vn.py项目两岁啦，感谢社区一直以来的热情支持，没有你们就没有今天的vn.py！

最近提出希望捐赠的朋友挺多，决定开始接受捐赠。现阶段计划将收到的全部捐赠资金都投入到vn.py项目基金，用于支持后续的项目开发和各项活动。

在此先强调一下：vn.py是开源项目，可以永久免费使用，并没有强制捐赠的要求！！！

捐赠方式：支付宝[email protected]（*晓优）

计划长期维护一份捐赠清单，所以请在留言中注明是项目捐赠以及捐赠人的名字（当然想匿名的用户就随意了）。

转眼之间已经到了2016年的四季度，感谢广大用户的支持，vn.py项目在这一年中成长得十分迅速。截止2016年10月13日，Github上的Star已经从年初的583上升到了1672，Fork也从362上升到了987。目前在Github上量化交易相关的项目里，vn.py名列全球第三，仅次于zipline和tushare。为了让社区的成员们能比较全面的了解项目近况，这里对2016年初的项目计划做个简单的回顾。

代码方面：

1. 完善飞创、易盛等相对小众接口的添加，这块将由社区驱动，作者主要负责代码检查和管理（增加了vn.xspeed、vn.sgit、vn.okcoin、vn.shzd等接口，易盛暂时还未有计划）

2. 整理vn.py项目中API的具体版本号，保证封装接口的对应，这点已经有多位用户提起过，项目初期没有做详细记录所以很多API的版本号一时都较难对上（已完成）

3. Linux上API的编译以及vn.trader支持（已完成）

4. 基于VirtualBox的vn.py开发环境镜像，解决部分用户反映项目初期不知该如何搭建开发环境的问题，这个镜像会由官方长期维护下去（已完成）

文章方面：

1. 作者自己作为交易员的成长经历（通过知乎LIVE完成）

2. vn.trader的使用教程（已完成）

3. 将ta-lib（技术分析）和quantlib（金融工程和量化）整合到vn.trader中应用的教程，解决目前策略开发过程中技术指标和量化函数缺乏的问题（已完成）

4. 一套关于开发基于股指交易ETF期权的CTA策略的教程（未完成，上证50指数已经基本走成一条直线，本条工作暂时看不到意义了）

社区方面：

1. 重新建设官方网站，目前使用的是托管在Github Pages上的Hexo静态博客，一来功能比较有限，二来有些用户反映Github时不时会被墙，考虑基于Flask重建一个托管在国内的官网（已完成，基于Pelican的新官网）

2. 有用户提出建设互动性更强的网站作为交流平台（如论坛或者知乎Q&A类似的模式），这点在考虑中，主要制约因素是作者参与的时间，可能考虑和更多的资深用户合作是个好主意？（已完成，维恩的派论坛）

新的论坛维恩的派已经上线（感谢量衍投资对vn.py项目的支持）。

如果你在使用vn.py的过程中有任何疑问想求助或者经验想分享，欢迎到维恩的派上面发帖，项目作者和其他主要贡献者也会每天阅帖，保证回复的效率。

对于大部分用户来说，无需自行编译API接口，可以直接使用vn.trader进行交易和策略开发：

1. 准备一台Windows 7 64位系统的电脑

2. 安装Anaconda：下载Anaconda 4.0.0 Python 2.7 32位版本，注意必须是32位

3. 安装MongoDB：下载Windows 64-bit 2008 R2+版本

4. 安装pymongo：在cmd中运行pip install pymongo

5. 参考这里，将MongoDB注册为Windows服务并启动

6. 安装Visual C++ Redistributable Packages for VS2013，中英文随意

7. 在本页面选择Download ZIP下载项目代码，并解压到C:\vnpy

8. 在SimNow注册CTP仿真账号，记下你的账号、密码、经纪商编号，然后下载快期查询你的交易和行情服务器地址

9. 把C:\vnpy\vn.trader\ctpGateway\CTP_connect.json中的账号、密码、服务器等修改为上一步注册完成后你的信息（注意使用专门的编程编辑器，如Sublime Text等，防止json编码出错）

10. 双击运行C:\vnpy\vn.trader\vtMain.py，开始交易！

对于想研究API封装的用户，可以参考vnpy.org上面的教程一步步操作。

其他作者建议使用的软件工具：

• WingIDE：非常好用的Python集成开发环境（作者就是用它写的vn.py）

• Robomongo：MongoDB的图形化客户端，方便监控和修改数据

• Sublime Text：针对编程的文本编辑器，当然你也可以使用Vim或者Emacs

• PyQtGraph：适用于开发实时更新数据的图表，如Tick图、K线图、期权波动率曲线等（Matplotlib渲染开销太大，用于实盘绘图可能拖慢整个程序）

• Visual Studio 2013：这个就不多说了（作者编译API封装用的是2013版本）

按照以上方式配置后，便可以使用vn.py的CTP, LTS, KSOTP等大多数交易接口，但在启动vtMain.py时， 你可能会遇到以下错误：

请先安装WindPy接口
global name 'w' is not defined
No module named ib.ext.Contract
No module named websocket

它们分别对应Wind, IB, OKCOIN三个交易接口，如果你不使用这三个接口，可以直接忽略这些错误，不会影响使用。

但如果你需要，可以通过以下方式安装其对应的库：

• WIND - 到大奖章网站注册并下载安装Wind资讯开放应用接口个人版即可，使用机构版Wind终端的用户可以直接在终端里安装Python接口

• IB - 参考https://github.com/blampe/IbPy， 基本上是两步：

git clone https://github.com/blampe/IbPy.git

cd IbPy
python setup.py install

• OKCOIN - pip install websocket-client or conda install websocket-client

vn.py使用github托管其源代码，贡献代码使用github的PR(Pull Request)的流程，十分的强大与便利:

1. 创建 Issue - 对于较大的改动(如新功能，大型重构等)最好先开issue讨论一下，较小的improvement(如文档改进，bugfix等)直接发PR即可

2. Fork vn.py - 点击右上角Fork按钮

3. Clone你自己的fork: git clone https://github.com/$userid/vnpy.git

4. 在dev修改并将修改push到你的fork上

5. 创建从你的fork的dev分支到主项目的dev分支的[Pull Request] - 在此点击Compare & pull request

6. 等待review, 需要继续改进，或者被Merge!

1. 丰富的Python交易和数据API接口，基本覆盖了国内外所有常规交易品种（股票、期货、期权、外汇、外盘、比特币），具体包括：

   • CTP（vn.ctp）

   • 飞马（vn.femas）

   • LTS（vn.lts）

   • 金仕达黄金（vn.ksgold）

   • 金仕达期权（vn.ksotp）

   • 飞鼠（vn.sgit）

   • 飞创（vn.xspeed）

   • QDP（vn.qdp）

   • OANDA（vn.oanda）

   • OKCOIN比特币（vn.okcoin）

   • 上海直达期货（vn.shzd）

   • Interactive Brokers（vn.ib目前在开发中）

   • 通联数据（vn.datayes）

2. 简洁易用的事件驱动引擎（vn.event），作为事件驱动型交易程序的核心

3. 支持服务器端数据推送的RPC框架（vn.rpc），用于实现多进程分布式架构的交易系统

4. 针对如何使用API和事件驱动引擎开发交易程序的示例（vn.demo）

5. 开箱即用的实盘交易平台vn.trader（相比之下vn.demo仅建议学习用），整合了多种交易接口，并针对具体策略算法和功能开发提供了简洁易用的API，功能应用举例：

   • 同时登录多个交易接口，在一套界面上监控多种市场的行情和多种资产账户的资金、持仓、委托、成交情况

   • 支持跨市场套利（CTP期货和LTS证券）、境内外套利（CTP期货和IB外盘）、多市场数据整合实时预测走势（CTP的股指期货数据、IB的外盘A50数据、Wind的行业指数数据）等策略应用

   • CTA策略引擎模块，在保持易用性的同时，允许用户针对CTA类策略运行过程中委托的报撤行为进行细粒度控制（降低交易滑点、实现高频策略）

6. 官网和知乎专栏，内容目前主要是《Python量化交易平台开发教程系列》，以及vn.py项目进展的更新

7. 官方交流QQ群262656087，管理较严格（定期清除长期潜水的成员）

作者知乎名：用python的交易员，想要联系作者可以通过知乎私信

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