（一）在过去的2月份里，Vitu又做了什么？
于2020年3月，Vitu.AI宣布正式开源策略框架，目标为用户提供更流畅的一站式数字资产数据和研究服务。
（二）为什么要开源？
开源的趋势已经逐步从科技的世界蔓延到金融的领域。高盛的Marquee率先领跑，在GitHub上发布了一些代码，高盛自己的交易员和工程师利用这些代码为证券定价、分析和管理风险，甚至几行代码就能写出一份分析报告。
这是高盛最新的举措，旨在摆脱部分商标保密，分享其一度受到严密保护的技术。这是华尔街公司效仿谷歌和Facebook Inc.等硅谷巨头的更广泛转变的一部分，这些巨头已经向热情的开发者社区开放了自己的技术。
Vitu也是秉持类似想法，在Github (https://github.com/vitutech/vitu) 上开源了策略框架，通过让所有爱好者修改策略的代码，希望将交易想法“众包”，并赢得电脑驱动的“定量”交易员的忠诚。这些交易员可以在crypto的投资界掀起一场风暴。
高盛工程师安迪•菲利普斯(Andy Phillips)表示，“我们希望成为量化投融资的一员，就像亚马逊(Amazon)成为计算能力的一员一样。”亚马逊公司(Amazon.com Inc.)在成立之初就意识到，它可以出售额外的服务器容量；去年，亚马逊网络服务贡献了该公司四分之三的利润。
竞争对手也紧随其后：摩根大通(JPMorgan Chase & Co.)最近开始允许客户使用雅典娜的一些功能。雅典娜是摩根大通的交易引擎，也是上世纪90年代设计SecDB的一些工程师设计的。美国银行(Bank of America)的Quartz平台也是一个竞争者。而Vitu在crypto的世界里是第一个。
（三）在本地怎么使用？
第一步：下载并安装vitu
方式一：pip install vitu
方式二：访问https://github.com/vitutech/vitu下载安装
若按方式一中直接安装vitu的,则可按照策略教程直接编辑策略进行回测;
若按照方式二下载安装，则可选择下面两种方式之一进行策略回测：
直接设置系统的环境变量，将vitu文件所在目录地址（也即setup.py所在的文件夹目录）加入到PYTHONPATH中，然后在此文件目录中直接按照教程编辑策略进行回测
在命令行（或Anaconda PowerShell Prompt）中，cd 文件目录地址（即setup.py所在的文件夹目录），enter, 再运行python。setup.py install 完成vitu的安装，则可按照策略教程直接编辑策略进行回测。
第二步：数据处理
数据下载：点击直接下载直接下载h5格式的加密货币数据，下载后解压。
数据导入：可参考demo.py,在策略文档中导入(1)中下载的数据
注：在Vitu的线上平台仿真交易中，有内置的数据接口，不需要额外的数据导入，无需此步。
第三步：策略编辑
策略的写入主要分为4个部分。
(1) 回测品种、数量及初始仓位的设置，举例如下：
通过ai.create_account设置账户'account1'，行情数据交易所为'binance'，账户类型为'digital.spot', 初始仓位：BTC 10个，USDT 200000。
(2)设置参与交易的账户和参数，举例：initialize方法：设置策略当中会用到的参数，在handle_data方法中可以随时调用。
(3)设置触发交易信号的交易条件.举例：handle_data方法：主要策略交易逻辑，universe数据将会触发此段逻辑，例如日线历史数据或实时数据。
简单的均线交易逻辑
(4)设定回测universe等设置
第四步：回测结果
运行结束会在终端输出各种常用的收益/风险相关的指标值以及收益曲线，并在当前路径文件夹生成名为simple_report.xls的回测报告。终端会打印出simple_report.xls所存地址。想要添加或改动回测报告内容可在vitu/strategy/strategy.py中加入和修改。注：vitu的线上平台仿真交易中，有内置的回测报告输出，不需要额外的改动，无需此步。
我们在Vitu.ai等你来。
原文链接：https://vitu.ai/community/topic/107016898012562560