发布于VeighNa社区公众号【vnpy-community】
 
原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：2025-04-15
 
自2015年3月发布以来，VeighNa已经走过了作为开源项目的第一个十年。在这段时间里，VeighNa的成长离不开广大社区用户的持续贡献。在此，我们要向VeighNa社区的每一位成员表达最真挚的感谢！

上月底，VeighNa迎来了4.0.0版本的发布，这是VeighNa 4.0大版本的首次更新。此次更新的核心亮点包括全新推出的针对AI量化策略的vnpy.alpha子模块，并将核心支持版本升级至Python 3.13，大幅提升整体性能的同时，还进一步完善了VeighNa的软件工程架构。

鉴于本次更新涉及Python核心支持的升级（从3.10更新至3.13），因此无法通过VeighNa Station的自动更新功能完成升级。用户需要先卸载旧版的VeighNa Studio，然后重新下载并安装VeighNa Studio 4.0.0版本，下载链接：

https://download.vnpy.com/veighna_studio-4.0.0.exe

面向AI量化策略的vnpy.alpha

本次发布中新增了面向AI量化策略的vnpy.alpha模块，为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习（ML）策略开发、投研和实盘交易解决方案：

📊dataset - 因子特征工程

• 专为ML算法训练优化设计，支持高效批量特征计算与处理
• 内置丰富的因子特征表达式计算引擎，实现快速一键生成训练数据
• Alpha 158：源于微软Qlib项目的股票市场特征集合，涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子

💡 model - 预测模型训练

• 提供标准化的ML模型开发模板，大幅简化模型构建与训练流程

• 统一API接口设计，支持无缝切换不同算法进行性能对比测试

• 集成多种主流机器学习算法：

  • Lasso：经典Lasso回归模型，通过L1正则化实现特征选择
  • LightGBM：高效梯度提升决策树，针对大规模数据集优化的训练引擎
  • MLP：多层感知机神经网络，适用于复杂非线性关系建模

🤖 strategy - 策略投研开发

• 基于ML信号预测模型快速构建量化交易策略
• 支持截面多标的和时序单标的两种策略类型

🔬 lab - 投研流程管理

• 集成数据管理、模型训练、信号生成和策略回测等完整工作流程
• 简洁API设计，内置可视化分析工具，直观评估策略表现和模型效果

📖 notebook - 量化投研Demo

• download_data_rq：基于RQData下载A股指数成分股数据，包含指数成分变化跟踪及历史行情获取
• research_workflow_lasso：基于Lasso回归模型的量化投研工作流，展示线性模型特征选择与预测能力
• research_workflow_lgb：基于LightGBM梯度提升树的量化投研工作流，利用高效集成学习方法进行预测
• research_workflow_mlp：基于多层感知机神经网络的量化投研工作流，展示深度学习在量化交易中的应用

vnpy.alpha模块的设计理念受到Qlib项目的启发，在保持易用性的同时提供强大的AI量化能力，特此向Qlib开发团队致以诚挚感谢！

由于截面多因子策略的开发涉及跨学科知识体系——包括金融理论建模、海量数据处理、以及机器学习算法实践，不少社区用户在阅读相关开源代码后仍反馈“无从下手、不知如何系统学习”。如果你也有类似困惑，我们强烈推荐即将于6月举办的2025年第二场小班特训营《机器学习截面多因子策略》，本次特训营将以实战为导向，从零搭建一套完整的机器学习因子策略开发流程，课程大纲及报名信息详见报名公告。

Python 3.13核心支持升级

自Guido启动Shannon Plan项目以来，过去数年中每一个Python大版本的迭代都显著提升了解释器的执行性能。因此，在VeighNa 4.0版本中，我们将核心支持升级至最新的Python 3.13，并结合新引入的语言特性，对核心框架的代码进行了重构，以进一步提升系统的运行效率与代码可维护性。

同时，依据《2025年VeighNa项目计划》中所提出的路线，4.0版本也在软件工程层面进行了多项关键性改进，全面优化了项目的架构设计与开发流程，具体包括：

• 构建系统升级：全面采用pyproject.toml 构建体系，替代传统的 setup.py/setup.cfg，对接更现代的Python构建工具生态。
• 跨平台编译支持：交易接口模块中涉及C++封装的部分，现使用meson-python进行编译，支持模块化安装的pybind11，并实现对 Windows、Linux 和Mac的统一跨系统构建。
• 代码质量管理：引入ruff作为默认的代码质量检查工具，替代传统的flake8；并使用mypy进行静态类型检查，全面提升代码的类型注解完整性与一致性。
• 开发环境管理：在涉及VeighNa二次开发的使用场景中，推荐使用uv工具作为开发环境管理方案，覆盖从虚拟环境创建、依赖管理，到打包上传发布的全流程。
• 日志系统优化：采用第三方库loguru替代原有内置的logging模块，为底层日志系统提供更强大、更灵活的输出功能。

4.0版本的功能模块移植计划

VeighNa 4.0核心框架在升级过程中始终坚持“兼容优先”的原则，尽可能保障现有插件模块的平稳过渡。除涉及C++ API封装的接口模块需进行重编译外，绝大多数功能模块可在无需修改的情况下直接使用。

但由于前述对 Python 3.13 的支持升级以及软件工程层面的结构性调整，部分模块仍需进行适配性更新。目前已完成适配并通过测试的模块包括：

• vnpy_ctp
• vnpy_rqdata
• vnpy_sqlite
• vnpy_ctastrategy

其余模块的适配工作计划将在 4.1.0 版本中完成（预计于2025年5月发布）。与此同时，我们也将清理部分使用量较低、长期无人关注的模块，具体清单和说明可参见GitHub上的相关Issue。

CHANGELOG

新增

1. 新增面向机器学习多因子策略的vnpy.alpha模块

调整

1. 核心支持版本升级到Python 3.13
2. 使用pyproject.toml统一项目配置
3. 日志功能使用loguru替代logging
4. 使用mypy优化静态类型声明
5. 使用ruff优化代码细节质量
6. 使用uv作为开发环境管理工具
7. 升级扩展模块适配4.0版本：vnpy_ctp/vnpy_ctastrategy/vnpy_sqlite/vnpy_rqdata

修复

1. 修复PySide6中单元格排序可能出现的乱序问题

请问怎么没有用于穿透式申请的选项了？3.9版本有ctptest接口

4.0.0的ctptest还在移植中