基于Python的开源量化交易平台开发框架
源代码：
http://www.gitpp.com/guantangl/py-quan-t
一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台，自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户，包括私募基金、证券公司、期货公司等。
一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，在开源社区的持续贡献下，已经成长为多功能量化交易平台，并吸引了众多金融机构用户的关注和使用。利用这样的开源量化交易系统学习量化交易，是一个既高效又经济的方式。以下是一些具体步骤和建议：
一、选择适合的开源量化交易系统
首先，需要从众多开源量化交易系统中选择一个适合自己的。在选择时，可以考虑以下几个因素：
系统功能：确保所选系统能够满足自己的量化交易需求，包括数据获取、策略开发、回测、执行引擎、风险管理等功能。
社区活跃度：选择社区活跃、用户众多的系统，这样可以更方便地获取帮助和支持。
文档和教程：系统应提供完整且易于理解的文档和教程，以便快速上手。
兼容性和可扩展性：系统应具有良好的兼容性和可扩展性，以便在不同的环境和平台上运行，并能够根据需要添加新的功能或模块。
二、安装和配置系统
安装Python：量化交易系统通常基于Python开发，因此需要先安装Python。建议安装Anaconda，因为它内置了许多常用的科学计算和数据分析库。
安装系统：根据所选开源量化交易系统的安装指南进行安装。通常可以通过pip安装相应的Python包，或者使用系统的安装程序进行安装。
配置环境：根据需要进行环境配置，如设置数据源、交易接口等。
三、学习量化交易基础知识
在开始学习如何使用开源量化交易系统之前，建议先掌握一些量化交易的基础知识，包括：
金融市场和交易规则：了解股票、期货、外汇等市场的交易规则和相关金融产品。
统计学和数学：量化交易涉及大量的数据分析和数学模型，因此需要掌握统计学、概率论和线性代数等知识。
编程基础：熟悉Python编程语言，了解基本的语法和常用库。
四、通过实战学习系统使用
阅读文档和教程：仔细阅读所选开源量化交易系统的文档和教程，了解系统的基本功能和操作方法。
编写交易策略：根据自己的交易经验和市场知识，尝试编写交易策略。可以从简单的策略开始，如均线交叉策略，然后逐步增加复杂性。
进行回测：利用系统的回测功能，对历史数据进行回溯测试，评估策略的有效性和风险。
模拟交易：在模拟交易环境中测试策略，了解策略在实际交易中的表现。
实时交易：在确认策略有效且风险可控后，可以尝试进行实时交易。但请注意，实时交易涉及真实资金，需要谨慎操作。
五、参与社区交流和协作
加入所选开源量化交易系统的社区或论坛，与其他量化交易者交流经验和技巧。参与社区讨论，提出问题并寻求帮助。同时，也可以分享自己的策略和心得，为社区做出贡献。
六、持续优化和学习
量化交易是一个持续学习和优化的过程。需要不断调整和完善自己的策略，以适应市场的变化和提高盈利能力。同时，也要关注最新的量化交易技术和工具，不断提升自己的技术水平。
示例系统：VN.PY
以VN.PY为例，它是一个基于Python的开源量化交易系统开发框架，自发布以来已经积累了众多金融机构用户。利用VN.PY学习量化交易，可以按照以下步骤进行：
安装VN.PY：通过pip安装VN.PY包，并配置相应的环境。
学习VN.PY文档：仔细阅读VN.PY的官方文档和教程，了解系统的基本功能和操作方法。
编写和测试策略：在VN.PY的框架内编写交易策略，并利用其回测和模拟交易功能进行测试。
参与社区交流：加入VN.PY的社区或论坛，与其他量化交易者交流经验和技巧。
通过上述步骤，你可以有效地利用开源量化交易系统学习量化交易，并不断提升自己的技术水平。
基于Python的开源量化交易平台开发框架
源代码：
http://www.gitpp.com/guantangl/py-quan-t