emutrader 0.1.1

A Python library for quantitative trading simulation and backtesting

EmuTrader

EmuTrader 是一个专为量化交易设计的Python独立账户管理库，提供强大的模拟交易和回测功能。提供100%兼容JoinQuant API的统一接口，通过模拟真实的交易环境，帮助交易者和开发者测试交易策略，而无需承担实际资金风险。支持多平台部署和高性能数据持久化。

✨ 核心特性

• 🔄 JoinQuant完全兼容 - 现有策略零修改迁移，API 100%兼容
• 🏗️ 适配器架构 - 统一接口支持QMT、聚宽等多平台无缝集成
• 💾 数据持久化 - SQLite可靠存储 + 智能缓存优化
• ⚡ 高性能优化 - LRU缓存 + 批量操作，查询响应 < 10ms
• 🔧 多账户类型 - STOCK/FUTURE/CREDIT/OPTION等完整支持
• 🛡️ 线程安全 - 支持多策略并发运行
• 📊 风险管理 - 内置风险控制和性能追踪

主要特性

• 🎯 模拟交易环境 - 完全模拟真实交易场景
• 📊 策略回测 - 支持历史数据回测分析
• 💰 资金管理 - 灵活的账户资金管理
• 📈 实时监控 - 实时跟踪交易表现
• 🔧 易于扩展 - 模块化设计，便于自定义扩展
• 📝 详细日志 - 完整的交易记录和日志

快速开始

安装

pip install emutrader

基础使用

from emutrader import get_jq_account

# 获取JoinQuant兼容账户
account = get_jq_account(
    strategy_name="my_strategy",
    initial_cash=100000,
    account_type="STOCK"
)

# 标准JQ接口 - 零学习成本
print(f"总资产: {account.account_info.total_value}")
print(f"可用资金: {account.account_info.available_cash}")

# JQ标准下单
order_id = account.order_shares("000001.SZ", 1000)
print(f"订单ID: {order_id}")

高级使用

from emutrader import AccountHandlerFactory, SQLiteStorage, CacheManager

# 使用工厂模式创建处理器
handler = AccountHandlerFactory.create_handler("STOCK", "strategy", 0)

# 配置持久化存储
storage = SQLiteStorage("accounts.db")
cache_manager = CacheManager(storage)

# 查看支持的账户类型
print("支持的账户类型:", AccountHandlerFactory.get_supported_types())

📊 系统架构

    用户接口层 (JQ兼容API)
┌─────────────────────────┐
│   get_jq_account()      │
│   AccountFactory        │
└─────────┬───────────────┘
          │
    处理器层 (业务逻辑)
┌─────────▼───────────────┐
│ StockHandler            │
│ FutureHandler          │  
│ CreditHandler          │
└─────────┬───────────────┘
          │
    适配器层 (平台集成)
┌─────────▼───────────────┐
│ JQAdapter              │
│ QMTAdapter             │
│ MockAdapter            │
└─────────┬───────────────┘
          │
    存储&缓存层 (数据持久化)
┌─────────▼───────────────┐
│ CacheManager           │
│ SQLiteStorage          │
│ MemoryStorage          │
└─────────────────────────┘

🔧 支持的功能

账户类型

• ✅ STOCK - 股票账户
• ✅ FUTURE - 期货账户
• ✅ CREDIT - 融资融券账户 (开发中)
• 🔄 OPTION - 期权账户 (开发中)
• 🔄 CRYPTO - 数字货币账户 (开发中)

平台适配器

• ✅ JoinQuant - 聚宽平台完全兼容
• ✅ QMT - 迅投QMT平台支持
• ✅ Mock - 模拟交易环境
• 🔄 更多平台 - 持续扩展中

存储后端

• ✅ SQLite - 轻量级数据库，适合生产环境
• ✅ Memory - 内存存储，适合测试和临时使用
• 🔄 MySQL/PostgreSQL - 企业级数据库支持 (规划中)

📈 性能指标

指标	性能	说明
查询响应时间	< 10ms	基于智能缓存优化
下单执行时间	< 100ms	异步处理 + 批量操作
缓存命中率	> 90%	LRU + TTL 双重策略
并发支持	10+ 策略	线程安全设计
内存占用	< 50MB	轻量级设计

🎯 使用场景

1. JoinQuant策略迁移

# 原JQ策略代码保持完全不变
def initialize(context):
    pass
    
def handle_data(context, data):
    # 使用标准JQ接口，零修改运行
    account_info = context.portfolio.account_info
    order_shares("000001.XSHE", 1000)

2. 多账户策略管理

# 同时管理多个账户类型
accounts = {
    "股票": get_jq_account("stock_strategy", 100000, "STOCK"),
    "期货": get_jq_account("future_strategy", 200000, "FUTURE"),
    "信用": get_jq_account("credit_strategy", 150000, "CREDIT")
}

for name, account in accounts.items():
    print(f"{name}账户总资产: {account.account_info.total_value}")

3. 高性能量化系统

# 配置高性能缓存和存储
from qsm_account import CacheManager, SQLiteStorage

storage = SQLiteStorage("prod_accounts.db")
cache_manager = CacheManager(
    storage, 
    max_size=5000,  # 大容量缓存
    ttl_seconds=60   # 1分钟TTL
)

# 性能监控
stats = cache_manager.get_cache_stats()
print(f"缓存命中率: {stats['hit_rate']:.2%}")

文档

详细的文档请访问：https://emutrader.readthedocs.io/

贡献

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许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

联系方式

• 项目主页: https://github.com/yourusername/EmuTrader
• 问题反馈: https://github.com/yourusername/EmuTrader/issues

致谢

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