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Ptrade获取历史涨停的股票|python代码

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 36 次浏览 • 2024-11-01 18:41 • 来自相关话题

用当天的收盘价对比最高价,如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股,在过去10天里是否出现涨停。
 
下面的ptrade的代码片段。需要完整代码,可关注公众号私信获取。
 
def hit_limit_recent():
# 选出最近N天正股有涨停的可转债
N =10
scale = 5
latest_price = 160
bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)
zg_list = list(bond_zg_dict.values())
panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')
df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")
target_list = []
for code in zg_list:
stock_df = df[code]

hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]
if len(hit_high) > 0:
# print(hit_high.index)
target_list.append(code)

zz_target_list = []
for code,zg_code in bond_zg_dict.items():
if zg_code in target_list:
print(code, bond_name_dict[code])
zz_target_list.append(code)

return zz_target_list当然,会有一个情形,就是实际最后是开板状态,但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态,需要利用tick的委卖买来判断。
  查看全部
用当天的收盘价对比最高价,如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股,在过去10天里是否出现涨停。
 
下面的ptrade的代码片段。需要完整代码,可关注公众号私信获取。
 
def hit_limit_recent():
# 选出最近N天正股有涨停的可转债
N =10
scale = 5
latest_price = 160
bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)
zg_list = list(bond_zg_dict.values())
panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')
df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")
target_list = []
for code in zg_list:
stock_df = df[code]

hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]
if len(hit_high) > 0:
# print(hit_high.index)
target_list.append(code)

zz_target_list = []
for code,zg_code in bond_zg_dict.items():
if zg_code in target_list:
print(code, bond_name_dict[code])
zz_target_list.append(code)

return zz_target_list
当然,会有一个情形,就是实际最后是开板状态,但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态,需要利用tick的委卖买来判断。
 

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 259 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

策略需求:
适合大资金,求稳。
 
挑选低价格的AAA可转债,比如 正股是 银行,高分红的国企股,比如 大秦铁路的转债,大秦转债等,且到期收益为正。作为标的池。
 
然后 先 在标的池里挑选出一个价格最低的转债,1/3 仓位 买入,其余仓位买入银华日利。
 
程序每分钟监控。或者不用那么频繁,可以设置每小时,每天都可以。
 
如果转债价格下跌了X,就卖出银华日利(1/10仓位),买入转债; (这里仓位随意举例)
 
如果转债价格上涨了Y,就卖出转债(1/5仓位),买入银华日利;(这里仓位随意举例)
 
一般AAA的大规模转债,其波动比较小,很少会遇到趋势上涨。 所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。
 
但,一旦遇到趋势上涨,或者突破,那么按照策略 会不断卖出转债;
 
一旦转债仓位为0,就可以在标的池买入另外一只标的(1/3仓位),从而继续下一轮的高抛低吸。
 
如果转债价格一直跌,但由于AAA的转债有保底,且有回售,转股,下修等各种手段,来兜底,
 
所以一般遇到跌幅行情,下跌不会超过10%,所以策略可以一直在卖出银华日利,买入转债;
 
如果中途,出现了其他好的标的,你需要手动交易,那么可以手动卖出银华日利或者可转债,腾出仓位,来操作。
 
也就是这个策略的可转债,纯粹当做现金来替代来使用。
 
接着就是使用QMT和Ptrade实现。
 
待续............
 

 
  查看全部
策略需求:
适合大资金,求稳。
 
挑选低价格的AAA可转债,比如 正股是 银行,高分红的国企股,比如 大秦铁路的转债,大秦转债等,且到期收益为正。作为标的池。
 
然后 先 在标的池里挑选出一个价格最低的转债,1/3 仓位 买入,其余仓位买入银华日利。
 
程序每分钟监控。或者不用那么频繁,可以设置每小时,每天都可以。
 
如果转债价格下跌了X,就卖出银华日利(1/10仓位),买入转债; (这里仓位随意举例)
 
如果转债价格上涨了Y,就卖出转债(1/5仓位),买入银华日利;(这里仓位随意举例)
 
一般AAA的大规模转债,其波动比较小,很少会遇到趋势上涨。 所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。
 
但,一旦遇到趋势上涨,或者突破,那么按照策略 会不断卖出转债;
 
一旦转债仓位为0,就可以在标的池买入另外一只标的(1/3仓位),从而继续下一轮的高抛低吸。
 
如果转债价格一直跌,但由于AAA的转债有保底,且有回售,转股,下修等各种手段,来兜底,
 
所以一般遇到跌幅行情,下跌不会超过10%,所以策略可以一直在卖出银华日利,买入转债;
 
如果中途,出现了其他好的标的,你需要手动交易,那么可以手动卖出银华日利或者可转债,腾出仓位,来操作。
 
也就是这个策略的可转债,纯粹当做现金来替代来使用。
 
接着就是使用QMT和Ptrade实现。
 
待续............
 

 
 

QMT获取不到行情,一般是什么原因?或者获取行情有中断的情况

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 394 次浏览 • 2024-09-29 10:27 • 来自相关话题

8-9成原因是 因为你选择的行情服务器掉线了





 
或者你获取的5档tick行情,但是你的行情菜单那里,选择的是 最新价,这样你也是无法获取到 5档tick数据的。





 
然后还有一个问题,如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数,获取的股票数量很多(比如全市场的股票),那么第一次的启动数据会非常的慢,并且你的内存消耗非常大,整个QMT像死机了一样。
 
如何解决? 下回分解
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8-9成原因是 因为你选择的行情服务器掉线了

20231120204016.png

 
或者你获取的5档tick行情,但是你的行情菜单那里,选择的是 最新价,这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

20240929102328.png

 
然后还有一个问题,如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数,获取的股票数量很多(比如全市场的股票),那么第一次的启动数据会非常的慢,并且你的内存消耗非常大,整个QMT像死机了一样。
 
如何解决? 下回分解
 

Ptrade回测模式下获取实时的分钟数据:只能使用handle_data,数据不能用get_snapshot

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 476 次浏览 • 2024-09-21 17:32 • 来自相关话题

好久没有使用Ptrade做分钟级别的回测了。
发现有点蛋疼,记录一下。
 
因为回测模式下,不能使用run_interval 函数;
 
而run_daily模式,只能在固定时间运行,无法分钟级别。
 
所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据,也无法使用 get_snapshot ,get_gear_price,函数。
 
所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。
 
而handle_data 里面的data数据,使用方法如下:

 

import datetime

target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]

def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))




# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号:可转债量化分析 ---- start ----")


def handle_data(context, data):
execution(context, data)

 

获取数据结果:2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06
 用同花顺,对了一下结果,是满足的了。
 

  查看全部
好久没有使用Ptrade做分钟级别的回测了。
发现有点蛋疼,记录一下。
 
因为回测模式下,不能使用run_interval 函数;
 
而run_daily模式,只能在固定时间运行,无法分钟级别。
 
所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据,也无法使用 get_snapshot ,get_gear_price,函数。
 
所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。
 
而handle_data 里面的data数据,使用方法如下:

 


import datetime

target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]

def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))




# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号:可转债量化分析 ---- start ----")


def handle_data(context, data):
execution(context, data)

 

获取数据结果:
2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06

 用同花顺,对了一下结果,是满足的了。
 

 

QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候,运行是3秒一次的

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 462 次浏览 • 2024-09-13 11:46 • 来自相关话题

平时很少用handlebar驱动。
 
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。





 
 
结果发现,经常查询重复买入。
 
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
 
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
 
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
 
示例代码:
一分钟打印当前时间:
 # -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户


INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')


def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)



def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)


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平时很少用handlebar驱动。
 
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。

20240913113955.png

 
 
结果发现,经常查询重复买入。
 
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
 
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
 
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
 
示例代码:
一分钟打印当前时间:
 
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户


INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')


def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)



def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)


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QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据,如何破解

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 689 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

QMT禁止redis获取股票行情数据,如何破解

因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)

于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。

可是运行后发现报错:







2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!

居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示,找到 目录:

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py

找到对应的行:








的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。

解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
 
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号: 查看全部
QMT禁止redis获取股票行情数据,如何破解

因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)

于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。

可是运行后发现报错:


微信图片_20240910103921.jpg


2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!

居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示,找到 目录:

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py

找到对应的行:


微信图片_20240910103929.png



的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。

解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
 
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号:

低门槛入金2W开通QMT miniQMT,股票费率免5,0.1元起

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 821 次浏览 • 2024-08-31 14:29 • 来自相关话题

实打实的低门槛,低佣券商,入金2W,开通QMT,miniQMT;
而且费率是直接可以调到 万0.754,免五,0.1元起。 简直比万一免五还要低!
 
目前属于活动期间才有的低费率。






 
需要开户的,可以联系公众号,开户后有QMT技术支持交流群
  查看全部
实打实的低门槛,低佣券商,入金2W,开通QMT,miniQMT;
而且费率是直接可以调到 万0.754,免五,0.1元起。 简直比万一免五还要低!
 
目前属于活动期间才有的低费率。

大同证券.png


 
需要开户的,可以联系公众号,开户后有QMT技术支持交流群
 

国信iquant requests 爬虫 获取数据 还有使用 tushare,akshare 无法连接,提示超时

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 734 次浏览 • 2024-08-28 14:29 • 来自相关话题

经过验证,比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk


import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错,同时访问baidu.com 超时:





 
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
 
所以连baidu都访问不了。
 
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
 
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
 
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
 
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
 
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)



base_usage()
上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS: 
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
 
按照网上的redis连接教程使用就好了。
 

  查看全部
经过验证,比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk


import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass

会报错,同时访问baidu.com 超时:

微信图片_20240828141957.png

 
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
 
所以连baidu都访问不了。
 
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
 
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
 
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
 
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
 
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)



base_usage()

上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS: 
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
 
按照网上的redis连接教程使用就好了。
 

 

QMT如何获取持仓成本 盈亏比例

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 731 次浏览 • 2024-08-25 07:50 • 来自相关话题

比如多次买入一个股票,每次买入不同的数量,如果中间又有分红除权,虽然可以通过自己写一个计算函数记录,但是会非常复杂。
 
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
 
 position 持仓对象 里面有一个字段:
 
m_dOpenPrice: 持仓成本
 
可以用来获取当前的持仓成本:
 
具体代码如下:
 # encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限


def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass


def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)


 得到的输出结果:
 





 
扫码免费开通QMT:

  查看全部
比如多次买入一个股票,每次买入不同的数量,如果中间又有分红除权,虽然可以通过自己写一个计算函数记录,但是会非常复杂。
 
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
 
 position 持仓对象 里面有一个字段:
 
m_dOpenPrice: 持仓成本
 
可以用来获取当前的持仓成本:
 
具体代码如下:
 
# encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限


def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass


def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)


 得到的输出结果:
 

20240825081954.png

 
扫码免费开通QMT:

 

python Ptrade获取热门板块,连板股票 python代码

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 678 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

之前有人咨询,ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易,本身有获取板块信息的API函数:

Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg


get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
 接口说明
 该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。 ​
 参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
 
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')


def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')


def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass
 
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。








get_sort_msg 返回的数据结构体如下:








具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
 
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:








需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦,提供不同券商ptrade,低门槛,低费率,还有技术支持群!
  查看全部
之前有人咨询,ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易,本身有获取板块信息的API函数:

Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg


get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

 接口说明
 该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。 ​
 参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
 
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')


def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')


def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass

 
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。


20240823123757.png



get_sort_msg 返回的数据结构体如下:


20240823123253.png



具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);

 
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:


20240823124205.png



需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦,提供不同券商ptrade,低门槛,低费率,还有技术支持群!
 

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (二)

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 977 次浏览 • 2024-08-08 14:01 • 来自相关话题

接下来完成代码实现部分:
 
主要框架如下:
 
盘前我们先去读取数据库的数据:
 
格式很简单,就记录了代码和名字:





 

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
 
 
def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()

run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描


def handle_data(context, data):
pass


def tick_data(context, data):
pass

def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))


def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。
 
def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)

send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。
 
然后基本完成了整体的代码编写,里面一些自定义的函数为了判断 下一次通知要等待多久。
 
因为不能因为同一个股票满足条件了,然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。
 
而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。
 





 
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
 
 
  查看全部
接下来完成代码实现部分:
 
主要框架如下:
 
盘前我们先去读取数据库的数据:
 
格式很简单,就记录了代码和名字:

20240808135700.png

 

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
 
 
def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()

run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描


def handle_data(context, data):
pass


def tick_data(context, data):
pass

def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))


def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))

然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。
 
def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)


send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。
 
然后基本完成了整体的代码编写,里面一些自定义的函数为了判断 下一次通知要等待多久。
 
因为不能因为同一个股票满足条件了,然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。
 
而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。
 

Screenshot_2024_0808_132624.jpg

 
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
 
 
 

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 993 次浏览 • 2024-08-07 10:23 • 来自相关话题

背景:
因为有多个券商,比如银河,华宝,国金,国盛等。 而且也有家人的账户,可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话,没有时间管得过来。 设置条件单比较繁琐,也不一定能管得过来。
 
要求:
把所有的持仓股Excel导出,输入的数据库(这里选择mysql),然后Ptrade读取了股票池,每隔3s扫描一次行情,如果遇到大涨或者大跌的个股,转债,ETF,就发送微信消息提醒(涨幅/跌幅大于7%)
 
这个是某个客户的简单需求。
 
后面就按照上面的需求做一个客户端,除了可以录入上述资料,还能提供web服务,输入,删除持仓股,做到实时更新。
 
最后提醒效果如下:





国金QMT的字样,用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如 有可能是 家人1-银河,家人2-国盛,这样的哈
 
下一篇:
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (二)

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背景:
因为有多个券商,比如银河,华宝,国金,国盛等。 而且也有家人的账户,可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话,没有时间管得过来。 设置条件单比较繁琐,也不一定能管得过来。
 
要求:
把所有的持仓股Excel导出,输入的数据库(这里选择mysql),然后Ptrade读取了股票池,每隔3s扫描一次行情,如果遇到大涨或者大跌的个股,转债,ETF,就发送微信消息提醒(涨幅/跌幅大于7%)
 
这个是某个客户的简单需求。
 
后面就按照上面的需求做一个客户端,除了可以录入上述资料,还能提供web服务,输入,删除持仓股,做到实时更新。
 
最后提醒效果如下:

Screenshot_2024_0808_132624.jpg

国金QMT的字样,用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如 有可能是 家人1-银河,家人2-国盛,这样的哈
 
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ptrade获取的历史数据最长到哪一年?ptrade如何获取上证指数

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 739 次浏览 • 2024-06-30 13:48 • 来自相关话题

Ptrade获取日线,分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明:
 

7、该接口只能获取2005年后的数据。






ptrade官网api接口文档:
https://ptradeapi.com/#
 
实测也是符合要求的:
 
ptrade如何获取上证指数, 代码是  000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')
ptrade获取上证指数2005年的数据:
 





 
需要低佣,低门槛开通ptrade的朋友,可以扫描关注关注号: 查看全部
Ptrade获取日线,分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明:
 


7、该接口只能获取2005年后的数据。



20240630134315.png

ptrade官网api接口文档:
https://ptradeapi.com/#
 
实测也是符合要求的:
 
ptrade如何获取上证指数, 代码是  000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')

ptrade获取上证指数2005年的数据:
 

20240630134443.png

 
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国金证券QMT测试客户端 - 获取可融券股票数据

回复

QMT李魔佛 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 901 次浏览 • 2024-06-19 10:53 • 来自相关话题

QMT获取持仓信息报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request_id'

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 700 次浏览 • 2024-06-17 14:03 • 来自相关话题

这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错:
代码如下:
 
 
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime


ACCOUNT = ''


def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)


def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')


pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict

datax = get_position_infos() # 这里error

def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)


datax = get_position_infos()  #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
 欢迎关注交流

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这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错:
代码如下:
 
 
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime


ACCOUNT = ''


def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)


def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')


pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict

datax = get_position_infos() # 这里error

def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)


datax = get_position_infos()  #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
 欢迎关注交流

 

QMT股票两融对冲建仓实盘

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1205 次浏览 • 2024-05-29 12:02 • 来自相关话题

为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。





 
成交了多少量,就融券多少量。达到指标即可停止。
 
代写量化程序,可以关注公众号,后台联系。 价格比QMT官网低的多了。实战性选手,选过N多QMT,ptrade实盘代码。
  查看全部
为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。

20240529111758.png

 
成交了多少量,就融券多少量。达到指标即可停止。
 
代写量化程序,可以关注公众号,后台联系。 价格比QMT官网低的多了。实战性选手,选过N多QMT,ptrade实盘代码。
 

Ptrade成交回调函数无法执行的原因? | ptrade bug

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 793 次浏览 • 2024-05-28 00:08 • 来自相关话题

目前的ptrade有一个隐藏很深的bug。
 
就是回调函数里面有一个字段entrust_no.
 
这个字段是什么意思呢? 是营业部的下单编号。比如你挂了一个委托单,就会有一个entrust_no, 比如 100001
 
这个编号对于一天的数据来说,是唯一不重复的,也就是一天内再不会出现100001。
 
而ptrade的成交回调依赖的是这个entrust_no, 如果系统里面已经触发过了一个entrust_no 为 100001的成交委托,那么如果又有一个重复的订单entrust_no 100001成交,那么,此时的ptrade的 成交回调函数是不会触发的!
 
那么上面说的一天内这个entrust_no是不会重复的。
 
可是,这个entrust_no挂单编号,在同一个营业部单元里,第二天会重复的,比如你第二天挂单也是entrust_no 100001,并且你的ptrade策略没有重启,也就是一直运行的话,那么如果碰巧你的下单entrust_no上昨天或者之前某一天(ptrade策略没有重启开始算起),entrust_no重复了的情况下。 
 
此时的ptrade 成交回调函数 on_trade_repsonse 是不会执行的!!!
 
天坑!
  查看全部
目前的ptrade有一个隐藏很深的bug。
 
就是回调函数里面有一个字段entrust_no.
 
这个字段是什么意思呢? 是营业部的下单编号。比如你挂了一个委托单,就会有一个entrust_no, 比如 100001
 
这个编号对于一天的数据来说,是唯一不重复的,也就是一天内再不会出现100001。
 
而ptrade的成交回调依赖的是这个entrust_no, 如果系统里面已经触发过了一个entrust_no 为 100001的成交委托,那么如果又有一个重复的订单entrust_no 100001成交,那么,此时的ptrade的 成交回调函数是不会触发的!
 
那么上面说的一天内这个entrust_no是不会重复的。
 
可是,这个entrust_no挂单编号,在同一个营业部单元里,第二天会重复的,比如你第二天挂单也是entrust_no 100001,并且你的ptrade策略没有重启,也就是一直运行的话,那么如果碰巧你的下单entrust_no上昨天或者之前某一天(ptrade策略没有重启开始算起),entrust_no重复了的情况下。 
 
此时的ptrade 成交回调函数 on_trade_repsonse 是不会执行的!!!
 
天坑!
 

迅投官网的实例代码好多问题,惨不忍睹

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 875 次浏览 • 2024-05-12 16:55 • 来自相关话题

以前喜欢用C替代ContextInfo,现在改过去了,又有部分改的不完整。
 
还有更多的缩进的问题。
 





 
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
 
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
  查看全部

20240512165205.png

以前喜欢用C替代ContextInfo,现在改过去了,又有部分改的不完整。
 
还有更多的缩进的问题。
 

20240512165415.png

 
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
 
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
 

QMT里定时任务运行时间操作定时任务的间隔,会怎么样?

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 872 次浏览 • 2024-05-06 10:32 • 来自相关话题

代码很简单,就是在run_time这个定期运行的任务里面,定期1秒执行一次任务
 







当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。

在tick 实盘模式下运行,输出什么的?

答案如下:








每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码:







把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。








执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
 
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代码很简单,就是在run_time这个定期运行的任务里面,定期1秒执行一次任务
 

20240506101947.png



当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。

在tick 实盘模式下运行,输出什么的?

答案如下:


20240506101516.png



每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码:

20240506101043.png



把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。


20240506101030.png



执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
 
 

国盛证券的Ptrade数据无论是回测还是实盘很有问题,前复权不正确,数据断崖

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1013 次浏览 • 2024-04-18 00:19 • 来自相关话题

连基本的历史数据都无法保证数据正确。
 
举个例子,比如 煤炭ETF 515220,





 
在4月12日进行的除权,1股变2股,因此,所以4月12日之后的价格会是原来的1/2,如果做前复权,那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。
 
结果国盛的ptrade的历史数据,取的是前复权数据,前复权数据,(重点强调),在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。





 
测试代码很简单:
def initialize(context):
run_daily(context, event, '09:38')


def handle_data(context, data):
pass


def event(context):
his60 = get_history(60, '1d', ['close'], ['515220.SS'], fq='pre', include=False)
print(his60)运行时间改成任意的就行。
 
获取历史数据用
get_history,取过去60天的前复权的数据。 然后就是断崖的数据。 已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码,在东莞证券,国金证券,湘财证券的ptrade上运行,均能得到正确的数据。
 
然后更为搞笑的,这么一个问题,反馈了,没有回应。无语。
 
 
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连基本的历史数据都无法保证数据正确。
 
举个例子,比如 煤炭ETF 515220,

20240418001102.png

 
在4月12日进行的除权,1股变2股,因此,所以4月12日之后的价格会是原来的1/2,如果做前复权,那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。
 
结果国盛的ptrade的历史数据,取的是前复权数据,前复权数据,(重点强调),在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。

微信图片_20240418001026.png

 
测试代码很简单:
def initialize(context):
run_daily(context, event, '09:38')


def handle_data(context, data):
pass


def event(context):
his60 = get_history(60, '1d', ['close'], ['515220.SS'], fq='pre', include=False)
print(his60)
运行时间改成任意的就行。
 
获取历史数据用
get_history,取过去60天的前复权的数据。 然后就是断崖的数据。 已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码,在东莞证券,国金证券,湘财证券的ptrade上运行,均能得到正确的数据。
 
然后更为搞笑的,这么一个问题,反馈了,没有回应。无语。
 
 
 

使用量化程序获取ETF的成分股与实时净值

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1003 次浏览 • 2024-04-11 12:22 • 来自相关话题

代码只有几行:
# coding:gbk
def init(C):
pass

def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息: {info}')
得到的数据如下:





 
需要开通低门槛量化QMT的朋友,可以扫码关注公众号开通: 查看全部
代码只有几行:
# coding:gbk
def init(C):
pass

def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息: {info}')

得到的数据如下:

20240411122042.png

 
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QMT回测会跳过当前的周六日和节假日吗

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 887 次浏览 • 2024-04-09 13:13 • 来自相关话题

使用的handle_bar进行回测,它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据,下一个bar就是4月1日09:30了




需要低门槛开通量化QMT,Ptrade,可以扫码联系。
开通后可加入技术交流群。 查看全部
使用的handle_bar进行回测,它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据,下一个bar就是4月1日09:30了
20240409130951.png

需要低门槛开通量化QMT,Ptrade,可以扫码联系。
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qmt下载完数据之后,记得重启一次qmt,不然get_market_data_ex依然还是获取不到数据的

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1012 次浏览 • 2024-04-01 13:38 • 来自相关话题

最近群里问这个问题的人比较多。
 
qmt下载完数据之后,get_market_data_ex依然还是获取不到数据。
 
其实主要数据没有刷新。
 
只需要你手动关闭QMT,再打开一次就好了。
 





 
反正呢,这些问题,QMT也不会告诉你,要靠自己摸索了。
 
欢迎收藏网站哦! 查看全部
最近群里问这个问题的人比较多。
 
qmt下载完数据之后,get_market_data_ex依然还是获取不到数据。
 
其实主要数据没有刷新。
 
只需要你手动关闭QMT,再打开一次就好了。
 

20240401133759.png

 
反正呢,这些问题,QMT也不会告诉你,要靠自己摸索了。
 
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QMT每次自动升级,都会把改过的配置文件给覆盖掉

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 992 次浏览 • 2024-03-31 14:23 • 来自相关话题

太业余。
感觉设计模式有问题。
 
本来我配置了缩进用的4个空格,(这是pep8的标准好吧)
而qmt默认是用tab做缩进。
 
导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器,你按tab键,是制表符,而不是4个空格。
 
运行或者回测就会报错。





 
每次升级都把我的配置给改了。
 
难道不覆盖config文件不行吗? 每次类似全量升级,一点点bug fix都在全量升级
  查看全部
太业余。
感觉设计模式有问题。
 
本来我配置了缩进用的4个空格,(这是pep8的标准好吧)
而qmt默认是用tab做缩进。
 
导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器,你按tab键,是制表符,而不是4个空格。
 
运行或者回测就会报错。

20240331004.png

 
每次升级都把我的配置给改了。
 
难道不覆盖config文件不行吗? 每次类似全量升级,一点点bug fix都在全量升级
 

不同券商的数据质量简单对比:国金QMT vs 国信QMT(iquant)

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1751 次浏览 • 2024-03-31 11:57 • 来自相关话题

同一段代码,先在国信上跑回测,先获取可转债的1分钟的分笔数据,发现一些时间段里的成交额居然是0. (数据已经先下载好了)

点击打开大图





上面的amount字段(成交额),返回的是0。

看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图




 
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】

点击打开大图




 
附测试源码:
 # coding:gbk
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date

def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')

def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)

def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !') 查看全部
同一段代码,先在国信上跑回测,先获取可转债的1分钟的分笔数据,发现一些时间段里的成交额居然是0. (数据已经先下载好了)

点击打开大图
20240331002.png


上面的amount字段(成交额),返回的是0。

看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图
20240331001.png

 
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】

点击打开大图
20240331003.png

 
附测试源码:
 
# coding:gbk
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date

def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')

def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)

def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !')

Ptrade|QMT|银行股息率轮动 实盘自动化交易

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1095 次浏览 • 2024-03-05 09:33 • 来自相关话题

看有没有人需要,前排占坑 -- Task -- 
看有没有人需要,前排占坑 -- Task -- 

miniQMT安装包路径 | 下载地址

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1417 次浏览 • 2024-02-29 20:09 • 来自相关话题

安装好QMT之后,在QMT的设置里面选择安装python。
 
等待几分钟,python文件下载好了之后。
 
找到qmt的安装目录,
 
进去这里面
 
\bin.x64\Lib\site-packages\xtquant
 
把这个目录复制到你的python路径的site-package 下面, 就可以在你的python环境下运行miniQMT了。
 
当然首先还是要启动你的QMT客户端,勾选极速模式。 (不开的话连不到券商服务器,这以为这无法再linux上单独跑,wine额外另说)
 
比如下面的获取行情的示例代码,还有直接下单代码
 # 用前须知

## xtdata提供和MiniQmt的交互接口,本质是和MiniQmt建立连接,由MiniQmt处理行情数据请求,再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的,要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

## 对于数据获取接口,使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据,如果不足可以通过补充数据接口补充,再调用数据获取接口获取。

## 对于订阅接口,直接设置数据回调,数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来,同种数据不需要再单独补充。

# 代码讲解

# 从本地python导入xtquant库,如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
## 为了方便用户进行数据管理,xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
## 比如行情数据,需要通过download_history_data下载,财务数据需要通过
## 所以在取历史数据之前,我们需要调用数据下载接口,将数据下载到本地
for i in code_list:
xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据(开高低收,等等)到本地

xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
# 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情,需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后,get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情,并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
# 这边做演示,就用for来循环了,实际使用中可以用while True
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)
time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发,可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行,每当订阅的标的tick发生变化更新,callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
## 回调函数中,data是本次触发回调的数据,只有一条
def f(data):
# print(data)

code_list = list(data.keys()) # 获取到本次触发的标的代码

kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period) # 在回调中获取klines数据
print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时,必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序,否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()





 
异步下单#coding:utf-8
import time, datetime, traceback, sys
from xtquant import xtdata
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant

#定义一个类 创建类的实例 作为状态的容器
class _a():
pass
A = _a()
A.bought_list =
A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

def interact():
"""执行后进入repl模式"""
import code
code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()
xtdata.download_sector_data()

def f(data):
now = datetime.datetime.now()
for stock in data:
if stock not in A.hsa:
continue
cuurent_price = data[stock]['lastPrice']
pre_price = data[stock]['lastClose']
ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0
if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:
print(f"{now} 最新价 买入 {stock} 200股")
async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)
A.bought_list.append(stock)

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):
def on_disconnected(self):
"""
连接断开
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')

def on_stock_order(self, order):
"""
委托回报推送
:param order: XtOrder对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)


def on_stock_trade(self, trade):
"""
成交变动推送
:param trade: XtTrade对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)


def on_order_error(self, order_error):
"""
委托失败推送
:param order_error:XtOrderError 对象
:return:
"""
# print("on order_error callback")
# print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)
print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")

def on_cancel_error(self, cancel_error):
"""
撤单失败推送
:param cancel_error: XtCancelError 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_order_stock_async_response(self, response):
"""
异步下单回报推送
:param response: XtOrderResponse 对象
:return:
"""
print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")

def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):
"""
:param response: XtCancelOrderResponse 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_account_status(self, status):
"""
:param response: XtAccountStatus 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)


if __name__ == '__main__':
print("start")
#指定客户端所在路径
path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端 睿智融科版\userdata_mini'
# 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复
session_id = int(time.time())
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 开启主动请求接口的专用线程 开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程,但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定
# 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程
# xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)

# 创建资金账号为 800068 的证券账号对象
acc = StockAccount('800068', 'STOCK')
# 创建交易回调类对象,并声明接收回调
callback = MyXtQuantTraderCallback()
xt_trader.register_callback(callback)
# 启动交易线程
xt_trader.start()
# 建立交易连接,返回0表示连接成功
connect_result = xt_trader.connect()
print('建立交易连接,返回0表示连接成功', connect_result)
# 对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
print('对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功', subscribe_result)

#这一行是注册全推回调函数 包括下单判断 安全起见处于注释状态 确认理解效果后再放开
# xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)
# 阻塞主线程退出
xt_trader.run_forever()
# 如果使用vscode pycharm等本地编辑器 可以进入交互模式 方便调试 (把上一行的run_forever注释掉 否则不会执行到这里)
interact()


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等待几分钟,python文件下载好了之后。
 
找到qmt的安装目录,
 
进去这里面
 
\bin.x64\Lib\site-packages\xtquant
 
把这个目录复制到你的python路径的site-package 下面, 就可以在你的python环境下运行miniQMT了。
 
当然首先还是要启动你的QMT客户端,勾选极速模式。 (不开的话连不到券商服务器,这以为这无法再linux上单独跑,wine额外另说)
 
比如下面的获取行情的示例代码,还有直接下单代码
 
# 用前须知

## xtdata提供和MiniQmt的交互接口,本质是和MiniQmt建立连接,由MiniQmt处理行情数据请求,再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的,要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

## 对于数据获取接口,使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据,如果不足可以通过补充数据接口补充,再调用数据获取接口获取。

## 对于订阅接口,直接设置数据回调,数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来,同种数据不需要再单独补充。

# 代码讲解

# 从本地python导入xtquant库,如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
## 为了方便用户进行数据管理,xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
## 比如行情数据,需要通过download_history_data下载,财务数据需要通过
## 所以在取历史数据之前,我们需要调用数据下载接口,将数据下载到本地
for i in code_list:
xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据(开高低收,等等)到本地

xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
# 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情,需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后,get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情,并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
# 这边做演示,就用for来循环了,实际使用中可以用while True
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)
time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发,可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行,每当订阅的标的tick发生变化更新,callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
## 回调函数中,data是本次触发回调的数据,只有一条
def f(data):
# print(data)

code_list = list(data.keys()) # 获取到本次触发的标的代码

kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period) # 在回调中获取klines数据
print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时,必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序,否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()





 
异步下单
#coding:utf-8
import time, datetime, traceback, sys
from xtquant import xtdata
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant

#定义一个类 创建类的实例 作为状态的容器
class _a():
pass
A = _a()
A.bought_list =
A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

def interact():
"""执行后进入repl模式"""
import code
code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()
xtdata.download_sector_data()

def f(data):
now = datetime.datetime.now()
for stock in data:
if stock not in A.hsa:
continue
cuurent_price = data[stock]['lastPrice']
pre_price = data[stock]['lastClose']
ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0
if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:
print(f"{now} 最新价 买入 {stock} 200股")
async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)
A.bought_list.append(stock)

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):
def on_disconnected(self):
"""
连接断开
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')

def on_stock_order(self, order):
"""
委托回报推送
:param order: XtOrder对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)


def on_stock_trade(self, trade):
"""
成交变动推送
:param trade: XtTrade对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)


def on_order_error(self, order_error):
"""
委托失败推送
:param order_error:XtOrderError 对象
:return:
"""
# print("on order_error callback")
# print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)
print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")

def on_cancel_error(self, cancel_error):
"""
撤单失败推送
:param cancel_error: XtCancelError 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_order_stock_async_response(self, response):
"""
异步下单回报推送
:param response: XtOrderResponse 对象
:return:
"""
print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")

def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):
"""
:param response: XtCancelOrderResponse 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_account_status(self, status):
"""
:param response: XtAccountStatus 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)


if __name__ == '__main__':
print("start")
#指定客户端所在路径
path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端 睿智融科版\userdata_mini'
# 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复
session_id = int(time.time())
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 开启主动请求接口的专用线程 开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程,但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定
# 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程
# xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)

# 创建资金账号为 800068 的证券账号对象
acc = StockAccount('800068', 'STOCK')
# 创建交易回调类对象,并声明接收回调
callback = MyXtQuantTraderCallback()
xt_trader.register_callback(callback)
# 启动交易线程
xt_trader.start()
# 建立交易连接,返回0表示连接成功
connect_result = xt_trader.connect()
print('建立交易连接,返回0表示连接成功', connect_result)
# 对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
print('对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功', subscribe_result)

#这一行是注册全推回调函数 包括下单判断 安全起见处于注释状态 确认理解效果后再放开
# xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)
# 阻塞主线程退出
xt_trader.run_forever()
# 如果使用vscode pycharm等本地编辑器 可以进入交互模式 方便调试 (把上一行的run_forever注释掉 否则不会执行到这里)
interact()


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QMT获取全市场股票,排除ST退市风险股票

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1512 次浏览 • 2024-02-07 22:25 • 来自相关话题

因为QMT不能获取北交所的股票历史数据,所以需要把获取到的所有股票数据里的  北交所的股票排除掉 。
 def get_all_market_code(ContextInfo):

all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)


def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):
result =
for code in code_list:
if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):
print('排除 : ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)
continue
result.append(code)
return result

global_dict = {}

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print('策略初始化{}'.format(now))
need_download = 1
global_dict['start_date'] = '20231201'
global_dict['end_date'] = ''
global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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因为QMT不能获取北交所的股票历史数据,所以需要把获取到的所有股票数据里的  北交所的股票排除掉 。
 
def get_all_market_code(ContextInfo):

all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)


def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):
result =
for code in code_list:
if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):
print('排除 : ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)
continue
result.append(code)
return result

global_dict = {}

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print('策略初始化{}'.format(now))
need_download = 1
global_dict['start_date'] = '20231201'
global_dict['end_date'] = ''
global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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QMT实时获取涨停股,筛选流通盘大于X的股票

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1616 次浏览 • 2024-02-07 18:28 • 来自相关话题

基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')






 
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基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:
# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')


20240207182920.png

 
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迅投QMT投研版 有必要开吗?

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1488 次浏览 • 2024-02-06 15:03 • 来自相关话题

没必要。
处处透出一股割韭菜的味道。
 
到处拉人进群,然后群里问问题,他们会让你私聊,加你,说服你开通投研版。
 
投研版无非多一些数据,你用tushare或者自己爬虫就可以获取,他们非要放到投研版里面,付费使用。
 
价格是一年8,9千,感觉没有一点性价比。
 
qmt,minniqmt有交易功能,有数据获取功能,也可以自己接入外部数据。没必要花那些冤枉钱去按年付费买一个不实用的数据。
真的没有数据,或者没有能力获取,付费找人写个api接口,爬虫数据,也不贵。 可以终身使用。 不好过按年付费???
 
关键那群qmt的人水平也不咋地,看他们的文档就知道,变量用A,B,C,D,人品也不咋地,星球上还抄袭我的星球文章,足以说明水平和人品。





 
群里问点问题,就让你开个投研版咨询哈。 还不如来我的qmt ptrade技术群的,free且有求必应哈。
  查看全部
没必要。
处处透出一股割韭菜的味道。
 
到处拉人进群,然后群里问问题,他们会让你私聊,加你,说服你开通投研版。
 
投研版无非多一些数据,你用tushare或者自己爬虫就可以获取,他们非要放到投研版里面,付费使用。
 
价格是一年8,9千,感觉没有一点性价比。
 
qmt,minniqmt有交易功能,有数据获取功能,也可以自己接入外部数据。没必要花那些冤枉钱去按年付费买一个不实用的数据。
真的没有数据,或者没有能力获取,付费找人写个api接口,爬虫数据,也不贵。 可以终身使用。 不好过按年付费???
 
关键那群qmt的人水平也不咋地,看他们的文档就知道,变量用A,B,C,D,人品也不咋地,星球上还抄袭我的星球文章,足以说明水平和人品。

Screenshot_2024_0206_150138.jpg

 
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QMT股票两融对冲建仓实盘

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1205 次浏览 • 2024-05-29 12:02 • 来自相关话题

为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。





 
成交了多少量,就融券多少量。达到指标即可停止。
 
代写量化程序,可以关注公众号,后台联系。 价格比QMT官网低的多了。实战性选手,选过N多QMT,ptrade实盘代码。
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为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。

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QMT实时获取涨停股,筛选流通盘大于X的股票

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1616 次浏览 • 2024-02-07 18:28 • 来自相关话题

基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')






 
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基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:
# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
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ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')


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QMT | Ptrade 量化策略代写服务

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2268 次浏览 • 2023-11-01 10:43 • 来自相关话题

 迅投的QMT和恒生电子的Ptrade, 还有掘金, 量化策略编程, 实盘和回测都行。只要你的需求明确,白纸黑字描述清楚,都可以做。股票,ETF,可转债都行。
 
多年交易经验,量化交易与开发经验。所以很多策略,其实用户大体描述,就知道要注意哪些地方,会提出一些建议,用户要注意,需不需要添加一些判读条件等等。(当然,策略的具体参数都是设置可以调节的,你不需要把实际的参数告诉我,代码给你后,你自己运行策略的时候把你策略的真正参数填上去就好了。)
 
有偿,收费,价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时,收费。(不根据代码数量,因为我写代码很精简)
 
我也帮你们咨询过了迅投的客服。 因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略,直接是5000起步哦。然后根据策略,在5000的基础上不断加。
 









咨询完,我都感觉我自己以前的报价太低了,呜。
 
PS: 之前还有迅投的前员工私底下接单写策略,然后到我的星球里面白嫖我的代码,调用我接口数据,被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈,找到我让我修改接口数据哈。
 
需要的代写策略的盆友,可以关注公众号,在菜单栏那里的“代写量化程序”或者 后台回复:策略代写,获取联系方式哦
 
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Ptrade-QMT_副本.png


 迅投的QMT和恒生电子的Ptrade, 还有掘金, 量化策略编程, 实盘和回测都行。只要你的需求明确,白纸黑字描述清楚,都可以做。股票,ETF,可转债都行。
 
多年交易经验,量化交易与开发经验。所以很多策略,其实用户大体描述,就知道要注意哪些地方,会提出一些建议,用户要注意,需不需要添加一些判读条件等等。(当然,策略的具体参数都是设置可以调节的,你不需要把实际的参数告诉我,代码给你后,你自己运行策略的时候把你策略的真正参数填上去就好了。)
 
有偿,收费,价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时,收费。(不根据代码数量,因为我写代码很精简)
 
我也帮你们咨询过了迅投的客服。 因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略,直接是5000起步哦。然后根据策略,在5000的基础上不断加。
 
Screenshot_2023_1101_102306_副本.jpg


Screenshot_2023_1101_102257_副本.jpg

咨询完,我都感觉我自己以前的报价太低了,呜。
 
PS: 之前还有迅投的前员工私底下接单写策略,然后到我的星球里面白嫖我的代码,调用我接口数据,被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈,找到我让我修改接口数据哈。
 
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小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2104 次浏览 • 2023-10-07 14:14 • 来自相关话题

运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件,避免买入暴雷的品种;遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
 
当前策略持有30只。




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基于股票的策略不敢多买,属于试验阶段,后期仍然会不断根据市场调仓; 主仓依然在可转债。
 
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如果需要策略代写,(ptrade、qmt,其他量化平台)
可以公众号后台回复:
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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件,避免买入暴雷的品种;遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
 
当前策略持有30只。

20231007002.jpg
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20231007003.jpg
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基于股票的策略不敢多买,属于试验阶段,后期仍然会不断根据市场调仓; 主仓依然在可转债。
 
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ptrade qmt无法登录问题

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1863 次浏览 • 2023-08-08 14:44 • 来自相关话题

经常有新人进群后,就说ptrade,或者qmt无法登录。












 
实际上这是在周五晚上和周末出现的问题,这是计划内的维护。部分券商没有技术服务支持,用户可能连服务器日常维护服务通知都无法及时得到通知。
 
PS:其实,大部分券商基本也就那样,ptrade和qmt的技术支持基本等于0,不敢说全部,至少90%的情况是这样的。 以至于我自己维护了一个ptrade,qmt的技术群(审核才可以加),日常有空就在里面解决群友的问题。基本都是些基础问题,部分可能是券商数据问题,大部分是用户的代码问题。 查看全部
经常有新人进群后,就说ptrade,或者qmt无法登录。

Screenshot_2023_0814_011717.jpg



Screenshot_2023_0814_011646.jpg


 
实际上这是在周五晚上和周末出现的问题,这是计划内的维护。部分券商没有技术服务支持,用户可能连服务器日常维护服务通知都无法及时得到通知。
 
PS:其实,大部分券商基本也就那样,ptrade和qmt的技术支持基本等于0,不敢说全部,至少90%的情况是这样的。 以至于我自己维护了一个ptrade,qmt的技术群(审核才可以加),日常有空就在里面解决群友的问题。基本都是些基础问题,部分可能是券商数据问题,大部分是用户的代码问题。

ptrade批量获取股票的昨天的收盘价,转为字典json【一】

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1753 次浏览 • 2023-07-17 19:50 • 来自相关话题

有些指标的计算,需要拿个股的昨日收盘价。而ptrade提供了多个API函数可以获取股票的昨天的收盘价。
ptrade接口文档:https://ptradeapi.com
 
笔者这里接写几个最简单的方式,供读者朋友参考。
 
下面代码适用于实盘,回测。
 
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池,这里可以填几千个股票也没问题的
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
yesterday_price_dict = zz_df_price.iloc[0].to_json()
 
讲解:
1. 
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池,这里可以填几千个股票也没问题的,比如你可以先拿沪深300指数的成分股,然后传入这个函数。
 
2. 
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)


get_price: 获取历史数据。 这里不用get_history,因为这个函数太多bug了,主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
 
因为我拿昨天的收盘价,所以我就不指定日期,只用count=1,获取1条数据,因为数据是从最新开始的,那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
 
正常情况返回的数据是一个Pannel,三维的。不过因为filed=‘close',单个字段,特殊情况,这里返回的是一个dataframe





 
 
输出:
zz_df_price.iloc[0].to_json()




 
index 113578.SS 123014.SZ
2023-07-14 93.036 118.36
所以接下来要做的是,获取dataframe的第一行数据,直接转为json
 
得到:
'{"113578.SS":93.036,"123014.SZ":118.36}'

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有些指标的计算,需要拿个股的昨日收盘价。而ptrade提供了多个API函数可以获取股票的昨天的收盘价。
ptrade接口文档:https://ptradeapi.com
 
笔者这里接写几个最简单的方式,供读者朋友参考。
 
下面代码适用于实盘,回测。
 
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池,这里可以填几千个股票也没问题的
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
yesterday_price_dict = zz_df_price.iloc[0].to_json()

 
讲解:
1. 
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池,这里可以填几千个股票也没问题的,比如你可以先拿沪深300指数的成分股,然后传入这个函数。
 
2. 
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)


get_price: 获取历史数据。 这里不用get_history,因为这个函数太多bug了,主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
 
因为我拿昨天的收盘价,所以我就不指定日期,只用count=1,获取1条数据,因为数据是从最新开始的,那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
 
正常情况返回的数据是一个Pannel,三维的。不过因为filed=‘close',单个字段,特殊情况,这里返回的是一个dataframe

20230717004.jpg

 
 
输出:
zz_df_price.iloc[0].to_json()

20230717003.jpg

 
index      113578.SS	123014.SZ
2023-07-14 93.036 118.36

所以接下来要做的是,获取dataframe的第一行数据,直接转为json
 
得到:
'{"113578.SS":93.036,"123014.SZ":118.36}'

更多技术支持与解答,欢迎加入星球。

 
 
 

目前支持量化接口的万一免五的券商有哪些?

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3200 次浏览 • 2023-07-04 22:52 • 来自相关话题

支持量化交易的券商如下:




 
其中能够股票免五的有国金证券,国盛证券,国信证券,安信证券。
 
其中,国金证券,国盛证券支持QMT、MiniQMT、Ptrade。
 
国信证券,安信证券支持QMT。
 
东莞证券支持Ptrade
 
可转债默认免五。
 





 
开户后可加入量化技术交流群,可获得编程技术指导。
【提问者需要把问题描述清楚即可,PS: 有些人动不动就说:“Ptrade不行呀”,“QMT垃圾呀”,结果让他贴代码上来瞅瞅,是他本身代码写的拉垮,目前贴出来的已知的问题,90%是个人代码问题。】
 
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支持量化交易的券商如下:
20230704002.jpg

 
其中能够股票免五的有国金证券,国盛证券,国信证券,安信证券。
 
其中,国金证券,国盛证券支持QMT、MiniQMT、Ptrade。
 
国信证券,安信证券支持QMT。
 
东莞证券支持Ptrade
 
可转债默认免五。
 

20230704003.jpg

 
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【提问者需要把问题描述清楚即可,PS: 有些人动不动就说:“Ptrade不行呀”,“QMT垃圾呀”,结果让他贴代码上来瞅瞅,是他本身代码写的拉垮,目前贴出来的已知的问题,90%是个人代码问题。】
 
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Ptrade/QMT 可转债转股操作 python代码

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2210 次浏览 • 2023-06-19 18:14 • 来自相关话题

如果想进行折价套利(裸套),需要对持有的转债进行转股操作。
 
而这个转股操作是要在交易时间,也就是盘中时间下一个债转股的命令,然后盘后交易所会更会你盘中下的转股指令,将对应的可转债转为对应的股票,这是,持仓里面的可转债会消失,变成该可转债对应的正股。
 
(当然这是在全部转股的前提下的情况,也有可能有部分人转债只转一部分,这样持仓里面还仍然会有部分可转债没有被转为股票)
 
那么在Ptrade和QMT里面,如何调用API接口进行可转债转股呢?
 
Ptrade:
def initialize(context):
g.security = "600570.SS"
set_universe(g.security)

def before_trading_start(context, data):
g.count = 0

def handle_data(context, data):
if g.count == 0:
# 对持仓内的贝斯进行转股操作
debt_to_stock_order("123075.SZ", -1000)
g.count += 1
# 查看委托状态
log.info(get_orders())
g.count += 1
 主要是上面的函数, 
debt_to_stock_order 传入可转债代码和转股的数量,注意数量用加一个负号。
 
 
QMT可转债转股操作
#coding:gbk
c = True
account = '11111111' # 个人账户
def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
#历史k线不应该发出实盘信号 跳过
return

if c:
passorder(80,1101,account,s,5,0,-100,'1',2,'tzbz',ContextInfo)
c=False

 passorder 里面的 80是 普通账户可转债转股
 
更多Ptrade,qmt知识,可以关注公众号

 
  查看全部
如果想进行折价套利(裸套),需要对持有的转债进行转股操作。
 
而这个转股操作是要在交易时间,也就是盘中时间下一个债转股的命令,然后盘后交易所会更会你盘中下的转股指令,将对应的可转债转为对应的股票,这是,持仓里面的可转债会消失,变成该可转债对应的正股。
 
(当然这是在全部转股的前提下的情况,也有可能有部分人转债只转一部分,这样持仓里面还仍然会有部分可转债没有被转为股票)
 
那么在Ptrade和QMT里面,如何调用API接口进行可转债转股呢?
 
Ptrade:
def initialize(context):
g.security = "600570.SS"
set_universe(g.security)

def before_trading_start(context, data):
g.count = 0

def handle_data(context, data):
if g.count == 0:
# 对持仓内的贝斯进行转股操作
debt_to_stock_order("123075.SZ", -1000)
g.count += 1
# 查看委托状态
log.info(get_orders())
g.count += 1

 主要是上面的函数, 
debt_to_stock_order 传入可转债代码和转股的数量,注意数量用加一个负号。
 
 
QMT可转债转股操作
#coding:gbk
c = True
account = '11111111' # 个人账户
def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
#历史k线不应该发出实盘信号 跳过
return

if c:
passorder(80,1101,account,s,5,0,-100,'1',2,'tzbz',ContextInfo)
c=False

 passorder 里面的 80是 普通账户可转债转股
 
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国金证券QMT量化新人培训教程

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4481 次浏览 • 2023-05-29 00:37 • 来自相关话题

最近国金证券邀请了QMT技术人员对内部用户进行了新人培训,并提供视频回放。
视频已经整理放到B站:
https://space.bilibili.com/73827743/channel/seriesdetail?sid=3326385&ctype=0
 
视频目录:
 





 
量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(一)QMT基础介绍

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(二)QMT均线盘后选股

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(三)一个基本的回测策略代码

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(四) QMT运行一个策略的整体流程

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(五) 获取股票数据

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(六) tablib计算指标

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(七) 下单代码编写
 
欢迎观看并提出疑问。
 
公众号:可转债量化分析 查看全部
最近国金证券邀请了QMT技术人员对内部用户进行了新人培训,并提供视频回放。
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https://space.bilibili.com/73827743/channel/seriesdetail?sid=3326385&ctype=0
 
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20230529001.jpg

 
量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(一)QMT基础介绍

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(二)QMT均线盘后选股

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(三)一个基本的回测策略代码

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(四) QMT运行一个策略的整体流程

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(五) 获取股票数据

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(六) tablib计算指标

量化新人用QMT+chat GPT快速上手量化策略(七) 下单代码编写
 
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公众号:可转债量化分析

用户问的比较多的关于ptrade基础问题

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2294 次浏览 • 2023-05-04 01:19 • 来自相关话题

一些星友(星球好友)问的比较多的问题: 
 
1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的,在任何时间段;
而模拟客户端可以,可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户; 
 
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测,但非交易时间可以回测;
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器,回测占用过多资源会影响实盘交易;模拟客户端没有这个问题;

任何时间段均可以回测; (之前某个券商的ptrade实盘服务器,因为某个用户开了40多个回测策略,一直在后台运行,而且是关于运算密集型的,导致实盘交易的程序也崩溃了)
 
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码,实盘代码是基于当前的实时数据,用来进行回测没有意义,因为获取不到可转债的历史数据(溢价率,规模等),只有历史的价格数据; 
 
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘,因为无法访问外网,无法访问我部署的接口数据; 而国盛的Ptrade可以;如果国金Ptrade需要实盘交易可转债,需要手工上传一些基础数据,Ptrade提供上传功能,具体操作可查找星球相关文章; 
 
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上,不要保留个人代码记录,跑完后记得删除,否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码;如果是单独的个人模拟账户,则没有这个问题。
  查看全部
一些星友(星球好友)问的比较多的问题: 
 
1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的,在任何时间段;
而模拟客户端可以,可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户; 
 
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测,但非交易时间可以回测;
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器,回测占用过多资源会影响实盘交易;模拟客户端没有这个问题;

任何时间段均可以回测; (之前某个券商的ptrade实盘服务器,因为某个用户开了40多个回测策略,一直在后台运行,而且是关于运算密集型的,导致实盘交易的程序也崩溃了)
 
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码,实盘代码是基于当前的实时数据,用来进行回测没有意义,因为获取不到可转债的历史数据(溢价率,规模等),只有历史的价格数据; 
 
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘,因为无法访问外网,无法访问我部署的接口数据; 而国盛的Ptrade可以;如果国金Ptrade需要实盘交易可转债,需要手工上传一些基础数据,Ptrade提供上传功能,具体操作可查找星球相关文章; 
 
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上,不要保留个人代码记录,跑完后记得删除,否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码;如果是单独的个人模拟账户,则没有这个问题。
 

Ptrade QMT实盘策略记录 - 不定期更新

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2470 次浏览 • 2023-04-03 15:27 • 来自相关话题

简单记录当前使用Ptrade和QMT编写策略的情况。(只记录大体的意思,不透露具体策略细节,除非是那种烂大街的策略,什么macd,均线,双低,小市值等等)
写出来的是已经实现且实盘稳定运行的;
涨停板;依赖ptrade的高速行情自动配合手动;两融账户的股票日内做T,持有底仓;股票小市值轮动+多因子可转债多因子(有N个版本+不同的排除因子 组合)可转债日内高频股票趋势动量ETF轮动套利脉冲卖出扫描
 
 
纯粹自己做的记录,便于自己平时复盘。






有兴趣的朋友可以关注公众号交流。 查看全部
简单记录当前使用Ptrade和QMT编写策略的情况。(只记录大体的意思,不透露具体策略细节,除非是那种烂大街的策略,什么macd,均线,双低,小市值等等)
写出来的是已经实现且实盘稳定运行的;
  1. 涨停板;依赖ptrade的高速行情自动配合手动;
  2. 两融账户的股票日内做T,持有底仓;
  3. 股票小市值轮动+多因子
  4. 可转债多因子(有N个版本+不同的排除因子 组合)
  5. 可转债日内高频
  6. 股票趋势动量
  7. ETF轮动套利
  8. 脉冲卖出扫描

 
 
纯粹自己做的记录,便于自己平时复盘。

20230403001.jpg


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Ptrade担保品买入卖出

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1622 次浏览 • 2023-03-31 01:31 • 来自相关话题

担保品卖出指的是融资融券交易当中,用自有资金进行买卖的行为

 
实际上是买卖股票,但在信用账户上,用只有资金买卖股票。
 
ptrade支持两融操作。
 
比如下面的示例代告诉我们,担保品买入股票的3个不同参数的效果:def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 以系统最新价委托
margin_trade(g.security, 100)
# 以72块价格下一个限价单
margin_trade(g.security, 100, limit_price=72)
# 以最优五档即时成交剩余撤销委托
margin_trade(g.security, 200, market_type=4) security:股票代码(str);

amount:交易数量,正数表示买入,负数表示卖出(int);

limit_price:买卖限价(float);

market_type:市价委托类型,上证非科创板股票支持参数1、4,上证科创板股票支持参数0、1、2、4,深证股票支持参数0、2、3、4、5(int);

0:对手方最优价格;
1:最优五档即时成交剩余转限价;
2:本方最优价格;
3:即时成交剩余撤销;
4:最优五档即时成交剩余撤销;
5:全额成交或撤单; 查看全部


担保品卖出指的是融资融券交易当中,用自有资金进行买卖的行为


 
实际上是买卖股票,但在信用账户上,用只有资金买卖股票。
 
ptrade支持两融操作。
 
比如下面的示例代告诉我们,担保品买入股票的3个不同参数的效果:
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 以系统最新价委托
margin_trade(g.security, 100)
# 以72块价格下一个限价单
margin_trade(g.security, 100, limit_price=72)
# 以最优五档即时成交剩余撤销委托
margin_trade(g.security, 200, market_type=4)
 
security:股票代码(str);

amount:交易数量,正数表示买入,负数表示卖出(int);

limit_price:买卖限价(float);

market_type:市价委托类型,上证非科创板股票支持参数1、4,上证科创板股票支持参数0、1、2、4,深证股票支持参数0、2、3、4、5(int);

0:对手方最优价格;
1:最优五档即时成交剩余转限价;
2:本方最优价格;
3:即时成交剩余撤销;
4:最优五档即时成交剩余撤销;
5:全额成交或撤单;

qmt 可转债 双低(阈值)轮动 实盘代码

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2516 次浏览 • 2023-02-26 15:18 • 来自相关话题

之前在星球埋的坑,答应群友写个qmt的双低可转债的轮动实盘代码。
用已有的ptrade的代码,然后部分获取行情和交易接口按照qmt的接口文档(http://qmt.ptradeapi.com )重写,就给了一版。(对,很早以前就有一版ptrade的转债双低的了)
 
无论是qmt还是ptrade,都只是一个工具,用熟悉了,都无所哪个好哪个不好。





 





 





 
 
完整代码在个人星球。
 
觉得之前星球太便宜了,不仅给了代码,还部署了接口免费使用,通过接口获取可转债的实时数据,强赎天数,规模,溢价率,评级等等一系列数据。 而且随着时间的推移,里面积累的数据,代码也越来越多,感觉这样对前面进去并不断续费的星友有点公平,尽管以后他们续费都直接打折扣。所以还是按照一些大v运营的意见,逐年涨价策略。
越往后的朋友,因为前面积累的内容越多,因此价格也随之增长。
 
当然有能力可以自己写接口,部署,实盘,获取三方数据的大v,就没必要加了。
  查看全部
之前在星球埋的坑,答应群友写个qmt的双低可转债的轮动实盘代码。
用已有的ptrade的代码,然后部分获取行情和交易接口按照qmt的接口文档(http://qmt.ptradeapi.com )重写,就给了一版。(对,很早以前就有一版ptrade的转债双低的了)
 
无论是qmt还是ptrade,都只是一个工具,用熟悉了,都无所哪个好哪个不好。

20230217003.jpg

 

20230226011.jpg

 

20230226012.jpg

 
 
完整代码在个人星球。
 
觉得之前星球太便宜了,不仅给了代码,还部署了接口免费使用,通过接口获取可转债的实时数据,强赎天数,规模,溢价率,评级等等一系列数据。 而且随着时间的推移,里面积累的数据,代码也越来越多,感觉这样对前面进去并不断续费的星友有点公平,尽管以后他们续费都直接打折扣。所以还是按照一些大v运营的意见,逐年涨价策略。
越往后的朋友,因为前面积累的内容越多,因此价格也随之增长。
 
当然有能力可以自己写接口,部署,实盘,获取三方数据的大v,就没必要加了。
 

qmt iquant最新接口文档

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1926 次浏览 • 2023-02-19 15:16 • 来自相关话题

申请了个二级域名,作为QMT iQuant的接口文档。懒得再去搞新的域名了,凑合这用,和ptrade的接口文档拼在一个根域名下面
 
http://qmt.ptradeapi.com





 





 





 
除了官方的接口文档,还加入了一些个人平时编写的写法与回测,实盘代码。 不定期更新。
 
欢迎关注收藏。 查看全部
申请了个二级域名,作为QMT iQuant的接口文档。懒得再去搞新的域名了,凑合这用,和ptrade的接口文档拼在一个根域名下面
 
http://qmt.ptradeapi.com

20230219003.jpg

 

20230219004.jpg

 

20230219005.jpg

 
除了官方的接口文档,还加入了一些个人平时编写的写法与回测,实盘代码。 不定期更新。
 
欢迎关注收藏。

迅投qmt入门教程(一)

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 10879 次浏览 • 2023-02-06 19:43 • 来自相关话题

很早想写一个qmt教程的,无奈平时90%时间都用的ptrade。之前想把教程写好了再发出来,不过这样只会越拖越久,为了让自己填这个坑,先把文章发出来,按照平时正常的量化学习的路径,从简单到复杂。 慢慢记录,形成个系列教程。 有疑问的朋友可以到笔者的公众号或者知识星球去提问吧。(见文末)
 
1. 准备:
 
首先得开一个支持qmt的券商,目前市面上支持qmt的券商越来越丰富了。
 
初学者可以开一个门槛第一点的,一般入金1w-2w 不等,就可以申请开通了。 
 
鉴于以学习为目的,真正投入到实盘中的资金不会很大,所以初始阶段也不一定就找万一免五的券商,毕竟目前要给免五,资金门槛比较高,一般要100w甚至以上。
 
笔者推荐国信,国金的qmt, 门槛只要1-2w就足够了,股票费率在万一,可转债万0.4-万0.5。适合初学者,这两家也可以在虚拟机运行,适合苹果mac的用户。 需要的朋友也可以在公众号后台留言: qmt开通





 
2. 假设已经在券商那里开通了qmt功能,接下来就开始进入教学:
 
这里以国信的qmt(iquant)为例:
 
首先要做的就是下载python库。 这个python库指的是qmt的python库,它的版本是3.6.8; 如果你只用qmt内置的python,你就不用自己到网上下载python安装程序,只需要在qmt的设置里面,点一下按钮,就可以安装python库。这里用默认的系统路径就可以了。
 





 
3. 第一个量化程序 hello world
 
新建策略后:
在编辑器里面输入下面的代码:#encoding:gbk

def init(ContextInfo):
print('hello world')

def handlebar(ContextInfo):
#计算当前主图的cci
print("handle bar")
点击回测:
得到输出结果




 
这里介绍2个概念:(3)Handlebar

handlebar 是整个 Python 模型中的核心执行函数。当模型从数据层获取到运行所需要的数据之后,会对数据集上的每一根 bar,调用一次 handlebar 函数,处理当前这根 bar 上的数据。也就是说,用户模型的核心逻辑都是写在该函数中的,如获取数据,设置下单条件等。在 handlebar 中处理完数据后,用户可以通过 paint 方法将需要绘图输出的结果返回给界面。界面会将输出结果如实的展示出来。 (4)ContextInfo

ContextInfo 是整个 Python 框架中的一个核心对象。它包含了各种与 Python 底层框架交互的 API 方法,也是一个全局的上下文环境,可以在 init 以及 handlebar 这两个函数中自由地传递用户创建的各种自定义数据。





文绉绉的,实际写一个策略,必须包含下面两个函数,而且参数也要一致,参数名随意,不过用默认的就好了。你随便改成没有意义的字符,后面自己看代码也是很麻烦。def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
pass
 
init 和 handlebar 是 Python 模型中最重要的方法,也是唯二由 C++ 直接调用的方法,所有的执行代码都尽量写在这两个方法中或由其中的函数调用。【个人不太喜欢这样】
 
回测时间设置,在右边的菜单栏,有个回测参数,里面设置时间;在菜单“基本信息”里面 ,可以设置回测的时间间隔,可以使用分钟线,日线,小时等等不同周期,不过无法做到tick的回测。最小的只能到分钟。
 
但是如果你有秒的tick数据,自己写个回测框架也是可以做到秒级的tick级别的回测。很早前笔者就在星球上提供了完整的源码和数据,初学者也可以拿着去改,只要后续更新tick数据,就可以不断的回测策略的最新状态。
 
你写的回测实盘python代码,是保存在本地的文件夹的:
C:\iquant_gx\python, 前面的C:\iquant_gx 是你的iquant安装路径。
 
而且底下也有很多的现成的代码:





 
部分代码可以直接用pycharm就可以打开,没有加密的,但也有一些是加密了的。
比如这个自动逆回购是现成的:





对,这里就有,很多人还到处找人写;# encoding:gbk
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from decimal import Decimal as D
from decimal import InvalidOperation

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 挂单失败后的等待时长,以秒计
TIMEOUT_ON_FAIL_SEC = 30
# 等待account_callback的时长
# RUN_TIME_DELAY = 30

# how is this not defined in package??
MORNING_START = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '093000', '%Y%m%d%H%M%S')
MORNING_END = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '113000', '%Y%m%d%H%M%S')
NOON_START = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '130000', '%Y%m%d%H%M%S')
NOON_END = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '153000', '%Y%m%d%H%M%S')

# for SH only
TRANS_COST_1D = D('5e-6')
TRANS_COST_LONG = D('1.5e-7')
TRANS_COST_MAX = 100

# ORDER LIMITS
SH_UPPER = 1e7
SH_LOWER = 1e5
SZ_UPPER = 1e8
SZ_LOWER = 1e3

# ASSET NAME DICT
SH_REV_REPO = {'上交所1天': '204001.SH', '上交所2天': '204002.SH', '上交所3天': '204003.SH',
'上交所4天': '204004.SH', '上交所7天': '204007.SH', '上交所14天': '204014.SH',
'上交所28天': '204028.SH', '上交所91天': '204091.SH', '上交所182天': '204182.SH',
}

SZ_REV_REPO = {'深交所3天': '131800.SZ', '深交所7天': '131801.SZ', '深交所14天': '131802.SZ',
'深交所28天': '131803.SZ', '深交所91天': '131805.SZ', '深交所182天': '131806.SZ',
'深交所4天': '131809.SZ', '深交所1天': '131810.SZ', '深交所2天': '131811.SZ',
}


def init(ContextInfo):
ContextInfo.accID = account
ContextInfo.set_account(ContextInfo.accID)
ContextInfo.use_all_cap = False if ALL_CAP == '否' else True

# global trading control, set to False if detected error on user's side
# stop() does not halt strat
ContextInfo.order_control = False

if not ContextInfo.use_all_cap:
try:
ContextInfo.dollar_vol = float(D(DOLLAR_VOL))
except InvalidOperation:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('读取资金量失败')
else:
if DOLLAR_VOL != '':
logging.warning('已设定使用全部账户资金,忽略所设置资金量')

try:
ContextInfo.start_time = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + str(START_TIME), '%Y%m%d%H%M%S')
ContextInfo.asset_name = SH_REV_REPO[ASSET_NAME]
except KeyError:
ContextInfo.asset_name = SZ_REV_REPO[ASSET_NAME]
except ValueError as error:
if 'unconverted data remains' in str(error):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('读取挂单时间失败')

if not (MORNING_END > ContextInfo.start_time >= MORNING_START) \
and not (NOON_END > ContextInfo.start_time >= NOON_START):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('挂单时间不在可交易时间内')

ContextInfo.can_order = False
ContextInfo.order_done = False

if not ContextInfo.order_control:
ContextInfo.run_time("place_order", "{0}nSecond".format(TIMEOUT_ON_FAIL_SEC),
ContextInfo.start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 'SH')


def account_callback(ContextInfo, accountInfo):
if not ContextInfo.can_order:
ContextInfo.can_order = True
if ContextInfo.use_all_cap:
ContextInfo.dollar_vol = accountInfo.m_dAvailable
else:
if ContextInfo.dollar_vol > accountInfo.m_dAvailable:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('下单额度大于账户可用资金')

# check if order satisfies lower limit for each exchange
if ('SH' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol < SH_LOWER) \
or ('SZ' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol < SZ_LOWER):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('下单额度低于交易所最低限额')

# checks dollar_vol and rounds the total amount
if 'SH' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol % SH_LOWER != 0:
ContextInfo.dollar_vol = (ContextInfo.dollar_vol // SH_LOWER) * SH_LOWER
logging.warning('下单额度已规整为:{0}'.format(ContextInfo.dollar_vol))
elif 'SZ' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol % SZ_LOWER != 0:
ContextInfo.dollar_vol = (ContextInfo.dollar_vol // SZ_LOWER) * SZ_LOWER
logging.warning('下单额度已规整为:{0}'.format(ContextInfo.dollar_vol))

'''
if 'SH' in ContextInfo.asset_name:
num_batch_order = int(ContextInfo.dollar_vol // SH_UPPER)
remain_order = ContextInfo.dollar_vol - num_batch_order * SH_UPPER
if ContextInfo.asset_name == '204001.SH':
transaction_cost = TRANS_COST_MAX * num_batch_order + remain_order * TRANS_COST_1D
else:
transaction_cost = TRANS_COST_MAX * num_batch_order + remain_order * TRANS_COST_LONG
if transaction_cost + ContextInfo.dollar_vol > accountInfo.m_dAvailable:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('可用资金不足以垫付交易金额与手续费')
'''

ContextInfo.remain_vol = ContextInfo.dollar_vol


def handlebar(ContextInfo):
return


def place_order(ContextInfo):
if not ContextInfo.can_order or ContextInfo.order_control:
return

if not ContextInfo.order_done:
if 'SH' in ContextInfo.asset_name:
num_batch_order = int(ContextInfo.remain_vol // SH_UPPER)
remain_order = ContextInfo.remain_vol - num_batch_order * SH_UPPER
for _ in range(num_batch_order):
order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(SH_UPPER, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, SH_UPPER, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)
else:
num_batch_order = int(ContextInfo.remain_vol // SZ_UPPER)
remain_order = ContextInfo.remain_vol - num_batch_order * SZ_UPPER
for _ in range(num_batch_order):
order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(SZ_UPPER, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, SZ_UPPER, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)

order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(remain_order, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, remain_order, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)

ContextInfo.remain_vol = 0
ContextInfo.order_done = True


def order_callback(ContextInfo, orderInfo):
curr_remark = orderInfo.m_strRemark
curr_status = orderInfo.m_nOrderStatus

if '国债逆回购' in curr_remark and ContextInfo.asset_name in curr_remark and curr_status == 57:
ContextInfo.order_done = False
# up the leftover dollar vol by failed amount
# logging.info('reported trade amount:{0}, reported_trade_volume:{1}'.format(orderInfo.m_dTradeAmount, orderInfo.m_nVolumeTotal))
# 单张100元
ContextInfo.remain_vol += orderInfo.m_nVolumeTotal * 100
if '交易时间不合法' in orderInfo.m_strCancelInfo:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('国债逆回购:未能在交易时间内完成下单,停止报单。余量{0}元未报'.format(ContextInfo.remain_vol))
logging.warning('国债逆回购:报单废单,原因:\"{0}\",尝试重报'.format(orderInfo.m_strCancelInfo))
elif '国债逆回购' in curr_remark and ContextInfo.asset_name in curr_remark and curr_status == 50:
logging.info('国债逆回购:报单{0}元成功'.format(orderInfo.m_nVolumeTotal * 100))
return




待续,不定期更新


 
 
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很早想写一个qmt教程的,无奈平时90%时间都用的ptrade。之前想把教程写好了再发出来,不过这样只会越拖越久,为了让自己填这个坑,先把文章发出来,按照平时正常的量化学习的路径,从简单到复杂。 慢慢记录,形成个系列教程。 有疑问的朋友可以到笔者的公众号或者知识星球去提问吧。(见文末)
 
1. 准备:
 
首先得开一个支持qmt的券商,目前市面上支持qmt的券商越来越丰富了。
 
初学者可以开一个门槛第一点的,一般入金1w-2w 不等,就可以申请开通了。 
 
鉴于以学习为目的,真正投入到实盘中的资金不会很大,所以初始阶段也不一定就找万一免五的券商,毕竟目前要给免五,资金门槛比较高,一般要100w甚至以上。
 
笔者推荐国信,国金的qmt, 门槛只要1-2w就足够了,股票费率在万一,可转债万0.4-万0.5。适合初学者,这两家也可以在虚拟机运行,适合苹果mac的用户。 需要的朋友也可以在公众号后台留言: qmt开通

20230206005.jpg

 
2. 假设已经在券商那里开通了qmt功能,接下来就开始进入教学:
 
这里以国信的qmt(iquant)为例:
 
首先要做的就是下载python库。 这个python库指的是qmt的python库,它的版本是3.6.8; 如果你只用qmt内置的python,你就不用自己到网上下载python安装程序,只需要在qmt的设置里面,点一下按钮,就可以安装python库。这里用默认的系统路径就可以了。
 

20230206006.jpg

 
3. 第一个量化程序 hello world
 
新建策略后:
在编辑器里面输入下面的代码:
#encoding:gbk

def init(ContextInfo):
print('hello world')

def handlebar(ContextInfo):
#计算当前主图的cci
print("handle bar")

点击回测:
得到输出结果
20230206007.jpg

 
这里介绍2个概念:
(3)Handlebar

handlebar 是整个 Python 模型中的核心执行函数。当模型从数据层获取到运行所需要的数据之后,会对数据集上的每一根 bar,调用一次 handlebar 函数,处理当前这根 bar 上的数据。也就是说,用户模型的核心逻辑都是写在该函数中的,如获取数据,设置下单条件等。在 handlebar 中处理完数据后,用户可以通过 paint 方法将需要绘图输出的结果返回给界面。界面会将输出结果如实的展示出来。
 
(4)ContextInfo

ContextInfo 是整个 Python 框架中的一个核心对象。它包含了各种与 Python 底层框架交互的 API 方法,也是一个全局的上下文环境,可以在 init 以及 handlebar 这两个函数中自由地传递用户创建的各种自定义数据。





文绉绉的,实际写一个策略,必须包含下面两个函数,而且参数也要一致,参数名随意,不过用默认的就好了。你随便改成没有意义的字符,后面自己看代码也是很麻烦。
def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
pass

 
init 和 handlebar 是 Python 模型中最重要的方法,也是唯二由 C++ 直接调用的方法,所有的执行代码都尽量写在这两个方法中或由其中的函数调用。【个人不太喜欢这样】
 
回测时间设置,在右边的菜单栏,有个回测参数,里面设置时间;在菜单“基本信息”里面 ,可以设置回测的时间间隔,可以使用分钟线,日线,小时等等不同周期,不过无法做到tick的回测。最小的只能到分钟。
 
但是如果你有秒的tick数据,自己写个回测框架也是可以做到秒级的tick级别的回测。很早前笔者就在星球上提供了完整的源码和数据,初学者也可以拿着去改,只要后续更新tick数据,就可以不断的回测策略的最新状态。
 
你写的回测实盘python代码,是保存在本地的文件夹的:
C:\iquant_gx\python, 前面的C:\iquant_gx 是你的iquant安装路径。
 
而且底下也有很多的现成的代码:

20230206008.jpg

 
部分代码可以直接用pycharm就可以打开,没有加密的,但也有一些是加密了的。
比如这个自动逆回购是现成的:

20230206010.jpg

对,这里就有,很多人还到处找人写;
# encoding:gbk
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from decimal import Decimal as D
from decimal import InvalidOperation

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 挂单失败后的等待时长,以秒计
TIMEOUT_ON_FAIL_SEC = 30
# 等待account_callback的时长
# RUN_TIME_DELAY = 30

# how is this not defined in package??
MORNING_START = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '093000', '%Y%m%d%H%M%S')
MORNING_END = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '113000', '%Y%m%d%H%M%S')
NOON_START = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '130000', '%Y%m%d%H%M%S')
NOON_END = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + '153000', '%Y%m%d%H%M%S')

# for SH only
TRANS_COST_1D = D('5e-6')
TRANS_COST_LONG = D('1.5e-7')
TRANS_COST_MAX = 100

# ORDER LIMITS
SH_UPPER = 1e7
SH_LOWER = 1e5
SZ_UPPER = 1e8
SZ_LOWER = 1e3

# ASSET NAME DICT
SH_REV_REPO = {'上交所1天': '204001.SH', '上交所2天': '204002.SH', '上交所3天': '204003.SH',
'上交所4天': '204004.SH', '上交所7天': '204007.SH', '上交所14天': '204014.SH',
'上交所28天': '204028.SH', '上交所91天': '204091.SH', '上交所182天': '204182.SH',
}

SZ_REV_REPO = {'深交所3天': '131800.SZ', '深交所7天': '131801.SZ', '深交所14天': '131802.SZ',
'深交所28天': '131803.SZ', '深交所91天': '131805.SZ', '深交所182天': '131806.SZ',
'深交所4天': '131809.SZ', '深交所1天': '131810.SZ', '深交所2天': '131811.SZ',
}


def init(ContextInfo):
ContextInfo.accID = account
ContextInfo.set_account(ContextInfo.accID)
ContextInfo.use_all_cap = False if ALL_CAP == '否' else True

# global trading control, set to False if detected error on user's side
# stop() does not halt strat
ContextInfo.order_control = False

if not ContextInfo.use_all_cap:
try:
ContextInfo.dollar_vol = float(D(DOLLAR_VOL))
except InvalidOperation:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('读取资金量失败')
else:
if DOLLAR_VOL != '':
logging.warning('已设定使用全部账户资金,忽略所设置资金量')

try:
ContextInfo.start_time = datetime.strptime(datetime.now().strftime('%Y%m%d') + str(START_TIME), '%Y%m%d%H%M%S')
ContextInfo.asset_name = SH_REV_REPO[ASSET_NAME]
except KeyError:
ContextInfo.asset_name = SZ_REV_REPO[ASSET_NAME]
except ValueError as error:
if 'unconverted data remains' in str(error):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('读取挂单时间失败')

if not (MORNING_END > ContextInfo.start_time >= MORNING_START) \
and not (NOON_END > ContextInfo.start_time >= NOON_START):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('挂单时间不在可交易时间内')

ContextInfo.can_order = False
ContextInfo.order_done = False

if not ContextInfo.order_control:
ContextInfo.run_time("place_order", "{0}nSecond".format(TIMEOUT_ON_FAIL_SEC),
ContextInfo.start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 'SH')


def account_callback(ContextInfo, accountInfo):
if not ContextInfo.can_order:
ContextInfo.can_order = True
if ContextInfo.use_all_cap:
ContextInfo.dollar_vol = accountInfo.m_dAvailable
else:
if ContextInfo.dollar_vol > accountInfo.m_dAvailable:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('下单额度大于账户可用资金')

# check if order satisfies lower limit for each exchange
if ('SH' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol < SH_LOWER) \
or ('SZ' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol < SZ_LOWER):
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('下单额度低于交易所最低限额')

# checks dollar_vol and rounds the total amount
if 'SH' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol % SH_LOWER != 0:
ContextInfo.dollar_vol = (ContextInfo.dollar_vol // SH_LOWER) * SH_LOWER
logging.warning('下单额度已规整为:{0}'.format(ContextInfo.dollar_vol))
elif 'SZ' in ContextInfo.asset_name and ContextInfo.dollar_vol % SZ_LOWER != 0:
ContextInfo.dollar_vol = (ContextInfo.dollar_vol // SZ_LOWER) * SZ_LOWER
logging.warning('下单额度已规整为:{0}'.format(ContextInfo.dollar_vol))

'''
if 'SH' in ContextInfo.asset_name:
num_batch_order = int(ContextInfo.dollar_vol // SH_UPPER)
remain_order = ContextInfo.dollar_vol - num_batch_order * SH_UPPER
if ContextInfo.asset_name == '204001.SH':
transaction_cost = TRANS_COST_MAX * num_batch_order + remain_order * TRANS_COST_1D
else:
transaction_cost = TRANS_COST_MAX * num_batch_order + remain_order * TRANS_COST_LONG
if transaction_cost + ContextInfo.dollar_vol > accountInfo.m_dAvailable:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('可用资金不足以垫付交易金额与手续费')
'''

ContextInfo.remain_vol = ContextInfo.dollar_vol


def handlebar(ContextInfo):
return


def place_order(ContextInfo):
if not ContextInfo.can_order or ContextInfo.order_control:
return

if not ContextInfo.order_done:
if 'SH' in ContextInfo.asset_name:
num_batch_order = int(ContextInfo.remain_vol // SH_UPPER)
remain_order = ContextInfo.remain_vol - num_batch_order * SH_UPPER
for _ in range(num_batch_order):
order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(SH_UPPER, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, SH_UPPER, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)
else:
num_batch_order = int(ContextInfo.remain_vol // SZ_UPPER)
remain_order = ContextInfo.remain_vol - num_batch_order * SZ_UPPER
for _ in range(num_batch_order):
order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(SZ_UPPER, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, SZ_UPPER, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)

order_remark = '国债逆回购:尝试报单{0}元 {1}'.format(remain_order, ContextInfo.asset_name)
passorder(24, 1102, ContextInfo.accID, ContextInfo.asset_name, 5, -1, remain_order, order_remark, 1,
order_remark, ContextInfo)

ContextInfo.remain_vol = 0
ContextInfo.order_done = True


def order_callback(ContextInfo, orderInfo):
curr_remark = orderInfo.m_strRemark
curr_status = orderInfo.m_nOrderStatus

if '国债逆回购' in curr_remark and ContextInfo.asset_name in curr_remark and curr_status == 57:
ContextInfo.order_done = False
# up the leftover dollar vol by failed amount
# logging.info('reported trade amount:{0}, reported_trade_volume:{1}'.format(orderInfo.m_dTradeAmount, orderInfo.m_nVolumeTotal))
# 单张100元
ContextInfo.remain_vol += orderInfo.m_nVolumeTotal * 100
if '交易时间不合法' in orderInfo.m_strCancelInfo:
ContextInfo.order_control = True
raise ValueError('国债逆回购:未能在交易时间内完成下单,停止报单。余量{0}元未报'.format(ContextInfo.remain_vol))
logging.warning('国债逆回购:报单废单,原因:\"{0}\",尝试重报'.format(orderInfo.m_strCancelInfo))
elif '国债逆回购' in curr_remark and ContextInfo.asset_name in curr_remark and curr_status == 50:
logging.info('国债逆回购:报单{0}元成功'.format(orderInfo.m_nVolumeTotal * 100))
return




待续,不定期更新


 
 
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ptrade获取分时成交数据-LEVEL2数据逐笔数据

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2717 次浏览 • 2023-02-04 12:27 • 来自相关话题

在接口文档 http://ptradeapi.com/#get_tick_direction
中提供了获取分时成交的数据。
 
使用场景
该函数在交易模块可用

接口说明
该接口用于获取当日分时成交行情数据。

注意事项:

1、沪深市场都有分时成交数据;

2、分时成交数据需开通level2行情才有数据推送,否则无数据返回;
返回字段:
返回
返回一个OrderedDict对象,包含每只代码的分时成交行情数据。(OrderedDict([(),()...]))

返回结果字段介绍:

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64);
hq_px: 价格(str:numpy.float64);
hq_px64: 价格(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
business_amount: 成交数量(str:numpy.int64);
business_balance: 成交金额(str:numpy.int64);
business_count: 成交笔数(str:numpy.int64);
business_direction: 成交方向(0:卖,1:买,2:平盘)(str:numpy.int64);
amount: 持仓量(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
start_index: 分笔关联的逐笔开始序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
end_index: 分笔关联的逐笔结束序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
示例代码:
def initialize(context):
g.security = '000001.SZ'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
#获取000001.SZ的分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(g.security)
log.info(direction_data)
#获取指定股票列表分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(['000002.SZ','000032.SZ'])
log.info(direction_data)
#获取成交量
business_amount = direction_data['000002.SZ']['business_amount']
log.info('分时成交的成交量为:%s' % business_amount)
不过在handle_bar中或者tick_data中,实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据,即使拿到很多数据,可是行情获取时间间隔还是3s, 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
 
目前有万一免五的qmt ptrade量化交易接口的券商吗?
 

 
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在接口文档 http://ptradeapi.com/#get_tick_direction
中提供了获取分时成交的数据。
 
使用场景
该函数在交易模块可用

接口说明
该接口用于获取当日分时成交行情数据。

注意事项:

1、沪深市场都有分时成交数据;

2、分时成交数据需开通level2行情才有数据推送,否则无数据返回;

返回字段:
返回
返回一个OrderedDict对象,包含每只代码的分时成交行情数据。(OrderedDict([(),()...]))

返回结果字段介绍:

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64);
hq_px: 价格(str:numpy.float64);
hq_px64: 价格(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
business_amount: 成交数量(str:numpy.int64);
business_balance: 成交金额(str:numpy.int64);
business_count: 成交笔数(str:numpy.int64);
business_direction: 成交方向(0:卖,1:买,2:平盘)(str:numpy.int64);
amount: 持仓量(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
start_index: 分笔关联的逐笔开始序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);
end_index: 分笔关联的逐笔结束序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持,返回均为0);

示例代码:
def initialize(context):
g.security = '000001.SZ'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
#获取000001.SZ的分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(g.security)
log.info(direction_data)
#获取指定股票列表分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(['000002.SZ','000032.SZ'])
log.info(direction_data)
#获取成交量
business_amount = direction_data['000002.SZ']['business_amount']
log.info('分时成交的成交量为:%s' % business_amount)

不过在handle_bar中或者tick_data中,实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据,即使拿到很多数据,可是行情获取时间间隔还是3s, 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
 
目前有万一免五的qmt ptrade量化交易接口的券商吗?
 

 
 

国信可以使用miniqmt吗?

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4136 次浏览 • 2023-01-21 15:52 • 来自相关话题

 之前群里有国信的小伙伴说,国信的mini qmt无法使用的。
 
所以笔者特意去问了下国信的好友兼营业部经理,但他回复说,个人只要申请,就可以开通mini qmt。如果不申请,是无法使用的,无法连接上去。
 
但因为开通这个是不用门槛的,可能会有部分不懂的或者不愿意的经理会和客户说不支持,或者需要机构这样话语。

具体情况,具体分析。


1. 国信证券iQuant策略交易平台精简版是指国信证券iQuant策略交易平台更专业快速且简洁的版本,满足股票、期货、期权、基金等全品种交易需求。
2. 风险等级:R4
 投资期限:0-1年
投资品种:权益类投资品种如股票、混合型基金、偏股型基金、股票型基金等。
3. 平台使用不收取费用。

 

 
具体的申请表如下:





 
不过申请了这个权限后,只能进行拉取数据,并没有交易权限。。交易权限需要机构才能开通。郁闷,看来国信的miniqmt是无法进行交易的了,只能白嫖点数据。

如果需要文字word版本,
可以到公众号后台回复:  国信mini申请 
获取word版本。

 

或者加微信开通指定的营业部的国信qmt(iquant), 也可以帮你开通mini qmt。

 
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20230220003.jpg

 之前群里有国信的小伙伴说,国信的mini qmt无法使用的。
 
所以笔者特意去问了下国信的好友兼营业部经理,但他回复说,个人只要申请,就可以开通mini qmt。如果不申请,是无法使用的,无法连接上去。
 
但因为开通这个是不用门槛的,可能会有部分不懂的或者不愿意的经理会和客户说不支持,或者需要机构这样话语。

具体情况,具体分析。



1. 国信证券iQuant策略交易平台精简版是指国信证券iQuant策略交易平台更专业快速且简洁的版本,满足股票、期货、期权、基金等全品种交易需求。
2. 风险等级:R4
 投资期限:0-1年
投资品种:权益类投资品种如股票、混合型基金、偏股型基金、股票型基金等。
3. 平台使用不收取费用。

 


 
具体的申请表如下:

20230121154931708.png

 
不过申请了这个权限后,只能进行拉取数据,并没有交易权限。。交易权限需要机构才能开通。郁闷,看来国信的miniqmt是无法进行交易的了,只能白嫖点数据。

如果需要文字word版本,
可以到公众号后台回复:  国信mini申请 
获取word版本。

 

或者加微信开通指定的营业部的国信qmt(iquant), 也可以帮你开通mini qmt。

 
 

Ptrade获取可转债强赎数据

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1907 次浏览 • 2022-12-21 15:50 • 来自相关话题

对于强赎的可转债而言,期权价值归0,叠加一个转股压力。类似于股票解禁的效果,导致转债和正股一起下跌。





 
所以在可转债的策略里面,把强赎的转债排除掉,是一个不错的因子。
 
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
 
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
 
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
 
方便在ptrade里面调用。
  查看全部
对于强赎的可转债而言,期权价值归0,叠加一个转股压力。类似于股票解禁的效果,导致转债和正股一起下跌。

haerzuanzai.jpeg

 
所以在可转债的策略里面,把强赎的转债排除掉,是一个不错的因子。
 
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
 
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
 
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
 
方便在ptrade里面调用。
 

20221221003.jpg

Ptrade QMT 哪家费率最便宜,门槛最低?

券商万一免五绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4538 次浏览 • 2022-11-27 19:09 • 来自相关话题

最近咨询的朋友很多。这里做个汇总,可以节省大家的时间。 
笔者只会推荐合适的券商和量化接口给你,而不会推荐坑爹的券商给你。
 
如果你不信任,绕路即可,莫浪费大家时间。或者你有好的资源或者券商,你也可以推荐给我,可以给你发红包,奖励你提供有用的情报信息。
 
目前支持ptrade,qmt可以股票可以免五(0.1元起步)的券商,只有国盛,需要的可以找我开。 但是有入金门槛,ptrade门槛30w, qmt 的门槛50w。 国盛的ptrade可以链接外网。其他家的不行。但国盛的qmt不支持运行在云服务器。
 
其他家的qmt是支持的云服务器的,但国金的qmt会每天自动退出,需要每次手动点击登录,我也写了一个自动登录的小脚本,开完户的朋友可以拿去用用。
 
门槛低的国信,适合新手使用,但是没有miniqmt,这个东西也不一定适合你。 真的需要这个功能,在qmt里面可以写一段代码,让它把下单接口变成http指令,把下单功能独立出来,也是可以的。不过这个属于进阶功能。 需要的也可以把代码给你。
 
笔者用过大部分券商的ptrade qmt,所以个人的指导与推荐还是很有指导意见的。 写过的策略也大部分人(99%)多, 平台好坏,坑的多寡,哪里有雷,都已经摸清摸楚。 可以大大节省你们的时间。 当然你也可以忽略,自己去折腾折腾。选ptrade 还是qmt,然后哪个券商,什么费率。
 





 
需要开通ptrade - qmt 低门槛 低费率 的 或者可以提供更低费用的资源的可以加微信:
 

ptrade 接口文档: http://ptradeapi.com
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最近咨询的朋友很多。这里做个汇总,可以节省大家的时间。 
笔者只会推荐合适的券商和量化接口给你,而不会推荐坑爹的券商给你。
 
如果你不信任,绕路即可,莫浪费大家时间。或者你有好的资源或者券商,你也可以推荐给我,可以给你发红包,奖励你提供有用的情报信息。
 
目前支持ptrade,qmt可以股票可以免五(0.1元起步)的券商,只有国盛,需要的可以找我开。 但是有入金门槛,ptrade门槛30w, qmt 的门槛50w。 国盛的ptrade可以链接外网。其他家的不行。但国盛的qmt不支持运行在云服务器。
 
其他家的qmt是支持的云服务器的,但国金的qmt会每天自动退出,需要每次手动点击登录,我也写了一个自动登录的小脚本,开完户的朋友可以拿去用用。
 
门槛低的国信,适合新手使用,但是没有miniqmt,这个东西也不一定适合你。 真的需要这个功能,在qmt里面可以写一段代码,让它把下单接口变成http指令,把下单功能独立出来,也是可以的。不过这个属于进阶功能。 需要的也可以把代码给你。
 
笔者用过大部分券商的ptrade qmt,所以个人的指导与推荐还是很有指导意见的。 写过的策略也大部分人(99%)多, 平台好坏,坑的多寡,哪里有雷,都已经摸清摸楚。 可以大大节省你们的时间。 当然你也可以忽略,自己去折腾折腾。选ptrade 还是qmt,然后哪个券商,什么费率。
 
mmexport1669547412034.png


 
需要开通ptrade - qmt 低门槛 低费率 的 或者可以提供更低费用的资源的可以加微信:
 

ptrade 接口文档: http://ptradeapi.com
 

不同券商的ptrade的异同

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3035 次浏览 • 2022-06-17 16:36 • 来自相关话题

国盛vs湘财
 
1. 湘财无法访问外网,国盛的可以

2. 




get_cb_list 获取可转债列表 的 国盛没有

get_history 获取历史数据函数
 get_history(5, frequency='1d', field='close', security_list=['123084.SZ'], fq=None, include=False, fill='nan')国盛是没有fill参数的。
 
 
 
持续更新。。。待续
 
Ptrade开户联系:

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国盛vs湘财
 
1. 湘财无法访问外网,国盛的可以

2. 
20220617001.png

get_cb_list 获取可转债列表 的 国盛没有

get_history 获取历史数据函数
 
get_history(5, frequency='1d', field='close', security_list=['123084.SZ'], fq=None, include=False, fill='nan')
国盛是没有fill参数的。
 
 
 
持续更新。。。待续
 
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ptrade qmt量化平台收费吗?

券商万一免五李魔佛 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 4612 次浏览 • 2022-07-13 17:04 • 来自相关话题

开通Ptrade Python量化接口 国金证券/国盛证券

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 20180 次浏览 • 2021-07-06 08:40 • 来自相关话题

目前不少在A股做量化的大部分使用tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程,还是实际操作,基本没见有教怎么用程序下单,实盘交易的。

而退而求其次使用按键精灵,模拟点击交易软件进行点击下单,非常不稳定,无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。如果使用tushare或者新浪接口数据,扫描一次全市场的行情用时很久且不稳定,等扫描结束,再下单,此时价格可能已经是几分钟前的了,且此类接口调用次数多是会被封IP的。

笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。是恒生电子研发的提供给机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,下单API接口,实时行情获取,并且使用的开发语言python,易于上手。

策略回测与实盘交易




研究页面

研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。





 
回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。












条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。





 
接口文档也非常详细:




 
一些常见策略代码:

集合竞价追涨停策略def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每天9:23分运行集合竞价处理函数
run_daily(context, aggregate_auction_func, time='9:23')

def aggregate_auction_func(context):
stock = g.security
#最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
#涨停价
up_limit = snapshot[stock]['up_px']
#如果最新价不小于涨停价,买入
if float(price) >= float(up_limit):
order(g.security, 100, limit_price=up_limit)

def handle_data(context, data):
pass
双均线策略def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
pass

#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def handle_data(context, data):
security = g.security

#得到十日历史价格
df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)

# 得到五日均线价格
ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)

# 得到十日均线价格
ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)

# 取得昨天收盘价
price = data[security]['close']

# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash

# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))

# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
 
tick级别均线策略

通俗点就是按照秒级别进行操作。def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每3秒运行一次主函数
run_interval(context, func, seconds=3)

#盘前准备历史数据
def before_trading_start(context, data):
history = get_history(10, '1d', 'close', g.security, fq='pre', include=False)
g.close_array = history['close'].values

#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def func(context):

stock = g.security

#获取最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']

# 得到五日均线价格
days = 5
ma5 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-4:], price)
# 得到十日均线价格
days = 10
ma10 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-9:], price)

# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash

# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(stock, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (stock))

# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(stock).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(stock, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (stock))

#计算实时均线函数
def get_MA_day(stock,days,close_array,current_price):
close_sum = close_array[-(days-1):].sum()
MA = (current_price + close_sum)/days
return MA

def handle_data(context, data):
pass
 
macd策略def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
a = m/(N+1)
EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
return EXPMA2 #2为后一天值

#定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
a = m/(N3+1)
DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
BAR2=2*(DIF2-DEA2)
return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2

def initialize(context):
global init_price
init_price = None
# 获取沪深300股票
g.security = get_index_stocks('000300.SS')
#g.security = ['600570.SS']
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
# 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
#如果是停牌不进行计算
for security in g.security:
if data[security].is_open >0:
global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
if init_price is None:
init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
EXPMA12_1 = init_price
EXPMA26_1 = init_price
DIF1 = init_price
DEA1 = init_price
# m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
m = 2.0
#设定指数平滑基期数
N1 = 12
N2 = 26
N3 = 9
EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
# 取得当前价格
current_price = data[security].price
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.cash
# DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
# 计算可以买多少只股票
number_of_shares = int(cash/current_price)
# 购买量大于0时,下单
if number_of_shares > 0:
# 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
order(security, +number_of_shares)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
DEA1 = DEA2
DIF1 = DIF2
EXPMA12_1 = EXPMA12_2
EXPMA26_1 = EXPMA26_2
 
软件与交易接口开通条件:

开通该券商后,存入资金指定资金即可开通。开通后股票交易费率万一

本身券商的交易费率为股票万一,可转债沪百万分之五,深十万分之五,基金万0.5,非常厚道。
 
不太了解量化行业的可以了解下,不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,且开户门槛高,基本是500W以上,比如华泰的matic量化的门槛是1千万元起步。

所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。

需要开通咨询了解的朋友可以扫码联系:


开通券商账户后可以 可以先试用,再考虑是否开通量化接口权限 查看全部
目前不少在A股做量化的大部分使用tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程,还是实际操作,基本没见有教怎么用程序下单,实盘交易的。

而退而求其次使用按键精灵,模拟点击交易软件进行点击下单,非常不稳定,无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。如果使用tushare或者新浪接口数据,扫描一次全市场的行情用时很久且不稳定,等扫描结束,再下单,此时价格可能已经是几分钟前的了,且此类接口调用次数多是会被封IP的。

笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。是恒生电子研发的提供给机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,下单API接口,实时行情获取,并且使用的开发语言python,易于上手。

策略回测与实盘交易
UrD5TUnxZD.png

研究页面

研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。

Hc8f4UtMfW.png

 
回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。

Pig1iRRQnP.png



25YjBEdOqa.png


条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。

kTmn9iOXaS.png

 
接口文档也非常详细:
v4QFDpHNpd.png

 
一些常见策略代码:

集合竞价追涨停策略
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每天9:23分运行集合竞价处理函数
run_daily(context, aggregate_auction_func, time='9:23')

def aggregate_auction_func(context):
stock = g.security
#最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
#涨停价
up_limit = snapshot[stock]['up_px']
#如果最新价不小于涨停价,买入
if float(price) >= float(up_limit):
order(g.security, 100, limit_price=up_limit)

def handle_data(context, data):
pass

双均线策略
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
pass

#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def handle_data(context, data):
security = g.security

#得到十日历史价格
df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)

# 得到五日均线价格
ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)

# 得到十日均线价格
ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)

# 取得昨天收盘价
price = data[security]['close']

# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash

# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))

# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))

 
tick级别均线策略

通俗点就是按照秒级别进行操作。
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每3秒运行一次主函数
run_interval(context, func, seconds=3)

#盘前准备历史数据
def before_trading_start(context, data):
history = get_history(10, '1d', 'close', g.security, fq='pre', include=False)
g.close_array = history['close'].values

#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def func(context):

stock = g.security

#获取最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']

# 得到五日均线价格
days = 5
ma5 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-4:], price)
# 得到十日均线价格
days = 10
ma10 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-9:], price)

# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash

# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(stock, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (stock))

# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(stock).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(stock, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (stock))

#计算实时均线函数
def get_MA_day(stock,days,close_array,current_price):
close_sum = close_array[-(days-1):].sum()
MA = (current_price + close_sum)/days
return MA

def handle_data(context, data):
pass

 
macd策略
def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
a = m/(N+1)
EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
return EXPMA2 #2为后一天值

#定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
a = m/(N3+1)
DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
BAR2=2*(DIF2-DEA2)
return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2

def initialize(context):
global init_price
init_price = None
# 获取沪深300股票
g.security = get_index_stocks('000300.SS')
#g.security = ['600570.SS']
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
# 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
#如果是停牌不进行计算
for security in g.security:
if data[security].is_open >0:
global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
if init_price is None:
init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
EXPMA12_1 = init_price
EXPMA26_1 = init_price
DIF1 = init_price
DEA1 = init_price
# m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
m = 2.0
#设定指数平滑基期数
N1 = 12
N2 = 26
N3 = 9
EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
# 取得当前价格
current_price = data[security].price
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.cash
# DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
# 计算可以买多少只股票
number_of_shares = int(cash/current_price)
# 购买量大于0时,下单
if number_of_shares > 0:
# 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
order(security, +number_of_shares)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
DEA1 = DEA2
DIF1 = DIF2
EXPMA12_1 = EXPMA12_2
EXPMA26_1 = EXPMA26_2

 
软件与交易接口开通条件:

开通该券商后,存入资金指定资金即可开通。开通后股票交易费率万一

本身券商的交易费率为股票万一,可转债沪百万分之五,深十万分之五,基金万0.5,非常厚道。
 
不太了解量化行业的可以了解下,不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,且开户门槛高,基本是500W以上,比如华泰的matic量化的门槛是1千万元起步。

所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。

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开通券商账户后可以 可以先试用,再考虑是否开通量化接口权限

量化交易接口python A股

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 7725 次浏览 • 2021-07-01 11:22 • 来自相关话题

不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易






研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。








回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。












条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。






接口文档也非常详细:








一些常见策略代码:

双均线策略 def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))
 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值 def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2
 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接: 查看全部
不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易

UrD5TUnxZD.png


研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。


Hc8f4UtMfW.png



回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。

Pig1iRRQnP.png



25YjBEdOqa.png


条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。

kTmn9iOXaS.png


接口文档也非常详细:


v4QFDpHNpd.png



一些常见策略代码:

双均线策略
    def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))

 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值
    def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2

 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
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python判断可转债是否强赎

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2578 次浏览 • 2021-04-02 13:41 • 来自相关话题

占坑,后期把代码整理下放上来。
 
更新:





 
制作好了一个接口,用户可以直接调用。
数据来源与集思录。
获取 排除满足强赎天数剩余N天的可转债,排除强赎可转债。

比如:DAY=4 ,那么假设强赎满足天数为15天,那么返回市场上强赎强赎倒数天数大于4天的可转债,即返回小于或者等于11天以下的转债。把满足条件还差4天的转债排除掉了,当然,已经公告强赎的也会被排除。



import requests

URL = 'http://11.11.11.11/api/redeem/'
# DAY 强赎倒数剩余天数小于 DAY (4)天, 已经公告强赎的也是被排除的
DAY = 4

SIGN = '私信星主获取' # sign和以前一致

data = {'day': DAY,
'sign': SIGN}
r = requests.post(URL, data=data)

print(r.json()) 
具体用户可以关注知识星球: 查看全部
占坑,后期把代码整理下放上来。
 
更新:

20230704004.jpg

 
制作好了一个接口,用户可以直接调用。
数据来源与集思录。
获取 排除满足强赎天数剩余N天的可转债,排除强赎可转债。

比如:DAY=4 ,那么假设强赎满足天数为15天,那么返回市场上强赎强赎倒数天数大于4天的可转债,即返回小于或者等于11天以下的转债。把满足条件还差4天的转债排除掉了,当然,已经公告强赎的也会被排除。



import requests

URL = 'http://11.11.11.11/api/redeem/'
# DAY 强赎倒数剩余天数小于 DAY (4)天, 已经公告强赎的也是被排除的
DAY = 4

SIGN = '私信星主获取' # sign和以前一致

data = {'day': DAY,
'sign': SIGN}
r = requests.post(URL, data=data)

print(r.json())
 
具体用户可以关注知识星球:

PTrade使用教程 新手入门

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 12292 次浏览 • 2021-03-18 08:55 • 来自相关话题

# 更新 Ptrade API 接口文档: http://ptradeapi.com 这样就可以边打开网页,边写代码,不用在ptrade的代码编写和帮助页面来回切换了。
 记录一下曾经的入门经验与使用心得:
 
好像PTrade有几个版本,本人使用的界面如下,基于python写交易策略和回测:





 

1. 仿真系统的回测可以在交易时间运行,交易系统的回测无法在交易时间运行回测。
 
2. 在研究板块中,API函数带有研究字样的,可以直接使用,不需要import 导入任何库。比如:#获取当日的股票池
g.stock_list = get_Ashares(g.current_date)可以自己使用。
 
而get_history(70, '1d', ['close','volume'], g.stock_list, fq='dypre', include=False)
 没有带研究字样的,是无法直接在研究板块使用,只能在回测或者实盘使用。
 
3.  内置的python版本是: 
'3.5.1 (default, Nov 1 2016, 01:53:03) \n[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-4)]'
 
也就是无法使用fstring的方式格式化字符串
name='jack'
a=f'{name}'
 
4. log.debug log.error 等调试标记符不会有任何输出,bug!
只能使用log.info 或者print输出,还害我调试了半天,以为程序哪里的问题,导致我的输出不显示。
 

PTrade新手入门教程 二


需要开通Ptrade的朋友,可以扫描二维码开户,并可开通PTrade交易功能。 
股票费率万分之一,转债十万分之二。
 
非诚勿扰。
 

原创文章,转载请注明出处
http://30daydo.com/article/44151
  查看全部
# 更新 Ptrade API 接口文档: http://ptradeapi.com 这样就可以边打开网页,边写代码,不用在ptrade的代码编写和帮助页面来回切换了。
 记录一下曾经的入门经验与使用心得:
 
好像PTrade有几个版本,本人使用的界面如下,基于python写交易策略和回测:

PTrade_GHenxLCUjN.png

 

1. 仿真系统的回测可以在交易时间运行,交易系统的回测无法在交易时间运行回测。
 
2. 在研究板块中,API函数带有研究字样的,可以直接使用,不需要import 导入任何库。比如:
#获取当日的股票池
g.stock_list = get_Ashares(g.current_date)
可以自己使用。
 
get_history(70, '1d', ['close','volume'], g.stock_list, fq='dypre', include=False)

 没有带研究字样的,是无法直接在研究板块使用,只能在回测或者实盘使用。
 
3.  内置的python版本是: 
'3.5.1 (default, Nov 1 2016, 01:53:03) \n[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-4)]'
 
也就是无法使用fstring的方式格式化字符串
name='jack'
a=f'{name}'
 
4. log.debug log.error 等调试标记符不会有任何输出,bug!
只能使用log.info 或者print输出,还害我调试了半天,以为程序哪里的问题,导致我的输出不显示。
 

PTrade新手入门教程 二


需要开通Ptrade的朋友,可以扫描二维码开户,并可开通PTrade交易功能。 
股票费率万分之一,转债十万分之二。
 
非诚勿扰。
 

原创文章,转载请注明出处
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a股券商开户 万1免五 没有最低消费

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 13118 次浏览 • 2021-03-07 17:51 • 来自相关话题

最近市场上貌似没有几家万一免5的了,之前的银河证券被举报了,免5的费率被取消了。
不过之前还找到一家万一免五的,没有最低费率,用多少算多少,比如买了1000元股票,那么费率只有1000*万分之一,等于1分钱,略等于不用钱哈。 
优势杠杆的。 
 
需要的点击下面链接即可开户: 注意:当前默认的免五已经取消了,需要开通量化交易权限后可以进行免五操作。
 
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心动不,赶紧心动吧。

该券商也支持同花顺客户端登录,做量化的使用easytrader也可以友好支持。
 
如果有疑问,可以扫码咨询。备注:开户


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最近市场上貌似没有几家万一免5的了,之前的银河证券被举报了,免5的费率被取消了。
不过之前还找到一家万一免五的,没有最低费率,用多少算多少,比如买了1000元股票,那么费率只有1000*万分之一,等于1分钱,略等于不用钱哈。 
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可转债如何配债

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 12787 次浏览 • 2019-03-29 16:24 • 来自相关话题

由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,





 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:










 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



  查看全部
由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,

1.jpg

 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:

2.jpg


3.jpg

 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



 

可转债价格分布堆叠图 绘制 可视化 python+pyecharts

量化交易-Ptrade-QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 7744 次浏览 • 2019-01-30 10:59 • 来自相关话题

这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:





 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:




 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?from setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
转载请注明出处:
 http://30daydo.com/article/400 

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这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:

可转债数据.JPG

 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:
可转债价格分布.JPG

 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?
from  setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)

如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
转载请注明出处:
 http://30daydo.com/article/400 

 

国金证券QMT测试客户端 - 获取可融券股票数据

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QMT李魔佛 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 901 次浏览 • 2024-06-19 10:53 • 来自相关话题

ptrade qmt量化平台收费吗?

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券商万一免五李魔佛 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 4612 次浏览 • 2022-07-13 17:04 • 来自相关话题

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 259 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

策略需求:
适合大资金,求稳。
 
挑选低价格的AAA可转债,比如 正股是 银行,高分红的国企股,比如 大秦铁路的转债,大秦转债等,且到期收益为正。作为标的池。
 
然后 先 在标的池里挑选出一个价格最低的转债,1/3 仓位 买入,其余仓位买入银华日利。
 
程序每分钟监控。或者不用那么频繁,可以设置每小时,每天都可以。
 
如果转债价格下跌了X,就卖出银华日利(1/10仓位),买入转债; (这里仓位随意举例)
 
如果转债价格上涨了Y,就卖出转债(1/5仓位),买入银华日利;(这里仓位随意举例)
 
一般AAA的大规模转债,其波动比较小,很少会遇到趋势上涨。 所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。
 
但,一旦遇到趋势上涨,或者突破,那么按照策略 会不断卖出转债;
 
一旦转债仓位为0,就可以在标的池买入另外一只标的(1/3仓位),从而继续下一轮的高抛低吸。
 
如果转债价格一直跌,但由于AAA的转债有保底,且有回售,转股,下修等各种手段,来兜底,
 
所以一般遇到跌幅行情,下跌不会超过10%,所以策略可以一直在卖出银华日利,买入转债;
 
如果中途,出现了其他好的标的,你需要手动交易,那么可以手动卖出银华日利或者可转债,腾出仓位,来操作。
 
也就是这个策略的可转债,纯粹当做现金来替代来使用。
 
接着就是使用QMT和Ptrade实现。
 
待续............
 

 
  查看全部
策略需求:
适合大资金,求稳。
 
挑选低价格的AAA可转债,比如 正股是 银行,高分红的国企股,比如 大秦铁路的转债,大秦转债等,且到期收益为正。作为标的池。
 
然后 先 在标的池里挑选出一个价格最低的转债,1/3 仓位 买入,其余仓位买入银华日利。
 
程序每分钟监控。或者不用那么频繁,可以设置每小时,每天都可以。
 
如果转债价格下跌了X,就卖出银华日利(1/10仓位),买入转债; (这里仓位随意举例)
 
如果转债价格上涨了Y,就卖出转债(1/5仓位),买入银华日利;(这里仓位随意举例)
 
一般AAA的大规模转债,其波动比较小,很少会遇到趋势上涨。 所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。
 
但,一旦遇到趋势上涨,或者突破,那么按照策略 会不断卖出转债;
 
一旦转债仓位为0,就可以在标的池买入另外一只标的(1/3仓位),从而继续下一轮的高抛低吸。
 
如果转债价格一直跌,但由于AAA的转债有保底,且有回售,转股,下修等各种手段,来兜底,
 
所以一般遇到跌幅行情,下跌不会超过10%,所以策略可以一直在卖出银华日利,买入转债;
 
如果中途,出现了其他好的标的,你需要手动交易,那么可以手动卖出银华日利或者可转债,腾出仓位,来操作。
 
也就是这个策略的可转债,纯粹当做现金来替代来使用。
 
接着就是使用QMT和Ptrade实现。
 
待续............
 

 
 

QMT获取不到行情,一般是什么原因?或者获取行情有中断的情况

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 394 次浏览 • 2024-09-29 10:27 • 来自相关话题

8-9成原因是 因为你选择的行情服务器掉线了





 
或者你获取的5档tick行情,但是你的行情菜单那里,选择的是 最新价,这样你也是无法获取到 5档tick数据的。





 
然后还有一个问题,如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数,获取的股票数量很多(比如全市场的股票),那么第一次的启动数据会非常的慢,并且你的内存消耗非常大,整个QMT像死机了一样。
 
如何解决? 下回分解
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8-9成原因是 因为你选择的行情服务器掉线了

20231120204016.png

 
或者你获取的5档tick行情,但是你的行情菜单那里,选择的是 最新价,这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

20240929102328.png

 
然后还有一个问题,如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数,获取的股票数量很多(比如全市场的股票),那么第一次的启动数据会非常的慢,并且你的内存消耗非常大,整个QMT像死机了一样。
 
如何解决? 下回分解
 

QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候,运行是3秒一次的

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 462 次浏览 • 2024-09-13 11:46 • 来自相关话题

平时很少用handlebar驱动。
 
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。





 
 
结果发现,经常查询重复买入。
 
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
 
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
 
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
 
示例代码:
一分钟打印当前时间:
 # -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户


INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')


def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)



def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)


公众号: 查看全部
平时很少用handlebar驱动。
 
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。

20240913113955.png

 
 
结果发现,经常查询重复买入。
 
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
 
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
 
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
 
示例代码:
一分钟打印当前时间:
 
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户


INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')


def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)



def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)


公众号:

QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据,如何破解

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 689 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

QMT禁止redis获取股票行情数据,如何破解

因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)

于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。

可是运行后发现报错:







2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!

居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示,找到 目录:

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py

找到对应的行:








的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。

解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
 
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号: 查看全部
QMT禁止redis获取股票行情数据,如何破解

因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)

于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。

可是运行后发现报错:


微信图片_20240910103921.jpg


2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!

居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示,找到 目录:

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py

找到对应的行:


微信图片_20240910103929.png



的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。

解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
 
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号:

低门槛入金2W开通QMT miniQMT,股票费率免5,0.1元起

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 821 次浏览 • 2024-08-31 14:29 • 来自相关话题

实打实的低门槛,低佣券商,入金2W,开通QMT,miniQMT;
而且费率是直接可以调到 万0.754,免五,0.1元起。 简直比万一免五还要低!
 
目前属于活动期间才有的低费率。






 
需要开户的,可以联系公众号,开户后有QMT技术支持交流群
  查看全部
实打实的低门槛,低佣券商,入金2W,开通QMT,miniQMT;
而且费率是直接可以调到 万0.754,免五,0.1元起。 简直比万一免五还要低!
 
目前属于活动期间才有的低费率。

大同证券.png


 
需要开户的,可以联系公众号,开户后有QMT技术支持交流群
 

国信iquant requests 爬虫 获取数据 还有使用 tushare,akshare 无法连接,提示超时

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 734 次浏览 • 2024-08-28 14:29 • 来自相关话题

经过验证,比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk


import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错,同时访问baidu.com 超时:





 
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
 
所以连baidu都访问不了。
 
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
 
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
 
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
 
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
 
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)



base_usage()
上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS: 
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
 
按照网上的redis连接教程使用就好了。
 

  查看全部
经过验证,比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk


import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass

会报错,同时访问baidu.com 超时:

微信图片_20240828141957.png

 
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
 
所以连baidu都访问不了。
 
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
 
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
 
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
 
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
 
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)



base_usage()

上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS: 
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
 
按照网上的redis连接教程使用就好了。
 

 

QMT如何获取持仓成本 盈亏比例

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 731 次浏览 • 2024-08-25 07:50 • 来自相关话题

比如多次买入一个股票,每次买入不同的数量,如果中间又有分红除权,虽然可以通过自己写一个计算函数记录,但是会非常复杂。
 
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
 
 position 持仓对象 里面有一个字段:
 
m_dOpenPrice: 持仓成本
 
可以用来获取当前的持仓成本:
 
具体代码如下:
 # encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限


def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass


def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)


 得到的输出结果:
 





 
扫码免费开通QMT:

  查看全部
比如多次买入一个股票,每次买入不同的数量,如果中间又有分红除权,虽然可以通过自己写一个计算函数记录,但是会非常复杂。
 
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
 
 position 持仓对象 里面有一个字段:
 
m_dOpenPrice: 持仓成本
 
可以用来获取当前的持仓成本:
 
具体代码如下:
 
# encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限


def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass


def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)


 得到的输出结果:
 

20240825081954.png

 
扫码免费开通QMT:

 

python Ptrade获取热门板块,连板股票 python代码

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 678 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

之前有人咨询,ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易,本身有获取板块信息的API函数:

Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg


get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
 接口说明
 该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。 ​
 参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
 
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')


def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')


def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass
 
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。








get_sort_msg 返回的数据结构体如下:








具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
 
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:








需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦,提供不同券商ptrade,低门槛,低费率,还有技术支持群!
  查看全部
之前有人咨询,ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易,本身有获取板块信息的API函数:

Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg


get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

 接口说明
 该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。 ​
 参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
 
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')


def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')


def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass

 
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。


20240823123757.png



get_sort_msg 返回的数据结构体如下:


20240823123253.png



具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);

 
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:


20240823124205.png



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QMT获取持仓信息报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request_id'

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 700 次浏览 • 2024-06-17 14:03 • 来自相关话题

这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错:
代码如下:
 
 
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime


ACCOUNT = ''


def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)


def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')


pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict

datax = get_position_infos() # 这里error

def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)


datax = get_position_infos()  #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
 欢迎关注交流

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这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错:
代码如下:
 
 
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime


ACCOUNT = ''


def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)


def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')


pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict

datax = get_position_infos() # 这里error

def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)


datax = get_position_infos()  #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
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QMT股票两融对冲建仓实盘

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1205 次浏览 • 2024-05-29 12:02 • 来自相关话题

为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。





 
成交了多少量,就融券多少量。达到指标即可停止。
 
代写量化程序,可以关注公众号,后台联系。 价格比QMT官网低的多了。实战性选手,选过N多QMT,ptrade实盘代码。
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为了避免速度过快造成价格波动,提供速度,数量,延时控制。

20240529111758.png

 
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迅投官网的实例代码好多问题,惨不忍睹

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 875 次浏览 • 2024-05-12 16:55 • 来自相关话题

以前喜欢用C替代ContextInfo,现在改过去了,又有部分改的不完整。
 
还有更多的缩进的问题。
 





 
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
 
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
  查看全部

20240512165205.png

以前喜欢用C替代ContextInfo,现在改过去了,又有部分改的不完整。
 
还有更多的缩进的问题。
 

20240512165415.png

 
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
 
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
 

QMT里定时任务运行时间操作定时任务的间隔,会怎么样?

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 872 次浏览 • 2024-05-06 10:32 • 来自相关话题

代码很简单,就是在run_time这个定期运行的任务里面,定期1秒执行一次任务
 







当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。

在tick 实盘模式下运行,输出什么的?

答案如下:








每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码:







把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。








执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
 
  查看全部
代码很简单,就是在run_time这个定期运行的任务里面,定期1秒执行一次任务
 

20240506101947.png



当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。

在tick 实盘模式下运行,输出什么的?

答案如下:


20240506101516.png



每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。

那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。

稍微改动一下上面的代码:

20240506101043.png



把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。


20240506101030.png



执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
 
 

使用量化程序获取ETF的成分股与实时净值

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1003 次浏览 • 2024-04-11 12:22 • 来自相关话题

代码只有几行:
# coding:gbk
def init(C):
pass

def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息: {info}')
得到的数据如下:





 
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代码只有几行:
# coding:gbk
def init(C):
pass

def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息: {info}')

得到的数据如下:

20240411122042.png

 
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QMT回测会跳过当前的周六日和节假日吗

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 887 次浏览 • 2024-04-09 13:13 • 来自相关话题

使用的handle_bar进行回测,它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据,下一个bar就是4月1日09:30了




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使用的handle_bar进行回测,它是会自动跳过周六日和节假日的。
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据,下一个bar就是4月1日09:30了
20240409130951.png

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qmt下载完数据之后,记得重启一次qmt,不然get_market_data_ex依然还是获取不到数据的

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1012 次浏览 • 2024-04-01 13:38 • 来自相关话题

最近群里问这个问题的人比较多。
 
qmt下载完数据之后,get_market_data_ex依然还是获取不到数据。
 
其实主要数据没有刷新。
 
只需要你手动关闭QMT,再打开一次就好了。
 





 
反正呢,这些问题,QMT也不会告诉你,要靠自己摸索了。
 
欢迎收藏网站哦! 查看全部
最近群里问这个问题的人比较多。
 
qmt下载完数据之后,get_market_data_ex依然还是获取不到数据。
 
其实主要数据没有刷新。
 
只需要你手动关闭QMT,再打开一次就好了。
 

20240401133759.png

 
反正呢,这些问题,QMT也不会告诉你,要靠自己摸索了。
 
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QMT每次自动升级,都会把改过的配置文件给覆盖掉

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 992 次浏览 • 2024-03-31 14:23 • 来自相关话题

太业余。
感觉设计模式有问题。
 
本来我配置了缩进用的4个空格,(这是pep8的标准好吧)
而qmt默认是用tab做缩进。
 
导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器,你按tab键,是制表符,而不是4个空格。
 
运行或者回测就会报错。





 
每次升级都把我的配置给改了。
 
难道不覆盖config文件不行吗? 每次类似全量升级,一点点bug fix都在全量升级
  查看全部
太业余。
感觉设计模式有问题。
 
本来我配置了缩进用的4个空格,(这是pep8的标准好吧)
而qmt默认是用tab做缩进。
 
导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器,你按tab键,是制表符,而不是4个空格。
 
运行或者回测就会报错。

20240331004.png

 
每次升级都把我的配置给改了。
 
难道不覆盖config文件不行吗? 每次类似全量升级,一点点bug fix都在全量升级
 

不同券商的数据质量简单对比:国金QMT vs 国信QMT(iquant)

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1751 次浏览 • 2024-03-31 11:57 • 来自相关话题

同一段代码,先在国信上跑回测,先获取可转债的1分钟的分笔数据,发现一些时间段里的成交额居然是0. (数据已经先下载好了)

点击打开大图





上面的amount字段(成交额),返回的是0。

看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图




 
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】

点击打开大图




 
附测试源码:
 # coding:gbk
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date

def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')

def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)

def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !') 查看全部
同一段代码,先在国信上跑回测,先获取可转债的1分钟的分笔数据,发现一些时间段里的成交额居然是0. (数据已经先下载好了)

点击打开大图
20240331002.png


上面的amount字段(成交额),返回的是0。

看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。

然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图
20240331001.png

 
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。

【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】

点击打开大图
20240331003.png

 
附测试源码:
 
# coding:gbk
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date

def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')

def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')

#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)

def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !')

Ptrade|QMT|银行股息率轮动 实盘自动化交易

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1095 次浏览 • 2024-03-05 09:33 • 来自相关话题

看有没有人需要,前排占坑 -- Task -- 
看有没有人需要,前排占坑 -- Task -- 

miniQMT安装包路径 | 下载地址

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1417 次浏览 • 2024-02-29 20:09 • 来自相关话题

安装好QMT之后,在QMT的设置里面选择安装python。
 
等待几分钟,python文件下载好了之后。
 
找到qmt的安装目录,
 
进去这里面
 
\bin.x64\Lib\site-packages\xtquant
 
把这个目录复制到你的python路径的site-package 下面, 就可以在你的python环境下运行miniQMT了。
 
当然首先还是要启动你的QMT客户端,勾选极速模式。 (不开的话连不到券商服务器,这以为这无法再linux上单独跑,wine额外另说)
 
比如下面的获取行情的示例代码,还有直接下单代码
 # 用前须知

## xtdata提供和MiniQmt的交互接口,本质是和MiniQmt建立连接,由MiniQmt处理行情数据请求,再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的,要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

## 对于数据获取接口,使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据,如果不足可以通过补充数据接口补充,再调用数据获取接口获取。

## 对于订阅接口,直接设置数据回调,数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来,同种数据不需要再单独补充。

# 代码讲解

# 从本地python导入xtquant库,如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
## 为了方便用户进行数据管理,xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
## 比如行情数据,需要通过download_history_data下载,财务数据需要通过
## 所以在取历史数据之前,我们需要调用数据下载接口,将数据下载到本地
for i in code_list:
xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据(开高低收,等等)到本地

xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
# 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情,需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后,get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情,并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
# 这边做演示,就用for来循环了,实际使用中可以用while True
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)
time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发,可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行,每当订阅的标的tick发生变化更新,callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
## 回调函数中,data是本次触发回调的数据,只有一条
def f(data):
# print(data)

code_list = list(data.keys()) # 获取到本次触发的标的代码

kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period) # 在回调中获取klines数据
print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时,必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序,否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()





 
异步下单#coding:utf-8
import time, datetime, traceback, sys
from xtquant import xtdata
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant

#定义一个类 创建类的实例 作为状态的容器
class _a():
pass
A = _a()
A.bought_list =
A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

def interact():
"""执行后进入repl模式"""
import code
code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()
xtdata.download_sector_data()

def f(data):
now = datetime.datetime.now()
for stock in data:
if stock not in A.hsa:
continue
cuurent_price = data[stock]['lastPrice']
pre_price = data[stock]['lastClose']
ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0
if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:
print(f"{now} 最新价 买入 {stock} 200股")
async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)
A.bought_list.append(stock)

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):
def on_disconnected(self):
"""
连接断开
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')

def on_stock_order(self, order):
"""
委托回报推送
:param order: XtOrder对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)


def on_stock_trade(self, trade):
"""
成交变动推送
:param trade: XtTrade对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)


def on_order_error(self, order_error):
"""
委托失败推送
:param order_error:XtOrderError 对象
:return:
"""
# print("on order_error callback")
# print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)
print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")

def on_cancel_error(self, cancel_error):
"""
撤单失败推送
:param cancel_error: XtCancelError 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_order_stock_async_response(self, response):
"""
异步下单回报推送
:param response: XtOrderResponse 对象
:return:
"""
print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")

def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):
"""
:param response: XtCancelOrderResponse 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_account_status(self, status):
"""
:param response: XtAccountStatus 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)


if __name__ == '__main__':
print("start")
#指定客户端所在路径
path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端 睿智融科版\userdata_mini'
# 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复
session_id = int(time.time())
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 开启主动请求接口的专用线程 开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程,但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定
# 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程
# xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)

# 创建资金账号为 800068 的证券账号对象
acc = StockAccount('800068', 'STOCK')
# 创建交易回调类对象,并声明接收回调
callback = MyXtQuantTraderCallback()
xt_trader.register_callback(callback)
# 启动交易线程
xt_trader.start()
# 建立交易连接,返回0表示连接成功
connect_result = xt_trader.connect()
print('建立交易连接,返回0表示连接成功', connect_result)
# 对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
print('对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功', subscribe_result)

#这一行是注册全推回调函数 包括下单判断 安全起见处于注释状态 确认理解效果后再放开
# xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)
# 阻塞主线程退出
xt_trader.run_forever()
# 如果使用vscode pycharm等本地编辑器 可以进入交互模式 方便调试 (把上一行的run_forever注释掉 否则不会执行到这里)
interact()


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安装好QMT之后,在QMT的设置里面选择安装python。
 
等待几分钟,python文件下载好了之后。
 
找到qmt的安装目录,
 
进去这里面
 
\bin.x64\Lib\site-packages\xtquant
 
把这个目录复制到你的python路径的site-package 下面, 就可以在你的python环境下运行miniQMT了。
 
当然首先还是要启动你的QMT客户端,勾选极速模式。 (不开的话连不到券商服务器,这以为这无法再linux上单独跑,wine额外另说)
 
比如下面的获取行情的示例代码,还有直接下单代码
 
# 用前须知

## xtdata提供和MiniQmt的交互接口,本质是和MiniQmt建立连接,由MiniQmt处理行情数据请求,再把结果回传返回到python层。使用的行情服务器以及能获取到的行情数据和MiniQmt是一致的,要检查数据或者切换连接时直接操作MiniQmt即可。

## 对于数据获取接口,使用时需要先确保MiniQmt已有所需要的数据,如果不足可以通过补充数据接口补充,再调用数据获取接口获取。

## 对于订阅接口,直接设置数据回调,数据到来时会由回调返回。订阅接收到的数据一般会保存下来,同种数据不需要再单独补充。

# 代码讲解

# 从本地python导入xtquant库,如果出现报错则说明安装失败
from xtquant import xtdata
import time

# 设定一个标的列表
code_list = ["000001.SZ"]
# 设定获取数据的周期
period = "1d"

# 下载标的行情数据
if 1:
## 为了方便用户进行数据管理,xtquant的大部分历史数据都是以压缩形式存储在本地的
## 比如行情数据,需要通过download_history_data下载,财务数据需要通过
## 所以在取历史数据之前,我们需要调用数据下载接口,将数据下载到本地
for i in code_list:
xtdata.download_history_data(i,period=period,incrementally=True) # 增量下载行情数据(开高低收,等等)到本地

xtdata.download_financial_data(code_list) # 下载财务数据到本地
xtdata.download_sector_data() # 下载板块数据到本地
# 更多数据的下载方式可以通过数据字典查询

# 读取本地历史行情数据
history_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period,count=-1)
print(history_data)
print("=" * 20)

# 如果需要盘中的实时行情,需要向服务器进行订阅后才能获取
# 订阅后,get_market_data函数于get_market_data_ex函数将会自动拼接本地历史行情与服务器实时行情

# 向服务器订阅数据
for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1) # 设置count = -1来取到当天所有实时行情

# 等待订阅完成
time.sleep(1)

# 获取订阅后的行情
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)

# 获取订阅后的行情,并以固定间隔进行刷新,预期会循环打印10次
for i in range(10):
# 这边做演示,就用for来循环了,实际使用中可以用while True
kline_data = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period=period)
print(kline_data)
time.sleep(3) # 三秒后再次获取行情

# 如果不想用固定间隔触发,可以以用订阅后的回调来执行
# 这种模式下当订阅的callback回调函数将会异步的执行,每当订阅的标的tick发生变化更新,callback回调函数就会被调用一次
# 本地已有的数据不会触发callback

# 定义的回测函数
## 回调函数中,data是本次触发回调的数据,只有一条
def f(data):
# print(data)

code_list = list(data.keys()) # 获取到本次触发的标的代码

kline_in_callabck = xtdata.get_market_data_ex(,code_list,period = period) # 在回调中获取klines数据
print(kline_in_callabck)

for i in code_list:
xtdata.subscribe_quote(i,period=period,count=-1,callback=f) # 订阅时设定回调函数

# 使用回调时,必须要同时使用xtdata.run()来阻塞程序,否则程序运行到最后一行就直接结束退出了。
xtdata.run()





 
异步下单
#coding:utf-8
import time, datetime, traceback, sys
from xtquant import xtdata
from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback
from xtquant.xttype import StockAccount
from xtquant import xtconstant

#定义一个类 创建类的实例 作为状态的容器
class _a():
pass
A = _a()
A.bought_list =
A.hsa = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

def interact():
"""执行后进入repl模式"""
import code
code.InteractiveConsole(locals=globals()).interact()
xtdata.download_sector_data()

def f(data):
now = datetime.datetime.now()
for stock in data:
if stock not in A.hsa:
continue
cuurent_price = data[stock]['lastPrice']
pre_price = data[stock]['lastClose']
ratio = cuurent_price / pre_price - 1 if pre_price > 0 else 0
if ratio > 0.09 and stock not in A.bought_list:
print(f"{now} 最新价 买入 {stock} 200股")
async_seq = xt_trader.order_stock_async(acc, stock, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.LATEST_PRICE, -1, 'strategy_name', stock)
A.bought_list.append(stock)

class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback):
def on_disconnected(self):
"""
连接断开
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(),'连接断开回调')

def on_stock_order(self, order):
"""
委托回报推送
:param order: XtOrder对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '委托回调', order.order_remark)


def on_stock_trade(self, trade):
"""
成交变动推送
:param trade: XtTrade对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), '成交回调', trade.order_remark)


def on_order_error(self, order_error):
"""
委托失败推送
:param order_error:XtOrderError 对象
:return:
"""
# print("on order_error callback")
# print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)
print(f"委托报错回调 {order_error.order_remark} {order_error.error_msg}")

def on_cancel_error(self, cancel_error):
"""
撤单失败推送
:param cancel_error: XtCancelError 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_order_stock_async_response(self, response):
"""
异步下单回报推送
:param response: XtOrderResponse 对象
:return:
"""
print(f"异步委托回调 {response.order_remark}")

def on_cancel_order_stock_async_response(self, response):
"""
:param response: XtCancelOrderResponse 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)

def on_account_status(self, status):
"""
:param response: XtAccountStatus 对象
:return:
"""
print(datetime.datetime.now(), sys._getframe().f_code.co_name)


if __name__ == '__main__':
print("start")
#指定客户端所在路径
path = r'D:\qmt\sp3\迅投极速交易终端 睿智融科版\userdata_mini'
# 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复
session_id = int(time.time())
xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id)
# 开启主动请求接口的专用线程 开启后在on_stock_xxx回调函数里调用XtQuantTrader.query_xxx函数不会卡住回调线程,但是查询和推送的数据在时序上会变得不确定
# 详见: http://docs.thinktrader.net/vip/pages/ee0e9b/#开启主动请求接口的专用线程
# xt_trader.set_relaxed_response_order_enabled(True)

# 创建资金账号为 800068 的证券账号对象
acc = StockAccount('800068', 'STOCK')
# 创建交易回调类对象,并声明接收回调
callback = MyXtQuantTraderCallback()
xt_trader.register_callback(callback)
# 启动交易线程
xt_trader.start()
# 建立交易连接,返回0表示连接成功
connect_result = xt_trader.connect()
print('建立交易连接,返回0表示连接成功', connect_result)
# 对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功
subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc)
print('对交易回调进行订阅,订阅后可以收到交易主推,返回0表示订阅成功', subscribe_result)

#这一行是注册全推回调函数 包括下单判断 安全起见处于注释状态 确认理解效果后再放开
# xtdata.subscribe_whole_quote(["SH", "SZ"], callback=f)
# 阻塞主线程退出
xt_trader.run_forever()
# 如果使用vscode pycharm等本地编辑器 可以进入交互模式 方便调试 (把上一行的run_forever注释掉 否则不会执行到这里)
interact()


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QMT获取全市场股票,排除ST退市风险股票

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1512 次浏览 • 2024-02-07 22:25 • 来自相关话题

因为QMT不能获取北交所的股票历史数据,所以需要把获取到的所有股票数据里的  北交所的股票排除掉 。
 def get_all_market_code(ContextInfo):

all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)


def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):
result =
for code in code_list:
if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):
print('排除 : ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)
continue
result.append(code)
return result

global_dict = {}

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print('策略初始化{}'.format(now))
need_download = 1
global_dict['start_date'] = '20231201'
global_dict['end_date'] = ''
global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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因为QMT不能获取北交所的股票历史数据,所以需要把获取到的所有股票数据里的  北交所的股票排除掉 。
 
def get_all_market_code(ContextInfo):

all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)


def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):
result =
for code in code_list:
if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):
print('排除 : ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)
continue
result.append(code)
return result

global_dict = {}

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print('策略初始化{}'.format(now))
need_download = 1
global_dict['start_date'] = '20231201'
global_dict['end_date'] = ''
global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

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QMT实时获取涨停股,筛选流通盘大于X的股票

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1616 次浏览 • 2024-02-07 18:28 • 来自相关话题

基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')






 
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基于官方例子修复了一下bug,比如移除了北交所的股票,因为目前qmt获取不了北交所的股票历史数据。
 
直接上代码:
# coding:gbk
import time


class G():
pass


g = G()


def init(ContextInfo):
g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]
g.vol_dict = {}
for stock in g.hsa:
g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)
ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
t0 = time.time()
full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)
total_market_value = 0
total_ratio = 0
count = 0
for stock in g.hsa:
if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:
continue
ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1
rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(
full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)
# 如果要打印涨停品种
if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:
print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")

market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]
total_ratio += ratio * market_value
total_market_value += market_value
count += 1
# print(count)
total_ratio /= total_market_value
total_ratio *= 100
print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')


20240207182920.png

 
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迅投QMT投研版 有必要开吗?

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1488 次浏览 • 2024-02-06 15:03 • 来自相关话题

没必要。
处处透出一股割韭菜的味道。
 
到处拉人进群,然后群里问问题,他们会让你私聊,加你,说服你开通投研版。
 
投研版无非多一些数据,你用tushare或者自己爬虫就可以获取,他们非要放到投研版里面,付费使用。
 
价格是一年8,9千,感觉没有一点性价比。
 
qmt,minniqmt有交易功能,有数据获取功能,也可以自己接入外部数据。没必要花那些冤枉钱去按年付费买一个不实用的数据。
真的没有数据,或者没有能力获取,付费找人写个api接口,爬虫数据,也不贵。 可以终身使用。 不好过按年付费???
 
关键那群qmt的人水平也不咋地,看他们的文档就知道,变量用A,B,C,D,人品也不咋地,星球上还抄袭我的星球文章,足以说明水平和人品。





 
群里问点问题,就让你开个投研版咨询哈。 还不如来我的qmt ptrade技术群的,free且有求必应哈。
  查看全部
没必要。
处处透出一股割韭菜的味道。
 
到处拉人进群,然后群里问问题,他们会让你私聊,加你,说服你开通投研版。
 
投研版无非多一些数据,你用tushare或者自己爬虫就可以获取,他们非要放到投研版里面,付费使用。
 
价格是一年8,9千,感觉没有一点性价比。
 
qmt,minniqmt有交易功能,有数据获取功能,也可以自己接入外部数据。没必要花那些冤枉钱去按年付费买一个不实用的数据。
真的没有数据,或者没有能力获取,付费找人写个api接口,爬虫数据,也不贵。 可以终身使用。 不好过按年付费???
 
关键那群qmt的人水平也不咋地,看他们的文档就知道,变量用A,B,C,D,人品也不咋地,星球上还抄袭我的星球文章,足以说明水平和人品。

Screenshot_2024_0206_150138.jpg

 
群里问点问题,就让你开个投研版咨询哈。 还不如来我的qmt ptrade技术群的,free且有求必应哈。
 

qmt获取北交所实时行情数据

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1351 次浏览 • 2024-01-24 13:39 • 来自相关话题

之前没有试过用qmt交易北交所的股票,后面闻了一下券商,他们说是qmt支持北交所股票交易。
 
首先试试获取实时的行情:
我获取的是这个北交所股票的数据:






获取北交所行情数据如下:
 
#-*-coding:gbk-*-
import datetime
code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
info = ContextInfo.get_full_tick(stock_code=["838402.BJ"])
print(info)
返回下面的数据:





 
对了下时间戳,是正确的。
 
然后试了下获取北交所的历史数据行情:
#-*-coding:gbk-*-
import datetime

code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)
download_history_data(code,"1d","20240105","")

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(date)
hist = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[code], period = "1d",count = 1)
print(hist)

代码里面我想用 download_history_data(code,"1d","20240105","") 下载历史数据。
在数据目录里面也能够获取到这个股票的历史数据文件。
 
可是在qmt里面却输出的是个空的dataframe。






数据目录下面是有数据的。。




感觉是qmt里面的功能还没有完善对北交所股票的支持。
  查看全部
之前没有试过用qmt交易北交所的股票,后面闻了一下券商,他们说是qmt支持北交所股票交易。
 
首先试试获取实时的行情:
我获取的是这个北交所股票的数据:

20240124132926.png


获取北交所行情数据如下:
 
#-*-coding:gbk-*-
import datetime
code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
info = ContextInfo.get_full_tick(stock_code=["838402.BJ"])
print(info)

返回下面的数据:

20240124132856.png

 
对了下时间戳,是正确的。
 
然后试了下获取北交所的历史数据行情:
#-*-coding:gbk-*-
import datetime

code = '838402.BJ'
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print(now)
download_history_data(code,"1d","20240105","")

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(date)
hist = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[code], period = "1d",count = 1)
print(hist)

代码里面我想用 download_history_data(code,"1d","20240105","") 下载历史数据。
在数据目录里面也能够获取到这个股票的历史数据文件。
 
可是在qmt里面却输出的是个空的dataframe。

20240124133450.png


数据目录下面是有数据的。。
20240124133533.png

感觉是qmt里面的功能还没有完善对北交所股票的支持。
 

迅投官网的示例代码真的无眼看。。。

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1546 次浏览 • 2023-11-10 01:17 • 来自相关话题

如果拿去做code review,估计会被喷的体无完肤。
 
变量名,类名用A ,B,C 噗, 没有一点含义,做什么鬼
 class a():
pass
A = a()而且也不符合python风格。。。python类名推荐的大写字母开头,实例化对象用小写字母。
所以退一万步讲,上面的代码正常点的程序员写也应该是这样的。
 class A():
pass
a = A()
  
其实正确的应该class GlobalCls():
pass

g = GlobalCls()
其他地方也是有这个毛病。
把代码喂给GPT,让它来分析一下:
得到如下结果:文件编码声明: #coding:gbk 是指定源文件的编码格式为GBK。在Python 3中,通常使用UTF-8作为文件编码格式,因此可以将该行删除或更改为#coding:utf-8。

类名和函数名: 根据PEP 8命名约定,类名应该使用大写字母开头的驼峰命名法(例如A改为A)。同样,函数名应该使用小写字母开头的小写命名法(例如init改为init,f改为f)。

类和实例: 在代码中定义了一个空类a,但没有给它任何属性或方法。如果不需要这个类,可以将其删除。

缩进和代码格式: Python非常依赖于正确的缩进,以指示代码块的层次结构。请确保代码的缩进是一致的,并使用适当的缩进级别(通常是4个空格)。

代码注释: 代码中有一些注释,但是大部分是被注释掉的。良好的注释可以增加代码的可读性和可维护性,建议在关键部分添加更多有用的注释。

异常处理: 代码中没有包含任何异常处理机制。在实际应用中,建议对可能引发异常的操作进行适当的异常处理,以提高代码的健壮性。
 
然后里面计算涨停是这样的: rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.2,2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.1,2)


用昨收价* 1.2和1.1判断当前是否涨跌停。 首先,没有考虑到ST股,部分ST是5%涨停的。 
其次,是直接用的昨收价,如果当天是分红除权日,昨收价没有做除权处理,得到的涨跌幅也是不准的。
 
当然这个文档最大的问题是,很多示例代码运行是直接报错的!!
 

  查看全部
20231110001.jpg

如果拿去做code review,估计会被喷的体无完肤。
 
变量名,类名用A ,B,C 噗, 没有一点含义,做什么鬼
 
class a():
pass
A = a()
而且也不符合python风格。。。python类名推荐的大写字母开头,实例化对象用小写字母。
所以退一万步讲,上面的代码正常点的程序员写也应该是这样的。
 
class A():
pass
a = A()

  
其实正确的应该
class GlobalCls():
pass

g = GlobalCls()

其他地方也是有这个毛病。
把代码喂给GPT,让它来分析一下:
得到如下结果:
文件编码声明: #coding:gbk 是指定源文件的编码格式为GBK。在Python 3中,通常使用UTF-8作为文件编码格式,因此可以将该行删除或更改为#coding:utf-8。

类名和函数名: 根据PEP 8命名约定,类名应该使用大写字母开头的驼峰命名法(例如A改为A)。同样,函数名应该使用小写字母开头的小写命名法(例如init改为init,f改为f)。

类和实例: 在代码中定义了一个空类a,但没有给它任何属性或方法。如果不需要这个类,可以将其删除。

缩进和代码格式: Python非常依赖于正确的缩进,以指示代码块的层次结构。请确保代码的缩进是一致的,并使用适当的缩进级别(通常是4个空格)。

代码注释: 代码中有一些注释,但是大部分是被注释掉的。良好的注释可以增加代码的可读性和可维护性,建议在关键部分添加更多有用的注释。

异常处理: 代码中没有包含任何异常处理机制。在实际应用中,建议对可能引发异常的操作进行适当的异常处理,以提高代码的健壮性。

 
然后里面计算涨停是这样的:
		rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.2,2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.1,2)


用昨收价* 1.2和1.1判断当前是否涨跌停。 首先,没有考虑到ST股,部分ST是5%涨停的。 
其次,是直接用的昨收价,如果当天是分红除权日,昨收价没有做除权处理,得到的涨跌幅也是不准的。
 
当然这个文档最大的问题是,很多示例代码运行是直接报错的!!
 

 

QMT | Ptrade 量化策略代写服务

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2268 次浏览 • 2023-11-01 10:43 • 来自相关话题

 迅投的QMT和恒生电子的Ptrade, 还有掘金, 量化策略编程, 实盘和回测都行。只要你的需求明确,白纸黑字描述清楚,都可以做。股票,ETF,可转债都行。
 
多年交易经验,量化交易与开发经验。所以很多策略,其实用户大体描述,就知道要注意哪些地方,会提出一些建议,用户要注意,需不需要添加一些判读条件等等。(当然,策略的具体参数都是设置可以调节的,你不需要把实际的参数告诉我,代码给你后,你自己运行策略的时候把你策略的真正参数填上去就好了。)
 
有偿,收费,价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时,收费。(不根据代码数量,因为我写代码很精简)
 
我也帮你们咨询过了迅投的客服。 因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略,直接是5000起步哦。然后根据策略,在5000的基础上不断加。
 









咨询完,我都感觉我自己以前的报价太低了,呜。
 
PS: 之前还有迅投的前员工私底下接单写策略,然后到我的星球里面白嫖我的代码,调用我接口数据,被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈,找到我让我修改接口数据哈。
 
需要的代写策略的盆友,可以关注公众号,在菜单栏那里的“代写量化程序”或者 后台回复:策略代写,获取联系方式哦
 
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Ptrade-QMT_副本.png


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有偿,收费,价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时,收费。(不根据代码数量,因为我写代码很精简)
 
我也帮你们咨询过了迅投的客服。 因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略,直接是5000起步哦。然后根据策略,在5000的基础上不断加。
 
Screenshot_2023_1101_102306_副本.jpg


Screenshot_2023_1101_102257_副本.jpg

咨询完,我都感觉我自己以前的报价太低了,呜。
 
PS: 之前还有迅投的前员工私底下接单写策略,然后到我的星球里面白嫖我的代码,调用我接口数据,被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈,找到我让我修改接口数据哈。
 
需要的代写策略的盆友,可以关注公众号,在菜单栏那里的“代写量化程序”或者 后台回复:策略代写,获取联系方式哦
 
扫码关注公众号:

 

QMT获取A股全市场股票代码

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1638 次浏览 • 2023-10-25 15:23 • 来自相关话题

QMT可以通过板块获取A股的全市场股票代码.
 
"沪深A股"
 
完整代码:#-*-coding:gbk-*-
import time
start = False
ACCOUNT = ''

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print(now)
ContextInfo.run_time("execution","30nSecond","2023-04-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
data = ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股')
print(len(data))

def handlebar(ContextInfo):
pass
当前共有5047只股票【2023-10-25 15:18:45.533】 start trading mode
【2023-10-25 15:18:45.533】 Wed Oct 25 15:18:45 2023

【2023-10-25 15:18:45.533】 5074
['000001.SZ', '000002.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ', '000006.SZ', '000007.SZ', '000008.SZ', '000009.SZ', '000010.SZ', '000011.SZ', '000012.SZ', '000014.SZ', '000016.SZ', '000017.SZ', '000019.SZ', '000020.SZ', '000021.SZ', '000023.SZ', '000025.SZ', '000026.SZ', '000027.SZ', '000028.SZ', '000029.SZ', '000030.SZ', '000031.SZ', '000032.SZ', '000034.SZ', '000035.SZ', '000036.SZ', '000037.SZ', '000039.SZ', '000040.SZ', '000042.SZ', '000045.SZ', '000046.SZ', '000048.SZ', '000049.SZ', '000050.SZ', '000055.SZ', '000056.SZ', '000058.SZ', '000059.SZ', '000060.SZ', '000061.SZ', '000062.SZ', '000063.SZ', '000065.SZ', '000066.SZ', '000068.SZ', '000069.SZ', '000070.SZ', '000078.SZ', '000088.SZ', '000089.SZ', '000090.SZ', '000096.SZ', '000099.SZ', '000100.SZ', '000151.SZ', '000153.SZ', '000155.SZ', '000156.SZ', '000157.SZ', '000158.SZ', '000159.SZ', '000166.SZ', '000301.SZ', '000333.SZ', '000338.SZ', '000400.SZ', '000401.SZ', '000402.SZ', '000403.SZ', '000404.SZ', '000407.SZ', '000408.SZ', '000409.SZ', '000410.SZ', '000411.SZ', '000413.SZ', '000415.SZ', '000416.SZ', '000417.SZ', '000419.SZ', '000420.SZ', '000421.SZ', '000422.SZ', '000423.SZ', '000425.SZ', '000426.SZ',省略若干...
 
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QMT可以通过板块获取A股的全市场股票代码.
 
"沪深A股"
 
完整代码:
#-*-coding:gbk-*-
import time
start = False
ACCOUNT = ''

def init(ContextInfo):
now = time.ctime()
print(now)
ContextInfo.run_time("execution","30nSecond","2023-04-14 13:20:00")


def execution(ContextInfo):
data = ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股')
print(len(data))

def handlebar(ContextInfo):
pass

当前共有5047只股票
【2023-10-25 15:18:45.533】  start trading mode
【2023-10-25 15:18:45.533】 Wed Oct 25 15:18:45 2023

【2023-10-25 15:18:45.533】 5074
['000001.SZ', '000002.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ', '000006.SZ', '000007.SZ', '000008.SZ', '000009.SZ', '000010.SZ', '000011.SZ', '000012.SZ', '000014.SZ', '000016.SZ', '000017.SZ', '000019.SZ', '000020.SZ', '000021.SZ', '000023.SZ', '000025.SZ', '000026.SZ', '000027.SZ', '000028.SZ', '000029.SZ', '000030.SZ', '000031.SZ', '000032.SZ', '000034.SZ', '000035.SZ', '000036.SZ', '000037.SZ', '000039.SZ', '000040.SZ', '000042.SZ', '000045.SZ', '000046.SZ', '000048.SZ', '000049.SZ', '000050.SZ', '000055.SZ', '000056.SZ', '000058.SZ', '000059.SZ', '000060.SZ', '000061.SZ', '000062.SZ', '000063.SZ', '000065.SZ', '000066.SZ', '000068.SZ', '000069.SZ', '000070.SZ', '000078.SZ', '000088.SZ', '000089.SZ', '000090.SZ', '000096.SZ', '000099.SZ', '000100.SZ', '000151.SZ', '000153.SZ', '000155.SZ', '000156.SZ', '000157.SZ', '000158.SZ', '000159.SZ', '000166.SZ', '000301.SZ', '000333.SZ', '000338.SZ', '000400.SZ', '000401.SZ', '000402.SZ', '000403.SZ', '000404.SZ', '000407.SZ', '000408.SZ', '000409.SZ', '000410.SZ', '000411.SZ', '000413.SZ', '000415.SZ', '000416.SZ', '000417.SZ', '000419.SZ', '000420.SZ', '000421.SZ', '000422.SZ', '000423.SZ', '000425.SZ', '000426.SZ',
省略若干...
 
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国金证券 国盛证券 QMT仿真客户端 PTrade仿真客户端 QMT测试版 Ptrade测试版

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2398 次浏览 • 2023-10-22 12:54 • 来自相关话题

 下面是国金证券提供的试用账户:

国金证券 - QMT测试账号信息: 登录账号:*********** 登录密码:**********

QMT交易测试客户端下载链接 链接:
 
https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar

 
国金证券 - ptrade测试账号信息: 登录账号:*********  登录密码:********

ptrade交易测试客户端下载链接 链接:
 
https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqptrade_ceshi.rar
 
测试时间10:00--17:00 如有什么问题,请和我们联系。谢谢!
 

 
下面是国盛证券提供的试用账户:

国盛证券 - 国盛智投软件下载(测试版)Ptrade

https://download.gszq.com/ptrade/PTrade1.0-Client-V201906-00-000.zip

仿真账户:******* / ********
量化回测:支持1分钟、日线回测。
量化交易:支持LEVEL1 tick股票交易。
量化研究:提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。
 
国盛证券-迅投QMT软件下载(测试版) 
 
https://download.gszq.com/xt/XtItClient_x64_QMT_test_1.0.0.22650.exe

仿真账户:*******/********
支持VBA、Python开发策略 可以安装第三方库 软件帮助有文档,测试版历史数据不是很准确,以熟悉界面为主。

如果需要测试账号, 需要开通券商账号后找券商经理获取.
可以扫码联系开通

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20231022131835-v1.png

 下面是国金证券提供的试用账户:

国金证券 - QMT测试账号信息: 登录账号:*********** 登录密码:**********

QMT交易测试客户端下载链接 链接:
 
https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar

 
国金证券 - ptrade测试账号信息: 登录账号:*********  登录密码:********

ptrade交易测试客户端下载链接 链接:
 
https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqptrade_ceshi.rar
 
测试时间10:00--17:00 如有什么问题,请和我们联系。谢谢!
 

 
下面是国盛证券提供的试用账户:

国盛证券 - 国盛智投软件下载(测试版)Ptrade

https://download.gszq.com/ptrade/PTrade1.0-Client-V201906-00-000.zip

仿真账户:******* / ********
量化回测:支持1分钟、日线回测。
量化交易:支持LEVEL1 tick股票交易。
量化研究:提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。
 
国盛证券-迅投QMT软件下载(测试版) 
 
https://download.gszq.com/xt/XtItClient_x64_QMT_test_1.0.0.22650.exe

仿真账户:*******/********
支持VBA、Python开发策略 可以安装第三方库 软件帮助有文档,测试版历史数据不是很准确,以熟悉界面为主。

如果需要测试账号, 需要开通券商账号后找券商经理获取.
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ptrade/qmt 判断股票是否涨停

Ptrade李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1899 次浏览 • 2023-10-09 11:03 • 来自相关话题

 1. 可以直接用代码实现:
以ptrade为例:
 
先通过 get_snapshot - 取行情快照
 
其中里面有2个字段:
up_px:涨停价格(str:float);
down_px:跌停价格(str:float);用当前的最新价格和涨停跌停价格比较:
 
last_px:最新成交价(str:float);
 
if last_px>=up_px 就是达到涨停价, 
 
还有判断此时的卖一上是否有挂单. 如果还有卖单, 说明此时的涨停板并没有封住, 被人砸开了.
 
跌停板的判断也是如此.
 
 
2. 使用现有的API函数, 更加简单方便, 这个方法只适用于ptrade, qmt没有类似的函数.
 
check_limit - 代码涨跌停状态判断
 
使用场景
该函数仅在交易模块可用。

接口说明
该接口用于标识当日股票的涨跌停情况。

注意事项:



参数
security:单只股票代码或者多只股票代码组成的列表,必填字段(list[str]/str);

返回
正常返回一个dict类型数据,包含每只股票代码的涨停状态。多只股票代码查询时其中部分股票代码查询异常则该代码返回既不涨停也不跌停状态0。(dict[str:int])

涨跌停状态说明:

2:触板涨停(已经是涨停价格,但还有卖盘);
1:涨停;
0:既不涨停也不跌停;
-1:跌停;
-2:触板跌停(已经是跌停价格,但还有买盘);
示例代码:
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 代码涨跌停状态
stock_flag = check_limit(g.security)
log.info(stock_flag)
公众号: 可转债量化分析

 
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 1. 可以直接用代码实现:
以ptrade为例:
 
先通过 get_snapshot - 取行情快照
 
其中里面有2个字段:
up_px:涨停价格(str:float);
down_px:跌停价格(str:float);
用当前的最新价格和涨停跌停价格比较:
 
last_px:最新成交价(str:float);
 
if last_px>=up_px 就是达到涨停价, 
 
还有判断此时的卖一上是否有挂单. 如果还有卖单, 说明此时的涨停板并没有封住, 被人砸开了.
 
跌停板的判断也是如此.
 
 
2. 使用现有的API函数, 更加简单方便, 这个方法只适用于ptrade, qmt没有类似的函数.
 
check_limit - 代码涨跌停状态判断
 
使用场景
该函数仅在交易模块可用。

接口说明
该接口用于标识当日股票的涨跌停情况。

注意事项:



参数
security:单只股票代码或者多只股票代码组成的列表,必填字段(list[str]/str);

返回
正常返回一个dict类型数据,包含每只股票代码的涨停状态。多只股票代码查询时其中部分股票代码查询异常则该代码返回既不涨停也不跌停状态0。(dict[str:int])

涨跌停状态说明:

2:触板涨停(已经是涨停价格,但还有卖盘);
1:涨停;
0:既不涨停也不跌停;
-1:跌停;
-2:触板跌停(已经是跌停价格,但还有买盘);

示例代码:
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 代码涨跌停状态
stock_flag = check_limit(g.security)
log.info(stock_flag)

公众号: 可转债量化分析

 
 

一个因为蓝盾退债引起的报错【Ptrade/QMT】

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1166 次浏览 • 2023-09-25 02:49 • 来自相关话题

最近发现Ptrade上运行的策略停止了。
 
上去一看。
每一个tick都在报错:





 
好家伙? 怎么会有个 404001.SS的可转债代码的?
 
于是顺着代码去调试。 这个代码是从我的接口传过去的。
 
于是我看了下数据库。
 





 
赫然发现了一个蓝盾退债的玩意, 代码正是 404001, 无语中。 怎么这个代码不按常理来的呢。 虽说是三板的股票,可是转债代码改成4字头, 也是奇葩。
 
刚好也碰巧我的拼接后缀代码:
def modify_code(self, x):
return x + '.SZ' if x.startswith('12') else x + '.SS'
401开头,于是拼接了个.SS 后缀,导致ptrade无法正确识别这个代码行情。
 
可能用401001.SZ 可以拿到行情呢。
  查看全部
最近发现Ptrade上运行的策略停止了。
 
上去一看。
每一个tick都在报错:

20230925001.jpg

 
好家伙? 怎么会有个 404001.SS的可转债代码的?
 
于是顺着代码去调试。 这个代码是从我的接口传过去的。
 
于是我看了下数据库。
 

20230925024354.png

 
赫然发现了一个蓝盾退债的玩意, 代码正是 404001, 无语中。 怎么这个代码不按常理来的呢。 虽说是三板的股票,可是转债代码改成4字头, 也是奇葩。
 
刚好也碰巧我的拼接后缀代码:
    def modify_code(self, x):
return x + '.SZ' if x.startswith('12') else x + '.SS'

401开头,于是拼接了个.SS 后缀,导致ptrade无法正确识别这个代码行情。
 
可能用401001.SZ 可以拿到行情呢。
 

国金QMT测试版|模拟盘 安装程序 下载

QMT李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3605 次浏览 • 2023-09-02 12:16 • 来自相关话题

国金证券QMT测试账号信息: 
登录账号:******* 登录密码:*********

QMT交易测试客户端下载链接 链接:https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar
 

 
 
在线接口文档:
https://qmt.ptradeapi.com
 
需要开通QMT的视频的朋友可以扫码咨询开通,目前国金开通门槛是入金2W就可以了。费率万一,可半年后免五。
开户后可提供技术相关解答。
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20230902004.jpg


国金证券QMT测试账号信息: 
登录账号:******* 登录密码:*********

QMT交易测试客户端下载链接 链接:https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar
 

 
 
在线接口文档:
https://qmt.ptradeapi.com
 
需要开通QMT的视频的朋友可以扫码咨询开通,目前国金开通门槛是入金2W就可以了。费率万一,可半年后免五。
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