_MultiFactor2 实例,设置过滤:分值不为Nan|分成10组取第0组|价格大于等于10元|成交金额不在当日排名末尾20%之内|取前10 se.set_scores_filter(SCFilter_IgnoreNan()|SCFilter_Group(10, 0)SCFilter_Price( 10.) | SCFilter_AmountLimit(0.2) | SCFilter_TopN(10))如通过 SCFilter_Group 创建过滤器进行因子分组测试:
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[vip]新增 GROUP 系列指标(GROUP_MAX/GROUP_MIN/GROUP_SUM/GROUP_FUNC等),和 AGG 系列指标对应
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[vip]dateserver 增加 --parquet_path 方式保存 tick data,仅在 --save 同时为 yes 时生效
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feat(KData): 添加索引方式获取子集功能
⚡️ 优化改进
- HikyuuTDX 优化板块信息下载,防止下载失败情况下板块信息丢失
- [vip]优化 clickhouse 存储引擎,日线整体预加载优化至8秒,目前存储引擎日线整体加载速度: HDF5 6秒 -> clickhouse 8秒 -> mysql 22秒
- HikyuuTDX 从 PyQt5 迁移至 PySide6
- feat(hikyuu_cpp): 在 Performance 类中新增"未平仓帐户收益率%"统计项
- feat(draw): 为 tm_performance 和 sys_performance 函数添加返回主图 axis 的功能,便于用户在绘图后对图表进行进一步的自定义操作和调整。
- 编译工程优化,基于xmake合并编译功能,整体编译实际缩短三分之二
🐞 缺陷修复
- fix(hikyuu): 默认情况下不启动行情接收,防止在开盘后因自身合成缺失导致从 dataserver 获取行情也缺失的问题。
- fix(datetime): 修复 UTC 偏移量计算在非 Windows 平台下的问题可能不准确。
- fix(hikyuu): realtime_update 优化实时更新功能中的股票列表获取逻辑
- fix(data): 修复10年债券收益率数据导入时的日期判断逻辑
更多信息,参见:
项目主页: https://hikyuu.org
gitee 地址:https://gitee.com/fasiondog/hikyuu
github 地址:https://github.com/fasiondog/hikyuu
hub 地址: https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub
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