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恭喜你发现了这个宝藏，这里你会发现优质的开源项目、IT知识和有趣的内容。
最近什么最火，那应该就是股市了，有多少人连十一假期都不想放，有大赚的有解套的有趁机想快一笔的，不知道你的收益怎么样？
今天我们也来赶赶时髦，分享一个股市有关的开源项目，它一个开源、高效的量化交易系统开发框架，希望可以让量化更加容易上手，它就是：VeighNa
VeighNa 是什么
VeighNa是一套基于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。
那么这样一个开源的产品都有哪些能力呢，它包括了以下的特点：
多市场交易接口：支持国内外众多交易品种的交易接口，包括但不限于国内期货、期权、证券，以及海外的证券、期货等。
简洁易用的API：
REST Client（rest）：基于协程异步IO的高性能REST API客户端，采用事件消息循环的编程模型，支持高并发实时交易请求发送
Websocket Client（websocket）：基于协程异步IO的高性能Websocket API客户端，支持和REST Client共用事件循环并发运行
策略开发与回测：vn.py内置了经过充分实盘检验的量化策略引擎，支持从策略开发到回测研究再到实盘自动交易的整个业务流程。同时，它还提供了图形化回测工具，让你直观地看到策略的表现。
高性能图表：支持Python高性能K线图表，能够显示大数据量图表并支持实时数据更新。
跨进程通讯：支持跨进程通讯，这使得分布式部署的复杂交易系统成为可能。
安全可控：掌控交易程序的源代码细节，可以有效避免程序后门、策略窃取、交易信号截获等风险，让你的交易更加安全可靠。
安装 VeighNa
得益于Python语言本身的跨平台优势，VeighNa支持在Windows、Linux、Mac三大系统上安装使用。
windows安装
windows安装
windows是最方便的，因为提供了VeighNa Studio。作为一站式的量化投研交易Python环境，VeighNa Studio整合了：
Python 3.10 64位（Python官网版本）
VeighNa和其他相关依赖库
VeighNa Station（VeighNa框架的图形化管理工具）
安装过程很简单，自己按顺序执行即可。
MAC安装
VeighNa量化交易平台的核心框架部分很早就可以在Mac系统上运行。目前Mac系统上还没有类似VeighNa Studio的开箱即用发行版，需要手动完成安装流程：
首先需要确认你的系统已经安装好Python3.10，如果没有可以前往Python官网下载3.10版本的安装包，或者通过brew安装。
使用brew安装TA-Lib的C++开发包：
brew install ta-lib
安装NumPy和TA-Lib（Python），这里推荐使用豆瓣PyPI镜像解决官方源访问困难的问题：
python3 -m pip install numpy==1.26.4 --index=https://pypi.doubanio.com/simplepython3 -m pip install ta-lib --index=https://pypi.doubanio.com/simple
安装米筐RQData客户端，注意这里使用的是米筐PyPI源：
python3 -m pip install rqdatac --index=https://pypi2.ricequant.com/simple安装VeighNa核心框架，以及需要使用的功能插件模块：
python3 -m pip install vnpy --index=https://pypi.doubanio.com/simplepython3 -m pip install vnpy_ctastrategy vnpy_ctabacktester vnpy_datamanager vnpy_sqlite vnpy_rqdata --index=https://pypi.doubanio.com/simple
这里会包含一些例子，可以根据自己的需要来做调整：
CTA策略实盘和回测模块：vnpy_ctastrategy、vnpy_ctabacktester
历史数据管理模块：vnpy_datamanager
SQLite数据库驱动：vnpy_sqlite
RQData数据服务适配器：vnpy_rqdata
使用
安装成功后，启动命令行工具即可直接使用VeighNa Studio Python发行版。
输入python即可进入python的交互式环境，如下图所示：
此时在命令行中输入python代码就会立即执行。如果想运行pyqtgraph的自带的例子，可以依次输入以下代码：
from pyqtgraph import examplesexamples.run()
此时则会弹出Examples的运行窗口，如下图所示：
点击左侧的Basic Plotting则会弹出示例的图形界面，如下图所示：
如果想打开jupyter lab进行投资研究工作，可以打开cmd，输入jupyter lab，即可成功启动，如下图所示：
功能展示
总结
整体而言，VeighNa是一款极具吸引力的开源量化交易系统开发框架。在现在这样一个股市突然爆火的情况下，虽不想有机会可以赚的投资收益呢，而它不仅功能强大、易于上手，还安全可靠。无论是经验丰富的专业交易员，还是刚入门的量化交易爱好者，都能从中受益匪浅。当然，投资有风险，入市需谨慎，如果你不是真的相关从业者，还是建议以学习为主。
项目信息
项目名称：
VeighNaGitHub 链接：https://github.com/vnpy/vnpy
Star 数：24K
