对于开发恒生交易API的Python封装有什么建议

因为一些不可抗力的原因，前一段时间开发的LTS API的Python封装暂时用不上，目前证券API这边剩下相对靠谱的选择只剩恒生了，同样是准备基于C++版本的API开发Python封装。现在的一个问题是，恒生的API风格上和国内大多数其他API非常不同，他的请求 *** 作和数据推送需要用户自己发送和接收数据包并进行解析（类CTP的API会直接帮你处理好，用户只需传入结构体指针）。题主面临两个选择：直接对恒生API进行封装，提供数据包 *** 作的Python接口。对恒生API进行类CTP封装后，再封装为Python接口，好处是可以和之前类CTP的API通用，缺点可能会损失部分恒生API独有的功能。这个API最后同样会整合到题主的vnpy框架中，这样对于很多大型券商（中信、海通、招商等等），用户也会多一个可以用Python进行量化开发的选择。恒生的接口应用应该是最普遍的，但是用恒生接口一般都需要券商给认证文件才能使用，大多数人应该都参与不了这个项目。可以参考quantbox和wind，先在框架上统一。最好先把ctp期货和证券做出来，毕竟兴业也在用，lts也是类ctp的。恒生的接口应用应该是最普遍的，但是用恒生接口一般都需要券商给认证文件才能使用，大多数人应该都参与不了这个项目。能做到封装后python API和现有vnpy已存在的lts和ctp的接口兼容，那就极好

vs确实在所有IDE中算是最为强大的开发工具了，其他的开发工具在vs面前都会黯然失色，但是你忘记了一个最重要得一点，那就是：不管vs还是eclipse都只是工具而已！！！

打个比方，烧鸡（vs）比土豆（eclipse）要好吃，但是他们都只能作为菜，不能代替米饭的作用。没有菜人们可以光吃饭，但是如果没有饭可想而知！

比较vs和eclipse的使用量，其实也就是在比较C#和java语言的开发人员的数量！java语言作为企业级解决方案的最佳方案已经被使用了不知多长时间了，技术非常成熟。java也是因为其跨平台的特性作为企业跨平台的应用的不二选择，C#语言虽说理论上可以完成跨平台，但是非常不成熟，人们不敢冒险去尝试这点。这也就造成了，C#语言在做企业软件上处于劣势！！！！

但是由于C#语言有个强大的公司做后盾，所以肯定不担心发展，慢慢来呗！

还有java语言是开放源码的，所以人们可以DIY别人的软件，可以参入自己的想法，而且有利于开发人员研究等等，所以很多人都投入了java开发的洪流。

C#呢，什么都不开放，想深入学习一下都难之又难，哎！

虽说C#语言入门很简单，但是想要深入学习非常的困难，造成很多人学到一半就转java了。而java呢，虽说入门稍稍的难点，但是学习的资料，开发的社区，开发的源码都给想深入学习java的程序员提供的便利的通道！

还有目前java EE 和基于android的开发都非常的火，我看VS的使用量，呵呵，算是打不过eclipse了！

1 如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。

2 交易框架方面，除了vnpy，还推荐PyAlgoTrade框架，github上可以搜到。私以为这个框架比vnpy牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。

3 国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。

4 国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似乎是在内网使用）

5 有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。

MFC进行标准数据库 *** 作，使用的是ADO方法。

不过你这个FTD数据，明显不是标准通用数据接口。一般来说，FTD扩展名的数据文件，应该是期货交易数据文件吧，这个需要用专门提供的CTP平台专用API接口函数进行 *** 作，具体信息可以百度“上期综合交易平台CTP编程”获取更多说明。

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