关于c++:WonderTrader发布v050版本

明天（2020 年 7 月 28 日）WonderTrader 公布了最新版本 v0.5.0，同步公布的还有 wtpy 的最新版本 v0.5.0

WonderTrader 在 v0.5.0 中做了如下批改：

• 高频策略引擎正式公布 。高频策略引擎之前在WonderTrader 中曾经做了实现，然而因为测试不够充沛，临时并没有正式公布，只是以 CTA 策略组合为主，随着 v0.4.0 公布的选股引擎，v0.5.0 也正式公布了高频引擎，从而实现了 WonderTrader 对不同策略利用场景的全笼罩。

  • CTA 引擎 ，实用于多策略组合。CTA 引擎采纳 同步事件驱动 模式，这样就要求策略计算工夫不能太长。对于期货来说，依照 500ms 一笔快照的速度，个别 Python 中 CTA 策略在主 K 线闭合时触发重算，单次计算工夫为个别在 10 个毫秒以内，也就是说同一个策略组合中，在两个 tick 距离的工夫内，除去引擎自身的工夫开销来说，能 反对 40 个以上的策略同时运行 。而一般来说全副国内期货的主力合约，也就是这个数目。CTA 引擎同步调度的目标是要 整合策略组合的指标仓位为净头寸 ，而后发送给执行模块提交指令，从而 从根本上杜绝自成交 等问题，而且节俭佣金和保证金，进步资金的利用效率。（回测引擎能够测算出每个策略大略每次计算的均匀耗时，以 Demo 中的 DualThrust 为例，个别状况下耗时 4 - 6 个毫秒）CTA 引擎同时提供 tick 级响应接口，次要针对策略自身的风控需要。
  • SEL 引擎 ，实用于选股零碎或者简单算法策略。SEL 引擎采纳 异步工夫驱动 模式，只有在两次重算调度之间，策略运算实现即可。SEL 引擎因为是异步的起因，所以信号无奈整合到同一时间收回（强行整合到同一时间执行可能会导致交易机会的失落，从而造成策略意料之外的危险）。SEL 引擎的劣势是：反对 日级别以上的任务调度 （次要针对选股的需要，个别选股策略轮换工夫都比拟长），同时也 反对分钟线级别的任务调度（次要针对预设股池的盘中筛选），日线级别的任务调度不限定工夫，是否交易工夫都能够执行，分钟线级别的任务调度限定在交易工夫内。比拟典型的用法就是盘后日线级别选股失去根本股池，而后在盘中针对该根本股池设置分钟线级别的选股。
  • HFT 引擎 ，实用于高频策略。HFT 引擎也采纳 同步事件驱动 模式。HFT 引擎和 CTA 引擎不同的点在于，CTA 引擎要外接执行模块，而 HFT 引擎的策略自带执行。简略来说，就是HFT 引擎容许策略间接操作交易接口。HFT 引擎对策略要求较高，须要策略自行治理订单，解决超时撤销等操作。然而 HFT 引擎还是向策略提供了一系列不便的接口，例如：HFT 引擎对策略只提供买入、卖出和撤单三种下单指令，策略逻辑中，不须要刻意去关怀是买入开仓还是买入平仓，这些都会在交易接口中主动解决掉（交易接口读取开平策略配置文件actionpolicy.json，通过配置文件中，针对不同的种类配置开仓、平仓、平今的优先级和边界参数）。
• 减少股票数据复权因子解决逻辑。在应用 WonderTrader 进行股票回测或者交易的时候，WonderTrader会主动读取未复权的数据，以及复权因子，而后进行前复权解决。
• 交易模块减少交易数据落地。次要实时落地的数据包含：成交明细、订单明细、持仓数据和资金数据。
• 其余代码细节调整

wtpy 在 v0.5.0 中做了如下批改：

• 同步底层为最新版本 v0.5.0
• 因为高频策略开发的须要，从新调整了 C ++ 底层的目录构造（次要是行情接入接口，之前是数据组件独自应用，当初 HFT 策略也可能间接应用）
• 新增了高频策略对应的 HftContext 模块，以及 BaseHftStrategy 模块。

下一阶段的打算

到目前为止，WonderTrader根本曾经做到了利用场景全笼罩，所以当前的开发计划，将会从大性能实现为主，变成

• wtpy 会内置一个基于 flask 的伺服引擎，次要用于近程监控
• wtpy 会内置一套 web-ui，作为 flask 伺服的资源，供用户近程查看
• 优化底层接口细节，更不便 python 等应用层调用
• 测试欠缺底层外围模块