Cryptoquant- An Quantatitive trading library for crypto-assets 数字货币量化交易框架

Cryptoquant

CryptoQuant is an algorithmic trading library for crypto-assets written in Python. It allows trading strategies to be easily expressed and backtested against historical data (with daily and minute resolution), providing analytics and insights regarding a particular strategy's performance. cryptoquant also supportslive-trading of crypto-assets starting with many exchanges (Okex,Binance,Bitmex etc) with more being added over time.

CryptoQuant是一套基于Python的量化交易框架，帮助个人/机构量化人员进行数字货币量化交易。框架具有回测/实盘交易功能。策略框架支持多个平台切换回测。并提供交易所实盘交易接口（如OKEX) 。

全新的《Python数字货币量化投资实战》系列在线课程，已经在微信公众号[StudyQuant]上线，一整套数字货币量化解决方案。覆盖CTA等策略（已完成）等内容。

版本介绍

目前主要分为 public（开源版）, pro(专业版) 和 vip 3个版本。每个版本代码不一样。供用户学习，用户可自行迭代升级。

public（开源版）

当前开源仓库

pro(专业版)

专业版提供

教学视频
封装好的接口示例、系统源码开发示例
策略示例
基于类的量化交易系统，更清晰的架构。
社群答疑服务

并提供专业版的量化交易框架源码学习。在架构上由多个库组成，开发者花费了大量的时间，整理构建的自用量化交易框架，非常适合个人量化交易员学习并实践使用。

vip(vip)

自用的量化交易系统，经常更新代码。
提供封装好的现货和合约量化接口（支持Binance现货、合约）
多个经典量化策略示例
更高频率的量化交易系统
远程技术支持和服务

更多详情： wechat: studyquant88

Features

Ease of Use: CryptoQuant tries to get out of your way so that you can focus on algorithm development.
开箱即用 ： CryptoQuant提供一套量化框架帮助您专注策略开发
回测：回测框架支持数据导入，自定义交易订单号，多线程回测、遗传算法寻优等功能
实盘交易：框架提供数字货币交易所接口DEMO
文档支持:官方社区论坛

环境准备

支持的系统版本：Windows 7以上/Windows Server 2008以上/Ubuntu 18.04 LTS
支持的Python版本：Python 3.6 64位/ 3.7+

Installation

Windows 使用要安装Python，激活环境，进入cryptoquant/install目录下的运行install.bat 安装依赖库安装dependencies 中的依赖库

Quickstart

如何导入数据

from cryptoquant.trader.constant import Direction, Exchange, Interval, Offset, Status, Product, OptionType, OrderType
import pandas as pd
from cryptoquant.app.data_manage.data_manager import save_data_to_cryptoquant

if __name__ == '__main__':
    df = pd.read_csv('IF9999.csv')
    symbol = 'IF9999'
    save_data_to_cryptoquant(symbol, df, Exchange.CFFEX)

如何回测

from datetime import datetime
from cryptoquant.app.cta_backtester.engine import BacktestingEngine, OptimizationSetting
from cryptoquant.app.cta_strategy.strategies.atr_rsi_strategy import (
    AtrRsiStrategy,
)
#%%
engine = BacktestingEngine()

engine.set_parameters(
    vt_symbol="IF9999.CFFEX",
    interval="1m",
    start=datetime(2020, 1, 1),
    end=datetime(2020, 4, 30),
    rate=0.3/10000,
    slippage=0.5,
    size=300,
    pricetick=0.2,
    capital=1_000_0,
)
setting = {}
engine.add_strategy(AtrRsiStrategy,setting)
# 导入数据
engine.load_data()
# 开始回测
engine.run_backtesting()
#计算收益
df = engine.calculate_result()
# 开始统计
engine.calculate_statistics()
# 开始画图
engine.show_chart()

实盘交易- 接口调用示例

（cryptoquant_example/3 CCXT tutorial/4_api_demo.py）


from cryptoquant.config.config import ok_api_key, ok_seceret_key, ok_passphrase,binance_api_key,binance_secret_key
from cryptoquant import get_exchange

"""
Attention:
to run this code file , your python may need to be python3.9. It can be run by my environment
of  python 3.9. Hope you can run it successfully. Many Thanks 
"""

if __name__ == "__main__":
    setting ={
        'symbol':"EOS/USDT",
        'api_key':binance_api_key,
        'secret':binance_secret_key,
        'base_asset':'EOS',
        'quote_asset':'USDT',
        'sleep_time':5,
        'time_frame':'5m'
    }

    apikey = binance_api_key
    secret = binance_secret_key
    symbol = "EOS/USDT"
    time_frame = '5m'
    strategy_name = 'apidemo'

    exchange = get_exchange(symbol, apikey, secret, time_frame, strategy_name, setting)

    print('GEt Trades', exchange.GetTrades())
    print('GEt Ticker',exchange.GetTicker())
    print('GEt Depth',exchange.GetDepth())
    print('GetAccount',exchange.GetAccount())
    print('获取K线',exchange.GetKline(time_frame))
    print('get Orders',exchange.GetOrders())
    print('get open Orders',exchange.GetOpenOrders())

    # 买单
    buy_order = exchange.Buy(Price = 3,Amount = 4)
    print(f"获取订单{exchange.GetOrder(buy_order.id)}")

    # 撤单
    cancel_order = exchange.CancelOrder(buy_order.id)
    print(f"取消订单{cancel_order}")

    # 卖单
    sell_order = exchange.Sell(Price = 5,Amount = 4)
    print(f"获取订单{exchange.GetOrder(buy_order.id)}")

    # 撤单
    cancel_order = exchange.CancelOrder(sell_order.id)
    print(f"取消订单{cancel_order}")

Result

CCXT GateWay Init
GEt Trades [Trade(Id='170714627', Time=1658938662633, Price=1.138, Amount=1933.3, Type=<Direction.ORDER_TYPE_BUY: 0>), 
..                  ...    ...    ...    ...    ...       ...
495 2022-07-28 00:15:00  1.135  1.141  1.134  1.137  133360.3
496 2022-07-28 00:20:00  1.138  1.140  1.137  1.138   22433.0
497 2022-07-28 00:25:00  1.139  1.144  1.138  1.141  100433.5
498 2022-07-28 00:30:00  1.141  1.143  1.140  1.141   42677.0
499 2022-07-28 00:35:00  1.141  1.143  1.141  1.142   27621.5

Strategy Application Example 策略应用示例

"""
自动交易简易的流程：  
根据个人的策略情况不同，自行调整
 1 - 更新账户信息
 2 - 获取TICKER
 3 - 获取K线
 4 - 处理K线数据形成交易信号


 5 - 定时运行
    用户可参考代码添加定时运行模块，来完善，如需要完整脚本，可以添加微信 studyquant88 发送cryptoquant 来获取，这个示例应用的代码。
 wechat: studyquant88
"""


from cryptoquant import *
# - 策略导入
from cryptoquant.app.cta_strategy.strategies.double_ma_strategy import (
    DoubleMaStrategy
    )
from cryptoquant.config.strategy_config import ma_strategy_spot_setting
from squtils import sync_current_minute



def refresh_data(exchange, strategy:DoubleMaStrategy,time_frame):
    """
    更新数据
    """
    ticker = exchange.GetTicker()
    # 推送TICKER给策略
    strategy.on_tick_data(ticker)
    # 获取账户信息
    account = exchange.GetAccount()
    # # 推送到策略
    strategy.on_account(account)
    # 获取K线数据
    kline_df = exchange.GetKline(time_frame)
    strategy.on_kline(kline_df)


if __name__ == "__main__":
    # 参数设置
    setting = ma_strategy_spot_setting
    # symbol
    symbol = setting['symbol']
    # 策略
    strategy_name = 'Trend_strategy'
    # 策略周期
    time_frame = setting['time_frame']
    # API SECRET
    secret_key = setting['secret']
    # api_key
    api_key = setting['api_key']

    # 接口实例
    exchange = get_exchange(symbol, api_key, secret_key, time_frame, strategy_name, setting)
    exchange.log('开始运行')
    logger = exchange.logger

    # 策略实例
    strategy = DoubleMaStrategy(exchange, strategy_name, symbol, setting)
    strategy.trading = True  # 打开实盘交易
    strategy.fixed_order_amount = setting['order_amount']

    # 更新数据
    refresh_data(exchange,strategy,time_frame)

    """
    # todo
    后期可以添加定时运行模块，来完善，如需要完整脚本，可以添加微信 studyquant88 发送cryptoquant 来获取，这个示例应用的代码。
    """
    while True:
        refresh_data(exchange, strategy, time_frame)
        # 简易的时间驱动！ 用户可自行实现运行周期
        time.sleep(30)

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- https://www.huobi.ms/zh-cn/topic/double-reward/?invite_code=cgx22223

贡献代码

非常希望大牛来贡献代码，完善项目功能。

在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量：

使用autopep8格式化你的代码。运行autopep8 --in-place --recursive . 即可。
使用flake8检查你的代码，确保没有error和warning。在项目根目录下运行flake8即可。

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开发日志

2022-07-27 v1.4

添加策略应用
整理项目目录

2021-12-09 v1.3

更新BINANCE封装好的接口
更新 CCXT接口教学
添加定投策略示例

2021-05-07 v1.2

更改目录结构增加文档链接文档补充

2021-01-15 v1.1

添加了APIGATEWAY 模板
支持回测，遗传算法调优。
数据导入
自定义订单号
实盘交易demo

2020-08-15 v1.0

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