Hikyuu 策略部件库：代码简洁，探索便捷自由，搭建专属云量化平台

Hikyuu这工具在量化领域挺有用，它那些特性和资源挺吸引人。不过，感觉它普及度不够，咱们得好好研究研究。

入门示例很有用

入门示例对使用者来说，就是迈出新事物第一步。好的入门示例能让新手迅速学会操作Hikyuu。比如在策略部件库这部分，它为用户提供了基础框架和思路。新用户面对Hikyuu，就像走进了一个新城市，入门示例就像是地图，指引着方向。这样能减少新手时期的困惑，降低学习难度，提高学习效率。在学习新软件或工具时，一个清晰的入门示例往往能决定用户是否愿意继续深入了解。

Hikyuu的入门示例结构简单，但内容丰富，可不是随便堆砌的代码。它模拟了实际应用场景，把各个组件巧妙地组合起来展示。这特别适合那些喜欢从整体到局部学习的人，而且对之后单独研究每个组件也很有帮助。

策略部件库价值

Hikyuu的策略部件库可是个关键部分，就像是个工具箱，装满了各种能用的工具，方便咱们构建量化策略。量化投资者在制定投资策略时，可以直接从这个库里面挑合适的工具来组合。这样一来，就能省下不少重新写代码的时间。要是有人想针对沪市或深市来构建策略，这个部件库就能派上大用场。

    #创建模拟交易账户进行回测，初始资金30万
    my_tm = crtTM(init_cash = 300000)
    #创建信号指示器（以5日EMA为快线，5日EMA自身的10日EMA作为慢线，快线向上穿越慢线时买入，反之卖出）
    my_sg = SG_Flex(EMA(CLOSE(), n=5), slow_n=10)
    #固定每次买入1000股
    my_mm = MM_FixedCount(1000)
    #创建交易系统并运行
    sys = SYS_Simple(tm = my_tm, sg = my_sg, mm = my_mm)
    sys.run(sm['sz000001'], Query(-150))

2017年4月21日的数据表明，沪市日线数据文件有149M，深市日线数据文件有184M，而5分钟线数据则不到2G。这些数据能帮助我们制定有效的策略。要知道，数据可是量化投资的基础。通过策略部件库结合这些数据的运用，我们能创造出各种策略效果，这可是提高投资效率的关键。

虚拟机环境资源获取

热心网友提供了HikyuuUbuntu虚拟机环境，还放在了百度网盘上让大家下载。这种分享行为让更多人有机会用上Hikyuu。提取码“ht8j”就像是一把打开宝藏的钥匙，有了它，大家就能轻松拿到虚拟机环境。一旦有了这个环境，可以说我们就已经为使用Hikyuu搭建好了硬件基础平台。

分享这种经验，Hikyuu在量化爱好者圈子里流传得更广了。现实中，要是没有合适的环境，就算再感兴趣，也难真正感受到Hikyuu的功能。而通过分享，降低了大家使用的门槛。

完整示例可参考性

在学习Hikyuu的过程中，完整示例可是非常重要的。每个例子都像是一本武功秘籍，里面从头到尾，全都是从入门到精通的步骤。它从最基础的代码框架开始，一直教到如何实际应用。对初学者来说，这就是最直接、最实用的学习材料。

它能教使用者怎么把各个部件综合起来用，怎么对不同的数据来个操作。比如说，怎么用HDF5这种默认的数据格式，怎么在存数据的时候，让它文件小、速度快、备份方便。这不管是做简单的量化工作，还是搭建复杂的投资计划，都给使用者提供了一个参考模板。

选择Hikyuu的理由

Hikyuu之所以受到大家青睐，是因为它有自己独到的优势。它的代码非常简洁，这让用户能迅速搭建出所需的功能。在探索过程中，不用写那些繁琐的代码，能省下不少力气。比如，无论是面向对象还是命令行编程，Hikyuu都能轻松应对。尤其是在进行策略探索时，命令行的简洁和便捷性让人感觉非常自由。

用Python和Jupyter的强大功能，用户能搭建一个属于自己的云量化平台。据数据表明，这种方式不仅安全，而且自由，还保护隐私。更妙的是，你还能随时加入numpy、scipy、pandas、TensorFlow等工具，打造一个更加强大的人工智能平台。

联系以获取更多了解

想深入了解Hikyuu？办法可多了。比如，加入知识星球就是一个好方法。在知识星球上，你能看到不少实例，还能学到程序化交易的相关知识。而且，作者对用户的问题都会及时解答，这给遇到问题的朋友提供了很大帮助。那你用过Hikyuu或者类似的工具吗？欢迎在评论区分享你的经验。对了，别忘了点赞和转发这篇文章！

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