touzi-platform / alphahunter Goto Github PK

面向策略对象的异步事件驱动量化交易/做市系统。

• 运行环境

  • python 3.5.3 或以上版本

• 依赖python三方包

  • aiohttp>=3.2.1
  • aioamqp>=0.13.0
  • motor>=2.0.0 (可选)

• RabbitMQ服务器

  • 事件发布、订阅

• MongoDB数据库(可选)

  • 数据存储

使用 pip 可以简单方便安装:

pip install alphahunter

• 文件夹:

  ./quant 量化基础框架

  ./example 量化策略模板例子

  ./collect 市场行情采集服务

• 快速体验 Demo

本框架使用的是Python原生异步库(asyncio)实现异步事件驱动，所以在使用之前，需要先了解 Python Asyncio。

本框架利用面向对象**和面向接口编程**抽象出一个策略基础类 Strategy和一个交易所网关回调接口类ExchangeGateway.ICallBack,所有量化策略都需要继承自 Strategy基类并且实现 ExchangeGateway.ICallBack接口, Strategy自带了一个数据管理器 PortfolioManager用于统一缓存并管理相应策略的仓位,订单,资产,成交等信息。在策略中可以利用 Strategy.create_gateway创建指定的交易所网关与交易所建立连接进行交易,所有交易所网关类都需要继承自 ExchangeGateway并且实现其中的抽象方法。然后利用设计模式中的工厂模式和代理模式**实现了 Trader类,统一对各交易所进行创建和管理,在策略中调用 Strategy.create_gateway,其实其内部就是利用 Trader类创建指定的交易所网关与之建立连接，进行交易。

• 当前支持交易所

  • FTX
  • [火币] 正在接入中
  • [OKEX] 正在接入中
  • To be continued ...

• 文档

  • config 服务配置
  • EventCenter 安装RabbitMQ
  • Logger 日志打印
  • locker 并发锁
  • Collect 行情采集服务
  • Python Asyncio