{"id":13394758,"url":"https://github.com/vnpy/vnpy","last_synced_at":"2025-05-12T18:21:03.549Z","repository":{"id":28026786,"uuid":"31522041","full_name":"vnpy/vnpy","owner":"vnpy","description":"基于Python的开源量化交易平台开发框架","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-04-29T13:12:23.000Z","size":269163,"stargazers_count":29405,"open_issues_count":19,"forks_count":9541,"subscribers_count":1370,"default_branch":"master","last_synced_at":"2025-05-05T15:48:23.593Z","etag":null,"topics":["algotrading","finance","fintech","investment","python","quant","trading","vnpy"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"http://www.vnpy.com","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/vnpy.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":"CHANGELOG.md","contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":".github/CODE_OF_CONDUCT.md","threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":".github/SUPPORT.md","governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2015-03-02T03:36:58.000Z","updated_at":"2025-05-05T14:58:25.000Z","dependencies_parsed_at":"2023-10-05T07:35:58.877Z","dependency_job_id":"995bea79-0782-4d1e-99f6-057b43c15c52","html_url":"https://github.com/vnpy/vnpy","commit_stats":{"total_commits":5272,"total_committers":143,"mean_commits":36.86713286713287,"dds":0.6893019726858878,"last_synced_commit":"8a89b48755f84f0d0ba51c0b21528705a6895584"},"previous_names":[],"tags_count":65,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vnpy%2Fvnpy","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vnpy%2Fvnpy/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vnpy%2Fvnpy/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/vnpy%2Fvnpy/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/vnpy","download_url":"https://codeload.github.com/vnpy/vnpy/tar.gz/refs/heads/master","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":253065427,"owners_count":21848247,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["algotrading","finance","fintech","investment","python","quant","trading","vnpy"],"created_at":"2024-07-30T17:01:30.616Z","updated_at":"2025-05-12T18:21:03.525Z","avatar_url":"https://github.com/vnpy.png","language":"Python","readme":"# VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered.\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src =\"https://vnpy.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/veighna-logo.png\"/\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n💬 Want to read this in **english** ? Go [**here**](README_ENG.md)\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n    \u003cimg src =\"https://img.shields.io/badge/version-4.0.0-blueviolet.svg\"/\u003e\n    \u003cimg src =\"https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-yellow.svg\"/\u003e\n    \u003cimg src =\"https://img.shields.io/badge/python-3.10|3.11|3.12|3.13-blue.svg\" /\u003e\n    \u003cimg src =\"https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/vnpy/vnpy/pythonapp.yml?branch=master\"/\u003e\n    \u003cimg src =\"https://img.shields.io/github/license/vnpy/vnpy.svg?color=orange\"/\u003e\n\u003c/p\u003e\n\nVeighNa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。\n\n在使用VeighNa进行二次开发（策略、模块等）的过程中有任何疑问，请查看[**VeighNa项目文档**](https://www.vnpy.com/docs/cn/index.html)，如果无法解决请前往[**官方社区论坛**](https://www.vnpy.com/forum/)的【提问求助】板块寻求帮助，也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得！\n\n**想要获取更多关于VeighNa的资讯信息？** 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】：\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003cimg src 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[MLP](./vnpy/alpha/model/models/mlp_model.py)：多层感知机神经网络，适用于复杂非线性关系建模\n\n* :robot: **[strategy](./vnpy/alpha/strategy)**：策略投研开发\n\n    * 基于ML信号预测模型快速构建量化交易策略\n    * 支持截面多标的和时序单标的两种策略类型\n\n* :microscope: **[lab](./vnpy/alpha/lab.py)**：投研流程管理\n\n    * 集成数据管理、模型训练、信号生成和策略回测等完整工作流程\n    * 简洁API设计，内置可视化分析工具，直观评估策略表现和模型效果\n\n* :book: **[notebook](./examples/alpha_research)**：量化投研Demo\n\n    * [download_data_rq](./examples/alpha_research/download_data_rq.ipynb)：基于RQData下载A股指数成分股数据，包含指数成分变化跟踪及历史行情获取\n    * [research_workflow_lasso](./examples/alpha_research/research_workflow_lasso.ipynb)：基于Lasso回归模型的量化投研工作流，展示线性模型特征选择与预测能力\n    * [research_workflow_lgb](./examples/alpha_research/research_workflow_lgb.ipynb)：基于LightGBM梯度提升树的量化投研工作流，利用高效集成学习方法进行预测\n    * [research_workflow_mlp](./examples/alpha_research/research_workflow_mlp.ipynb)：基于多层感知机神经网络的量化投研工作流，展示深度学习在量化交易中的应用\n\nvnpy.alpha模块的设计理念受到[Qlib](https://github.com/microsoft/qlib)项目的启发，在保持易用性的同时提供强大的AI量化能力，特此向Qlib开发团队致以诚挚感谢！\n\n\n## 功能特点\n\n带有 :arrow_up: 的模块代表已经完成4.0版本的升级适配测试，同时4.0核心框架采用了优先保证兼容性的升级方式，因此大多数模块也都可以直接使用（涉及到C++ API封装的接口必须升级后才能使用）。 \n\n1. :arrow_up: 多功能量化交易平台（trader），整合了多种交易接口，并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API，用于快速构建交易员所需的量化交易应用。\n\n2. 覆盖国内外所拥有的下述交易品种的交易接口（gateway）：\n\n    * 国内市场\n\n        * :arrow_up: CTP（[ctp](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctp)）：国内期货、期权\n\n        * CTP Mini（[mini](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mini)）：国内期货、期权\n\n        * CTP证券（[sopt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sopt)）：ETF期权\n\n        * 飞马（[femas](https://www.github.com/vnpy/vnpy_femas)）：国内期货\n\n        * 恒生UFT（[uft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_uft)）：国内期货、ETF期权\n\n        * 易盛（[esunny](https://www.github.com/vnpy/vnpy_esunny)）：国内期货、黄金TD\n\n        * 顶点飞创（[sec](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sec)）：ETF期权\n\n        * 顶点HTS（[hts](https://www.github.com/vnpy/vnpy_hts)）：ETF期权\n\n        * 中泰XTP（[xtp](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xtp)）：国内证券（A股）、ETF期权\n\n        * 华鑫奇点（[tora](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tora)）：国内证券（A股）、ETF期权\n\n        * 国泰君安（[hft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_hft)）：国内证券（A股、两融）\n\n        * 东证OST（[ost](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ost)）：国内证券（A股）\n\n        * 东方财富EMT（[emt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_emt)）：国内证券（A股）\n\n        * 飞鼠（[sgit](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sgit)）：黄金TD、国内期货\n\n        * 金仕达黄金（[ksgold](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ksgold)）：黄金TD\n\n        * 利星资管（[lstar](https://www.github.com/vnpy/vnpy_lstar)）：期货资管\n\n        * 融航（[rohon](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rohon)）：期货资管\n\n        * 杰宜斯（[jees](https://www.github.com/vnpy/vnpy_jees)）：期货资管\n\n        * 中汇亿达（[comstar](https://www.github.com/vnpy/vnpy_comstar)）：银行间市场\n\n        * 掘金（[gm](https://www.github.com/vnpy/vnpy_gm)）：国内证券（仿真）\n\n        * 恒生云UF（[uf](https://www.github.com/vnpy/vnpy_uf)）：国内证券（仿真）\n\n        * TTS（[tts](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tts)）：国内期货（仿真）\n\n    * 海外市场\n\n        * Interactive Brokers（[ib](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ib)）：海外证券、期货、期权、贵金属等\n\n        * 易盛9.0外盘（[tap](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tap)）：海外期货\n\n        * 直达期货（[da](https://www.github.com/vnpy/vnpy_da)）：海外期货\n\n    * 特殊应用\n\n        * :arrow_up: RQData行情（[rqdata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rqdata)）：跨市场（股票、指数、ETF、期货）实时行情\n\n        * 迅投研行情（[xt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xt)）：跨市场（股票、指数、可转债、ETF、期货、期权）实时行情\n\n        * RPC服务（[rpc](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rpcservice)）：跨进程通讯接口，用于分布式架构\n\n3. 覆盖下述各类量化策略的交易应用（app）：\n\n    * :arrow_up: [cta_strategy](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctastrategy)：CTA策略引擎模块，在保持易用性的同时，允许用户针对CTA类策略运行过程中委托的报撤行为进行细粒度控制（降低交易滑点、实现高频策略）\n\n    * [cta_backtester](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ctabacktester)：CTA策略回测模块，无需使用Jupyter Notebook，直接使用图形界面进行策略回测分析、参数优化等相关工作\n\n    * [spread_trading](https://www.github.com/vnpy/vnpy_spreadtrading)：价差交易模块，支持自定义价差，实时计算价差行情和持仓，支持价差算法交易以及自动价差策略两种模式\n\n    * [option_master](https://www.github.com/vnpy/vnpy_optionmaster)：期权交易模块，针对国内期权市场设计，支持多种期权定价模型、隐含波动率曲面计算、希腊值风险跟踪等功能\n\n    * [portfolio_strategy](https://www.github.com/vnpy/vnpy_portfoliostrategy)：组合策略模块，面向同时交易多合约的量化策略（Alpha、期权套利等），提供历史数据回测和实盘自动交易功能\n\n    * [algo_trading](https://www.github.com/vnpy/vnpy_algotrading)：算法交易模块，提供多种常用的智能交易算法：TWAP、Sniper、Iceberg、BestLimit等\n\n    * [script_trader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_scripttrader)：脚本策略模块，面向多标的类量化策略和计算任务设计，同时也可以在命令行中实现REPL指令形式的交易，不支持回测功能\n\n    * [paper_account](https://www.github.com/vnpy/vnpy_paperaccount)：本地仿真模块，纯本地化实现的仿真模拟交易功能，基于交易接口获取的实时行情进行委托撮合，提供委托成交推送以及持仓记录\n\n    * [chart_wizard](https://www.github.com/vnpy/vnpy_chartwizard)：K线图表模块，基于RQData数据服务（期货）或者交易接口获取历史数据，并结合Tick推送显示实时行情变化\n\n    * [portfolio_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_portfoliomanager)：交易组合管理模块，以独立的策略交易组合（子账户）为基础，提供委托成交记录管理、交易仓位自动跟踪以及每日盈亏实时统计功能\n\n    * [rpc_service](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rpcservice)：RPC服务模块，允许将某一进程启动为服务端，作为统一的行情和交易路由通道，允许多客户端同时连接，实现多进程分布式系统\n\n    * [data_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_datamanager)：历史数据管理模块，通过树形目录查看数据库中已有的数据概况，选择任意时间段数据查看字段细节，支持CSV文件的数据导入和导出\n\n    * [data_recorder](https://www.github.com/vnpy/vnpy_datarecorder)：行情记录模块，基于图形界面进行配置，根据需求实时录制Tick或者K线行情到数据库中，用于策略回测或者实盘初始化\n\n    * [excel_rtd](https://www.github.com/vnpy/vnpy_excelrtd)：Excel RTD（Real Time Data）实时数据服务，基于pyxll模块实现在Excel中获取各类数据（行情、合约、持仓等）的实时推送更新\n\n    * [risk_manager](https://www.github.com/vnpy/vnpy_riskmanager)：风险管理模块，提供包括交易流控、下单数量、活动委托、撤单总数等规则的统计和限制，有效实现前端风控功能\n\n    * [web_trader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_webtrader)：Web服务模块，针对B-S架构需求设计，实现了提供主动函数调用（REST）和被动数据推送（Websocket）的Web服务器\n\n4. Python交易API接口封装（api），提供上述交易接口的底层对接实现。\n\n    * REST Client（[rest](https://www.github.com/vnpy/vnpy_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\n\n    * Websocket Client（[websocket](https://www.github.com/vnpy/vnpy_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\n\n5. :arrow_up: 简洁易用的事件驱动引擎（event），作为事件驱动型交易程序的核心。\n\n6. 对接各类数据库的适配器接口（database）：\n\n    * SQL类\n\n        * :arrow_up: SQLite（[sqlite](https://www.github.com/vnpy/vnpy_sqlite)）：轻量级单文件数据库，无需安装和配置数据服务程序，VeighNa的默认选项，适合入门新手用户\n\n        * MySQL（[mysql](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mysql)）：主流的开源关系型数据库，文档资料极为丰富，且可替换其他NewSQL兼容实现（如TiDB）\n\n        * PostgreSQL（[postgresql](https://www.github.com/vnpy/vnpy_postgresql)）：特性更为丰富的开源关系型数据库，支持通过扩展插件来新增功能，只推荐熟手使用\n\n    * NoSQL类\n\n        * DolphinDB（[dolphindb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_dolphindb)）：一款高性能分布式时序数据库，适用于对速度要求极高的低延时或实时性任务\n\n        * Arctic（[arctic](https://www.github.com/vnpy/vnpy_arctic)）：高性能金融时序数据库，采用了分块化储存、LZ4压缩等性能优化方案，以实现时序数据的高效读写\n\n        * TDengine（[taos](https://www.github.com/vnpy/vnpy_taos)）：分布式、高性能、支持SQL的时序数据库，带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少研发和运维的复杂度\n\n        * TimescaleDB（[timescaledb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_timescaledb)）：基于PostgreSQL开发的一款时序数据库，以插件化扩展的形式安装，支持自动按空间和时间对数据进行分区\n\n        * MongoDB（[mongodb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_mongodb)）：基于分布式文件储存（bson格式）的文档式数据库，内置的热数据内存缓存提供更快读写速度\n\n        * InfluxDB（[influxdb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_influxdb)）：针对TimeSeries Data专门设计的时序数据库，列式数据储存提供极高的读写效率和外围分析应用\n\n        * LevelDB（[leveldb](https://www.github.com/vnpy/vnpy_leveldb)）：由Google推出的高性能Key/Value数据库，基于LSM算法实现进程内存储引擎，支持数十亿级别的海量数据\n\n7. 对接下述各类数据服务的适配器接口（datafeed）：\n\n    * 迅投研（[xt](https://www.github.com/vnpy/vnpy_xt)）：股票、期货、期权、基金、债券\n\n    * :arrow_up: 米筐RQData（[rqdata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_rqdata)）：股票、期货、期权、基金、债券、黄金TD\n\n    * 咏春大师（[voltrader](https://www.github.com/vnpy/vnpy_voltrader)）：期货、期权\n\n    * 恒生UData（[udata](https://www.github.com/vnpy/vnpy_udata)）：股票、期货、期权\n\n    * TuShare（[tushare](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tushare)）：股票、期货、期权、基金\n\n    * 万得Wind（[wind](https://www.github.com/vnpy/vnpy_wind)）：股票、期货、基金、债券\n\n    * 天软Tinysoft（[tinysoft](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tinysoft)）：股票、期货、基金、债券\n\n    * 同花顺iFinD（[ifind](https://www.github.com/vnpy/vnpy_ifind)）：股票、期货、基金、债券\n\n    * 天勤TQSDK（[tqsdk](https://www.github.com/vnpy/vnpy_tqsdk)）：期货\n\n8. :arrow_up: 跨进程通讯标准组件（rpc），用于实现分布式部署的复杂交易系统。\n\n9. :arrow_up: Python高性能K线图表（chart），支持大数据量图表显示以及实时数据更新功能。\n\n10. [社区论坛](http://www.vnpy.com/forum)和[知乎专栏](http://zhuanlan.zhihu.com/vn-py)，内容包括VeighNa项目的开发教程和Python在量化交易领域的应用研究等内容。\n\n11. 官方交流群262656087（QQ），管理严格（定期清除长期潜水的成员），入群费将捐赠给VeighNa社区基金。\n\n注：以上关于功能特点的说明为根据说明文档发布时情况罗列，后续可能存在更新或调整。若功能描述同实际存在出入，欢迎通过Issue联系进行调整。\n\n## 环境准备\n\n* 推荐使用VeighNa团队为量化交易专门打造的Python发行版[VeighNa Studio-4.0.0](https://download.vnpy.com/veighna_studio-4.0.0.exe)，集成内置了VeighNa框架以及VeighNa Station量化管理平台，无需手动安装\n* 支持的系统版本：Windows 11以上 / Windows Server 2022以上 / Ubuntu 22.04 LTS以上\n* 支持的Python版本：Python 3.10以上（64位），**推荐使用Python 3.13**\n\n## 安装步骤\n\n在[这里](https://github.com/vnpy/vnpy/releases)下载Release发布版本，解压后运行以下命令安装：\n\n**Windows**\n\n```\ninstall.bat\n```\n\n**Ubuntu**\n\n```\nbash install.sh\n```\n\n**Macos**\n\n```\nbash install_osx.sh\n```\n\n## 使用指南\n\n1. 在[SimNow](http://www.simnow.com.cn/)注册CTP仿真账号，并在[该页面](http://www.simnow.com.cn/product.action)获取经纪商代码以及交易行情服务器地址。\n\n2. 在[VeighNa社区论坛](https://www.vnpy.com/forum/)注册获得VeighNa Station账号密码（论坛账号密码即是）\n\n3. 启动VeighNa Station（安装VeighNa Studio后会在桌面自动创建快捷方式），输入上一步的账号密码登录\n\n4. 点击底部的**VeighNa Trader**按钮，开始你的交易！！！\n\n注意：\n\n* 在VeighNa Trader的运行过程中请勿关闭VeighNa Station（会自动退出）\n\n## 脚本运行\n\n除了基于VeighNa Station的图形化启动方式外，也可以在任意目录下创建run.py，写入以下示例代码：\n\n```Python\nfrom vnpy.event import EventEngine\nfrom vnpy.trader.engine import MainEngine\nfrom vnpy.trader.ui import MainWindow, create_qapp\n\nfrom vnpy_ctp import CtpGateway\nfrom vnpy_ctastrategy import CtaStrategyApp\nfrom vnpy_ctabacktester import CtaBacktesterApp\n\n\ndef main():\n    \"\"\"Start VeighNa Trader\"\"\"\n    qapp = create_qapp()\n\n    event_engine = EventEngine()\n    main_engine = MainEngine(event_engine)\n    \n    main_engine.add_gateway(CtpGateway)\n    main_engine.add_app(CtaStrategyApp)\n    main_engine.add_app(CtaBacktesterApp)\n\n    main_window = MainWindow(main_engine, event_engine)\n    main_window.showMaximized()\n\n    qapp.exec()\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    main()\n```\n\n在该目录下打开CMD（按住Shift-\u003e点击鼠标右键-\u003e在此处打开命令窗口/PowerShell）后运行下列命令启动VeighNa Trader：\n\n    python run.py\n\n## 贡献代码\n\nVeighNa使用Github托管其源代码，如果希望贡献代码请使用github的PR（Pull Request）的流程:\n\n1. [创建 Issue](https://github.com/vnpy/vnpy/issues/new) - 对于较大的改动（如新功能，大型重构等）建议先开issue讨论一下，较小的improvement（如文档改进，bugfix等）直接发PR即可\n\n2. Fork [VeighNa](https://github.com/vnpy/vnpy) - 点击右上角**Fork**按钮\n\n3. Clone你自己的fork: ```git clone https://github.com/$userid/vnpy.git```\n\t* 如果你的fork已经过时，需要手动sync：[同步方法](https://help.github.com/articles/syncing-a-fork/)\n\n4. 从**dev**创建你自己的feature branch: ```git checkout -b $my_feature_branch dev```\n\n5. 在$my_feature_branch上修改并将修改push到你的fork上\n\n6. 创建从你的fork的$my_feature_branch分支到主项目的**dev**分支的[Pull Request] -  [在此](https://github.com/vnpy/vnpy/compare?expand=1)点击**compare across forks**，选择需要的fork和branch创建PR\n\n7. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge!\n\n在提交代码的时候，请遵守以下规则，以提高代码质量：\n\n  * 使用[ruff](https://github.com/astral-sh/ruff)检查你的代码样式，确保没有error和warning。在项目根目录下运行```ruff check .```即可。\n  * 使用[mypy](https://github.com/python/mypy)进行静态类型检查，确保类型注解正确。在项目根目录下运行```mypy vnpy```即可。\n\n## 其他内容\n\n* [获取帮助](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/SUPPORT.md)\n* [社区行为准则](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/CODE_OF_CONDUCT.md)\n* [Issue模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/ISSUE_TEMPLATE.md)\n* [PR模板](https://github.com/vnpy/vnpy/blob/dev/.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md)\n\n## 版权说明\n\nMIT\n","funding_links":[],"categories":["Python","交易API","Libraries \u0026 Packages","Backtesting and Live Trading","量化交易/交易策略/程序化交易","好玩项目","Backtest + live trading","C++","金融股票","实盘交易","Curated List","C++ (225)","资源列表","开源项目","精选文章","武器库"],"sub_categories":["General - Event Driven Frameworks","DeFi项目","宝藏项目","General purpose","Trading \u0026 Backtesting","网络服务_其他","Trading Frameworks (support backtesting and live trading)","股票金融","3\\. **交易接口与实盘**","AI金融与量化投资","后端"],"project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fvnpy%2Fvnpy","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fvnpy%2Fvnpy","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fvnpy%2Fvnpy/lists"}