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# vn.py - 基于python的开源交易平台开发框架
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### 2016年vn.py项目计划回顾
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转眼之间已经到了2016年的四季度，感谢广大用户的支持，vn.py项目在这一年中成长得十分迅速。截止2016年10月13日，Github上的Star已经从年初的583上升到了1672，Fork也从362上升到了987。目前在Github上量化交易相关的项目里，vn.py名列全球第三，仅次于zipline和tushare。为了让社区的成员们能比较全面的了解项目近况，这里对2016年初的项目计划做个简单的回顾。
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**代码方面：**
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1. 完善飞创、易盛等相对小众接口的添加，这块将由社区驱动，作者主要负责代码检查和管理（增加了vn.xspeed、vn.sgit、vn.okcoin、vn.shzd等接口，易盛暂时还未有计划）
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2. 整理vn.py项目中API的具体版本号，保证封装接口的对应，这点已经有多位用户提起过，项目初期没有做详细记录所以很多API的版本号一时都较难对上（已完成）
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3. Linux上API的编译以及vn.trader支持（已完成）
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4. 基于VirtualBox的vn.py开发环境镜像，解决部分用户反映项目初期不知该如何搭建开发环境的问题，这个镜像会由官方长期维护下去（已完成）
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**文章方面：**
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1. 作者自己作为交易员的成长经历（通过知乎LIVE完成）
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2. vn.trader的使用教程（已完成）
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3. 将ta-lib（技术分析）和quantlib（金融工程和量化）整合到vn.trader中应用的教程，解决目前策略开发过程中技术指标和量化函数缺乏的问题（已完成）
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4. 一套关于开发基于股指交易ETF期权的CTA策略的教程（未完成，上证50指数已经基本走成一条直线，本条工作暂时看不到意义了）
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**社区方面：**
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1. 重新建设官方网站，目前使用的是托管在Github Pages上的Hexo静态博客，一来功能比较有限，二来有些用户反映Github时不时会被墙，考虑基于Flask重建一个托管在国内的官网（已完成，基于Pelican的新官网）
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2. 有用户提出建设互动性更强的网站作为交流平台（如论坛或者知乎Q&A类似的模式），这点在考虑中，主要制约因素是作者参与的时间，可能考虑和更多的资深用户合作是个好主意？（已完成，维恩的派论坛）
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### 论坛
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新的论坛[维恩的派](http://www.vnpie.com)已经上线（感谢量衍投资对vn.py项目的支持）。
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如果你在使用vn.py的过程中有任何疑问想求助或者经验想分享，欢迎到维恩的派上面发帖，项目作者和其他主要贡献者也会每天阅帖，保证回复的效率。
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### Quick Start
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对于大部分用户来说，无需自行编译API接口，可以直接使用vn.trader进行交易和策略开发：
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1. 准备一台Windows 7 64位系统的电脑
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2. 安装[Anaconda](http://www.continuum.io/downloads)：下载Python 2.7 32位版本，**注意必须是32位**
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3. 安装[MongoDB](https://www.mongodb.org/downloads#production)：下载Windows 64-bit 2008 R2+版本
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4. 安装pymongo：在cmd中运行pip install pymongo
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5. 参考[这里](http://jingyan.baidu.com/article/6b97984dbeef881ca2b0bf3e.html)，将MongoDB注册为Windows服务并启动
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6. 安装[Visual C++ Redistributable Packages for VS2013](https://www.microsoft.com/en-gb/download/details.aspx?id=40784)，中英文随意
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7. 在本页面选择Download ZIP下载项目代码，并解压到C:\vnpy
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8. 在[SimNow](http://simnow.com.cn/)注册CTP仿真账号，记下你的**账号、密码、经纪商编号**，然后下载快期查询你的**交易和行情服务器地址**
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9. 把C:\vnpy\vn.trader\ctpGateway\CTP_connect.json中的账号、密码、服务器等修改为上一步注册完成后你的信息（注意使用专门的编程编辑器，如Sublime Text等，防止json编码出错）
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10. 双击运行C:\vnpy\vn.trader\vtMain.py，开始交易！
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对于想研究API封装的用户，可以参考[vnpy.org](http://vnpy.org)上面的教程一步步操作。
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其他作者建议使用的软件工具：
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* [WingIDE](http://wingware.com/)：非常好用的Python集成开发环境（作者就是用它写的vn.py）
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* [Robomongo](https://robomongo.org/)：MongoDB的图形化客户端，方便监控和修改数据
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* [Sublime Text](http://www.sublimetext.com/)：针对编程的文本编辑器，当然你也可以使用Vim或者Emacs
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* [PyQtGraph](http://www.pyqtgraph.org/)：适用于开发实时更新数据的图表，如Tick图、K线图、期权波动率曲线等（Matplotlib渲染开销太大，用于实盘绘图可能拖慢整个程序）
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* [Visual Studio 2013](https://www.visualstudio.com/en-us/downloads/download-visual-studio-vs.aspx)：这个就不多说了（作者编译API封装用的是2013版本）
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##### 注意:
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按照以上方式配置后，便可以使用vn.py的CTP, LTS, KSOTP等大多数交易接口，但在启动vtMain.py时， 你可能会遇到以下错误：
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```
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请先安装WindPy接口
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global name 'w' is not defined
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No module named ib.ext.Contract
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No module named websocket
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```
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它们分别对应Wind, IB, OKCOIN三个交易接口，如果你不使用这三个接口，可以直接忽略这些错误，不会影响使用。
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但如果你需要，可以通过以下方式安装其对应的库：
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* WIND - 到[大奖章网站](http://www.dajiangzhang.com/document)注册并下载安装**Wind资讯开放应用接口**个人版即可，使用机构版Wind终端的用户可以直接在终端里安装Python接口
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* IB - 参考https://github.com/blampe/IbPy， 基本上是两步：
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```
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git clone https://github.com/blampe/IbPy.git
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cd IbPy
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python setup.py install
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```
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* OKCOIN - ```pip install websocket-client``` or ```conda install websocket-client```
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### How To Contribute
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vn.py使用github托管其源代码，贡献代码使用github的PR(Pull Request)的流程，十分的强大与便利:
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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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4. 在**dev**修改并将修改push到你的fork上
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5. 创建从你的fork的**dev**分支到主项目的**dev**分支的[Pull Request] - [在此](https://github.com/vnpy/vnpy)点击**Compare & pull request**
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6. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge!
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### vn.py项目结构
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1. 丰富的Python交易和数据API接口，基本覆盖了国内外所有常规交易品种（股票、期货、期权、外汇、外盘、比特币），具体包括：
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* CTP（vn.ctp）
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* 飞马（vn.femas）
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* LTS（vn.lts）
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* 金仕达黄金（vn.ksgold）
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* 金仕达期权（vn.ksotp）
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* 飞鼠（vn.sgit）
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* 飞创（vn.xspeed）
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* OANDA（vn.oanda）
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* OKCOIN比特币（vn.okcoin）
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* 上海直达期货（vn.shzd）
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* Interactive Brokers（vn.ib目前在开发中）
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* 通联数据（vn.datayes）
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2. 简洁易用的事件驱动引擎（vn.event），作为事件驱动型交易程序的核心
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3. 支持服务器端数据推送的RPC框架（vn.rpc），用于实现多进程分布式架构的交易系统
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3. 针对如何使用API和事件驱动引擎开发交易程序的示例（vn.demo）
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4. 开箱即用的实盘交易平台vn.trader（相比之下vn.demo仅建议学习用），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，功能应用举例：
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* 同时登录多个交易接口，在一套界面上监控多种市场的行情和多种资产账户的资金、持仓、委托、成交情况
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* 支持跨市场套利（CTP期货和LTS证券）、境内外套利（CTP期货和IB外盘）、多市场数据整合实时预测走势（CTP的股指期货数据、IB的外盘A50数据、Wind的行业指数数据）等策略应用
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* 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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5. [官网](http://vnpy.org)和[知乎专栏](http://zhuanlan.zhihu.com/vn-py)，内容目前主要是《Python量化交易平台开发教程系列》，以及vn.py项目进展的更新
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6. 官方交流QQ群262656087，管理较严格（定期清除长期潜水的成员）
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### 联系作者
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作者知乎名：用python的交易员，想要联系作者可以通过知乎私信
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### License
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MIT
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