hikyuu:超高速量化交易研究框架，支持策略开发、极速回测与实盘拓展

Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前主要用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。

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基于 C++/Python 的开源超高速量化交易研究框架，聚焦策略分析与回测

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Hikyuu Quant Framework 依托成熟的系统化交易与投资组合理念，核心目标聚焦于打造策略(或资产)组合的快速策略研究体系，同时将量化分析体系拆解为市场环境、信号、止损 / 止盈、资金管理、收益目标、滑点、多因子、资金分配等可独立替换的策略部件，自由组合即可搭建专属策略库，并通过回测验证有效性。

⚠️ 免责声明：本项目为开源金融技术研究工具，仅供个人学习、学术研究与数据分析使用，不构成任何投资建议与交易指导，不提供、不内置证券交易服务。用户自主新增、对接各类交易接口、开发拓展功能以及对应的实操行为，均由用户自行承担全部风险与法律责任，严禁对接非法交易通道、用于违规交易场景。

📊 关键数据

⚡ 166ms
_{预热后 1913 万 K 线求和耗时（AMD 7950x）} 🧩 10+
_{核心策略部件 · 自由组合构建资产库} 💾 4 种
_{存储方式（HDF5 / MySQL / ClickHouse / SQLite）}

🔗 快速导航

项目	链接
🏠项目首页	https://hikyuu.org/
📚帮助文档	https://hikyuu.readthedocs.io/zh-cn/latest/index.html
🚀入门示例	Jupyter Notebook 系列教程
🧰策略部件库	https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub

⚡ 快速开始（跑通第一个回测）

环境要求

Python 3.10+（3.9 及以下自 2.8.0 起不再支持 pip 安装）
支持 Windows / Linux / macOS（Linux 需 Ubuntu 24.04+）
主要依赖自动安装：numpy、pandas、matplotlib、PySide6、tables 等

第 1 步：安装

pip install hikyuu

国内用户若下载缓慢，可换用镜像源：

pip install hikyuu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第 2 步：导入行情数据

任选一种方式导入 A 股历史行情数据：

# 图形界面（推荐首次使用，会自动生成配置文件）
HikyuuTDX

# 命令行（需先运行过一次 HikyuuTDX 生成配置）
importdata

ℹ️ 数据范围说明：HikyuuTDX 目前仅支持下载国内 A 股历史数据，首次使用需在图形界面中完成初始配置；美股等其他市场暂不支持，后续将逐步补充。

第 3 步：跑通第一个回测

from hikyuu.interactive import *

# 创建模拟交易账户进行回测，初始资金 30 万
my_tm = crtTM(init_cash=300000)

# 创建信号指示器（以 5 日 EMA 为快线，其 10 日 EMA 为慢线）
# 快线向上穿越慢线时买入，反之卖出
my_sg = SG_Flex(EMA(CLOSE(), n=5), slow_n=10)

# 固定每次买入 1000 股
my_mm = MM_FixedCount(1000)

# 创建交易系统并运行
sys = SYS_Simple(tm=my_tm, sg=my_sg, mm=my_mm)
sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))

回测结果示意

📖 完整示例参见 Jupyter Notebook 系列教程

❓ 上手常见问题

现象	解决办法
Windows 下`pip install` 卡在下载 PyQt / PySide6	换清华源：`pip install hikyuu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`
`HikyuuTDX` 图形界面无法导入数据	改用命令行`importdata`（需先运行过一次 GUI 以生成配置文件）
提示缺少 hdf5 / dll 相关错误	执行`pip install tables` 重新安装 HDF5 支持
从源码构建时的构建工具	本项目使用xmake，不是 cmake

💡 更多问题请查帮助文档，或在 Gitee 提交 issue。

🚀 为什么选择 Hikyuu？

强大的功能特性，助力您的量化交易研究

💹 组合灵活，分类构建策略资产库

对系统化交易方法进行轻量化抽象，将市场环境、信号指示器、止损 / 止盈、资金管理、盈利目标、滑点、资金分配等封装为可独立替换的策略部件。你可以自由组合、高效回测，并在研究时专注于单一部件的效果与影响。完整部件清单见下文「交易系统化架构核心部件」。

功能架构

🚀 极致性能，轻松构建专属量化应用

项目由三大部分构成：高性能 C++ 核心库、Python 接口层（hikyuu） 以及 交互式探索工具。

AMD 7950x 实测：A 股全市场 1913 万日 K 线，首次加载并计算 20 日均线求和仅需 6 秒，数据预热后同操作仅需 166 毫秒（📊 性能实测详情）。
C++ 核心库：内置完整策略框架，原生支持多线程与多核加速，为超高算力场景预留扩展空间；核心库可独立剥离使用，帮助开发者快速构建自定义量化工具。
Python 接口层（hikyuu）：对 C++ 核心进行轻量化封装，集成 TA-Lib，支持与 numpy、pandas 无缝互转，轻松对接主流 Python 数据分析生态。
hikyuu.interactive：交互式探索工具，内置 K 线、指标、信号可视化能力，适合快速策略验证与回测分析。

🍳 语法简洁，策略探索更高效自由

同时支持 面向对象 与 命令行 两种编程范式。尤其在策略探索阶段，命令行风格语法极简、表达直观，让你更快验证想法、迭代策略。

🔐 自主可控，搭建专属云量化平台

结合 Python + Jupyter 与云服务器，即可搭建完全自主可控的云量化平台。部署后随时随地访问（手机、平板、电脑均可使用），快速落地新想法。同时可无缝对接 numpy、scipy、pandas、TensorFlow 等成熟 AI 与数据分析工具，构建智能量化系统。也可按需自定义界面、实现服务化部署。

🎁 模块化可扩展数据存储

目前支持 HDF5、MySQL、ClickHouse、SQLite 四种存储方式，默认采用 HDF5（体积小、读写快、备份便捷）。通过插件可扩展 ClickHouse，读写速度优于 HDF5、空间占用远低于 MySQL，更适配分钟级及以下粒度的高频数据。

💻 简洁的 API 设计

几行代码即可搭建完整的策略回测系统，直观的 API 让策略开发更高效。

🔓 开源透明，数据安全可控

Apache 2.0 开源协议，代码透明审计无忧。核心数据、策略全量本地可控，C++ 核心库可独立剥离使用，自由打造专属客户端工具，无需担心第三方平台限制，但请遵循协议。

🏗️ 交易系统化架构核心部件

遵循系统化交易理念严谨架构，每个部件可独立替换、自由组合

层级	部件	说明
投资组合层	`Portfolio / PF`	投资组合：多系统的策略调度
	`Selector / SE`	系统对象选择：系统策略筛选
	`AllocateFunds / AF`	资金分配：多系统的资金分配
	`MultiFactor / MF`	多因子模型：因子评分与排序
交易系统 SYS	`Environment / EV`	市场环境：大盘环境有效性判断
	`Condition / CN`	系统有效条件：系统适用条件
	`Signal / SG`	信号指示器：产生买卖信号
	`Stoploss / Stopprofit / ST`	止损 / 止盈：风险控制退出
	`MoneyManager / MM`	资金管理：买卖数量控制
	`ProfitGoal / PG`	盈利目标：目标达成退出
	`Slippage / SP`	滑点：回测价格模拟
交易管理	`TradeManager / TM`	交易管理：账户资金与持仓记录
	`OrderBroker / OB`	订单执行：实盘下单 broker 对接
数据层	`StockManager`	证券统一管理
	`KData`	K 线量价序列
	`Query`	时间范围查询筛选

📂 浏览源码

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平台	链接	推荐
GitHub	https://github.com/fasiondog/hikyuu	海外
码云 Gitee	https://gitee.com/fasiondog/hikyuu	✅ 国内推荐
GitCode	https://gitcode.com/hikyuu/hikyuu	✅ 国内推荐

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