Hikyuu

1. 原表示浮点数的 Null 值更改为和 numpy 一致，在c++中为 std::nan, python中 为numpy::nan
2. Indicator 支持按日期获取数据，如：c['2019-6-11'] 或 c[Datetime(201906110000)] （注：由于 indicator的四则运算无法判定绑定的上下文，所以四则运算产生的结果无法获取对应日期，此时需要先执行 setContext 对结果指定上下文）
3. Datetime 增加 startOfDay, endOfDay 方法
4. 从 Indicator, SYS, TM 等支持 set/getParam 的对象中引出 haveParam方法至Python
5. 增加了近 40 个 通达信基础指标实现，方便移植和试验网上大量通达信指标公式。具体详见：[https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/indicator/overview.html](https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/indicator/overview.html)

1. 修复 Indicator 无法作为原型使用，导致部分预定义的 SG 等无法正在运行的BUG。如:

以下两种写法等效：
(EMA() + MA())(C) 原型法
EMA(C) + MA(C) 普通写法

2. 交互模式下，增加预定义的全局变量 O、H、L、C、A、V，分别代表 OPEN()、HIGH()、LOW()、CLOSE()、AMO()、VOL()，编写自定义指标时更快捷。默认绑定的上下文为 sh000001（上证指数），可使用 set_gloabl_context 更改绑定的默认上下文。如:

x = EMA(C) + MA(C)
x.plot() 绘制的是 sh000001
x.setContext("sz000001") 设置指标 x 的上下文为 sz000001
set_gloabl_context("sz000001") 更改 O,H,L,C,A,V默认绑定的上下文

3. 交互模式下，增加 Datetime 同名缩写 D。原 Datetime(201901010000) 可简写为 D(201901010000)

4. 优化 HHV、LLV、SUM、COUNT 指标实现，去除双重循环

5. 新增内建指标：HHVBARS, LLVBARS, ROUND,ROUNDUP, ROUNDDOWN, FLOOR, CEILING, BETWEEN, POW, STD, SQRT, LOG, LN

6. 修复 IF 两个参数为 price_t 时的计算错误

1. HikyuuTDX 新增当前财务信息及历史财务信息下载
2. Stock 新增 getFinanceInfo、getHistoryFinanceInfo 支持当前及历史财务信息
3. 新增 LIUTONGPAN（流通盘）、HSL（换手率）、COUNT、IF、SUM、NOT、EXP、SGN、ABS、MAX、MIN指标
4. Kdata添加便捷方法获取OPEN/CLOSE等基本行情数据，如:

k = sm['sh000001'].getKData(Query(-100))
c = k.close 返回的是 Indicator 实例，即 CLOSE(k)

5. 实现 select 函数，示例:

选出涨停股
C = CLOSE()
x = select(C / REF(C, 1) - 1 >= 0.0995))

6. 优化 Indicator 实现（取消 Operand），可以事先指定 KData，亦可后续通过 setContext 切换上下文，重新指定 KData。例如:

示例：移植通达信 DMI（趋向指标系统）
MTR:=SUM(MAX(MAX(HIGH-LOW,ABS(HIGH-REF(CLOSE,1))),ABS(REF(CLOSE,1)-LOW)),N);
HD :=HIGH-REF(HIGH,1);
LD :=REF(LOW,1)-LOW;
DMP:=SUM(IF(HD>0&&HD>LD,HD,0),N);
DMM:=SUM(IF(LD>0&&LD>HD,LD,0),N);
PDI: DMP*100/MTR;
MDI: DMM*100/MTR;
N = 14
C = CLOSE()
H = HIGH()
L = LOW()
MTR = SUM(MAX(MAX(H-L,ABS(H-REF(C,1))),ABS(REF(C,1)-L)),N);
HD = H-REF(H,1)
LD = REF(L,1)-L
DMP = SUM(IF(HD>0 & HD>LD, HD, 0), N)
DMM = SUM(IF(LD>0 & LD>HD, LD, 0), N)
PDI = DMP*100/MTR
MDI = DMM*100/MTR

PDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100))
MDI.setContext(sm['sz000001'], Query(-100))

PDI.plot()
MDI.plot(new=False)

7. Parameter 支持 Stock、Query、KData

1. 复权增加周线及其以上支持
2. 支持历史分笔、分时数据
3. 添加日志打印的等级控制
4. MoneyManagerBase增加对成本计算
5. Datetime增加 dateOfWeek,startOfWeek,endOfWeek,nextWeek,preWeek等系列便捷方法
6. fix：Stock.realtimeUpdate中未判断缓存未空的情况
7. fix：io重定向中未进行重复open的判定
8. fix：Block分类显示乱码
9. 简化源码安装方式，支持 python setup.py
10. 全新的快速数据下载工具（支持GUI及命令行，如下图所示），下载当日权息、日线、分钟线、分笔、分时数据耗时2~4分钟（视个人网络有所不同），同时不再需要通过证券客户端下载盘后数据。具体参见： [https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/quickstart.html](https://hikyuu.readthedocs.io/zh_CN/latest/quickstart.html)

1. 更新周线、月线等周线及其之上的K线BAR记录，从以开始时间为准，改为以结束时间为准。（如从老版本升级，需手工删除sh_day.h5、sz_day.h5文件中的week、month等目录，只保留data目录。可运行 tools/delelte_index.py 完成删除，运行前请自行修改相关文件路径等信息）。
2. 实现将C++中的日志输出重定向至Python，使Jupyter notebook可以看到C++部分的打印信息提示。注意：部分情景可能导致notebook因打印信息过多失去响应，此时可在产生较多打印信息的命令之前运行“iodog.close()”关闭重定向，后续可以再使用“iodog.open()”重新打开重定向信息输出。
3. Datetime增加nextDay、dayOfWeek、dayOfYear、endOfMonth方法。
4. TradeManager增加直接加入交易记录的方法（addTradeRecord）。
5. 升级使用的依赖库 boost、libmysql、hdf5
6. 使用xmake重构编译工程并调整代码结构
7. 试验linux下pip打包安装。linux下可使用 pip install hikyuu 命令完成安装，安装前需安装依赖的软件包（sudo apt-get install -y libhdf5-dev libhdf5-serial-dev libmysqlclient-dev）
8. 支持MacOSX下源码编译