Hikyuu 1.3.0 发布，高性能量化交易研究框架

本文主要是介绍Hikyuu 1.3.0 发布，高性能量化交易研究框架，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Hikyuu 是一款基于 C++/Python 的高性能开源量化交易研究框架，用于快速策略分析及回测。与其他量化平台或回测软件相比，具备：

1. 超快的回测速度；
2. 对完整的系统交易理念进行抽象，并分解为不同的组件，通过重用不同的方面策略，最大化的减轻编写策略的负担。

更多信息，参见项目主页: https://hikyuu.org 或 http://fasiondog.gitee.io/hikyuu

在 Hikyuu 1.3.0 版本中，我们进行了一系列重要的修复和功能增强，该版本更新如下：

1. 指标融合优化，复杂指标计算速度提升了 8~10 倍左右。

从网上找了一段通达信百变一阳指选股器，计算公式如下：

from hikyuu.interactive import *VAR1=LLV(L,13)
VAR2=HHV(H,13)
VAR3=SMA((C-VAR1)/(VAR2-VAR1)*100,5,1)
VAR4=SMA((VAR2-C)/(VAR2-VAR1)*100,5,1)
AA=VAR3
BB=VAR4
VAR5=SMA(MAX(C-REF(C,1),0),5,1)/SMA(ABS(C-REF(C,1)),5,1)*100
CC=EMA(VAR5,3)
XG = CROSS(CC,BB) & (CC>=REF(CC,1)) & (BB<=REF(BB,3)) & (CC>=49.5) & (MA(C,3)>=REF(MA(C,3),1)) & (MA(C,7)>=REF(MA(C,7),1)) & (MA(C,60)>REF(MA(C,60),3))%time select(XG)

1.2.9 版本计算耗时 10.5 秒
1.3.0 版本计算耗时 1.3 秒

2. 功能增强

• hikyuu_hub 支持指标部件
• TradeManager 引出买空 / 买空操作至 python
• Stock 引出 get_index_range 方法至 python
• 编译选项增加 stacktrace 选项，方便异常时打印 C++ 堆栈
• 优化 TimerManager、线程池、数据驱动等基础设施
• MySQL/SQLite 数据引擎支持绑定 datetime
• 优化指标默认名称
• 升级 flatbuffers 版本至 23.5.6
• 优化 Stock 的相等比较
• KQuery/KRecord/KData 相等 / 不等比较完善并引出至 python
• 完善 Performance
• 支持指标组合测试

3. 其他错误修复

• 更新 SG 信号指示器系列方法，去除移除 OP 后的一些遗留问题
• 修复 TradeList 转 np 时使用了已废弃的方法
• 修复 SUM 存在访问越界的问题
• 修复 IniParser 不支持 windows 中文路径的问题
• 修复 RSI 存在 NaN 值时计算错误
• 修复 Ubuntu 23.10 下编译失败的问题

这篇关于Hikyuu 1.3.0 发布，高性能量化交易研究框架的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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