Hikyuu 2.6.5 版本发布：量化交易框架的全面升级

【免费下载链接】hikyuu Hikyuu Quant Framework是一款基于C++/Python的开源量化交易研究框架，用于策略分析及回测（目前主要用于国内A股市场）。其核心思想基于当前成熟的系统化交易方法，将整个系统化交易抽象为由市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法七大组件，你可以分别构建这些组件的策略资产库，在实际研究中对它们自由组合来观察系统的有效性、稳定性以及单一种类策略的效果。 项目地址: https://gitcode.com/hikyuu/hikyuu

Hikyuu 是一个开源的量化交易研究框架，为金融数据分析、策略开发和回测提供了一套完整的工具链。该项目采用 C++/Python 混合编程技术，既保证了计算性能，又提供了 Python 的易用性。最新发布的 2.6.5 版本带来了多项功能增强和优化，进一步提升了框架的稳定性和实用性。

核心功能升级

数据源与行情连接优化

本次版本对 Hikyuu 的数据获取能力进行了多项改进。在 hikyuutdx 组件中，现在可以灵活选择下载历史财务数据和板块信息，这为不同研究需求的用户提供了更大的灵活性。同时，基于社区贡献的思路，新增了数据校验机制，确保获取数据的完整性和准确性。

行情服务器连接逻辑也得到优化，改进了重试机制，有效解决了数据未完全加载时退出需要长时间等待的问题。这一改进显著提升了用户体验，特别是在网络条件不理想的环境下。

新增技术指标与评估功能

2.6.5 版本引入了 BARSLASTCOUNT 指标，这是一个实用的技术分析工具，用于计算满足特定条件的连续周期数。该指标在趋势判断和信号确认方面有着广泛应用。

更值得关注的是新增的 SE_EvaluateOptimal 选择器，它允许用户使用自定义评估函数进行参数寻优。这一功能为策略优化提供了更大的灵活性，用户可以根据自己的风险偏好和交易目标设计专属的评估标准。

回测系统增强

WalkForwardSystem 是 Hikyuu 的重要组件之一，用于实现滚动窗口回测。新版本为其增加了 clean_hold_when_select_changed 参数，当系统切换时可以选择清空持仓，这为策略切换时的资金管理提供了更多控制选项。

对于捐赠用户，还新增了滑点算法支持，使得回测结果更加接近实际交易情况。同时交易管理器(TM)现在能够获取月度和年度收益百分比，为绩效分析提供了更丰富的数据维度。

技术优化与问题修复

在底层技术方面，2.6.5 版本进行了多项优化。改进了 Python datetime 模块的导入方式，避免了潜在的命名空间污染问题，提升了代码的健壮性。同时修复了多线程环境下数据未加载完毕时退出可能引发的异常问题。

数据库方面修复了 MySQL 组件中 _getTransListByIndex 方法缺失 buyorsell 字段读取的问题。策略执行方面修正了清空持仓信息后未能及时更新最新持仓状态的缺陷。

总结

Hikyuu 2.6.5 版本通过新增功能、优化性能和修复问题，进一步巩固了其作为专业量化交易研究框架的地位。从数据获取到策略回测，从指标计算到绩效评估，这一版本在各个关键环节都进行了改进，为量化研究人员提供了更强大、更稳定的工具集。特别是对自定义评估函数的支持和滑点算法的引入，使得策略测试结果更加可靠，有助于缩小回测与实盘之间的差距。

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