版本发布说明
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2.0.5 - 2024年5月8日
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主要修复
1. fixed 接收spot时,分钟级别的成交量为股数
2. fixed SG_Cycle 其 alternate 属性须为 false,影响 PF 示例
其他修复
1. fixed strategy 加载权息失败
2. StrategyContext 在设定 ktypes 时进行从小到大的排序,以便后续能够按顺序调用 onBar
3. fixed setKRecordList 使用 move(ks) 时错误
2.0.4 - 2024年5月6日
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1. 缺陷修复
- fixed ETF 权息缺少扩缩股
- fixed Portfolio 在非延迟买入、延迟卖出的场景下对账错误
- fixed matplotlib performance 绘制时,当前收益率显示显示错误
- fixed requirements.txt 增加tdqm, 缺失可能导致 windows HikyuuTdx 无法直接命令启动
2. 其他改进
- Stock 添加获取所属板块列表方法 get_belong_to_block_list
- 改进 sys_performance,在query日期不在stock的有效日期范围内时,抛出异常
- matplotlib sysplot 增加 only_draw_close,避免数据量较大时, matploblib 绘制 K 线过慢
- 改进matplot绘制图形时,x轴坐标显示
- pf 系统名称加上股票名称
- 处理nng升级后的编译告警
2.0.3 - 2024年4月25日
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1. 增强 FINANCE,增加 only_year_report 和 dynamic 参数,以便进行市盈率等计算
2. Indicaotr.plot 绘制时,将 x 轴设置为日期
3. 增加北交所 92 号段
4. 增加 BlockIndex 表,支持 Block 获取对应指数
5. fixed 板块信息导入时,如果网络不好,未获取到当前板块信息时,会把之前的板块信息删除
6. fixed interactive 中 blockbj 为空
2.0.2 - 2024年4月19日
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1. 新增特性
- 历史财务信息入库,并增加指标 FINANCE 获取相应历史财务数据
- 新增 RESULT 指标,以便对存在多个结果集的指标可以通过指标公式的方式获取结果
- Stock 开放部分属性可在运行时修改,增加 set_krecord_list 方法,可以希望使用其他数据源时生成临时的 Stock 并获取 K 线数据
2. 缺陷修复
- fixed 获取节假日信息时出现错误
- fixed hdf5 在只有日线数据时,运行在 jupyter 中,初始化会出现卡死
- fixed 新增的北交所股票类型未修改全,导入数据后又变成了 A 股类型
2.0.1 - 2024年4月7日
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1. 新增 TURNOVER (换手率指标)
2. 新增股票类型 STOCKTYPE_A_BJ (北交所), 修复科创板和北交所股票最小交易量为1
3. fixed tm 建立日期小于参考日期时 sys_performance 报错
4. hub 中的 prtflo 未 pf, 和内部叫法统一
5. 调整 MF_MultiFactor getScores 方法命名(原为 getScore ),并调整为在指定日期不存在数据时返回空列表(原为抛出异常)
6. fixed python 中 TradeRecordList/PositionRecordList 中 to_df 方法失效
7. hku_catch 中忽略对 KeyboardInterrupt 的捕获,避免 python 中 Ctrl-C 无法终止
8. crtSL 更名为 crtSP (移滑价差算法),和内部其他叫法统一
9. fixed 缺失 hku_save / hku_load 函数,导致示例运行失败
10. fixed crtMM 补充缺失的接口
11. 更新其他运行失败示例,如 OrderBroker (pybind需要先创建对象再传入方法)
12. python 中缺失 CAPITAL (流通盘), 原可使用 LIUTONGPAN, 但缺失对 CAPITAL 的同名指定
2.0.0 - 2024年4月3日
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1. 新增特性
- 新增 MF 多因子组件,用于时间截面对各标的排序评分,重新整理 PF(投资组合)、SE(选股算法)。从投资组合(PF)--截面评分(MF)--选股过滤(SE)--系统策略(SYS)--择时(SG)--资金管理(MM)--止损(ST)/止盈(TP)--盈利目标(PG) 全链条的交易组件化。
- 新增指标 ZBOND10(10年期国债收益率用于计算夏普比例)、SPEARMAN(秩相关系数)、IC(信息系数)、ICIR(信息比率)
- 新增复权类指标(EQUAL_FORWARD 等), 方便需要复权数据的指标计算
- python 中 PF、SYS 增加 performance 方法,直接查看系统绩效
- 新增 concat_to_df 将多个指标数据合并为 pandas DataFrame,方便其他使用 pandas 的工具包进一步处理
- 所有系统部件及指标支持参数变更时的动态检查
2. 其他优化与调整
- python 中增强系统部件快速创建方法直接支持带有私有属性的 python 继承实例进行 clone,从而在 c++ 中调用
- ALIGN 指标 增加 “fill_null” 参数,控制对齐填充(填充 nan 值 或使用最近数据进行填充)
- System reset/clone 改为依据部件共享属性进行实际操作
- 优化 C++ log 输出到 python 环境的交互
- StockManager、Block、MF 可以直接通过过滤函数进行过滤获取相关证券
- python 中改进 CLOSE/OPEN/HIGH/LOW/AMO/VOL,使其在公式中不再必须要括号
- Indicator 增加 equal/isSame 方法,简化一些测试代码
- Performance 统计结果按顺序输出
- 获取仓库组件的 get_part 方法,不用必须指定参数名
- 优化 TradeManager 获取资金曲线相关方法及其他 python 引入调整
- 清理 C++ serialization 头文件包含及 cppcheck 静态检查信息
- MYSQL_OPT_RECONNECT 兼容
- SpendTimer 改输出到 std::cout ,以便 jupyter 可以捕获输出
SpendTimer 改输出到 std::cout ,以便 jupyter 可以捕获输出
3. 缺陷修复
- fixed 建stock.db时候没包括历史退市的股票
- fixed tdx本地数据导入问题
- fixed low_precision 下python部分测试用例
- fixed python 日志目录创建
- fixed get_trans_list 数据错误
1.3.5 - 2024年2月29日
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1. 整体性能优化
- 整体性能优化,Indicator 计算速度再次提升 10% ~ 20%
- 编译支持 low_precision 参数,Indicator 可以使用 float 进行计算,在前述基础上可以再次提升计算速度,尤其是指支持 float neon 的 arm 芯片。(需自行编译)
2. 功能增强
- 增加 STOCKTYPE_CRYPTO 数字货币类型,及其相关修改支持
- 系统有效条件组件 Condition 支持逻辑操作(+,-,*,/,&,|),及支持 _addValid 时附带额外数值(后续版本会在其他系统部件中增加此功能)
- 增加 EV_bool 系统环境组件,python 中增加 ev.plot 绘制 ev
- ev 增加线程保护,ev 通常作为公用组件,只计算一次,需要增加线程保护
- hikyuutdx 导入工具过滤长度非 6 位的证券代码,防止导入速度严重变慢
3. 缺陷修复
- fixed 相关系数指标 CORR
- fixed Indicator 动态优化错误,部分使用 getResult 后再使用的场景执行失败
- fixed 系统策略组件 clone 操作中未对引用的 Indicator clone,导致崩溃
- fxied strategy的绑定string list到vector<string>出错的问题,和python TestStrategy中的type
- fixed python 中 SYS_Simple 中 cn 等函数参数不生效
1.3.4 - 2024年2月1日
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1. fixed windows 下第三方依赖 hikyuu 的 C++ 代码中无法使用 KData
2. 调整 matplotlib font manager 日志级别
1.3.3 - 2024年1月31日
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1. 配合 hub (策略组件仓库) 使用 C++ 部件更新,参见 `<https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub>`_
2. 尝试获取用户目录下的 hosts.py,方便修改相关 pytdx 服务器设置
3. 调整log级别宏定义避免windows下冲突
4. 清理优化 cppcheck 告警提示信息
1.3.2 - 2024年1月6日
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1. 整体调整与优化
- 整体从 boost.python 切换至 pybind11,以便在 C++ 部分中可以方便的进行 GIL 解锁,并行调用 python 代码
- 优化权息数据加载速度,尤其是�
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python Hikyuu 2.0.6 离线文档 Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架,用于策略分析及回测(目前用于国内A股市场)。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。 百万级别K线回测,2~3秒完成计算,助您快速完成基于全市场的策略验证。 C++核心库,提供了整体的策略框架,在保证性能的同时,已经考虑了对多线程和多核处理的支持,在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库,可以单独剥离使用,自行构建自己的客户端工具。 Python库(hikyuu),提供了对C++库的包装,同时集成了talib库(如TA_SMA,对应talib.SMA),可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换,为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。
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