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@ -1,8 +1,8 @@
## 环境 ## 环境
* 操作系统: 如Windows 10或者Ubuntu 18.04 * 操作系统: 如Windows 10或者Ubuntu 18.04
* Anaconda版本: 如Anaconda 18.12 Python 3.7 64位 * Python版本: 如VNStudio-2.0.6
* vn.py版本: 如v2.0发行版或者dev branch 20190101（下载日期） * vn.py版本: 如v2.0.5发行版或者dev branch 20190101（下载日期）
## Issue类型 ## Issue类型
三选一：Bug/Enhancement/Question 三选一：Bug/Enhancement/Question

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README.md
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@ -5,7 +5,7 @@
</p> </p>
<p align="center"> <p align="center">
<img src ="https://img.shields.io/badge/version-2.0.6-blueviolet.svg"/> <img src ="https://img.shields.io/badge/version-2.0.7-blueviolet.svg"/>
<img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-yellow.svg"/> <img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-yellow.svg"/>
<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.7-blue.svg" /> <img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.7-blue.svg" />
<img src ="https://img.shields.io/travis/com/vnpy/vnpy/master.svg"/> <img src ="https://img.shields.io/travis/com/vnpy/vnpy/master.svg"/>
@ -20,9 +20,9 @@ vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1
<img src ="https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/vnpy_qr.jpg"/> <img src ="https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/vnpy_qr.jpg"/>
</p> </p>
在使用vn.py进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看[**vn.py项目文档**](https://www.vnpy.com/docs/cn/index.html)，如果无法解决请前往[**官方社区论坛**](https://www.vnpy.com/forum/)的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！ 在使用vn.py进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看[**vn.py项目文档**]（https://www.vnpy.com/docs/cn/index.html），如果无法解决请前往[**官方社区论坛**]（https://www.vnpy.com/forum/）的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！
2.0版本基于Python 3.7全新重构开发，如需Python 2上的版本请点击：[长期支持版本v1.9.2 LTS](https://github.com/vnpy/vnpy/tree/v1.9.2-LTS)。 2.0版本基于Python 3.7全新重构开发，如需Python 2上的版本请点击：[长期支持版本v1.9.2 LTS]（https://github.com/vnpy/vnpy/tree/v1.9.2-LTS）。
## 功能特点 ## 功能特点
@ -32,49 +32,61 @@ vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1
* 国内市场 * 国内市场
* CTP(ctp)：国内期货、期权 * CTP（ctp）：国内期货、期权
* CTP Mini(mini)：国内期货、期权 * CTP Mini（mini）：国内期货、期权
* 飞马(femas)：国内期货 * CTP证券（sopt）：ETF期权
* 宽睿(oes)：国内证券（A股） * 飞马（femas）：国内期货
* 中泰XTP(xtp)：国内证券（A股） * 宽睿（oes）：国内证券（A股）
* 华鑫奇点(tora)：国内证券（A股） * 中泰XTP（xtp）：国内证券（A股）
* 华鑫奇点（tora）：国内证券（A股）
* 鑫管家（xgj）：期货资管
* 融航（rohon）：期货资管
* 海外市场 * 海外市场
* 富途证券(futu)：港股、美股
* 老虎证券(tiger)：全球证券、期货、期权、外汇等 * 富途证券（futu）：港股、美股
* Interactive Brokers(ib)：全球证券、期货、期权、外汇等 * 老虎证券（tiger）：全球证券、期货、期权、外汇等
* 易盛9.0外盘(tap)：全球期货 * Interactive Brokers（ib）：全球证券、期货、期权、外汇等
* 易盛9.0外盘（tap）：全球期货
* 直达期货（da）：全球期货
* 数字货币 * 数字货币
* BitMEX(bitmex)：数字货币期货、期权、永续合约 * BitMEX（bitmex）：数字货币期货、期权、永续合约
* OKEX合约(okexf)：数字货币期货 * OKEX永续（okexs）：数字货币永续合约
* 火币合约(hbdm)：数字货币期货 * OKEX合约（okexf）：数字货币期货
* 币安(binance)：数字货币现货 * 火币合约（hbdm）：数字货币期货
* OKEX(okex)：数字货币现货 * 币安（binance）：数字货币现货
* 火币(huobi)：数字货币现货 * OKEX（okex）：数字货币现货
* Bitfinex(bitfinex)：数字货币现货 * 火币（huobi）：数字货币现货
* 1Token(onetoken)：数字货币券商（现货、期货） * Bitfinex（bitfinex）：数字货币现货
* Coinbase（coinbase）：数字货币现货
* 1Token（onetoken）：数字货币券商（现货、期货）
* 特殊应用 * 特殊应用
* RPC服务(rpc)：跨进程通讯接口，用于分布式架构 * RPC服务（rpc）：跨进程通讯接口，用于分布式架构
3. 开箱即用的各类量化策略交易应用（vnpy.app）： 3. 开箱即用的各类量化策略交易应用（vnpy.app）：
@ -82,6 +94,8 @@ vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1
* cta_backtester：CTA策略回测模块，无需使用Jupyter Notebook，直接使用图形界面直接进行策略回测分析、参数优化等相关工作 * cta_backtester：CTA策略回测模块，无需使用Jupyter Notebook，直接使用图形界面直接进行策略回测分析、参数优化等相关工作
* spread_trading：价差交易模块，支持自定义价差，实时计算价差行情和持仓，支持半自动价差算法交易以及全自动价差策略交易两种模式
* algo_trading：算法交易模块，提供多种常用的智能交易算法：TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等等，支持常用算法配置保存 * algo_trading：算法交易模块，提供多种常用的智能交易算法：TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等等，支持常用算法配置保存
* script_trader：脚本策略模块，针对多标的组合类交易策略设计，同时也可以直接在命令行中实现REPL指令形式的交易，不支持回测功能 * script_trader：脚本策略模块，针对多标的组合类交易策略设计，同时也可以直接在命令行中实现REPL指令形式的交易，不支持回测功能
@ -102,19 +116,19 @@ vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1
7. Python高性能K线图表（vnpy.chart），支持大数据量图表显示以及实时数据更新功能。 7. Python高性能K线图表（vnpy.chart），支持大数据量图表显示以及实时数据更新功能。
8. [社区论坛](http://www.vnpy.com)和[知乎专栏](http://zhuanlan.zhihu.com/vn-py)，内容包括vn.py项目的开发教程和Python在量化交易领域的应用研究等内容。 8. [社区论坛]（http://www.vnpy.com）和[知乎专栏]（http://zhuanlan.zhihu.com/vn-py），内容包括vn.py项目的开发教程和Python在量化交易领域的应用研究等内容。
9. 官方交流群262656087（QQ），管理严格（定期清除长期潜水的成员），入群费将捐赠给vn.py社区基金。 9. 官方交流群262656087（QQ），管理严格（定期清除长期潜水的成员），入群费将捐赠给vn.py社区基金。
## 环境准备 ## 环境准备
* 推荐使用vn.py团队为量化交易专门打造的Python发行版[VNStudio-2.0.4](https://download.vnpy.com/vnstudio-2.0.4-r.exe)，内置了最新版的vn.py框架以及VN Station量化管理平台，无需手动安装 * 推荐使用vn.py团队为量化交易专门打造的Python发行版[VNStudio-2.0.6]（https://download.vnpy.com/vnstudio-2.0.6.exe），内置了最新版的vn.py框架以及VN Station量化管理平台，无需手动安装
* 支持的系统版本：Windows 7以上/Windows Server 2008以上/Ubuntu 18.04 LTS * 支持的系统版本：Windows 7以上/Windows Server 2008以上/Ubuntu 18.04 LTS
* 支持的Python版本：Python 3.7 64位（**注意必须是Python 3.7 64位版本**） * 支持的Python版本：Python 3.7 64位（**注意必须是Python 3.7 64位版本**）
## 安装步骤 ## 安装步骤
在[这里](https://github.com/vnpy/vnpy/releases)下载最新版本，解压后运行以下命令安装： 在[这里]（https://github.com/vnpy/vnpy/releases）下载最新版本，解压后运行以下命令安装：
**Windows** **Windows**
@ -127,9 +141,9 @@ vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1
## 使用指南 ## 使用指南
1. 在[SimNow](http://www.simnow.com.cn/)注册CTP仿真账号，并在[该页面](http://www.simnow.com.cn/product.action)获取经纪商代码以及交易行情服务器地址。 1. 在[SimNow]（http://www.simnow.com.cn/）注册CTP仿真账号，并在[该页面]（http://www.simnow.com.cn/product.action）获取经纪商代码以及交易行情服务器地址。
2. 在[vn.py社区论坛](https://www.vnpy.com/forum/)注册获得VN Station账号密码（论坛账号密码即是） 2. 在[vn.py社区论坛]（https://www.vnpy.com/forum/）注册获得VN Station账号密码（论坛账号密码即是）
3. 启动VN Station（安装VNConda后会在桌面自动创建快捷方式），输入上一步的账号密码登录 3. 启动VN Station（安装VNConda后会在桌面自动创建快捷方式），输入上一步的账号密码登录
@ -153,24 +167,24 @@ from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway
from vnpy.app.cta_strategy import CtaStrategyApp from vnpy.app.cta_strategy import CtaStrategyApp
from vnpy.app.cta_backtester import CtaBacktesterApp from vnpy.app.cta_backtester import CtaBacktesterApp
def main(): def main（）:
"""Start VN Trader""" """Start VN Trader"""
qapp = create_qapp() qapp = create_qapp（）
event_engine = EventEngine() event_engine = EventEngine（）
main_engine = MainEngine(event_engine) main_engine = MainEngine（event_engine）
main_engine.add_gateway(CtpGateway) main_engine.add_gateway（CtpGateway）
main_engine.add_app(CtaStrategyApp) main_engine.add_app（CtaStrategyApp）
main_engine.add_app(CtaBacktesterApp) main_engine.add_app（CtaBacktesterApp）
main_window = MainWindow(main_engine, event_engine) main_window = MainWindow（main_engine, event_engine）
main_window.showMaximized() main_window.showMaximized（）
qapp.exec() qapp.exec（）
if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":
main() main（）
``` ```
在该目录下打开CMD（按住Shift->点击鼠标右键->在此处打开命令窗口/PowerShell）后运行下列命令启动VN Trader： 在该目录下打开CMD（按住Shift->点击鼠标右键->在此处打开命令窗口/PowerShell）后运行下列命令启动VN Trader：
@ -179,27 +193,27 @@ if __name__ == "__main__":
## 贡献代码 ## 贡献代码
vn.py使用Github托管其源代码，如果希望贡献代码请使用github的PR(Pull Request)的流程: vn.py使用Github托管其源代码，如果希望贡献代码请使用github的PR（Pull Request）的流程:
1. [创建 Issue](https://github.com/vnpy/vnpy/issues/new) - 对于较大的改动(如新功能，大型重构等)最好先开issue讨论一下，较小的improvement(如文档改进，bugfix等)直接发PR即可 1. [创建 Issue]（https://github.com/vnpy/vnpy/issues/new） - 对于较大的改动（如新功能，大型重构等）最好先开issue讨论一下，较小的improvement（如文档改进，bugfix等）直接发PR即可
2. Fork [vn.py](https://github.com/vnpy/vnpy) - 点击右上角**Fork**按钮 2. Fork [vn.py]（https://github.com/vnpy/vnpy） - 点击右上角**Fork**按钮
3. Clone你自己的fork: ```git clone https://github.com/$userid/vnpy.git``` 3. Clone你自己的fork: ```git clone https://github.com/$userid/vnpy.git```
* 如果你的fork已经过时，需要手动sync：[https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/](https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/) * 如果你的fork已经过时，需要手动sync：[https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/]（https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/）
4. 从**dev**创建你自己的feature branch: ```git checkout -b $my_feature_branch dev``` 4. 从**dev**创建你自己的feature branch: ```git checkout -b $my_feature_branch dev```
5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上 5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上
6. 创建从你的fork的$my_feature_branch分支到主项目的**dev**分支的[Pull Request] - [在此](https://github.com/vnpy/vnpy/compare?expand=1)点击**compare across forks**，选择需要的fork和branch创建PR 6. 创建从你的fork的$my_feature_branch分支到主项目的**dev**分支的[Pull Request] - [在此]（https://github.com/vnpy/vnpy/compare?expand=1）点击**compare across forks**，选择需要的fork和branch创建PR
7. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge! 7. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge!
在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量： 在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量：
* 使用[autopep8](https://github.com/hhatto/autopep8)格式化你的代码。运行```autopep8 --in-place --recursive . ```即可。 * 使用[autopep8]（https://github.com/hhatto/autopep8）格式化你的代码。运行```autopep8 --in-place --recursive . ```即可。
* 使用[flake8](https://pypi.org/project/flake8/)检查你的代码，确保没有error和warning。在项目根目录下运行```flake8```即可。 * 使用[flake8]（https://pypi.org/project/flake8/）检查你的代码，确保没有error和warning。在项目根目录下运行```flake8```即可。
@ -217,10 +231,10 @@ vn.py使用Github托管其源代码，如果希望贡献代码请使用github的
## 其他内容 ## 其他内容
* [获取帮助](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/SUPPORT.md) * [获取帮助]（https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/SUPPORT.md）
* [社区行为准侧](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/CODE_OF_CONDUCT.md) * [社区行为准侧]（https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/CODE_OF_CONDUCT.md）
* [Issue模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/ISSUE_TEMPLATE.md) * [Issue模板]（https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/ISSUE_TEMPLATE.md）
* [PR模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md) * [PR模板]（https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md）

2
vnpy/__init__.py
View File

@ -1 +1 @@
__version__ = "2.0.6" __version__ = "2.0.7"