WonderTrader-量化交易开发框架

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WonderTrader 仓库介绍

WonderTrader 是一个基于 C++ 核心开发的量化交易开发框架，面向专业机构级用户，主打高效率、高可用，支持全市场全品种交易，覆盖量化交易从数据落地清洗、回测分析到实盘交易、运营调度的全环节，已支撑数十亿级的实盘管理规模。

核心特性

1. 丰富的交易引擎

针对不同交易场景设计了多类引擎，兼顾不同策略类型和性能需求： - CTA 引擎（同步策略引擎）：适用于标的少、计算逻辑快的策略（如单标的择时、中频套利），C++ 版本单次重算仅约 4.5 微秒； - SEL 引擎（异步策略引擎）：适用于标的多、计算耗时长的策略（如多因子选股、截面多空），时间驱动； - HFT 引擎（高频策略引擎）：面向高频/低延时策略，事件驱动，系统延迟 1-2 微秒； - UFT 引擎（极速策略引擎）：0.9 版本新增，针对超高频场景，完全基于 C++ 开发且剥离应用层接口，系统延迟可控制在 200 纳秒以内（实测 175 纳秒内）。

2. 完善的核心能力

  • 开发接口：策略独立上下文缓存数据、简洁的目标仓位信号接口、上下文无关的策略逻辑（数据全内存缓存）；
  • 策略管理：策略组合统一管理、目标仓位合并执行（避免自成交）、理论部位独立存储、多账户并发执行；
  • 回测支持：统一 C++ 回测引擎，支持 C++/Python 等多语言策略，覆盖 CTA/SEL/HFT/UFT 等全类型策略；
  • 数据伺服：本地存储+UDP 实时行情广播，mmap 高速读写实时数据，支持 MySQL 存储历史数据，内存零拷贝访问；
  • 风险控制：组合盘资金风控、通道流量风控、账户资金风控、紧急人工介入、离合器机制（信号与执行分离）；
  • 控制台能力：依托 wtpy 提供组合盘监控、自动调度、实时事件通知、回测数据查看器等功能。

3. 典型应用场景

  • 团队内控：策略组合管理、C++ 级策略保密、独立绩效核算；
  • 多账户交易：M+1+N 执行架构，支持不同账户按资金/风险偏好配置手数倍率；
  • 多标的跟踪：C++ 核心+策略/执行剥离架构，低资源占用，支持百级以上标的跟踪；
  • 大计算量策略：SEL 引擎适配多因子选股等耗时策略的定时重算需求；
  • 极速交易：HFT/UFT 引擎满足高频/超高频交易的低延迟需求；
  • 算法交易：独立执行器模块 WtExecMon，可基于 M+1+N 架构实现算法交易。

开发环境

  • Windows：Visual Studio 2017 + Windows 10；
  • Linux：Gcc v8.4.0 + cmake 3.17.5。

代码结构（src 目录）

核心模块按功能划分，层次清晰： - Backtest：回测相关（WtBtCore 回测核心、WtBtRunner 运行入口等）； - BaseLibs：基础库（Share 基础数据结构、WTSUtilsLib 第三方组件、WTSToolsLib 通用工具）； - DataKit：数据接入落地（WtDtCore 数据核心、QuoteFactory 数据落地入口、WtDtServo 数据伺服器等）； - Parsers：行情解析器（对接 CTP/CTPMini/飞马/易达等行情通道）； - Traders：交易通道对接（覆盖 CTP/XTP/华鑫奇点/飞马等期货/股票/期权柜台，含本地仿真撮合模块 TraderMocker）； - UltraFT：超高频引擎（WtUftCore 核心、WtUftRunner 运行入口）； - Tools：辅助工具（合约加载、交易数据落地、消息队列封装等）。

获取方式

  • 核心仓库：
  • GitHub：https://github.com/wondertrader/wondertrader
  • Gitee：https://gitee.com/wondertrader/wondertrader
  • 应用层框架 wtpy（Python 封装）：
  • 安装：pip install wtpy --upgrade（需 Python 3.8+）
  • 仓库：GitHub/Gitee 搜索 wondertrader/wtpy
  • 官方文档：https://wondertrader.github.io/#/