rburkholder/trade-frame
C++ 17 based library (with sample applications) for testing equities, futures, currencies, etfs & options based automated trading ideas using DTN IQFeed real time data feed and Interactive Brokers (IB TWS API) for trade execution. libtorch/lstm/cuda demo. Support for Alpaca & Phemex. Notifications via Telegram.
它解決的問題
Trade-frame 是一個專為高容量、低延遲交易應用程式設計的 C++ 框架。它特別解決了在整個生命週期中追蹤複雜期權組合訂單(combos)的困難,讓交易員能將交易的各個部位(legs)分組,以更有效地監控整體盈虧,遠勝於標準經紀人介面。
如何運作
該框架由一系列函數組成,用於接收市場資料、組織時間序列、建立指標以及發出訂單。它採用模組化架構,針對不同功能設有專門的函數庫:
- 資料與執行: 與 IQFeed、Interactive Brokers 和 Alpaca 等提供者整合,以取得即時市場資料並執行訂單。
- 核心交易邏輯: 透過專用類別(
Watch、Position、Portfolio)管理部位、投資組合和金融工具。 - 期權引擎: 專用引擎可即時計算期權的希腊值(Greeks)。
- 模擬: 提供模擬介面,可離線測試策略,並使用延遲佇列模擬往返時間與滑價效應。
- 儲存: 使用 HDF5 和 SQLite 儲存時間序列與交易紀錄。
適用對象
此工具專為量化交易員與開發人員設計,適用於建立自動化或手動交易系統,特別是專注於期權、股票、期貨及期貨期權的使用者。
特色亮點
- 期權組合追蹤: 原生支援將多個金融商品部位合併為單一組合,以追蹤盈虧。
- 低延遲導向: 使用 C++17 建構,專為高效率交易應用程式設計。
- 多經紀商支援: 兼容 Interactive Brokers、IQFeed 和 Alpaca。
- 策略測試: 內建模擬引擎,可用於策略的回測與離線測試。
- 機器學習整合: 提供自動化交易範本,並包含基於 LSTM 的模型(透過 libtorch)用於 SPY 證券預測。
「這是一個能有效追蹤複雜期權組合並即時計算希臘值的強大框架。」— @username
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