Hikyuu 量化交易研究框架：C++ 版离线帮助文档

Hikyuu Quant Framework是基于C++/Python的高性能开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前用于国内A股市场）。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。百万级别K线回测，2~3秒完成计算，助您快速完成基于全市场的策略验证。C++核心库，提供了整体的策略框架，在保证性能的同时，已经考虑了对多线程和多核处理的支持，在未来追求更高运算速度提供便利。C++核心库，可以单独剥离使用，自行构建自己的客户端工具。Python库（hikyuu），提供了对C++库的包装，同时集成了talib库（如TA_SMA，对应talib.SMA），可以与numpy、pandas数据结构进行互相转换，为使用其他成熟的python数据分析工具提供了便利。

C++ Hikyuu 2.0.6 离线文档概述 Hikyuu Quant Framework 是一个基于 C++/Python 的高性能开源量化交易研究框架，支持策略分析和回测，目前主要应用于国内 A 股市场。 核心设计理念 该框架的核心思想基于系统化交易方法，将整个交易系统抽象为多个模块，涵盖：- 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 每一个模块独立实现，可自定义策略组合，实现灵活的研究与系统有效性评估，支持百万级别 K 线回测，通常 2-3 秒内即可完成全市场策略验证。 C++ 核心库的性能与兼容 框架的 C++ 核心库 提供了完整的策略框架，支持 多线程与多核处理，并可独立分离使用，便于用户自建客户端工具，满足对高性能运算的需求。 Python库与数据支持 Python 库（hikyuu）在 C++ 核心上进行了封装，集成了 talib 库（如 TA_SMA），并支持 numpy、pandas 数据结构，方便数据分析及第三方工具的集成。

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1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实操性。Andrew Pole阐述了统计套利的发展历程和基本原理，特别是对实施统计套利过程中所用的几类重要统计模型进行了分析。Irene Aldridge全面介绍了高频交易的历史、适用范围、实施高频交易所需的模型和关键技术，并对交易的整个流程进行了详细介绍。Barry Johnson为量化投资中的算法交易程序设计部分提供了技术基础。 1.2.2 国内研究现状 国内有关量化交易的研究主要由中国量化投资学会理事长丁鹏博士主导，涵盖多个领域。

MySQL中文帮助文档的离线版本非常实用，结合了JDK中文API，详细介绍了从安装到应用的全过程，特别适合初学者阅读。

Oracle C++ Call Interface 提供了从 C++ 应用程序调用 Oracle 数据库的接口。

在Python的领域中，量化交易是金融领域的热门话题之一，而NumPy作为“三剑客”之一，在此中扮演着至关重要的角色。NumPy作为Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象和一系列处理工具。深入探讨了NumPy在量化交易中的应用，重点介绍了其数组对象ndarray的特性和在时间序列数据处理、统计分析、线性代数运算以及条件操作中的实际应用。此外，结合Pandas、Matplotlib和SciPy等库，展示了如何构建强大的量化交易平台。

融合Mahout与Python，探索量化交易策略 本书深入探讨Mahout在大数据领域的应用，并结合Python编程语言，引导读者构建量化交易策略。内容涵盖： Mahout核心算法解析：推荐系统、聚类分析、分类算法等 Python数据分析工具：NumPy、Pandas、Matplotlib等 量化交易策略设计：技术指标分析、回测框架搭建 实战案例分析：股票市场、数字货币市场等 通过学习本书，读者将掌握运用Mahout和Python进行数据分析和量化交易的技能，为投资决策提供有力支持。

Matlab代码做游戏时，以下是一些C/C++框架、库和资源的精选清单。受到C/C++标准库和其他优秀工具的启发，它们可以为开发提供强大的支持。 C++标准库：包括STL容器、STL算法、STL函数等，是C++的核心组成部分，广泛用于高效开发。 Abseil C++库：[Apache2] 通用的C++库，提供各种基础功能和工具。 STDCXX库：包含算法、容器、迭代器等，适用于开发高效的应用。[已退休][Apache2] Apache可移植运行时：跨平台的实用工具函数库，简化开发过程。[Apache2] Adobe Source Libraries：提供同行评审的可移植C++源库，适用于多平台应用开发。[麻省理工学院] 彭博实验室BDE：专为高效开发设计的框架，支持跨平台应用。 这些框架和库可以大大提高开发效率，帮助你快速构建稳定的游戏应用。