特点：
组合灵活，分类构建策略资产库
Hikyuu对系统化交易方法进行了良好的抽象，包含了九大策略组件：市场环境判断策略、系统有效条件、信号指示器、止损/止盈策略、资金管理策略、盈利目标策略、移滑价差算法、交易对象选择策略、资金分配策略。可以在此基础上构建自己的策略库，并进行灵活的组合和测试。在进行策略探索时，可以更加专注于某一方面的策略性能与影响。
性能保障，打造自己的专属应用
目前项目包含了3个主要组成部分：基于C++的核心库、对C++进行包装的Python库(hikyuu)、基于Python的交互式工具。
代码简洁，探索更便捷、自由
同时支持面向对象和命令行编程范式。其中，命令行在进行策略探索时，代码简洁、探索更便捷、自由。
安全、自由、隐私，搭建自己的专属云量化平台
结合 Python + Jupyter 的强大能力与云服务器，可以搭建自己专属的云量化平台。将Jupyter部署在云服务器上，随时随地的访问自己的云平台，即刻实现自己新的想法，如下图所示通过手机访问自己的云平台。结合Python强大成熟的数据分析、人工智能工具（如 numpy、scipy、pandas、TensorFlow)搭建更强大的人工智能平台。
数据存储方式可扩展
目前支持本地HDF5格式、MySQL存储。默认使用HDF5，数据文件体积小、速度更快、备份更便利。截止至2017年4月21日，沪市日线数据文件149M、深市日线数据文件184M、5分钟线数据各不到2G。
hikyuu开源量化交易研究框架 更新日志：
v1.1.9
补充科创板
完善基础设施，增加MQThreadPool、MQStealThreadPool，优化StealThreadPool
优化 DbConnect，增加DBCondition
Datetime增加hex()返回兼容oracle的Datetime格式存储
fixed 技术指标 RSI,KDJ
fixed select function
fixed实时采集数据错误
fixed createdb.sql 上证A股代码表前缀
取消编译时指定的AVX指令集，防止不支持的CPU架构
