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hywqc/kungfu

 
 

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Intro 简介

功夫是 Taurus.ai 团队专为量化交易者设计的开源交易执行系统。功夫想要解决以下问题:

  • 低延迟交易 - 量化交易者对系统内响应速度有极高要求,功夫提供微秒级别的系统响应,支持带纳秒级时间戳的交易数据实时存储和盘后分析。
  • 开放的策略编写方式 - 功夫支持 Python 2/3 及 C++ 形式的策略编写,策略师可以不受限的自由使用第三方计算库,放飞创意。
  • 友好的使用方式 - 告别 Linux shell 小黑屋,功夫提供图形化操作界面,简化策略运维流程。而进阶用户仍然具备通过底层 API 以无界面形式使用系统的能力。
  • 跨平台运行 - 三大主流平台(Windows、MacOSX、Linux)皆可编译运行。
  • 灵活的扩展接口 - 功夫提供几种不同的数据交互接口(易筋经、SQLite、nanomsg),支持用户自行开发各种功能模块。

功夫系统架构如下:

  • 后台核心(C++)
    • 易筋经(yijinjing) - 专为金融交易设计的超低延迟时间序列内存数据库,提供纳秒级时间精度,可落地交易相关的全部数据。
    • 咏春(wingchun) - 策略执行引擎,提供策略开发接口,利用易筋经特性,咏春还提供一系列交易数据分析工具。
  • 中台交互(C++/Python/nodejs)
    • SQLite - 功夫使用内嵌式数据库 SQLite 存储配置信息及中间数据
    • nanomsg - 功夫使用 nanomsg 作为前后台通信机制,系统内对延迟不敏感的指令(例如手动下单等)可通过 nanomsg 信道传达。
  • 前端UI(nodejs)
    • Electron - 跨平台的桌面应用开发框架
    • Vue.js - UI开发框架
  • 打包机制
    • pyinstaller - 封装完整的 Python 环境及所有二进制依赖,使得功夫的安装部署绿色化,无需依赖其他软件。
    • pipenv - Python 依赖管理工具,开发过程无需额外安装 Python 包。
    • pm2 - 基于 nodejs 的进程管理工具
    • electron-builder - 借助 Electron 技术,功夫可以提供本地化应用程序的安装使用体验。

功夫在系统设计上支持任意柜台的对接(涵盖中国所有股票、期货市场),目前功夫开源版仅提供 CTP 和 XTP 柜台对接的实现。 如果需要接入更多柜台请通过 Taurus.ai 官网联系我们。 开发者也可根据长拳标准自行开发新的柜台接口。

初次使用请参考 功夫交易系统用户手册

更多介绍请关注知乎专栏 硅商冲击

License

功夫采用 Apache License 2.0 发布。

Setup 编译及运行环境

功夫的编译依赖以下工具: git Node.js (>=8 <11) yarn Python 2 pipenv cmake (>3.12)

功夫的编译需要系统默认($PATH指向)的 Python 版本为 2。如果系统中也存在 Python 3,则可以通过下述 pipenv 的方式使得最终输出的 app 使用 Python 3,但仍然需要默认的 Python 是 2。

功夫编译依赖 Node.js,建议预先进行如下设置加速依赖包的下载:

$ npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
$ npm config set electron_mirror https://npm.taobao.org/mirrors/electron/
$ npm config set PUPPETEER_DOWNLOAD_HOST https://npm.taobao.org/mirrors
$ npm config set puppeteer_download_host https://npm.taobao.org/mirrors
$ npm config set sass-binary-site http://npm.taobao.org/mirrors/node-sass

MacOSX

$ brew install git cmake node@10
$ npm install -g yarn electron-builder
$ pip install pipenv

Windows

开发组在 Visual Studio 2017 15.9.11 环境下进行工作,安装时需要勾选 VC140(Visual Studio 2015) toolset。

下载并安装 gitPythonCMakeNode.js LTS 10.15.3 并添加相应路径至 %PATH% 环境变量。

Windows需要额外安装 Boost 1.64.0,下载并安装 boost_1_64_0-msvc-14.1-64.exe。

C:\> npm instal -g yarn electron-builder
C:\> pip install pipenv

Linux

$ # install git cmake node.js
$ node-v10.15.3-linux-x64/bin/npm install -g yarn electron-builder
$ pip install pipenv

Compile 编译

常规操作

获取代码并编译:

$ git clone https://github.com/taurusai/kungfu
$ cd kungfu
$ yarn install
$ yarn run build

编译结果输出在 build 目录下,例如在 MacOSX 系统上,最终的可执行文件输出在 build/mac/Kungfu.Trader.app。

遇到编译问题需要完整的重新编译时,执行以下命令清理临时文件:

$ yarn run clean

选择编译模式

功夫默认编译为 Release 模式(-DCMAKE_BUILD_TYPE="Release"),如果希望以 Debug 模式编译,需要执行以下命令:

$ yarn config set kungfu:cmakejsopt "debug"

执行以下命令恢复 Release 模式:

$ yarn config set kungfu:cmakejsopt

更多可选设置请参考 CMake.js Options

切换编译模式后,需要执行以下命令重新生成配置文件:

$ yarn run config

选择 Python 版本

功夫支持 Python 2 及 Python 3,在系统预装了相应版本的情况下,编译时可以自行选择所需的 Python 版本。 执行以下命令选择 Python 3:

$ yarn config set kungfu:pyver three

执行以下命令选择 Python 2:

$ yarn config set kungfu:pyver two

切换 Python 版本后,需要执行以下命令重新生成配置文件:

$ yarn run config

编译过程产生的临时文件

编译过程会在代码所在目录下生成如下临时文件:

node_modules
build
dist

通常情况下可通过执行如下命令对 build 和 dist 进行清理:

$ yarn run clean

需要注意 node_modules 目录为 npm 产生的包目录,一般情况下无需清除,如有特殊需要可手动删除。

另外,编译过程中会在系统的以下路径产生输出:

$HOME/.cmake-js                     # cmake.js 存储的 C++ 依赖包
$HOME/.virtualenvs                  # pipenv(windows) 存储的 Python 依赖
$HOME/.local/share/virtualenvs      # pipenv(unix) 存储的 Python 依赖

如果需要清理这些文件,都需要手动删除。

Version 版本

  • 2.0.0:
    • 跨平台支持
    • 支持 Python 2/3
    • 提供基于 Electron 的图形化操作界面
  • 1.0.0:
    • 以 Docker/rpm 方式运行的最后稳定版本
  • 0.0.5:
    • 增加对股票交易柜台 xtp 的支持
    • 在系统 docker 中增加了 numa(xtp 的依赖),不希望更新 docker 的用户可以通过 yum install numactl 来手动安装
  • 0.0.4:
    • 增加 FeeHandler 模块,增加策略中的 Pnl 实时计算支持
  • 0.0.3:
    • 增强 wingchun report 中的延迟统计工具,新增调用API前的系统内耗时 (TTT before API)
  • 0.0.2:
    • 修正了 PosHandler 的一个 update 情况的潜在风险
    • 修正没有 close 的 file 句柄
    • 修正了 memcpy 的潜在越界问题
    • 编译选项优化为 O3
  • 0.0.1: 初始化版本

Contribute 开发

开发文档即将上线,请关注 Taurus.ai 官网。 QQ 交流群 312745666,入群问题答案:taurus.ai

Packages

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Languages

  • C 47.1%
  • C++ 45.2%
  • Python 4.2%
  • Vue 1.2%
  • CMake 0.8%
  • JavaScript 0.7%
  • Other 0.8%