Merge branch 'dev' of https://github.com/vnpy/vnpy into dev
This commit is contained in:
vn.py
commit
31e76df8a7
@ -1,5 +1,5 @@
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# 算法交易
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算法交易一般用于把巨型单子拆分成一个个小单，能够有效降低交易成本，冲击成本等。
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算法交易可以用于把巨型单子拆分成一个个小单，能够有效降低交易成本，冲击成本等（冰山算法、狙击手算法)；也可以在设定的阈值内进行高抛低吸操作(网格算法、套利算法）。
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@ -45,6 +45,7 @@
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交易配置可以保存在json文件，这样每次打开算法交易模块就不用重复输入配置。其操作是在“算法名称”选项输入该算法设置命名，然后点击下方"保存设置”按钮。保存的json文件在C:\Users\Administrator\\.vntrader文件夹的algo_trading_setting.json中，如图。
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委托交易界面最下方的“全部停止”按钮用于一键停止所有执行中的算法交易。
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@ -10,29 +10,28 @@ CSV载入模块在vnpy根目录下vnpy\app\csv_loader文件夹内，engine.py里
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- CSV表头信息：日期时间、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量
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```
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self.file_path: str = ''
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self.file_path: str = ""
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self.symbol: str = ""
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self.exchange: Exchange = Exchange.SSE
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self.interval: Interval = Interval.MINUTE
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self.datetime_head: str = ''
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self.open_head: str = ''
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self.close_head: str = ''
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self.low_head: str = ''
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self.high_head: str = ''
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self.volume_head: str = ''
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self.datetime_head: str = ""
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||||
self.open_head: str = ""
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self.close_head: str = ""
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||||
self.low_head: str = ""
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self.high_head: str = ""
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self.volume_head: str = ""
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```
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注：以sql数据库为例：
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合约信息中合约代码是将csv中数据存入至何种品种数据库中。例如在合约代码中填写rb1909，在交易所中填写SHFE，在本地数据库中会有symbol和exchange两个键值用于索引。
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在csv中，日期时间一列，格式需要为str格式。
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以SQL数据库为例：把上期所的IF1909的历史数据插入到数据库中，那么合约代码应该填写rb1909，交易所中填写SHFE，在本地数据库中会有symbol和exchange两个键值用于索引。
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## 数据载入
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从文件路径中读取CSV文件，然后在每一次迭代中载入数据到数据库中。
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```
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with open(file_path, 'rt') as f:
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with open(file_path, "rt") as f:
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reader = csv.DictReader(f)
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for item in reader:
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@ -42,7 +41,7 @@ CSV载入模块在vnpy根目录下vnpy\app\csv_loader文件夹内，engine.py里
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载入数据的方法可以分成2类：
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- 直接插入：合约代码、交易所、K线周期、成交量、开盘价、最高价、最低价、收盘价、接口名称
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- 需要处理：日期时间（根据其相应的时间格式，通过strptime()转化成时间元祖）、vt_symbol(合约代码.交易所格式，如rb1905.SHFE)
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- 需要处理：日期时间（根据其相应的时间格式，通过strptime()转化成时间元组）、vt_symbol(合约代码.交易所格式，如rb1909.SHFE)
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注意：db_bar.replace()用于数据更新，即把旧的数据替换成新的。
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```
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@ -1,5 +1,5 @@
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# CTA回测模块
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CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Trader后，在菜单栏中点击“功能-> CTA回测”即可进入该图形化回测界面，如下图。CTA回测模块主要实现3个功能：历史行情数据的下载、策略回测、参数优化。
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||||
CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Trader后，在菜单栏中点击“功能-> CTA回测”即可进入该图形化回测界面，如下图。CTA回测模块主要实现3个功能：历史行情数据的下载、策略回测、参数优化、K线图表买卖点展示。
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@ -35,7 +35,10 @@ CTA回测模块是基于PyQt5和pyqtgraph的图形化回测工具。启动VN Tra
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## 下载数据
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在开始策略回测之前，必须保证数据库内有充足的历史数据。故vnpy提供了历史数据一键下载的功能。
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下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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### RQData
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RQData提供国内股票、ETF、期货以及期权的历史数据。
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其下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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```
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get_price(
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order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04',
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@ -47,7 +50,7 @@ get_price(
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||||
在使用前要保证RQData初始化完毕，然后填写以下4个字段信息：
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||||
- 本地代码：格式为合约品种+交易所，如IF88.CFFEX、rb88.SHFE；然后在底层通过RqdataClient的to_rq_symbol()函数转换成符合RQData格式，对应RQData中get_price()函数的order_book_ids字段。
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||||
- K线周期：可以填1m、60m、1d，对应get_price()函数的frequency字段。
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||||
- K线周期：可以填1m、1h、d、w，对应get_price()函数的frequency字段。
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||||
- 开始日期：格式为yy/mm/dd，如2017/4/21，对应get_price()函数的start_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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||||
- 结束日期：格式为yy/mm/dd，如2019/4/22，对应get_price()函数的end_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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@ -56,13 +59,152 @@ get_price(
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### IB
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盈透证券提供外盘股票、期货、期权的历史数据。
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下载前必须连接好IB接口，因为其下载数据功能主要是基于IbGateway类query_history()函数实现的。
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```
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||||
def query_history(self, req: HistoryRequest):
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""""""
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||||
self.history_req = req
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||||
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||||
self.reqid += 1
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||||
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||||
ib_contract = Contract()
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||||
ib_contract.conId = str(req.symbol)
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||||
ib_contract.exchange = EXCHANGE_VT2IB[req.exchange]
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||||
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||||
if req.end:
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end = req.end
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||||
end_str = end.strftime("%Y%m%d %H:%M:%S")
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||||
else:
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end = datetime.now()
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||||
end_str = ""
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||||
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||||
delta = end - req.start
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||||
days = min(delta.days, 180) # IB only provides 6-month data
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||||
duration = f"{days} D"
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||||
bar_size = INTERVAL_VT2IB[req.interval]
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||||
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||||
if req.exchange == Exchange.IDEALPRO:
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||||
bar_type = "MIDPOINT"
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||||
else:
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||||
bar_type = "TRADES"
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||||
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||||
self.client.reqHistoricalData(
|
||||
self.reqid,
|
||||
ib_contract,
|
||||
end_str,
|
||||
duration,
|
||||
bar_size,
|
||||
bar_type,
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||||
1,
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||||
1,
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||||
False,
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||||
[]
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)
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self.history_condition.acquire() # Wait for async data return
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||||
self.history_condition.wait()
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||||
self.history_condition.release()
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history = self.history_buf
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||||
self.history_buf = [] # Create new buffer list
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self.history_req = None
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||||
return history
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```
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### BITMEX
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BITMEX交易所提供数字货币历史数据。
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由于仿真环境与实盘环境行情差异比较大，故需要用实盘账号登录BIMEX接口来下载真实行情数据，其下载数据功能主要是基于BitmexGateway类query_history()函数实现的。
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```
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||||
def query_history(self, req: HistoryRequest):
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""""""
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if not self.check_rate_limit():
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||||
return
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||||
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||||
history = []
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||||
count = 750
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start_time = req.start.isoformat()
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||||
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||||
while True:
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||||
# Create query params
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||||
params = {
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||||
"binSize": INTERVAL_VT2BITMEX[req.interval],
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||||
"symbol": req.symbol,
|
||||
"count": count,
|
||||
"startTime": start_time
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||||
}
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||||
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||||
# Add end time if specified
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||||
if req.end:
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||||
params["endTime"] = req.end.isoformat()
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||||
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||||
# Get response from server
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||||
resp = self.request(
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||||
"GET",
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||||
"/trade/bucketed",
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||||
params=params
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||||
)
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||||
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||||
# Break if request failed with other status code
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||||
if resp.status_code // 100 != 2:
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||||
msg = f"获取历史数据失败，状态码：{resp.status_code}，信息：{resp.text}"
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||||
self.gateway.write_log(msg)
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||||
break
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||||
else:
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||||
data = resp.json()
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||||
if not data:
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||||
msg = f"获取历史数据为空，开始时间：{start_time}，数量：{count}"
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||||
break
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||||
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||||
for d in data:
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||||
dt = datetime.strptime(
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||||
d["timestamp"], "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ")
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||||
bar = BarData(
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||||
symbol=req.symbol,
|
||||
exchange=req.exchange,
|
||||
datetime=dt,
|
||||
interval=req.interval,
|
||||
volume=d["volume"],
|
||||
open_price=d["open"],
|
||||
high_price=d["high"],
|
||||
low_price=d["low"],
|
||||
close_price=d["close"],
|
||||
gateway_name=self.gateway_name
|
||||
)
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||||
history.append(bar)
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||||
begin = data[0]["timestamp"]
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end = data[-1]["timestamp"]
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||||
msg = f"获取历史数据成功，{req.symbol} - {req.interval.value}，{begin} - {end}"
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||||
self.gateway.write_log(msg)
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||||
# Break if total data count less than 750 (latest date collected)
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||||
if len(data) < 750:
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break
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# Update start time
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||||
start_time = bar.datetime + TIMEDELTA_MAP[req.interval]
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||||
return history
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```
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## 策略回测
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下载完历史数据后，需要配置以下字段：交易策略、手续费率、交易滑点、合约乘数、价格跳动、回测资金。
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这些字段主要对应BacktesterEngine类的run_backtesting函数。
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||||
若数据库已存在历史数据，无需重复下载，直接从本地数据库中导入数据进行回测。注意，vt_symbol的格式为品种代码.交易所的形式，如IF1908.CFFEX，导入时会自动将其分割为品种和交易所两部分
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```
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def run_backtesting(
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||||
self, class_name: str, vt_symbol: str, interval: str, start: datetime,
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@ -70,8 +212,7 @@ def run_backtesting(
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||||
capital: int, setting: dict
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||||
)：
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```
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||||
如果没有RqData用于下载历史数据（一般情况），则可以通过完整填写所有字段，从本地已连接的数据库中导入数据进行回测
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注：本地代码应以品种代码.交易所的形式（导入时会自动将其分割为品种和交易所两部分）
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||||
点击下方的“开始回测”按钮可以开始回测：
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||||
首先会弹出如图所示的参数配置窗口，用于调整策略参数。该设置对应的是run_backtesting()函数的setting字典。
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@ -101,6 +242,21 @@ def run_backtesting(
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### K线图
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||||
K线图是基于PyQtGraph开发的，整个模块由以下五大组件构成：
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- BarManager：K线序列数据管理工具
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- ChartItem：基础图形类，继承实现后可以绘制K线、成交量、技术指标等
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||||
- DatetimeAxis：针对K线时间戳设计的定制坐标轴
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||||
- ChartCursor：十字光标控件，用于显示特定位置的数据细节
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||||
- ChartWidget：包含以上所有部分，提供单一函数入口的绘图组件
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||||
在回测完毕后，点击“K线图表”按钮即可显示历史K线行情数据（默认1分钟），并且标识有具体的买卖点位，如下图。
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## 参数优化
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@ -8,7 +8,7 @@ CTA策略模块主要由7部分构成，如下图：
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- base：定义了CTA模块中用到的一些基础设置，如引擎类型（回测/实盘）、回测模式（K线/Tick）、本地停止单的定义以及停止单状态（等待中/已撤销/已触发）。
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||||
- template：定义了CTA策略模板（包含信号生成和委托管理）、CTA信号（仅负责信号生成）、目标仓位算法（仅负责委托管理，适用于拆分巨型委托，降低冲击成本）。
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||||
- strategies: 官方提供的cta策略示例，包含从最基础的双均线策略，到通道突破类型的布林带策略，到跨时间周期策略，再到把信号生成和委托管理独立开来的多信号策略。
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||||
- strategies: 官方提供的cta策略示例，包含从最基础的双均线策略，到通道突破类型的布林带策略，到跨时间周期策略，再到把信号生成和委托管理独立开来的多信号策略。(用户自定义的策略也可以放在strategies文件夹内运行)
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||||
- backesting：包含回测引擎和参数优化。其中回测引擎定义了数据载入、委托撮合机制、计算与统计相关盈利指标、结果绘图等函数。
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||||
- converter：定义了针对上期所品种平今/平昨模式的委托转换模块；对于其他品种用户也可以通过可选参数lock切换至锁仓模式。
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||||
- engine：定义了CTA策略实盘引擎，其中包括：RQData客户端初始化和数据载入、策略的初始化和启动、推送Tick订阅行情到策略中、挂撤单操作、策略的停止和移除等。
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||||
@ -18,35 +18,11 @@ CTA策略模块主要由7部分构成，如下图：
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## 历史数据
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## 数据加载
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### 回测历史数据
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在开始策略回测之前，必须保证数据库内有充足的历史数据。故vnpy提供了历史数据一键下载的功能。
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下载数据功能主要是基于RQData的get_price()函数实现的。
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```
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||||
get_price(
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||||
order_book_ids, start_date='2013-01-04', end_date='2014-01-04',
|
||||
frequency='1d', fields=None, adjust_type='pre', skip_suspended =False,
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||||
market='cn'
|
||||
)
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||||
```
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||||
在使用前要保证RQData初始化完毕，然后填写以下4个字段信息：
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- 本地代码：格式为合约品种+交易所，如IF88.CFFEX、rb88.SHFE；然后在底层通过RqdataClient的to_rq_symbol()函数转换成符合RQData格式，对应RQData中get_price()函数的order_book_ids字段。
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||||
- K线周期：可以填1m、60m、1d，对应get_price()函数的frequency字段。
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||||
- 开始日期：格式为yy/mm/dd，如2017/4/21，对应get_price()函数的start_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
|
||||
- 结束日期：格式为yy/mm/dd，如2019/4/22，对应get_price()函数的end_date字段。（点击窗口右侧箭头按钮可改变日期大小）
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||||
填写完字段信息后，点击下方“下载数据”按钮启动下载程序，下载成功如图所示。
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### 实盘历史数据
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在实盘中，RQData通过实时载入数据进行策略的初始化。该功能主要在CTA实盘引擎engine.py内实现。
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下面介绍具体流程：
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- 配置json文件：在用户目录下.vntrader文件夹找到vt_setting.json，输入RQData的账号和密码，如图。
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||||
- 在菜单栏点击“配置”，进入全局配置页面输入RQData账号密码；或者直接配置json文件，即在用户目录下.vntrader文件夹找到vt_setting.json，如图。
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||||
@ -114,7 +90,8 @@ get_price(
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||||
## 策略开发
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||||
CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以基于该模板自行开发策略。新策略可以放在根目录下vnpy\app\cta_strategy\strategies文件夹内，也可以放在用户运行的文件内（VN Station模式）。注意：策略文件命名是以下划线模式，如boll_channel_strategy.py；而策略类命名采用的是驼峰式，如BollChannelStrategy。
|
||||
CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以基于该模板自行开发策略。新策略可以放在用户运行的文件内（推荐），如在c:\users\administrator.vntrader目录下创建strategies文件夹；可以放在根目录下vnpy\app\cta_strategy\strategies文件夹内。
|
||||
注意：策略文件命名是以下划线模式，如boll_channel_strategy.py；而策略类命名采用的是驼峰式，如BollChannelStrategy。
|
||||
|
||||
下面通过BollChannelStrategy策略示例，来展示策略开发的具体步骤：
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@ -164,7 +141,7 @@ CTA策略模板提供完整的信号生成和委托管理功能，用户可以
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||||
### 策略的初始化、启动、停止
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||||
通过“CTA策略”组件的相关功能按钮实现。
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||||
注意：函数load_bar(10)，代表策略初始化需要载入10个交易日的历史数据。该历史数据可以是Tick数据，也可以是K线数据。
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||||
注意：函数load_bar(10)，代表策略初始化需要载入10个交易日的历史数据。该历史数据可以是Tick数据，也可以是K线数据。在策略初始化时候，会调用K线时间序列管理器计算并缓存相关的计算指标，但是并不触发交易。
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```
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def on_init(self):
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@ -918,6 +895,7 @@ def optimize(
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||||
### 初始化策略
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||||
- 调用策略类的on_init()回调函数,并且载入历史数据；
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||||
- 恢复上次退出之前的策略状态；
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||||
- 从.vntrader/cta_strategy_data.json内读取策略参数，最新的技术指标，以及持仓数量；
|
||||
- 调用接口的subcribe()函数订阅指定行情信息；
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||||
- 策略初始化状态变成True，并且更新到日志上。
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||||
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||||
@ -999,6 +977,7 @@ def optimize(
|
||||
- 调用策略类的on_stop()函数停止策略；
|
||||
- 更新策略启动状态为False；
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||||
- 对所有为成交的委托（市价单/限价单/本地停止单）进行撤单操作；
|
||||
- 把策略参数，最新的技术指标，以及持仓数量保存到.vntrader/cta_strategy_data.json内；
|
||||
- 在图形化界面更新策略状态。
|
||||
|
||||
```
|
||||
@ -1019,6 +998,9 @@ def optimize(
|
||||
# Cancel all orders of the strategy
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||||
self.cancel_all(strategy)
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# Sync strategy variables to data file
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||||
self.sync_strategy_data(strategy)
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||||
# Update GUI
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self.put_strategy_event(strategy)
|
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```
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||||
@ -5,7 +5,7 @@
|
||||
- 后台会自动调用行情API接口的suscribe()函数自动订阅行情；
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||||
- 行情信息通过database_manager模块的save_bar_data()函数/save_tick_data()函数载入到数据库中。
|
||||
|
||||
注意：目前vnpy支持的数据库为SQLite/ MySQL/ PostgreSQL/ MongoDB。若用户使用MongoDB，则行情记录数据直接载入到MongoDB中。
|
||||
注意：目前vnpy支持的数据库为SQLite/ MySQL/ PostgreSQL/ MongoDB。其在VnTrader的菜单栏选择“配置”进入“全局配置”界面来选择数据库(默认为SQLite), 或者在用户目录下的.vntrader/vt_setting.json里面直接配置。若用户使用MongoDB，则行情记录数据直接载入到MongoDB中。
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||||
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||||
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||||
@ -53,7 +53,7 @@
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||||
下面介绍行情收录的具体原理：若无合约记录的历史，用户需要先添加行情记录任务，如连接CTP接口后记录rb1905.SHFE的tick数据，然后调用add_tick_recording()函数执行下面工作：
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||||
1) 先创建tick_recordings字典；
|
||||
2) 调用接口的suscribe()函数订阅行情；
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||||
3 )保存该tick_recordings字典到json文件上；
|
||||
3) 保存该tick_recordings字典到json文件上；
|
||||
4) 推送行情记录事件。
|
||||
|
||||
```
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||||
|
||||
@ -423,7 +423,7 @@ class CtaEngine(BaseEngine):
|
||||
self.call_strategy_func(strategy, strategy.on_stop_order, stop_order)
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||||
self.put_stop_order_event(stop_order)
|
||||
|
||||
return stop_orderid
|
||||
return [stop_orderid]
|
||||
|
||||
def cancel_server_order(self, strategy: CtaTemplate, vt_orderid: str):
|
||||
"""
|
||||
|
||||
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