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。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。例如：:
#创建模拟交易账户进行回测，初始资金30万
my_tm = crtTM(initCash = 300000)
#创建信号指示器（以5日EMA为快线，5日EMA自身的10日EMA最为慢线，快线向上穿越慢线时买入，反之卖出）
my_sg = SG_Flex(OP(EMA(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))
Hikyuu 1.1.5 已发布，这是一款量化交易研究框架。该版本更新如下：
1. 导入工具修复权息信息导入
2. 支持 MySQL 作为存储引擎（通过导入工具配置）
3. 整改 python api 命名，类按大写驼峰，方法和函数统一为小写加下划线
4. 增加 TimeDelta，方便日期时间计算，如：Datetime(202011090000) + TimeDelta(1)。python中可以使用 datetime.timedelta
4. Portfolio（资产组合算法）、Allocatefunds（资金分配算法）、Selector（交易对象选择算法）可用
5. 交易数量从整型改为float，方便支持数字币、外汇等
6. 增加策略算法仓库，欢迎大家提交PR贡献公共策略：https://gitee.com/fasiondog/hikyuu_hub
增加本地仓库：add_local_hub('dev', '/home/fasiondog/workspace/stockhouse')
更新参考：update_hub('default')
获取指定仓库的策略部件：st = get_part('default.st.fixed_percent')
7. 其他BUG修复与优化
注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载
