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# By Traders, For Traders.
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<img src ="https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/vnpy-logo.png"/>
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<img src ="https://img.shields.io/badge/version-2.0.7-blueviolet.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/circleci/build/github/vnpy/vnpy?token=4d11df68295c8cc02a2bede46094991364190bbc"/>
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<img src ="https://img.shields.io/github/license/vnpy/vnpy.svg?color=orange"/>
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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月正式发布，在开源社区5年持续不断的贡献下一步步成长为全功能量化交易平台，目前国内外金融机构用户已经超过300家，包括：私募基金、证券自营和资管、期货资管和子公司、高校研究机构、自营交易公司、交易所、Token Fund等。
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全新的《vn.py全实战进阶》在线课程，已经在官方微信公众号[**vnpy-community**]上线，50节内容覆盖从策略设计开发、参数回测优化，到最终实盘自动交易的完整CTA量化业务流程。购买请扫描下方二维码关注后，点击菜单栏的【进阶课程】按钮即可：
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<img src ="https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/vnpy_qr.jpg"/>
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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！
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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)。
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## 功能特点
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1. 全功能量化交易平台（vnpy.trader），整合了多种交易接口，并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API，用于快速构建交易员所需的量化交易应用。
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2. 覆盖国内外所有交易品种的交易接口（vnpy.gateway）：
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* 国内市场
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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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* CTP证券（sopt）：ETF期权
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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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* 中泰XTP（xtp）：国内证券（A股）
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* 华鑫奇点（tora）：国内证券（A股）
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* 鑫管家（xgj）：期货资管
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* 融航（rohon）：期货资管
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* 海外市场
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* 富途证券（futu）：港股、美股
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* 老虎证券（tiger）：全球证券、期货、期权、外汇等
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* Interactive Brokers（ib）：全球证券、期货、期权、外汇等
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* 易盛9.0外盘（tap）：全球期货
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* 直达期货（da）：全球期货
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* 数字货币
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* BitMEX（bitmex）：数字货币期货、期权、永续合约
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* OKEX永续（okexs）：数字货币永续合约
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* OKEX合约（okexf）：数字货币期货
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* 火币合约（hbdm）：数字货币期货
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* 币安（binance）：数字货币现货
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* OKEX（okex）：数字货币现货
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* 火币（huobi）：数字货币现货
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* Bitfinex（bitfinex）：数字货币现货
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* Coinbase（coinbase）：数字货币现货
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* 1Token（onetoken）：数字货币券商（现货、期货）
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* 特殊应用
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* RPC服务（rpc）：跨进程通讯接口，用于分布式架构
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3. 开箱即用的各类量化策略交易应用（vnpy.app）：
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* cta_strategy：CTA策略引擎模块，在保持易用性的同时，允许用户针对CTA类策略运行过程中委托的报撤行为进行细粒度控制（降低交易滑点、实现高频策略）
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* 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
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* 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
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* 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
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* 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
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* rpc_service：RPC服务模块，允许将某一VN Trader进程启动为服务端，作为统一的行情和交易路由通道，允许多客户端同时连接，实现多进程分布式系统
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* csv_loader：CSV历史数据加载器，用于加载CSV格式文件中的历史数据到平台数据库中，用于策略的回测研究以及实盘初始化等功能，支持自定义数据表头格式
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* data_recorder：行情记录模块，基于图形界面进行配置，根据需求实时录制Tick或者K线行情到数据库中，用于策略回测或者实盘初始化
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* risk_manager：风险管理模块，提供包括交易流控、下单数量、活动委托、撤单总数等规则的统计和限制，有效实现前端风控功能
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4. Python交易API接口封装（vnpy.api），提供上述交易接口的底层对接实现。
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5. 简洁易用的事件驱动引擎（vnpy.event），作为事件驱动型交易程序的核心。
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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. 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. [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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* 推荐使用vn.py团队为量化交易专门打造的Python发行版[VNStudio-2.0.7](https://download.vnpy.com/vnstudio-2.0.7.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
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* 支持的系统版本：Windows 7以上/Windows Server 2008以上/Ubuntu 18.04 LTS
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* 支持的Python版本：Python 3.7 64位（**注意必须是Python 3.7 64位版本**）
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## 安装步骤
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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：
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**Windows**
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install.bat
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**Ubuntu**
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bash install.sh
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## 使用指南
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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。
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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）
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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
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4. 点击底部的**VN Trader Lite**按钮，开始你的交易！！！
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注意：
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* 在VN Trader的运行过程中请勿关闭VN Station（会自动退出）
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* 如需要灵活配置量化交易应用组件，请使用**VN Trader Pro**
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## 脚本运行
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除了基于VN Station的图形化启动方式外，也可以在任意目录下创建run.py，写入以下示例代码：
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```Python
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from vnpy.event import EventEngine
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from vnpy.trader.engine import MainEngine
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from vnpy.trader.ui import MainWindow, create_qapp
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from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway
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from vnpy.app.cta_strategy import CtaStrategyApp
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from vnpy.app.cta_backtester import CtaBacktesterApp
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def main（）:
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"""Start VN Trader"""
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qapp = create_qapp（）
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event_engine = EventEngine（）
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main_engine = MainEngine（event_engine）
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main_engine.add_gateway（CtpGateway）
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main_engine.add_app（CtaStrategyApp）
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main_engine.add_app（CtaBacktesterApp）
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main_window = MainWindow（main_engine, event_engine）
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main_window.showMaximized（）
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qapp.exec（）
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if __name__ == "__main__":
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main（）
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```
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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：
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python run.py
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## 贡献代码
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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:
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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
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2. Fork [vn.py](https://github.com/vnpy/vnpy) - 点击右上角**Fork**按钮
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3. Clone你自己的fork: ```git clone https://github.com/$userid/vnpy.git```
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* 如果你的fork已经过时，需要手动sync：[同步方法](https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/)
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4. 从**dev**创建你自己的feature branch: ```git checkout -b $my_feature_branch dev```
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5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上
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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
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7. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge!
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在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量：
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* 使用[autopep8](https://github.com/hhatto/autopep8)格式化你的代码。运行```autopep8 --in-place --recursive . ```即可。
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* 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。
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## 项目捐赠
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过去5年中收到过许多社区用户的捐赠，在此深表感谢！所有的捐赠资金都投入到了vn.py社区基金中，用于支持vn.py项目的运作。
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先强调一下：**vn.py是开源项目，可以永久免费使用，并没有强制捐赠的要求！！！**
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捐赠方式：支付宝3216630132@qq.com（*晓优）
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长期维护捐赠清单，请在留言中注明是项目捐赠以及捐赠人的名字。
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## 其他内容
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* [获取帮助](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/SUPPORT.md)
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* [社区行为准侧](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/CODE_OF_CONDUCT.md)
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* [Issue模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/ISSUE_TEMPLATE.md)
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* [PR模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/docs/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md)
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## 版权说明
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MIT
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