QUANTAXIS 量化金融工具箱

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更新日志 QA3.0 新增数据中心 DATACENTER 主要负责数据可视化

将matlab的及时数据以json格式保存到状态空间或者mysql中

使用ajax技术对于mysql数据进行抽取，使用dc.js等可视化javascript将数据展示在页面上，形成交互式的数据可视化方案

QUANTAXIS本身是作者在大四时，学习量化交易以及策略实现的时候，发现matlab上面并没有称心如意的量化平台，而主流的量化平台则基于python和java，于是萌生了自己写一个量化工具箱的想法

Version History

1.0版本使用的主要是新浪网的数据。
1.5版本是在了解了对象化编程OOP以后对于平台做的改进
2.0版本主要是对于数据源进行了更换，并重新写了数据库连接和调用函数。从2.0起，quantaxis使用wind服务商提供的量化交易数据并选择mysql作为数据存储方式。
2.5版本则主要增加了交易内核 QUANTCORE 1.0 QC1.0还是一个静态的交易系统，成交的判断方式是以策略报价和历史成交价区间的比较进行判定。

[Attention]:QUANTAXIS在使用之前需要安装Wind大奖章免费应用 以及 Mysql 5.6以上版本+JDBC-MYSQL的数据库
以上两个的安装文件都在QUANTAXIS/Auxiliary中 clone到本地后打开link.md下载安装即可

JDBC添加完成后需要在Classpath文件中增加

>  $matlabroot/java/jar/toolbox/mysql-connector-java-5.1.7-bin.jar

QUANTAXIS

调用类 classdef [xx] < QUANTAXIS

主函数主要是一个量化平台，负责策略实现和数据更新类似的平台如python下的easytrader

QA=QUANTAXIS;
QA.Init()   初始化平台（数据库连接设置等）
QA.Fetch()  数据更新平台
QA.Start()  策略回测平台

QUANTAXIS FREEMARKETS

调用类 classdef [xx] < FreeMarkets.MultiDealer.FreeMarkets

FM=FreeMarkets;
FM.Try();  一个随机策略的金融市场
>数据将在FM.Price.History 中呈现
>FM.BidPool中是报价池

关于quantaxis-FreeMarkets

动态匹配交易池系统和自衍生随机策略系统

主要考虑的问题在于这个是一个闭环的复合机制

首先价格会导致市场上所有的交易者的预期改变，交易者的预期改变会改变他们的报价他们的报价改变会影响成交价和成交量

而成交价和量的改变会进一步形成新的市场价格进行下一个循环

使用id去控制每一步或者说过程的每一步

循环

询价阶段按照round 每一个[Memeber]进行报价,以一个对象的形式按包表达出来结构是 Strategy-BID[id]-Price-Amount 并回调给系统

系统会以这种形式接收 [Price-Amount-Date-Varities-StrategyID-SystemTime] 并记录到[FM.BidPool.Board]中

系统在记录了报价单并形成报价池之后，会进行下一步的回调

将报价单中的数据交给一个交易函数并形成价格

notify(FM,'transaction')

FM.transaction 函数对于报价池中的报价按量进行对冲并形成价格

To Do List 需要对于撤单以及相关的功能进一步完善

几个函数的主要功能

FM.TSBoard 价格形成函数

得到回调的价格并记录相关改变当前系统价格

FM.REPLY 客户端策略函数

不同的策略会根据价格的变化改变预期（报价），并将修改后的报价提交给系统 round控制

FM.ASK 询价函数

系统根据用户的不同的报价，记录到报价池并动态匹配报价和量如果出现可以对冲的报价就进行对冲并回调价格

QUANTAXIS-TEST 函数接口测试

测试类

TM=TestMarkets;  %初始化测试

集成类以后可以使用继承类的接口，同时，在使用了包package以后，不能直接调用FreeMarkets.m的函数

Anncyq / QUANTAXIS