AIOQuant
是一套使用 Python
语言开发的 异步事件驱动
的 量化交易
/ 做市
系统,它被设计为适应中高频策略的交易系统,
底层封装了操作系统的 aio*库
实现异步事件循环,业务层封装了 RabbitMQ消息队列
实现异步事件驱动,再加上 Python
语言的简单易用,
它非常适用于数字货币的高频策略和做市策略开发。
AIOQuant
同时也被设计为一套完全解耦的量化交易系统,其主要模块包括 行情系统模块
、资产系统模块
、交易系统模块
、风控系统模块
、存储系统模块
,
各个模块都可以任意拆卸和组合使用,甚至采用不同的开发语言设计重构,模块之间通过 RabbitMQ消息队列
相互驱动,所以不同模块还可以部署在不同的进程,
或不同服务器。
AIOQuant
提供了简单而强大的功能:
-
基于 Python Asyncio 原生异步事件循环,处理更简洁,效率更高;
-
跨平台(Windows、Mac、Linux),可任意私有化部署;
-
任意交易所的交易方式(现货、合约、期货)统一,相同策略只需要区别不同配置,即可无缝切换任意交易所;
-
所有交易所的行情统一,并通过事件订阅的形式,回调触发策略执行不同指令;
-
支持任意多个策略协同运行;
-
支持任意多个策略分布式运行;
-
毫秒级延迟(一般瓶颈在网络延迟);
-
提供任务、监控、存储、事件发布等一系列高级功能;
-
定制化Docker容器,分布式配置、部署运行;
-
量化交易Web管理系统,通过管理工具,轻松实现对策略、风控、资产、服务器等进程或资源的动态管理;
-
运行环境
- python 3.5.3 或以上版本(建议安装3.6版本)
-
依赖python三方包
- aiohttp>=3.2.1
- aioamqp>=0.13.0(可选)
- motor>=2.0.0 (可选)
-
RabbitMQ服务器
- 事件发布、订阅
-
MongoDB数据库(可选)
- 数据存储
使用 pip
可以简单方便安装:
pip install aioquant
- 推荐创建如下结构的文件及文件夹:
ProjectName
|----- docs
| |----- README.md
|----- scripts
| |----- run.sh
|----- config.json
|----- src
| |----- main.py
| |----- strategy
| |----- strategy1.py
| |----- strategy2.py
| |----- ...
|----- .gitignore
|----- README.md
-
快速体验 Demo 示例
-
运行
python src/main.py config.json
第1期 高频交易介绍
第2期 一分钟上手,开启自己的第一笔程序化交易
第3期 利用REST API拉取行情数据
第4期 使用实时行情动态挂单
第5期 API报错 & 订单成交
第6期 优雅的处理未完成订单
第7期 配置文件
第8期 日志打印
第9期 服务心跳 & 协程任务
第10期 Order订单模块
第11期 Trade交易模块
第12期 并发 & 锁
第13期 Market行情模块 & 行情服务器
第14期 Position合约持仓模块
第15期 现货搬砖套利原理
第16期 分析历史行情数据
第17期 现货搬砖套利策略编写
第18期 行情数据存储
第19期 推送钉钉消息
第20期 Bollinger Bands 布林带策略
第21期 一个简单的做市商策略
第22期 火币永续合约REST API模块
第23期 火币永续合约Trade模块
第24期 Market行情系统升级
第25期 现货-合约无风险套利
第26期 合约的无风险套利
第27期 高阶技巧 - 运行时更新
第28期 Triangular Arbitrage 三角套利原理
第29期 Triangular Arbitrage 三角套利策略编写
第30期 高效的交易方式
第31期 高阶技巧 - ClientOrderId的用法
第32期 高阶技巧 - 订单类型的高级用法
第33期 Trade模块的强大功能让你的策略如虎添翼
第34期 AIOQuant到底有何不同?
第35期 搭建本地量化策略研发环境
第36期 远程部署策略之服务器选购
第37期 远程部署策略之服务器环境搭建
第38期 远程服务器部署量化策略
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