Intro 简介

功夫是 Taurus.ai 团队专为量化交易者设计的开源交易执行系统。功夫想要解决以下问题：

低延迟交易 - 量化交易者对系统内响应速度有极高要求，功夫提供微秒级别的系统响应，支持带纳秒级时间戳的交易数据实时存储和盘后分析。
开放的策略编写方式 - 功夫支持 Python 3 及 C++ 形式的策略编写，策略师可以不受限的自由使用第三方计算库，放飞创意。
友好的使用方式 - 告别 Linux shell 小黑屋，功夫提供图形化操作界面，简化策略运维流程。而进阶用户仍然具备通过底层 API 以无界面形式使用系统的能力。
跨平台运行 - 三大主流平台（Windows、MacOSX、Linux）皆可编译运行。
灵活的扩展接口 - 功夫提供几种不同的数据交互接口（易筋经、SQLite、nanomsg），支持用户自行开发各种功能模块。

功夫系统架构如下：

后台核心（C++）
- 易筋经（yijinjing） - 专为金融交易设计的超低延迟时间序列内存数据库，提供纳秒级时间精度，可落地交易相关的全部数据。
- 咏春（wingchun） - 策略执行引擎，提供策略开发接口，利用易筋经特性，咏春还提供一系列交易数据分析工具。
中台交互（C++/Python/nodejs）
- SQLite - 功夫使用内嵌式数据库 SQLite 存储配置信息及中间数据
- nanomsg - 功夫使用 nanomsg 作为前后台通信机制，系统内对延迟不敏感的指令（例如手动下单等）可通过 nanomsg 信道传达。
前端UI（Node.js）
- Electron - 跨平台的桌面应用开发框架
- Vue.js - UI开发框架
打包机制
- pyinstaller - 封装完整的 Python 环境及所有二进制依赖，使得功夫的安装部署绿色化，无需依赖其他软件。
- pipenv - Python 依赖管理工具，开发过程无需额外安装 Python 包。
- pm2 - 基于 nodejs 的进程管理工具
- electron-builder - 借助 Electron 技术，功夫可以提供本地化应用程序的安装使用体验。

功夫在系统设计上支持任意柜台的对接（涵盖**所有股票、期货市场），目前功夫开源版仅提供 CTP 和 XTP 柜台对接的实现。如果需要接入更多柜台请通过 Taurus.ai 官网联系我们。开发者也可根据长拳标准自行开发新的柜台接口。

初次使用请参考功夫交易系统用户手册

更多介绍请关注知乎专栏硅商冲击。

License

功夫采用 Apache License 2.0 发布。

Setup 编译及运行环境

功夫的编译依赖以下工具：支持 C++17 的编译器 Node.js (>=8 <11) yarn Python 3 pipenv cmake (>3.12)

功夫编译依赖 Node.js，建议预先进行如下设置加速依赖包的下载：

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org
npm config set puppeteer_download_host https://npm.taobao.org/mirrors
npm config set electron_mirror https://npm.taobao.org/mirrors/electron/
npm config set sass-binary-site https://npm.taobao.org/mirrors/node-sass
npm config set npm_config_disturl=https://npm.taobao.org/mirrors/atom-shell

:electron-builder-binaries 这个依赖因为众所周知的原因可能会出现下载失败，可以通过 https://my.oschina.net/u/1240907/blog/1926061 这篇文章中的方法解决

MacOSX

brew install git cmake node@10
npm install -g yarn electron-builder
pip install pipenv

Windows

开发组在 Visual Studio 2017 15.9.14 环境下进行工作，安装时需要勾选 VC140（Visual Studio 2015) toolset。

下载并安装 git，Python 3，CMake，Node.js LTS 10.15.3 并添加相应路径至 %PATH% 环境变量。

C:\> npm install -g yarn electron-builder
C:\> pip install pipenv

注意不要使用 Win64 后缀的 generator，如果遇到如下报错：

CMake Error:
  Generator

    Visual Studio 15 2017 Win64

  does not support platform specification, but platform

    x64

  was specified.

需要手动指定 cmake generator 之后重新编译：

npm config set cmake_js_G "Visual Studio 15 2017"
yarn clean
yarn build

Linux

确保编译器支持 C++ 17，例如对于 CentOS，升级 gcc 到 5.0 以上：

yum install rpm-build
yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-8-gcc devtoolset-8-gcc-c++ devtoolset-8-binutils
echo "source /opt/rh/devtoolset-8/enable" >> /etc/profile
source /etc/profile

$ # install cmake3 node.js
$ node-v10.15.3-linux-x64/bin/npm install -g yarn
$ pip install pipenv

Compile 编译

常规操作

获取代码并编译：

$ git clone https://github.com/taurusai/kungfu
$ cd kungfu
$ yarn
$ yarn build

编译结果输出在 app/build 目录下，例如在 MacOSX 系统上，最终的可执行文件输出在 app/build/mac/Kungfu.Trader.app。

遇到编译问题需要完整的重新编译时，执行以下命令清理临时文件：

$ yarn clean

选择编译模式

功夫默认编译为 Release 模式（-DCMAKE_BUILD_TYPE="Release")，如果希望以 Debug 模式编译，需要执行以下命令：

$ npm config set kungfu-core:buildtype "Debug"

执行以下命令恢复 Release 模式：

$ npm config set kungfu-core:buildtype "Release"

切换编译模式后，需要执行以下命令重新生成配置文件：

$ yarn workspace kungfu-core run configure

编译过程产生的临时文件

编译过程会在代码所在目录下生成如下临时文件：

node_modules
build
dist

通常情况下可通过执行如下命令对 build 和 dist 进行清理：

$ yarn clean

需要注意 node_modules 目录为 npm 产生的包目录，一般情况下无需清除，如有特殊需要可手动删除。

另外，编译过程中会在系统的以下路径产生输出：

$HOME/.cmake-js                     # cmake.js 存储的 C++ 依赖包
$HOME/.virtualenvs                  # pipenv(windows) 存储的 Python 依赖
$HOME/.local/share/virtualenvs      # pipenv(unix) 存储的 Python 依赖

如果需要清理这些文件，都需要手动删除。

Version 版本

2.0.0:
- 跨平台支持
- 支持 Python 3
- 提供基于 Electron 的图形化操作界面
1.0.0:
- 以 Docker/rpm 方式运行的最后稳定版本
0.0.5:
- 增加对股票交易柜台 xtp 的支持
- 在系统 docker 中增加了 numa（xtp 的依赖），不希望更新 docker 的用户可以通过 yum install numactl 来手动安装
0.0.4:
- 增加 FeeHandler 模块，增加策略中的 Pnl 实时计算支持
0.0.3:
- 增强 wingchun report 中的延迟统计工具，新增调用API前的系统内耗时 (TTT before API)
0.0.2:
- 修正了 PosHandler 的一个 update 情况的潜在风险
- 修正没有 close 的 file 句柄
- 修正了 memcpy 的潜在越界问题
- 编译选项优化为 O3
0.0.1: 初始化版本

Contribute 开发

开发文档即将上线，请关注 Taurus.ai 官网。 QQ 交流群 312745666，入群问题答案：kungfu.trader

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