[发明专利]一种量化交易软件或程序化交易软件

说明书

本发明公开了一种采用了Python语言的量化交易软件或程序化交易软件，可用于量化交易或程序化交易，通过采用了不同于Python的另一个种编程语言，但性能更高的编程语言来实现策略管理功能，策略管理模块实现了多个策略的计算、资金分配、仓位管理，报单，数据统计、风险控制等功能。解决了Python量化交易软件或程序化交易软件因GIL锁导致性能低下的问题。

技术领域

本发明涉及量化交易和程序化交易技术领域，尤其涉及一种量化交易软件或程序化交易软件。本发明可用于量化交易或程序化交易。

背景技术

现在的量化交易和程序化交易软件实施方案主要有四类：

第一类方案是通过文华、TB、MC等商业软件，这类软件通过编写交易指标和交易公式，部分软件可通过加载用户自己开发的第三方策略库进行交易策略的量化回测或实盘交易。

第二类方案是利用聚宽、优矿这样的网站在线平台进行回测。

第三类方案是直接使用交易所、券商、API软件服务商提供的API或券商等机构提供的行情和交易API直接进行交易策略开发。

第四类方案是主要采用了Python语言开发的程序化交易软件，第四类方案所述软件是在第三类方案所述API基础上进一步开发后获得的。第四类方案所述软件可以是开源的代码形式提供给用户，也可以是闭源的方式提供给用户。换个说法理解，即第四类方案可以是代码文件形式在Python语言开发环境下运行，也可编译或打包成应用程序运行。

若采用第一类方案，对从事量化交易的用户来说，虽然采用此方案开发策略需要的工作量较少，对开发者编程能力要求不高，但缺点也是显而易见的，除了商业软件本身需要收费提高了交易成本外，采用商业软件开发交易策略不够灵活，很多交易策略无法实现。第一类方案中只有极少部分软件支持Python策略，大多数是以C++等语言作为主要编程语言实现的，C++语言如果要调用Python语言策略文件，就需要软件厂商在开发阶段就必须指定某一个特定Python版本库文件进行编译，例如Windows平台下就需要指定.lib和.h文件的版本，所以编译发布后的软件只能针对该.lib类型文件和.h类型文件对应的Python版本开发环境使用。第一类方案大多数情况下以C++开发闭源软件形式出现，不符合当前时代对开源软件的需求。

若采用第二类方案，需要将编写的策略在网站指定的服务器上运行，多用户共享服务器CPU资源，网站平台更倾向于采用精度不高的数据，策略开发的自由度也不够，很多策略方案无法实现。更重要的是，选择网站在线平台的方式来开发量化交易策略，就等于默认了该网站平台管理员可随时查看用户辛辛苦苦开发的策略代码，保密性让人担忧，从事量化交易的专业机构几乎不会采用在线网站托管的运行方式。

若采用第三类方案，用户面临二次开发的工作量巨大。

若采用第四类方案，可理解为可以在第三类方案上的开发实现的Python语言框架。

Python语言优点是非常适合做数据分析，库也非常丰富，开发难度低，第四类方案已成为当前时代主流方案之一，但因为Python语言性能远低于C++、C、JAVA、C#等编程语言。在很多场景下，Python性能比C++性能低一个数量级，第四类方案往往不能满足性能要求，同时Python语言的GIL锁也因无法利用多核CPU资源而导致性能低下的问题，虽然Python语言有多进程库作为利用多核CPU资源的解决方案，但也解决不了Python语言本身性能低下的问题。

近年来，量化交易和程序化交易在金融领域的应用越来越广泛，但同时也暴露出一些问题，例如商业软件成本高、自己开发软件平台工作量大、采用第三方回测框架难度大、回测到实盘交易的代码改动较大、量化策略保密性不高、Python语言性能低下的问题等等。