QUANTAXIS README

The project's README from github.com/yutiansut/QUANTAXIS. As one markdown file: README.md.

QUANTAXIS 2.1.0-alpha2

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Made with ❤️ by @yutiansut and contributors

© 2016-2025 QUANTAXIS. Released under the MIT License.

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🚀 全新升级: Python 3.9+、QARS2 Rust核心集成、100x性能提升

最新版本: v2.1.0-alpha2 | Python: 3.9-3.12 | 更新日期: 2025-10-25

🌟 新特性 (v2.1.0)

⚡ QARS2 Rust核心集成 - 性能飞跃

🔧 Python 3.9-3.12 现代化

📦 QARSBridge - Rust桥接层

from QUANTAXIS.QARSBridge import QARSAccount, has_qars_support

# 自动检测并使用Rust高性能版本
if has_qars_support():
    print("✨ 使用QARS2 Rust版本 (100x性能)")
account = QARSAccount("my_account", init_cash=1000000)

# API完全兼容，无需修改代码
account.buy("000001", 10.5, "2025-01-15", 1000)

🔗 相关项目生态

核心项目

扩展实现

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📞 联系方式

更多文档在QABook Release

Quantitative Financial FrameWork

📚 核心模块

1. 🦀 QARSBridge - Rust桥接层 (v2.1新增)

QARS2 Rust核心的Python包装器，提供100x性能提升

# 完整示例
from QUANTAXIS.QARSBridge import QARSAccount

account = QARSAccount("test", init_cash=1000000)
account.buy("000001", 10.5, "2025-01-15", 1000)      # 股票买入
account.buy_open("IF2512", 4500.0, "2025-01-15", 2)  # 期货开仓
positions = account.get_positions()                   # 查询持仓

📖 详细文档: QARSBridge README

2. 🔄 QADataBridge - 零拷贝数据交换 (v2.1新增)

基于QADataSwap的跨语言零拷贝数据传输，5-10x性能提升

# 零拷贝转换示例
from QUANTAXIS.QADataBridge import convert_pandas_to_polars
import pandas as pd

df_pandas = pd.DataFrame({'price': [10.5, 20.3], 'volume': [1000, 2000]})
df_polars = convert_pandas_to_polars(df_pandas)  # 零拷贝，2.5x加速

# 共享内存示例
from QUANTAXIS.QADataBridge import SharedMemoryWriter, SharedMemoryReader

# 进程A：写入数据
writer = SharedMemoryWriter("market_data", size_mb=50)
writer.write(df_polars)

# 进程B：读取数据
reader = SharedMemoryReader("market_data")
df = reader.read(timeout_ms=5000)  # 零拷贝，7x加速

📖 详细文档: QADataBridge README

3. 💾 QASU / QAFetch - 多市场数据

4. 🕐 QAUtil - 工具函数

5. 💼 QIFI / QAMarket - 统一账户体系

多市场、多语言统一账户协议

QIFI协议特点:

6. 📊 QAFactor - 因子研究

7. 📈 QAData - 内存数据库

多标的多市场数据结构，支持：

8. 📉 QAIndicator - 自定义指标

9. ⚙️ QAEngine - 异步计算

10. 📮 QAPubSub - 消息队列

基于RabbitMQ的消息系统：

11. 🎯 QAStrategy - 回测套件

12. 🌐 QAWebServer - 微服务

13. 📅 QASchedule - 任务调度

🆕 版本更新说明

v2.1.0 (2025-10-25) - 重大性能升级

🚀 核心升级

1. QARS2 Rust核心集成

2. Python现代化

3. 新增模块

4. 安装方式优化

# 基础安装
pip install -e .

# 包含Rust组件 (推荐)
pip install -e .[rust]

# 包含性能优化包
pip install -e .[performance]

# 完整安装
pip install -e .[full]

📝 升级文档

v2.0.0 - 架构重构

本版本为不兼容升级，涉及重大架构改变：

数据层改进

微服务架构

账户系统升级

实盘/模拟盘

多语言集成

🚀 快速开始

系统要求

安装

1. 基础安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/QUANTAXIS/QUANTAXIS.git
cd QUANTAXIS

# 安装依赖
pip install -e .

2. 包含Rust组件 (推荐 - 100x性能)

# 安装QUANTAXIS + QARS2
pip install -e .[rust]

# 或手动安装QARS2
cd /home/quantaxis/qars2
pip install -e .

3. 完整安装

# 安装所有组件
pip install -e .[full]

# 包含:
# - QARS2 Rust核心
# - QADataSwap跨语言通信
# - Polars高性能DataFrame
# - 所有可选依赖

4. 验证安装

import QUANTAXIS as QA
from QUANTAXIS.QARSBridge import has_qars_support

print(f"QUANTAXIS版本: {QA.__version__}")
print(f"QARS2支持: {has_qars_support()}")

# 预期输出:
# QUANTAXIS版本: 2.1.0.alpha2
# QARS2支持: True

快速示例

from QUANTAXIS.QARSBridge import QARSAccount

# 创建高性能账户 (自动使用Rust核心)
account = QARSAccount(
    account_cookie="my_strategy",
    init_cash=1000000.0
)

# 股票交易
account.buy("000001", 10.5, "2025-01-15", 1000)
account.sell("000001", 10.8, "2025-01-16", 500)

# 期货交易
account.buy_open("IF2512", 4500.0, "2025-01-15", 2)
account.sell_close("IF2512", 4520.0, "2025-01-16", 1)

# 查询持仓
positions = account.get_positions()
print(positions)

# 获取QIFI格式账户数据
qifi = account.get_qifi()
print(f"账户权益: {qifi['accounts']['balance']}")
print(f"可用资金: {qifi['accounts']['available']}")

数据库配置

# MongoDB配置
import QUANTAXIS as QA

# 设置MongoDB连接
QA.DATABASE = QA.QAUtil.QALogs.QA_Setting.MONGO_URI
# 默认: mongodb://localhost:27017/quantaxis

# ClickHouse配置
QA.CLICKHOUSE_HOST = 'localhost'
QA.CLICKHOUSE_PORT = 9000

📖 文档

📚 文档中心

完整文档请访问 文档中心 (Documentation Hub)

快速导航

🚀 入门指南

📘 API参考

🔧 高级功能

🐳 部署指南

📦 迁移指南

👨‍💻 开发者

📘 其他资源

🤝 社区与支持

GitHub

QUANTAXIS 是一个开放的项目, 在开源的3年中有大量的小伙伴加入了我, 并提交了相关的代码, 感谢以下的同学们

问题反馈:

社群

QQ群

Discord

论坛

公众号

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📊 性能对比

QARS2 Rust vs Python

操作 Python版本 QARS2 Rust 加速比
创建1000个账户 ~50秒 ~0.5秒 100x ⚡
发送10000个订单 ~50秒 ~0.5秒 100x ⚡
账户结算 ~200ms ~2ms 100x ⚡
10年日线回测 ~30秒 ~3秒 10x 🚀
内存占用(单账户) ~2MB ~200KB -90% 💾
内存占用(1000持仓) ~50MB ~5MB -90% 💾

Python版本性能

Python版本 性能提升 推荐度
Python 3.9 基准 ⭐⭐⭐
Python 3.10 +10% ⭐⭐⭐⭐
Python 3.11 +25% ⭐⭐⭐⭐⭐ 最佳
Python 3.12 +20% ⭐⭐⭐⭐⭐ 最新

💰 项目支持

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📜 许可证

本项目采用 MIT License 开源许可证。

Copyright (c) 2016-2025 yutiansut/QUANTAXIS

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
in the Software without restriction...

完整许可证请查看 LICENSE 文件。

👏 致谢

核心贡献者

特别感谢所有为QUANTAXIS做出贡献的开发者！

技术栈

QUANTAXIS得以实现离不开以下优秀的开源项目:

特别鸣谢

🗺️ 路线图

v2.1.x (当前)

v2.2.0 (计划中)

v3.0.0 (未来)

QUANTAXIS (yutiansut/QUANTAXIS)

Searching Database…

11.3K ·GitHub
QUANTAXIS
这是什么？QUANTAXIS 是一个本地优先的量化交易框架，面向中国的股票、期货和期权市场，涵盖数据获取、回测、模拟交易、实盘交易、可视化和多账户管理，并支持分布式任务调度。
这是现成的交易软件，还是需要我自己搭建的框架？它是一个 Python 框架，由多个模块组成（如 QAFetch、QAData、QAEngine、QAStrategy、QAWebServer 等），你需要把它们组装成自己的量化流程，而不是一个开箱即用的单一应用。
怎样才能让它运行起来？先安装基础的 Python 包；如果需要，可再添加 Rust（QARS2）组件，使账户和回测速度最高提升约 100 倍。完整安装并配合 MongoDB/ClickHouse，即可获得从数据到交易的完整流程。
除了 Python，运行它还需要什么？需要 Python 3.9-3.12（推荐 3.11 及以上）以及用于数据存储的 MongoDB 4.0 及以上版本；ClickHouse 20.0 及以上版本为可选项；Rust QARS2 内核也是可选的，但强烈推荐使用，以获得大幅度的速度提升。
在依赖它之前，有哪些需要注意的地方？它目前仍是预发布版本（v2.1.0-alpha2），QADataSwap 零拷贝数据桥接功能仍在“开发中”，并且 v2.0 是一次不兼容的重写，完全移除了旧的 QAARP 账户模块。
它只能在 Linux 服务器上运行吗？不是。它可以在本地的 Linux、macOS 或 Windows 上运行；这是一个自托管的 Python 安装，而不是托管的 SaaS 服务。
什么是 QARS2？它为什么重要？QARS2 是一个 Rust 内核，QUANTAXIS 通过 QARSBridge 对其进行封装。它可使账户操作速度最高提升约 100 倍，回测速度提升约 10 倍；如果未安装，则会自动回退到纯 Python 实现。
什么是 QIFI 协议？QIFI 是 QUANTAXIS 统一的账户协议，用于管理持仓、委托和成交。它在 Python、Rust 和 C++ 实现之间保持 100% 一致，因此你可以换用更快的引擎，而无需修改账户逻辑。
我真的可以实盘交易吗？还是只能用于回测？它支持通过 CTP（期货/期权）和 QMT（股票）接口进行实盘和模拟交易，并可通过 OrderGateway 进行母子账户的委托管理和风险控制。
为什么要用 Rust 内核，而不是只用纯 Python？在纯 Python 中，创建 1000 个账户或发送 10000 笔委托大约需要 50 秒；使用 QARS2 Rust 内核则只需约 0.5 秒，同时内存占用还能减少约 90%。这对大规模多账户回测非常重要。
What are similar projects?Vibe-Trading, abu, TradingAgents-CN, ai-hedge-fund, qlib, daily_stock_analysis, QuantDinger, vnpy
Which topics is it in?message-queue, backtesting, quant, clickhouse, algorithmic-trading, pandas, stock-market, quantitative-finance, trading, mongodb, microservices, finance
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CommitSep 18Release1.10.2Dec 21
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