VNPY不是新东西,Python更不是新语言。
实际上,VNPY是属于2015年以前的东西,因为随着最近几年大数据,人工智能的兴起,才获得大家的关注。

基于VNPY数据采集工具采集的TICK数据
mdshare和quicklib量化交易行情数据共享中心​

量化爱好者福利贴-量化交易代码-工具-2012-2020年期货全品种tick数据共享
分7个目录2017.11~2018.11期货全品种TICK数据解压后100Gb(DataCollect格式)百度网盘下载
网盘下载的数据 CSV数据文件字段顺序:
localtime (本机写入TICK的时间),
InstrumentID (合约名),
TradingDay (交易日),
ActionDay (业务日期),
UpdateTime (时间),
UpdateMillisec(时间毫秒),
LastPrice (最新价),
Volume(成交量) ,
HighestPrice (最高价),
LowestPrice(最低价) ,
OpenPrice(开盘价) ,
ClosePrice(收盘价),
AveragePrice(均价),
AskPrice1(申卖价一),
AskVolume1(申卖量一),
BidPrice1(申买价一),
BidVolume1(申买量一),
UpperLimitPrice(涨停板价)
LowerLimitPrice(跌停板价)
OpenInterest(持仓量),
Turnover(成交金额),
PreClosePrice (昨收盘),
PreOpenInterest (昨持仓),
PreSettlementPrice (上次结算价)

华宝智投条件单、支持17种条件单功能,云端监控抓板,网格交易,量化交易策略交易系统、并非A股程序化交易接口–证券低佣金开户​

http://www.lhjie.cn​

随着这几年量化交易在国内的快速发展,各种API接口、量化平台、量化交易框架匆匆推出,呈现出一片百花齐放,欣欣向荣的景象,但是由于目前国内还处于私募基金发展的初期,大部分平台也都匆匆上马,既有自己的特点也有不足之处。
真正开展CTA 程序化交易,至少要搭建行情数据平台、研究平台和交易平台三大平台,还会涉及到平台之间的对接问题;从数据质量角度,选择准确的行情源,保证研究和交易的行情数据一致,最好采用Level-2 数据;从数据传输速度的角度,需要考虑到服务器的托管;策略设计需要考虑突发行情的处理。
量化平台主要有以下几类:

商业软件

文华WH8、TB、金字塔、MC 这些为代表的程序化商业软件,历史悠久,他们的客户群主要面对编程能力较弱的初级策略开发者。
再由于目前中国监管机构对A股程序化表现出限制的态度,所以这类商业软件几乎多为期货程序化软件。
它们实现程序化的方式几乎都采用一个策略编辑器,在策略编辑器了里使用商业软件开发者自定义的一套脚本语音,策略内容本质是文本内容,客户端加载策略后,将文本字符串进行分词处理,将不同的单词映射到程序相应的函数模块进行分析,所以执行效率较低。
商业软件策略编辑器开发出的策略脚本的性能较低,和我们下面说的API方式效率比起来,商业软件的性能可能低1个数量级甚至更多。
这些软件也可能在策略脚本增加对其他语言开发的动态链接库(DLL文件)的支持,例如通过调用自编DLL的方式,但本质上脱离不了脚本性能和功能的限制。而且每年商业软件需要向使用者收取费用,几千甚至10几万不等。

在线量化平台

近几年在线量化平台主要有优矿、聚宽等,同花顺也推出了MINDGO,甚至早些年京东也推出了京东量化(已关闭)。
这类平台主要的特点是,在线编辑策略,上传策略到服务器进行回测和运行,并且有良好的社区支持,可以在平台上展示自己策略的回测图表。
但这些平台的不足是,在这类平台开发运行的策略并不是在使用者本地电脑运行的,量化爱好者开发出策略后需要通过网站上传,进行回测和远程执行策略,可能还需要平台管理员进行审核,也就意味着上传策略的同时,就是默许了量化平台可以查看你的策略,在这些WEB平台上的策略没有安全性可言。
在线量化平台有一个优势是可以进行多因子分析,因为在线量化平台通常已经对A股多因子做了因子提纯和调用数据方法封装处理,但也同时存在一个问题:经常策略多次回测的结果并不能保证一致的情况,可能是因为平台的回测服务器是共享的,也可能在性能精度上做了简化处理。
因为这类的平台的优势在于可提供A股的多因子库,所以这些平台以基于A股的多因子回测为主有一定优势。
对策略开发者而言,开发的策略使用的方法依赖于平台提供的函数方法。
所以在不同平台的函数方法并不是一致的。

自主研发平台

主要使用交易所和证券公司、软件服务商提供的API进行自主研发。例如上期的CTP API、中泰的XTP API、兴业的UT API等。
综合交易平台CTP 是由上期技术提供的平台,是一个开放、快速、稳定、安全的期货交易、结算系统解决方案,随着接入期货公司的增多,其在期货界也获得了越来越普遍的认同。其开放的接口、优异的性能、集中部署的创新模式以及经验丰富的技术背景都为程序化交易在国内的快速发展提供了最为优异的平台。
根据提供的技术资料,基于CTP 开发的交易平台部署图如下所示:
基于CTP 开发的交易平台部署图
如图所示, CTP 平台API 的文件列表,刚好10 个文件,其中4 个是头文件,核心文
件主要就是两个dll 文件:thosttraderapi.dll 和thostmduserapi.dll,基于CTP 的开发主要围绕这两个dll 文件进行。
采用CTP 开发程序化交易策略具有接入灵活、运算性能高、传输速度快等优点。
CTP 上使用的API 是基于C++程序库,来实现客户端和CTP 服务器之间的数据传输。客户端包括,所有投资者都可以使用的CTP 标准客户端,以及个性化交易工具(由投资者个人或其合作者开发)。通过API,客户端可以发出或撤销普通单、条件单、查询委托或交易状态、查询账户实时信息和交易头寸。
高性能的交易后台综合交易平台8000 笔/秒处理速度的交易引擎,整套系统在0.5 毫秒以内处理完成报单、成交全过程的资金持仓计算的能力,以及无单点故障并实现负载均衡的交易系统体系架构树立了综合交易平台高性能的业界形象。拥有2 万个客户同时在线的处理能力,还可以通过扩展前置机群进一步提升系统对更多客户在线的处理能力。
传输:高速的交易所通信线路
综合交易平台通过千兆局域网接入中金所和上期所交易系统,通过三所联网主干接入大商所和郑州商品交易所。托管于上期技术的程序化交易终端,因为通过局域网接入综合交易平台,其报单和行情速度处于目前业内最快水平。
长远看,应该立足基于CTP 的API 自主开发程序化交易系统,有利于实现更复杂的策略、更灵活的交易操作。用C++这样的编译性语言,相比脚本语言,可以直接把程序编译成机器可读的二进制代码,因此效率更高。
号称"本地SIMNOW"的VNPY CTP的底层仿真回测接口,就是针对CTP开发者提供的一套数据采集、仿真回测、图表绘制的一套非常容易的产品。
VN.PY首页​
http://www.vnpy.cn图标
支持的编程语言
VNPY 仿真回测Api支持多种编程语言,包括C++、Python、Java、C#、Golang、易语言等 。
支持的操作系统
VNPY 仿真回测Api支持Windows操作系统,版本要求Windows7、Windows2008及以上。
支持的量化交易框架
VNPY 仿真回测支持各种基于CTP接口的自编程序和框架,例如vn.py、Quicklib、海风等。
CTP实盘程序流程图(C++)
典型CTP实盘程序流程图
VNPY 仿真回测程序流程图(C++)