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脚本策略
ScriptTrader模块提供了交互式的量化分析和程序化交易功能,又提供以整个策略连续运行的脚本策略功能。
故其可视为直接利用Python对证券交易客户端进行操作。它与CTA策略模块的区别在于:
- 突破了单交易所,单标的的限制,
- 可以较方便的实现如股指期货和一篮子股票之间的对冲策略、跨品种套利、股票市场扫描自动化选股等功能。
Jupyter模式
加载启动
Jupyter模式是基于脚本引擎(ScriptEngine)驱动的。首先打开Jupyter notebook后,然后加载组件、初始化脚本引擎。其中:
from vnpy.app.script_trader import init_cli_trading
from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway
engine = init_cli_trading([CtpGateway])
其中:
- 脚本引擎可以支持同时连接多个接口,如CTP、BITMEX、OES等;
- init_cli_trading(gateways: Sequence[BaseGateway])可以将多个接口类,以列表的形式传递给init_cli_trading;
- init_cli_trading可视为vnpy封好的初始化启动函数,对主引擎、脚本引擎等各种对象进行了封装。
连接接口
不同接口需要不同的配置参数,SimNow的配置如下:
setting = {
"用户名": "xxxx",
"密码": "xxxx",
"经纪商代码": "9999",
"交易服务器":"tcp://180.168.146.187:10101",
"行情服务器":"tcp://180.168.146.187:10111",
"产品名称":"simnow_xxx_test",
"授权编码":"0000000000000000",
"产品信息": ""
}
engine.connect_gateway(setting,"CTP")
setting配置如下图所示,其他接口配置可以参考vnpy/gateway目录下的接口类的default_setting来填写。
查询数据
这里介绍一下连接上交易接口并成功订阅数据后的数据存储:
- 底层接口不停向主引擎推送新的数据;
- 主引擎里维护着一个ticks字典用于缓存不同标的的最新tick数据(仅能缓存最新的);
- use_df的作用是转换成DataFrame格式,便于数据分析。
订阅行情
subscribe()函数用于订阅行情信息,若需要订阅一篮子合约的行情,可以使用列表格式。
engine.subscribe(vt_symbols = ["rb1909.SHFE","rb1910.SHFE"])
脚本策略模式
加载启动
- 若使用脚本策略模式,需要提前编写相关脚本策略文件,如demo_arbitrage.py,
- 然后打开VnTrader,在菜单栏"功能"处打开"脚本策略",在跳出的脚本策略窗口最上方打开/Path-To-demo_arbitrage.py/demo_arbitrage.py,然后
- 点击如下图的“启动”。
脚本策略
脚本策略文件编写需要遵循一定格式,下面提供使用模板,其作用为:
- 订阅两个品种的行情;
- 打印合约信息;
- 每隔3秒获取最新行情。
from time import sleep
from vnpy.app.script_trader import ScriptEngine
def run(engine: ScriptEngine):
""""""
vt_symbols = ["IF1912.CFFEX", "rb2001.SHFE"]
# 订阅行情
engine.subscribe(vt_symbols)
# 获取合约信息
for vt_symbol in vt_symbols:
contract = engine.get_contract(vt_symbol)
msg = f"合约信息,{contract}"
engine.write_log(msg)
# 持续运行,使用strategy_active来判断是否要退出程序
while engine.strategy_active:
# 轮询获取行情
for vt_symbol in vt_symbols:
tick = engine.get_tick(vt_symbol)
msg = f"最新行情, {tick}"
engine.write_log(msg)
# 等待3秒进入下一轮
sleep(3)
运行控制
engine.strategy_active用于控制While循环,可视作是脚本策略的开关:
- 点击“启动”按钮,启动While循环,执行脚本策略;
- 点击“停止”按钮,退出While循环,停止脚本策略。
函数功能说明
单条查询
get_tick:查询单个标的最新tick,use_df为可选参数,用于把返回的类对象转化成DataFrame格式,便于数据分析。
tick = engine.get_tick(vt_symbol="rb1910.SHFE",use_df=False)
其中:
- vt_symbol:为本地合约代码,格式是合约品种+交易所,如rb1910.SHFE。
- use_df:为bool变量,默认False,返回TickData类对象,否则返回相应DataFrame,如图。
get_order:根据vt_orderid查询委托单的详细信息。
order = engine.get_order(vt_orderid='CTP.3_-9351590_1',use_df=False)
其中,vt_orderid为本地委托号,在委托下单时,会自动返回该委托的vt_orderid:
- 以"CTP.3_-9351590_1"为例,它由ctp接口的name,frontid,sessionid,order_ref构成;
- frontid和sessionid在vnpy连接上CTP接口后由CTP回调产生;
- order_ref是vnpy内部维护的用于区分order的一个变量。
get_contract:根据本地vt_symbol来查询对应合约对象的详细信息。
contract = engine.get_contract(vt_symbol="rb1910.SHFE",use_df=False)
get_bars:查询历史数据。(需要初始化RQData客户端)
bars = engine.get_bars(vt_symbol="rb1910.SHFE",start_date="20190101",
interval=Interval.MINUTE,use_df=False)
其中:
- vt_symbol:本地合约代码。
- start_date:起始日期,格式必须为"%Y%m%d"。
- interval:K线周期,包括:分钟、小时、日、周
- bars:包含了一系列BarData数据的列表对象,其BarData的定义如下:
@dataclass
class BarData(BaseData):
symbol: str
exchange: Exchange
datetime: datetime
interval: Interval = None
volume: float = 0
open_interest: float = 0
open_price: float = 0
high_price: float = 0
low_price: float = 0
close_price: float = 0
def __post_init__(self):
self.vt_symbol = f"{self.symbol}.{self.exchange.value}"
get_position:根据vt_positionid来查询持仓情况,返回对象包含接口名称、交易所、合约代码、数量、冻结数量等。
position = engine.get_position(vt_positionid='rb1909.SHFE.Direction.LONG')
注意,vt_positionid为vnpy内部对于一笔特定持仓的唯一持仓编号,格式为"vt_symbol.Direction.LONG",其中持仓方向可选多仓、空仓和净持仓,如图。
多条查询
get_ticks:查询多个合约最新tick。
ticks = engine.get_ticks(vt_symbols=['rb1910.SHFE','rb1909.SHFE'],use_df = True)
vt_symbols是列表格式,里面包含多个vt_symbol,如图。
get_orders:根据查询多个vt_orderid查询其详细信息。vt_orderids为列表,里面包含多个vt_orderid
orders = engine.get_orders([orderid_one,orderid_two],use_df=True)
get_trades:根据给定的一个vt_orderid返回这次报单过程中的所有TradeData对象。vt_orderid是本地委托号,每一个委托OrderData,由于部分成交关系,可以对应多笔成交TradeData。
trades = engine.get_trades(vt_orderid = your_vt_orderid,use_df = True)
全量查询
在全量查询中,唯一参数是use_df,默认为False,返回的是一个包含相应数据的List对象,例如ContractData,AccountData,PositionData。
- get_all_contracts:默认返回一个list,包含了全市场的ContractData,如果use_df=True则返回相应的DataFrame;
- get_all_active_orders:活动委托指的是等待委托完全成交,故其状态包含“已提交的、未成交的、部分成交”;函数将返回包含一系列OrderData的列表对象;
- get_all_accounts:默认返回包含AccountData的列表对象;
- get_all_position:默认返回包含PositionData的列表对象,如图。
交易委托
以委托买入为例,engine.buy()函数入参包括:
- vt_symbol:本地合约代码(字符串格式)
- price:报单价格(字符串格式);
- volume:报单数量(字符串格式);
- order_type:OrderType枚举常量,默认为限价单(OrderType.LIMIT),同时支持停止单(OrderType.STOP)、FAK(OrderType.FAK)、FOK(OrderType.FOK)、市价单(OrderType.MARKET),不同交易所支持报单方式不完全一致。
engine.buy(vt_symbol = "rb1910.SHFE",price = "3200",volume = "1",order_type=OrderType.LIMIT)
执行交易委托后会返回本地委托号vt_orderid,撤单也是基于该本地委托号的
engine.cancel_order(vt_orderid = 'CTP.3_-9351590_1')
信息输出
write_log()函数可用于记录买卖时的交易情况,将信息输出在脚本策略窗口下方空白栏里。
send_email()函数用于实时通过email通知用户策略运行情况:
- 先在vt_setting.json下配置email相关信息;
- 邮件标题为“脚本策略引擎通知”;
- msg为字符串格式,表示邮件正文内容,如图。
engine.send_email(msg = "Your Msg")
使用邮箱前需要开通SMTP服务。
- email.server:邮件服务器地址,vnpy默认填写好了QQ邮箱服务器地址,不用改可以直接用,如果需要使用其他邮箱,需要自行查找一下其他的服务器地址。
- email.port:邮件服务器端口号,vnpm默认填好了QQ邮箱服务器端口,可直接用。
- email.username:填写邮箱地址即可,如xxxx@qq.com。
- email.password:对于QQ邮箱,此处不是邮箱密码,而是开通SMTP后系统生成的一个授权码。
- email.sendert:email.username。
- email.receiver:接受邮件的邮箱地址,比如xxxx@outlook.com。