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<img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-yellow.svg"/>
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<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.7-blue.svg" />
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<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.7-blue.svg" />
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<img src ="https://img.shields.io/travis/com/vnpy/vnpy/master.svg"/>
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<img src ="https://img.shields.io/travis/com/vnpy/vnpy/master.svg"/>
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@ -26,6 +26,8 @@ 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
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* CTP(ctp):国内期货、期权
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* CTP(ctp):国内期货、期权
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* CTP Mini(mini):国内期货、期权
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* 飞马(femas):国内期货
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* 飞马(femas):国内期货
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* 宽睿(oes):国内证券(A股)
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* 宽睿(oes):国内证券(A股)
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@ -84,9 +86,11 @@ 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
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6. 跨进程通讯标准组件(vnpy.rpc),用于实现分布式部署的复杂交易系统。
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6. 跨进程通讯标准组件(vnpy.rpc),用于实现分布式部署的复杂交易系统。
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7. [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。
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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。
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8. 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。
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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。
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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。
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## 环境准备
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## 环境准备
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