A&B professional platform for quantitative finance. God is asking & bidding Me. ABQ.

abquant 分为三大模块 a) 数据获取 b) 策略回测 c) 模拟/实盘交易

abquant-data

开源项目

abquant-strategy

闭源项目，基于 zeromg/nanomsg

abquant-trade

xtrade 闭源项目

[WIP] 开发中 …

ABQuant is an early developer preview, and is not suitable for general usage yet. Features and implementation are subject to change.

作者本人是在 x86_64 Linux 4.19.105-1-MANJARO 上构建本项目，暂时不支持 Windows.
你需要安装好 clang++/llvm python pip conan cmake/qmake 等基础开发工具

• 核心模块 cpp
• 中间层 binding (pybind11 shiboken2 )
• 用户接口层 python

ORM 层 treefrog-framework

git clone -b feature/withConan https://github.com/yssource/treefrog-framework.git
cd treefrog-framework && mkdir -v qbuild && cd qbuild
conan install .. --build missing
conan build ..
sudo make install
sudo ldconfig

DataFrame 层 DataFrame

git clone https://github.com/hosseinmoein/DataFrame.git
cd DataFrame && cmake -H. -Bbuild -GNinja
ninja -C build
sudo ninja -C build install
sudo ldconfig

abquant 核心应用层

git clone https://github.com/yssource/abquant-data.git
cd abquant-data && mkdir -v qbuild && cd qbuild
conan install .. --build missing --pr ../abquant.profile
conan build ..
sudo make install
sudo ldconfig

# binding
cd abquant-data && mkdir -v cbuild && cd cbuild
conan install .. --build missing --pr ../abquant.profile
conan build ..

# todo:: qbuild, cbuild 将来会直接放在 setup.py 中作为 ext_modules 完成。
# 用户只需 pip install -e .

pip install -r requirements-dev.txt
pip install -e .

export ABQ_HOME=${PWD}
export ABQ_CXX_HOME="${ABQ_HOME}/cxx"
export LD_LIBRARY_PATH="${ABQ_HOME}/lib:${LD_LIBRARY_PATH}"
export PYTHONPATH="${ABQ_HOME}/lib:${PYTHONPATH}"

# 当前项目根目录下，拷贝 config 文件夹
mkdir -pv ~/.config/abquant && cp -rfv $PWD/cxx/config ~/.config/abquant/

• python 层获取数据源，支持 mongodb

  # 保存所有数据
  # 但是不包含除权数据，除权数据不是经常更新，请手动 "abquant stock xdxr"
  abquant save base
  
  # 股票除权除息
  abquant stock xdxr
  abquant stock xdxr --add '["000001", "300001", "600001"]'
  
  # 保存所有股票日线，日线指数
  abquant stock day
  abquant stock day --add '["000001", "300001", "600001"]'
  
  # 保存所有股票分钟线，分钟指数
  # Default 保存所有频率 (1min, 5min, 15min, 30min, 60min)
  abquant stock min
  abquant stock min --add '["000001", "300001", "600001"]'
  
  # 保存股票分钟线，分钟指数不同频率数据 (1min, 5min, 15min, 30min, 60min)
  # 1min 一分钟
  abquant stock min "1min"
  abquant stock min -f '["1min"]' --add '["000001", "300001", "600001"]'
  # 5min 五分钟
  abquant stock min -f '["5min"]'
  abquant stock min -f '["5min"]' --add '["000001", "300001", "600001"]'
  # ...
  # 1min 一分钟和 5min 五分钟
  abquant stock min -f '["1min", "5min"]'
  abquant stock min -f '["1min", "5min"]' --add '["000001", "300001", "600001"]'
  # ...
      

  # 查看保存数据后的错误信息
  bat ~/.config/abquant/log/error_codes.json
      

  {"Stock_index_day": ["395005"], "Stock_index_min": ["395041", "395005"], "Stock_stock_min": ["300822", "603949", "603353", "300819", "300821", "002976", "688051"], "Stock_xdxr": ["002976", "603949", "300822", "688051", "603353"]}
      

  # 如果在保存数据后，发现数据错误，可以使用
  abquant stock day --add '["395005"]'
  abquant stock min --add '["395041", "395005", "300822", "603949", "603353", "300819", "300821", "002976", "688051"]'
  abquant stock xdxr --add '["002976", "603949", "300822", "688051", "603353"]'
  
  # 注意：这些数据错误可能是退市，已经不存在的数据。也有可能是网络原因，数据不完整，你需要具体分析。
  # 在下一次保存数据时，最好先
  echo "" 1> ~/.config/abquant/log/error_codes.json
      

#include <chrono>
#include "abquant/actions/abquant.hpp"
#include "abquant/actions/stockmin.hpp"
#include "abquant/actions/utils.hpp"

using namespace abq;

int main(int argc, char* argv[])
{
    // abq entry_point
    Abquant::start();

    // QStringList codes = {"000001", "000002", "000003"};
    QStringList codes = {"000001"};
    const char* start = "2017-01-01";
    const char* end   = "2019-12-01";

    MIN_FREQ freq = MIN_FREQ::FIVE;
    StockMinAction sma(codes, start, end, freq);
    int N      = 10;
    auto begin = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        // 分钟前复权
        sma.toFq(FQ_TYPE::PRE);
        // 分钟后复权
        // sma.toFq(FQ_TYPE::POST);
    }
    auto finish_ = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    std::chrono::duration<double> elapsed = finish_ - begin;
    qDebug() << "Elapsed time: " << elapsed.count() << " s\n";

    return 0;
}

python ./bind11/test/test_plot.py

作者本人专业是理论物理，工作经验则是程序开发，对金融知识知之甚少，一点点股票交易经 验。很偶然在网上了解到了量化交易，觉得可以利用上以前的知识和经验，于是乎喜欢上 了量化交易。

交易三部曲，a) 数据获取 b) 策略回测 c) 模拟/实盘交易
市面上开源的 a,b,c 项目大部分都是 python 开发，但是在实践过程中性能都不理想，于是想 到站在巨人肩上利用 C++ 造轮子。核心模块 C++，通过中间层 binding 交给用户 python 层。

• QUANTAXIS abquant-data 数据获取借鉴了很多 pytdx/quantaxis 代码，并兼容 quantaxis 数据库

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