交易系统核心API

**本文档引用的文件** - [trade_sys.py](file://hikyuu/trade_sys/trade_sys.py) - [SYS_Simple.h](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/crt/SYS_Simple.h) - [SYS_WalkForward.h](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/crt/SYS_WalkForward.h) - [System.h](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/System.h) - [System.cpp](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/System.cpp) - [WalkForwardSystem.h](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/imp/WalkForwardSystem.h) - [WalkForwardSystem.cpp](file://hikyuu_cpp/hikyuu/trade_sys/system/imp/WalkForwardSystem.cpp) - [__init__.py](file://hikyuu/trade_sys/__init__.py)

简介

交易系统核心API是Hikyuu量化框架的核心部分，提供了构建和管理交易策略的完整解决方案。该API允许用户通过组合不同的组件来创建复杂的交易系统，包括市场环境判断、信号生成、止损止盈、资金管理等。本文档详细介绍了交易系统核心API的使用方法，重点说明了SYS_Simple和SYS_WalkForward等交易系统创建函数，以及各组件的参数配置和使用场景。

Section sources

trade_sys.py
System.h

交易系统核心组件

交易系统由多个核心组件构成，每个组件负责特定的功能。这些组件通过组合和配置，形成完整的交易策略。核心组件包括：

市场环境(Environment)：判断市场是否适合交易
系统条件(Condition)：系统运行的前提条件
信号指示器(Signal)：生成买入/卖出信号
止损策略(Stoploss)：控制亏损的策略
止盈策略(TakeProfit)：锁定利润的策略
盈利目标(ProfitGoal)：设定盈利目标
资金管理(MoneyManager)：管理资金分配
移滑价差(Slippage)：处理交易中的滑点问题

这些组件通过System类进行组织和管理，形成一个完整的交易系统。

classDiagram
class System {
+string name
+TradeManagerPtr tm
+MoneyManagerPtr mm
+EnvironmentPtr ev
+ConditionPtr cn
+SignalPtr sg
+StoplossPtr st
+StoplossPtr tp
+ProfitGoalPtr pg
+SlippagePtr sp
+run(KData kdata)
+reset()
+clone()
}
class EnvironmentBase {
+isValid(Datetime datetime)
+reset()
}
class ConditionBase {
+isValid(Datetime datetime)
+reset()
}
class SignalBase {
+shouldBuy(Datetime datetime)
+shouldSell(Datetime datetime)
+reset()
}
class StoplossBase {
+getStoplossPrice(KRecord today)
+reset()
}
class MoneyManagerBase {
+getBuyNumber(Datetime datetime)
+getSellNumber(Datetime datetime)
+reset()
}
class ProfitGoalBase {
+getGoal(Datetime datetime)
+reset()
}
class SlippageBase {
+getRealBuyPrice(Datetime datetime)
+getRealSellPrice(Datetime datetime)
}
System --> EnvironmentBase : "使用"
System --> ConditionBase : "使用"
System --> SignalBase : "使用"
System --> StoplossBase : "使用"
System --> MoneyManagerBase : "使用"
System --> ProfitGoalBase : "使用"
System --> SlippageBase : "使用"

Diagram sources

System.h
trade_sys.py

Section sources

System.h
trade_sys.py

系统创建函数

SYS_Simple

SYS_Simple是创建基础交易系统的函数，适用于简单的交易策略。它允许用户组合各种组件来构建交易系统。

SYS_Simple(
    tm=TradeManagerPtr(), 
    mm=MoneyManagerPtr(), 
    ev=EnvironmentPtr(), 
    cn=ConditionPtr(), 
    sg=SignalPtr(), 
    st=StoplossPtr(), 
    tp=StoplossPtr(), 
    pg=ProfitGoalPtr(), 
    sp=SlippagePtr()
)

参数说明：

tm：交易管理器，管理交易账户
mm：资金管理器，管理资金分配
ev：市场环境判断器，判断市场是否适合交易
cn：系统条件判断器，系统运行的前提条件
sg：信号指示器，生成买入/卖出信号
st：止损策略，控制亏损
tp：止盈策略，锁定利润
pg：盈利目标策略，设定盈利目标
sp：移滑价差算法，处理交易滑点

系统参数：

max_delay_count [int | 3]：最大连续延迟交易请求的限制次数
delay_use_plan_number [bool | true]：延迟操作时使用上一时刻计算的数量
support_borrow_cash [bool | false]：现金不足时是否支持借入现金
support_borrow_stock [bool | false]：无持仓时是否支持借入证券
ev_delay [bool | true]：系统环境失效时是否延迟执行
cn_delay [bool | true]：系统条件失效时是否延迟执行
sg_delay [bool | true]：发出信号时是否延迟执行
sl_delay [bool | true]：发出止损指令时是否延迟执行
tp_delay [bool | true]：发出止盈指令时是否延迟执行
pg_delay [bool | true]：发出盈利目标达成信号时是否延迟执行
tp_monotonic [bool | true]：止盈是否单调递增
tp_delay_n [int | 3]：止盈延迟判定生效时间
ignore_sell_sg [bool | false]：是否忽略卖出信号

使用场景： 适用于基础的交易策略，如简单的均线交叉策略、RSI超买超卖策略等。

sequenceDiagram
participant 交易系统 as 交易系统
participant 市场环境 as 市场环境
participant 系统条件 as 系统条件
participant 信号指示器 as 信号指示器
participant 止损策略 as 止损策略
participant 止盈策略 as 止盈策略
participant 资金管理 as 资金管理
交易系统->>市场环境 : isValid(datetime)
市场环境-->>交易系统 : 返回是否有效
交易系统->>系统条件 : isValid(datetime)
系统条件-->>交易系统 : 返回是否有效
交易系统->>信号指示器 : shouldBuy(datetime)
信号指示器-->>交易系统 : 返回是否买入
交易系统->>止损策略 : getStoplossPrice(today)
止损策略-->>交易系统 : 返回止损价
交易系统->>止盈策略 : getTakeProfitPrice(datetime)
止盈策略-->>交易系统 : 返回止盈价
交易系统->>资金管理 : getBuyNumber(datetime)
资金管理-->>交易系统 : 返回买入数量

Diagram sources

SYS_Simple.h
System.h

Section sources

SYS_Simple.h

SYS_WalkForward

SYS_WalkForward是创建滚动优化交易系统的函数，适用于需要动态优化的复杂策略。它通过在历史数据上滚动评估不同候选系统的绩效，选择最优系统进行交易。

SYS_WalkForward(
    candidate_sys_list, 
    tm=TradeManagerPtr(), 
    train_len=100, 
    test_len=20, 
    se=SE_PerformanceOptimal(), 
    train_tm=TradeManagerPtr()
)

参数说明：

candidate_sys_list：候选系统列表，包含多个待评估的交易系统
tm：主交易管理器，用于实际交易
train_len：训练长度，用于评估系统绩效的数据长度
test_len：测试长度，使用最优系统执行的数据长度
se：选择器，用于选择最优系统，默认为按绩效最优选择
train_tm：训练交易管理器，用于滚动评估时的交易账户

使用场景： 适用于需要动态优化的复杂策略，如参数优化、模型选择等。通过滚动评估，可以避免过拟合，提高策略的稳健性。

flowchart TD
Start([开始]) --> Initialize["初始化滚动优化系统"]
Initialize --> SetParameters["设置参数: train_len=100, test_len=20"]
SetParameters --> AddCandidates["添加候选系统到列表"]
AddCandidates --> Loop["循环处理每个滚动窗口"]
Loop --> Train["在训练集上评估候选系统"]
Train --> Evaluate["计算各系统绩效指标"]
Evaluate --> Select["选择最优系统"]
Select --> Execute["在测试集上执行最优系统"]
Execute --> CheckEnd{"是否到达数据末尾?"}
CheckEnd --> |否| Loop
CheckEnd --> |是| End([结束])

Diagram sources

SYS_WalkForward.h
WalkForwardSystem.h

Section sources

SYS_WalkForward.h
WalkForwardSystem.h

系统组件详解

市场环境(Environment)

市场环境组件用于判断当前市场是否适合交易。它通过分析市场指标来决定系统是否应该激活。

classDiagram
class EnvironmentBase {
+isValid(Datetime datetime)
+reset()
+_calculate(Datetime datetime)
}
class EV_Bool {
+_calculate(Datetime datetime)
}
EnvironmentBase <|-- EV_Bool

Diagram sources

System.h

信号指示器(Signal)

信号指示器组件用于生成买入和卖出信号。它基于技术指标或其他分析方法来决定交易时机。

classDiagram
class SignalBase {
+shouldBuy(Datetime datetime)
+shouldSell(Datetime datetime)
+getBuySignal()
+getSellSignal()
+_calculate(Datetime datetime)
}
class crtSG {
+_calculate(Datetime datetime)
}
SignalBase <|-- crtSG

Diagram sources

trade_sys.py

资金管理(MoneyManager)

资金管理组件用于决定每次交易的数量。它基于风险控制和资金分配策略来计算买入和卖出数量。

classDiagram
class MoneyManagerBase {
+getBuyNumber(Datetime datetime)
+getSellNumber(Datetime datetime)
+_get_buy_num(Datetime datetime)
+_get_sell_num(Datetime datetime)
}
class crtMM {
+_get_buy_num(Datetime datetime)
+_get_sell_num(Datetime datetime)
}
MoneyManagerBase <|-- crtMM

Diagram sources

trade_sys.py

止损/止盈(Stoploss/TakeProfit)

止损和止盈组件用于控制风险和锁定利润。它们基于价格走势和预设规则来决定退出时机。

classDiagram
class StoplossBase {
+getStoplossPrice(KRecord today)
+_calculate(Datetime datetime)
}
class crtST {
+_calculate(Datetime datetime)
}
StoplossBase <|-- crtST

Diagram sources

trade_sys.py

盈利目标(ProfitGoal)

盈利目标组件用于设定交易的盈利目标。当达到预设目标时，系统会考虑退出交易。

classDiagram
class ProfitGoalBase {
+getGoal(Datetime datetime)
+_calculate(Datetime datetime)
}
class crtPG {
+get_goal(Datetime datetime)
+_calculate(Datetime datetime)
}
ProfitGoalBase <|-- crtPG

Diagram sources

trade_sys.py

移滑价差(Slippage)

移滑价差组件用于处理交易中的滑点问题。它基于市场流动性和交易量来调整实际成交价格。

classDiagram
class SlippageBase {
+getRealBuyPrice(Datetime datetime)
+getRealSellPrice(Datetime datetime)
+_calculate(Datetime datetime)
}
class crtSP {
+get_real_buy_price(Datetime datetime)
+get_real_sell_price(Datetime datetime)
+_calculate(Datetime datetime)
}
SlippageBase <|-- crtSP

Diagram sources

trade_sys.py

Section sources

trade_sys.py

系统生命周期管理

交易系统的生命周期管理包括初始化、运行、复位和克隆等操作。这些操作确保系统能够正确地执行交易策略，并在需要时进行状态管理。

系统初始化

系统初始化通过构造函数完成，可以指定各个组件和系统参数。

# 创建简单交易系统
system = SYS_Simple(
    tm=trade_manager,
    mm=money_manager,
    ev=environment,
    cn=condition,
    sg=signal,
    st=stoploss,
    tp=takeprofit,
    pg=profit_goal,
    sp=slippage
)

系统运行

系统运行通过run方法执行，可以指定交易对象和查询条件。

# 运行交易系统
system.run(kdata, reset=True, resetAll=False)

系统复位

系统复位用于重置系统状态，准备下一次运行。

# 复位系统
system.reset()

# 强制复位所有组件
system.forceResetAll()

系统克隆

系统克隆用于创建系统的副本，包括所有组件的副本。

# 克隆系统
cloned_system = system.clone()

stateDiagram-v2
[*] --> 初始化
初始化 --> 运行中 : run()
运行中 --> 暂停 : 延迟交易
暂停 --> 运行中 : 处理延迟请求
运行中 --> 完成 : 数据结束
完成 --> [*]
运行中 --> 复位 : reset()
复位 --> 初始化
运行中 --> 克隆 : clone()
克隆 --> 初始化

Diagram sources

System.h
System.cpp

Section sources

System.h
System.cpp

多系统并行执行机制

SYS_WalkForward实现了多系统并行执行机制，通过滚动评估选择最优系统。该机制的核心是选择器(Selector)和候选系统列表。

滚动优化流程

将历史数据划分为多个滚动窗口
在每个窗口的训练集上评估所有候选系统
选择绩效最优的系统
在测试集上执行选中的系统
移动到下一个滚动窗口，重复上述过程

选择器(Selector)

选择器负责在候选系统中选择最优系统。默认选择器SE_PerformanceOptimal根据绩效指标选择最优系统。

# 创建性能最优选择器
selector = SE_PerformanceOptimal(key="年化收益率", mode=0)  # mode=0表示最大值，mode=1表示最小值

并行执行

系统支持并行执行，可以通过设置参数parallel=True来启用并行计算，提高评估效率。

flowchart TD
Start([开始]) --> SplitData["分割历史数据为滚动窗口"]
SplitData --> LoopWindow["循环每个滚动窗口"]
LoopWindow --> TrainData["提取训练集数据"]
TrainData --> EvaluateSystems["并行评估所有候选系统"]
EvaluateSystems --> CalculatePerformance["计算各系统绩效"]
CalculatePerformance --> SelectBest["选择最优系统"]
SelectBest --> ExecuteBest["在测试集执行最优系统"]
ExecuteBest --> StoreResults["存储执行结果"]
StoreResults --> NextWindow{"是否还有窗口?"}
NextWindow --> |是| LoopWindow
NextWindow --> |否| CombineResults["合并所有窗口结果"]
CombineResults --> End([结束])

Diagram sources

WalkForwardSystem.cpp
PerformanceOptimalSelector.cpp

Section sources

WalkForwardSystem.cpp
PerformanceOptimalSelector.cpp

代码示例

以下是一个完整的交易系统构建和运行示例：

from hikyuu import *
from hikyuu.trade_sys import *

# 创建交易管理器
tm = crtTM(init_cash=1000000, init_date=Datetime(20180101))

# 创建信号指示器（简单均线交叉）
ma10 = MA(CLOSE(), n=10)
ma20 = MA(CLOSE(), n=20)
sg = crtSG(lambda: CROSS(ma10, ma20), name="MA_CROSS")

# 创建止损策略（固定百分比止损）
st = crtST(lambda: 0.95 * CLOSE(), name="FIXED_STOPLOSS")

# 创建资金管理（固定比例）
mm = crtMM(lambda: 0.1 * tm.get_current_cash() / CLOSE(), name="FIXED_RATIO")

# 创建简单交易系统
system = SYS_Simple(tm=tm, sg=sg, st=st, mm=mm, name="Simple_MA_System")

# 获取股票数据
stock = sm['SH600000']
kquery = KQuery(-250)
kdata = stock.get_kdata(kquery)

# 运行交易系统
system.run(kdata)

# 获取交易记录
trade_list = system.getTradeRecordList()

# 打印系统绩效
per = Performance()
per.statistics(tm)
print(per)

对于滚动优化系统：

# 创建多个候选系统
systems = []
for fast_n in [5, 10, 15]:
    for slow_n in [20, 30, 40]:
        if fast_n >= slow_n:
            continue
        ma_fast = MA(CLOSE(), n=fast_n)
        ma_slow = MA(CLOSE(), n=slow_n)
        sg = crtSG(lambda: CROSS(ma_fast, ma_slow), name=f"MA_{fast_n}_{slow_n}")
        st = crtST(lambda: 0.95 * CLOSE(), name="FIXED_STOPLOSS")
        mm = crtMM(lambda: 0.1 * tm.get_current_cash() / CLOSE(), name="FIXED_RATIO")
        sys = SYS_Simple(tm=tm.clone(), sg=sg, st=st, mm=mm, name=f"MA_{fast_n}_{slow_n}")
        systems.append(sys)

# 创建滚动优化系统
walk_forward_sys = SYS_WalkForward(
    candidate_sys_list=systems,
    tm=tm,
    train_len=100,
    test_len=20,
    se=SE_PerformanceOptimal(key="年化收益率", mode=0)
)

# 运行滚动优化系统
walk_forward_sys.run(kdata)

# 获取最终交易记录
final_trade_list = walk_forward_sys.getTradeRecordList()

# 分析滚动优化过程
run_ranges = walk_forward_sys.m_run_ranges
for i, range_info in enumerate(run_ranges):
    print(f"第{i+1}轮: 训练期{range_info.start}-{range_info.run_start}, 测试期{range_info.run_start}-{range_info.end}")

Section sources

trade_sys.py
System.h
WalkForwardSystem.cpp

交易系统核心API

交易系统核心API

目录

简介

交易系统核心组件

系统创建函数

SYS_Simple

SYS_WalkForward

系统组件详解

市场环境(Environment)

信号指示器(Signal)

资金管理(MoneyManager)

止损/止盈(Stoploss/TakeProfit)

盈利目标(ProfitGoal)

移滑价差(Slippage)

系统生命周期管理

系统初始化

系统运行

系统复位

系统克隆

多系统并行执行机制

滚动优化流程

选择器(Selector)

并行执行

代码示例

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