Viper Research

Viper Research是一个简易的python包,实现了交易日历、标的信息和历史数据获取等功能。借助python在数据分析和处理上的优势,方便用户进行前期策略研究。

Viper Studio

Viper Studio是一款强大的IDE,为策略开发人员而打造,提供丰富的语法补全、高亮、版本管理、插件安装等的开发工具,高效的提升策略开发人员开发效率。

Viper BackTest

Viper BackTest是一个web应用,在用户本地,支持多点部署,接收策略开发人员提交的策略进行回测和分析,提供多重角色进行管理,充分实现分工和协作。

Viper Real

Viper Real是一个web应用,在用户本地,支持多点部署,对接股票和期货交易交易通道,提供真实交易环境,利用企业级稳定性同时高效运行多个实盘策略。



分工与协作

量化投资的竞争越来越激烈,专业性越来越强,只有高效的分工与协作才能快速的产出和迭代策略,从而保持机构的持续竞争力。

稳定与高效

利用java在企业应用方面的稳定性和广泛性,有效的解决的多策略回测同时运行,极大的节约策略开发人员的时间和精力。

透明与统一

详细分析统计订单的链路状况,直观透明展示延时信息。统一进行实盘的策略加载与运行,从而减少异常发生的机率,为运维人员提供统一的入口。

Features

Viper的设计理念为分工和协作,通过将功能进行模块化而使得不同的角色只需关注和解决自身的任务,从而最高效率的产出与合作。



策略的回测和实盘的统一


回测和实盘使用同一套API,完全屏蔽策略开发人员对于底层实现的细节


  • 减少策略开发人员的学习成本
  • 保持策略的实盘和模拟的一致性

灵活的回测设置、高精度的模拟撮合


支持在一个策略中同时订阅多标的、多市场、多周期、不同时间跨度的行情,支持针对股票账户不同品种设置手续费,支持针对期货账户期货每个合约设置保证金和手续费信息,充分模拟策略实盘和回测的一致性

支持tick行情、K线行情回测,使用tick盘口进行撮合,用户可以查看每笔成交明细对盘口的影响,详细了解订单的市场冲击成本和手续费状况,尽可能模拟真实成交状况。

策略和账户的独立运行和核算


策略使用不同的线程独立运行,保持稳定性和高效性。每个账户独立在不同的策略上分配资金和仓位,策略只能操作自己的仓位和可用资金,从而实现策略的独立性和封闭性。

  • 单个策略的异常和停止对其他策略没有任何影响
  • 策略的可用资金和仓位进行分离计算
  • 每个账户在不同的策略上分配不同的资金和仓位

策略的版本权限管理


每个策略形成一个独立的项目,记录用户上传每个策略的不同版本,从而清晰的展现出策略的变动历史。

策略开发人员处理策略的研发,回测和分析。管理员对策略进行实盘授权,停止和启动,从而集中管理策略的状态,减少误操作风险。