Vnpy定制化

最新推荐文章于 2026-01-07 13:36:22 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-07 13:36:22 发布 · 436 阅读 · 6 ·
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本文介绍了如何在官方vnpy框架基础上定制一个版本，以实现交易接口的自动重连功能，提升金融交易系统的稳定性和效率。着重探讨了Python编程在金融自动化中的应用以及在回测和实盘交易中的关键作用。

官方vnpy定制化版本

实现自动重连

theoderic001
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在Ubuntu安装vnpy教程（最新）
猿小白的博客
07-22 409
VeighNa量化交易框架在Ubuntu的安装指南 VeighNa是一个基于Python的量化交易开发框架，提供从API对接到策略自动交易的全流程解决方案。本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装VeighNa的步骤： 下载4.1.0版本源码 安装系统依赖项 解压文件 执行安装脚本 通过run.py启动程序 安装前需确保已安装Python3环境，推荐使用Miniconda3。该框架支持多种金融市场，提供策略开发、回测、风险管理等功能，适合快速开发量化交易策略。
量化交易系统开发-实时行情自动化交易-8.5.VNPY平台
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VN.PY 是一款基于 Python 的开源量化交易服务平台，广泛应用于量化研究、策略开发、自动化交易等场景。自 2015 年推出以来，VN.PY 凭借其灵活的架构设计、丰富的交易接口以及对主流市场的全面支持，迅速成为中国量化交易社区中的热门平台之一。VN.PY 旨在为量化交易者提供一站式的解决方案，从策略研发、历史回测到实盘交易，VN.PY 平台提供了全方位的支持。它的开源特性也使得交易者能够自由定制和扩展其功能，以满足不同的交易需求。
【vn.py】开发环境搭建（windows）
夏洛的克
01-15 1972
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vnpy可视化技术终极指南：从零构建专业级K线图表系统
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12-11 850
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如何快速生成专业量化交易报告：vnpy自动化分析策略表现终极指南
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在量化交易的世界中，策略表现分析报告是评估投资效果的关键工具。vnpy作为基于Python的开源量化交易平台开发框架，提供了强大的自动化报告生成功能，帮助交易员全面了解策略表现，做出更明智的投资决策。💡 ## 📊 vnpy量化交易报告生成核心功能 vnpy框架内置了完善的策略回测和表现分析系统，通过[vnpy/alpha/strategy/backtesting.py](https://l
VNPY_教程
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IAlexanderI的专栏
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这个写的有助于理解，不错的教程 前言： 当初接触到vnpy，一开始当然是按照该项目在GitHub上的指南，开始安装，配置，阅读Wiki，但是作为一个python新手，并不能马上利用vnpy来写策略回测甚至实盘。所以我决定还是从源码看起，一点一点摸透整个框架的细节。虽然看源代码对于一个python初学者真的很困难，特别是期间得了干眼症，看显示器那叫一个难受，但还是坚持下来。 看了一遍之后，把自己...
终极指南：vnpy专业级交易图表可视化技术深度解析
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还在为量化交易中的数据展示而困扰吗？想要一个既能呈现专业K线走势，又能集成实时交易功能的完整解决方案？vnpy的可视化框架为你提供了一站式答案。本文将带你深入探索vnpy图表系统的技术核心，掌握从基础数据渲染到高级交互功能的完整实现路径。 ## 为什么你需要vnpy图表系统？🚀 量化交易的成功不仅依赖于策略的有效性，更需要直观的数据可视化支持。vnpy的图表模块解决了传统交易平台在数据展示方
vnpy：Python量化交易开发框架
白帽阿叁的博客
10-28 6531
它集成了多个国内外的交易接口，支持多种交易所的实时行情获取和交易执行，并提供了丰富的技术指标、交易数据分析和可视化功能。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。vnpy库提供了丰富的功能和接口，可以用于快速开发和回测量化交易策略。
vnpy学习_03学习推荐
江州司马
03-29 3312
本来是打算花大时间，好好的学习vnpy的，后续作为自己主要开发工具（冲着可实盘）。 但这两天扫了遍代码，发现还是挺轻量级的，如果当做主要开发工具，需要补充还是挺多的（只支持单标的以及缺少分钟数据源。多标的需要另外定制模板类，有些负责，对个人玩家，真没精力在平台上花大力气折腾，公司来做比较合适，而且任何改动都需要完整的测试，否则就是真金白银的损失），后续更倾向于将其当做对接实盘的中介使用。开发，回...
VNPY思维导图框架.zip
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VNPY是一个强大的开源项目，专门用于人工智能和自动化交易。这个框架的核心目标是为金融交易者提供一个便捷、高效且可扩展的平台，使他们能够快速构建和实施自己的交易策略。"VNPY思维导图框架.zip" 文件包含了对...
vnpy手机端App - 基于Python的开源量化交易平台开发框架.zip
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vnpy作为一款基于Python语言开发的开源平台，意味着它具有开放源代码的特性，用户可以自由地使用、修改和分发源代码，这一点对于技术开发者和量化交易爱好者来说尤为重要，因为它允许他们根据自己的需求定制交易策略...
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取：综合指南
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SmartGarret的博客
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使用Python进行人工智能（AI）网页抓取通过让模型解释页面内容而不是依赖脆弱的HTML规则来简化提取。Python仍然处理获取、验证和存储，而人工智能（AI）即使在布局更改时也能提供一致的结构化数据。随着工作流程的增长，用于抓取的MCP服务器和n8n自动化等工具使扩展、处理重试和将结果移至下游变得更容易，而无需为脚本添加复杂性。这种方法同样适用于快速实验和生产就绪的管道。人工智能（AI）网页抓取是使用语言模型而不是刚性解析规则从网页提取结构化数据的一种方法。
秋叶SD-Trainer中缺少包的问题解决方式，例如onnxruntime
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解决sd-trainer安装包的问题
学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
code__bee的博客
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【代码】学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
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事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
TDengine JAVA 语言连接器入门指南
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使用 Pycharm 实现 Robot Framework 的自动化
Sally_xy的博客
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PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的 Python IDE由于 PyCharm 是一个 Python 集成开发环境（IDE），因此它可以用于开发我们用来为 Robot Framework 增加功能的 Python 脚本，并附带代码补全和集成文档等功能PyCharm 较 RIDE 性能更优，并且集成了 Git、Mercurial 等版本控制系统，使得团队协作和代码管理更加高效。
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Streamlit是一个用于快速构建Web应用的Python框架，通过几行代码即可实现美观的Web界面。本文详细介绍并演示了文本显示、数据表格、图表可视化、交互组件（按钮、滑块、表单等）、会话状态管理、缓存机制和多种布局选项（侧边栏、分栏）。特别适合快速部署模型和数据分析仪表板，无需前端开发经验。
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VNPY思维导图框架深度解析
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