Hikyuu 2.3.1 版本发布：量化投资框架的增强与优化

Hikyuu 是一个开源的量化交易研究框架，专注于为量化投资者提供高效、灵活的工具集。该框架采用C++/Python混合编程，在保持高性能计算的同时，提供了Python的易用性。Hikyuu 包含了从数据获取、策略研究、回测到实盘交易的全流程支持，是量化投资领域的专业工具。

核心功能增强

本次发布的2.3.1版本在多个方面进行了功能增强，进一步提升了框架的实用性和灵活性。

数据源与指标扩展

新版本中，HikyuuTdx模块新增了对部分tdx 880指数的支持，包括880001、880002等常用指数。这些指数的加入使得用户能够更方便地获取和分析市场基准数据。

同时，框架新增了多个大盘指标，包括INDEXO(大盘开盘价)、INDEXH(大盘最高价)、INDEXL(大盘最低价)、INDEXC(大盘收盘价)、INDEXA(大盘均价)和INDEXV(大盘成交量)。这些指标为市场整体走势分析提供了便利工具。

在数据处理方面，新增了REPLACE(数据替换)、ISNA(判断是否为NA)、ISINF(判断是否为无穷大)、ISINFA(判断是否为负无穷大)等辅助函数，大大增强了数据清洗和预处理的能力。

交互工具改进

interactive工具新增了select2快捷方法，该方法可以方便地导出指定证券在最后时刻的所有指定指标值，并以DataFrame格式返回。这一功能极大简化了数据分析流程，使得用户可以快速获取所需数据进行进一步分析。

此外，对交互工具中的指数命名进行了规范化调整，将zsbk_sz50和zsbk_sz180分别更名为zsbk_sh50和zsbk_sh180，使其更符合实际市场命名规则。

策略评分板新增

新版本引入了MF_Weight评分板，这是一个指定权重评分系统。用户可以通过为不同因子分配不同权重，构建自定义的评分模型，用于证券筛选和组合构建。

性能优化与算法改进

2.3.1版本在多个方面进行了性能优化和算法改进：

1. echarts绘图引擎得到了增强，现在可以支持系统性能(sys performance)的绘制，为用户提供了更直观的性能分析工具。

2. 对涉及日期对齐的指标如CORR、ADVANCE、DECLINE、INSUM等，新增了fill_null参数，用户可以更灵活地控制缺失值的处理方式。

3. 改进了DMA(动态移动平均)算法的实现，优化了数据对齐逻辑，提高了计算精度。

4. 调整了LOG和LN函数的计算行为，当输入为0时返回负无穷大(-inf)，这更符合数学定义。

5. 在Python常量中新增了infa表示负无穷大，增强了数学计算的表达能力。

6. 对VAR(方差)和VARP(总体方差)算法进行了优化，采用了更高效的抛弃策略，提高了计算性能。

重要缺陷修复

本次版本修复了几个关键问题：

1. 修复了spot_server在隔夜后可能会错误启动未要求启动的spot_agent的问题，提高了系统的稳定性。

2. 解决了RESULT指标在输入为原型公式时，可能因尚无结果集数据导致指定上下文计算失败的问题。

3. 修正了CORR(相关系数)指标的初值计算问题，当n=0时结果不正确的情况，并采用了更合理的抛弃策略。

总结

Hikyuu 2.3.1版本在数据支持、指标计算、交互工具和系统稳定性等方面都做出了显著改进。新增的大盘指标和数据处理函数丰富了分析维度，评分板的引入为策略开发提供了新思路，而各项性能优化和缺陷修复则进一步提升了框架的可靠性和用户体验。

这些改进使得Hikyuu在量化投资研究领域的应用更加广泛和深入，无论是对于专业量化研究员还是量化投资爱好者，都提供了更加强大和易用的工具集。