Miki量化框架
1.采用python语言实现的量化框架，原则尽量以简洁的语言实现金融交易等功能，系统架构清晰，方便二次开发，理论支持
股票、期货、期权等，目前只支持股票。
2.后期将会逐渐支持美股、港股等。
3.如果遇到问题，欢迎提交issue、代码，交流QQ群：1042883511。
系统要求：
1.内存最好16G以上
2.硬盘最好采用固态硬盘，1T~2T
3.注册jqdata或rqdata本地数据api
框架架构：
1.api为下单接口实现
2.data为数据存储、接收、提取等功能的实现，实盘模式需要运行main.py文件
3.strategy为策略实现模块，
1.新建py文件实现策略功能，
2.策略开头通过 from system.trade.strategyVar import * 引入全局变量
initialize 实现策略的初始化，
before_trading_start 每天开盘前运行，
handle_data 每分钟运行，
after_trading_end 每天收盘后运行，
after_backtest_end 回测结束后运行。
4.trade主要包含：
1.context 上下文会话模块
2.logger 日志模块
3.order 下单模块
4.system 主引擎模块
5.strategyVar 全局变量模块
6.types 数据类型模块
7.dataGenerator 数据推送模块
8.others.yaml为一些配置，ChangeDict为股票更名信息，Multiplier为期货合约单位
9.factor 因子模块，包括财务因子和量价因子
5.others为其它模块：
1.technical 实现一些常见技术指标的计算，如Boll、Macd、Kdj等
6.运行前：
1.建议配备一块1T-2T的固态硬盘
2.通过dataOthers.py的save_old_data存储行情数据到本地，缓存大小10年大概150G左右
3.通过dataOthers.py的generate_dataUnit函数生成cache推送数据，dataGenerator.py读取cache文件进行数据推送
4.dataSQL.py的update_finance_data从api读取财务数据等存储到本地
5.实盘运行data文件夹的main.py实现数据接收，api文件夹的orderPool.py实现api接口下单，SimTrade.py实现策略运行
7.有问题通过阅读源码也可以对系统架构更熟悉