analyzer 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

analyzer 是一个开源的 Python 项目，旨在为实时金融分析和回测交易策略提供一个框架。该项目允许用户从数据源获取实时数据，执行交易策略，并通过回测功能来检验策略的有效性。项目的目标是帮助金融工程师和交易者更好地开发和测试他们的交易策略。

项目的核心功能

• 实时数据处理：通过 feeder 组件从配置的数据访问模块（DAM）获取实时报价或交易数据。
• 策略执行：trading_center 组件处理每个数据点，并执行用户选择的策略。
• 交易执行：将交易指令发送到交易平台（如 cex.io）。
• 警报系统：alarms 组件在触发交易行为时激活警报，目前支持 EmailAlarm。
• 策略回测：backtester 组件使用配置文件进行策略的回测分析。

项目使用了哪些框架或库？

项目主要使用 Python 语言开发，依赖于以下框架或库：

• Python：作为主要开发语言。
• tmux：用于创建和管理会话，以便同时运行多个进程。
• 其他可能的库：根据具体实现，可能还依赖于数据处理、数据库访问等库。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

• analyzer/：项目主目录。
  • conf/：配置文件目录。
  • data/：存储数据文件。
  • examples/：示例配置和代码。
  • hadoop/：可能涉及大数据处理的代码。
  • tests/：测试代码目录。
  • .coveragerc：代码覆盖率配置文件。
  • .gitignore：git 忽略文件配置。
  • .project：IDE 项目文件。
  • .pydevproject：PyDev 项目设置文件。
  • travis.yml：持续集成配置文件。
  • LICENSE.txt：项目许可证文件。
  • README.md：项目说明文件。
  • setup.py：项目安装配置文件。

对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 数据源扩展：集成更多的数据源，例如其他交易平台的数据接口、新闻数据、社交媒体数据等。
• 策略库增强：增加更多交易策略算法，或提供自定义策略接口。
• 性能优化：针对大数据处理进行优化，例如使用更高效的数据结构或并行处理技术。
• 用户界面：开发图形用户界面（GUI），以便用户更直观地配置和监控策略。
• 警报系统：增加更多的警报方式，如短信、应用通知等。
• 回测功能增强：提供更丰富的回测报告和可视化工具，以帮助用户更好地分析策略效果。