【源码】基于Python的量化投资二次开发框架

项目简介

dHydra是一个专注于量化投资的二次开发框架，主要用于多进程多数据源的实时计算。该框架以Redis作为消息队列分发，每个Worker可独立开启，同时集成了Tornado Web server，为每个Worker分配动态的url映射，方便开发者定制可视化数据界面。它提供多种数据获取的Vendor类，能获取雪球、新浪Level - 2等数据，还支持CTP期货行情与下单以及调用easytrader进行股票下单，旨在打造一个面向开发者的二次开发框架，而非生产数据。

项目的主要特性和功能

1. 支持多进程运行，多个Worker进程可并行工作，且每个Worker能独立启动和关闭，满足多数据源和计算任务需求。
2. 借助Redis作为消息队列，保障数据分发和处理的实时性与可靠性。
3. 集成Tornado Web server，为每个Worker分配动态url映射，便于开发者构建自定义数据可视化界面。
4. 开发者可根据需求定制数据展示界面，通过Tornado的Web接口实现数据实时显示与交互。
5. 提供丰富的数据获取功能，涵盖雪球、新浪财经、CTP期货行情等多种数据源，并可配置数据持久化存储，如使用MongoDB。
6. 框架设计模块化，易于扩展新的数据源和计算模块，方便开发者进行二次开发。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.4以上版本、MongoDB 3.2和Redis。

代码获取

bash cd dHydra pip install --editable.

启动项目

在Redis与Mongodb服务都已启动的情况下，在命令行输入： bash hail dHydra

启动Worker进程

使用命令行启动Worker，例如开启一个叫DemoName的Demo进程： bash start Demo DemoName 若要关闭进程，可使用如下命令： bash stop DemoName

二次开发

根据需求自定义Worker类，实现数据处理、数据展示等功能。示例代码如下： ```python from dHydra.core.Worker import Worker

class Demo(Worker): def init(self, kwargs): super().init(kwargs) self.subscribe( nickname = self.nickname )

def __data_handler__(self, msg):
    print(msg)

def __producer__(self):
    import time
    i = 0
    while True:
        self.publish( i )
        i += 1
        time.sleep(1)

def __before_termination__(self, sig):
    print("Ahhhh! I'm going to be killed. My pid:{}, signal received:{}".format(self.pid, sig ) )

```

数据可视化

利用Tornado Web server为Worker提供自定义的Web界面，实现数据实时展示。

数据获取和存储

使用提供的Vendor类获取所需数据源，并配置数据持久化存储。

调试和测试

根据开发需求进行代码调试和测试，确保数据的准确性和实时性。

由于dHydra框架仍在不断完善中，实际使用前建议查看项目的最新文档和示例代码，以获取最准确的信息。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】