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# 脚本策略
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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。
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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：
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- 突破了单交易所，单标的的限制，
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- 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。
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## Jupyter模式
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### 加载启动
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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：
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```
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from vnpy.app.script_trader import init_cli_trading
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from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway
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engine = init_cli_trading([CtpGateway])
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```
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其中：
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- 脚本引擎可以支持同时连接多个接口，如CTP、BITMEX、OES等；
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- 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；
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- 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。
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### 连接接口
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不同接口需要不同的配置参数，SimNow的配置如下：
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setting = {
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"用户名": "xxxx",
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"密码": "xxxx",
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"经纪商代码": "9999",
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"交易服务器":"tcp://180.168.146.187：10101",
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"行情服务器":"tcp://180.168.146.187：10111",
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"产品名称":"simnow_xxx_test",
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"授权编码":"0000000000000000",
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"产品信息": ""
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}
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engine.connect_gateway(setting,"CTP")
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```
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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。
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### 查询数据
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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：
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- 底层接口不停向主引擎推送新的数据；
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- 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）；
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- use_df的作用是转换成DataFrame格式，便于数据分析。
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### 订阅行情
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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。
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```
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engine.subscribe(vt_symbols = ["rb1909.SHFE","rb1910.SHFE"])
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```
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## 脚本策略模式
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### 加载启动
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- 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,
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- 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
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- 点击如下图的“启动”。
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### 脚本策略
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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：
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- 订阅两个品种的行情；
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- 打印合约信息；
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- 每隔3秒获取最新行情。
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```
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from time import sleep
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from vnpy.app.script_trader import ScriptEngine
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def run(engine: ScriptEngine):
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""""""
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vt_symbols = ["IF1912.CFFEX", "rb2001.SHFE"]
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# 订阅行情
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engine.subscribe(vt_symbols)
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# 获取合约信息
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for vt_symbol in vt_symbols:
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contract = engine.get_contract(vt_symbol)
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msg = f"合约信息，{contract}"
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engine.write_log(msg)
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# 持续运行，使用strategy_active来判断是否要退出程序
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while engine.strategy_active:
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# 轮询获取行情
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for vt_symbol in vt_symbols:
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tick = engine.get_tick(vt_symbol)
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msg = f"最新行情, {tick}"
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engine.write_log(msg)
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# 等待3秒进入下一轮
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sleep(3)
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```
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### 运行控制
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engine.strategy_active用于控制While循环，可视作是脚本策略的开关：
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- 点击“启动”按钮，启动While循环，执行脚本策略；
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- 点击“停止”按钮，退出While循环，停止脚本策略。
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## 函数功能说明
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### 单条查询
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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。
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```
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tick = engine.get_tick(vt_symbol="rb1910.SHFE",use_df=False)
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```
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其中：
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- vt_symbol：为本地合约代码，格式是合约品种+交易所，如rb1910.SHFE。
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- use_df：为bool变量，默认False，返回TickData类对象，否则返回相应DataFrame，如图。
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get_order：根据vt_orderid查询委托单的详细信息。
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order = engine.get_order(vt_orderid='CTP.3_-9351590_1',use_df=False)
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```
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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：
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- 以"CTP.3_-9351590_1"为例，它由ctp接口的name,frontid,sessionid,order_ref构成；
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- frontid和sessionid在vnpy连接上CTP接口后由CTP回调产生；
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- order_ref是vnpy内部维护的用于区分order的一个变量。
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get_contract：根据本地vt_symbol来查询对应合约对象的详细信息。
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```
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contract = engine.get_contract(vt_symbol="rb1910.SHFE",use_df=False)
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```
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get_bars：查询历史数据。（需要初始化RQData客户端）
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```
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bars = engine.get_bars(vt_symbol="rb1910.SHFE",start_date="20190101",
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interval=Interval.MINUTE,use_df=False)
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```
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其中：
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- vt_symbol：本地合约代码。
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- start_date：起始日期，格式必须为"%Y%m%d"。
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- interval：K线周期，包括：分钟、小时、日、周
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- bars：包含了一系列BarData数据的列表对象，其BarData的定义如下：
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@dataclass
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class BarData(BaseData):
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symbol: str
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exchange: Exchange
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datetime: datetime
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interval: Interval = None
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volume: float = 0
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open_interest: float = 0
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open_price: float = 0
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high_price: float = 0
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low_price: float = 0
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close_price: float = 0
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def __post_init__(self):
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self.vt_symbol = f"{self.symbol}.{self.exchange.value}"
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```
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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。
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```
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position = engine.get_position(vt_positionid='rb1909.SHFE.Direction.LONG')
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```
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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。
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### 多条查询
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get_ticks：查询多个合约最新tick。
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ticks = engine.get_ticks(vt_symbols=['rb1910.SHFE','rb1909.SHFE'],use_df = True)
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```
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vt_symbols是列表格式，里面包含多个vt_symbol，如图。
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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
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```
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orders = engine.get_orders([orderid_one,orderid_two],use_df=True)
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```
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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。
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```
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trades = engine.get_trades(vt_orderid = your_vt_orderid,use_df = True)
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```
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### 全量查询
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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。
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- 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；
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- 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；
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- get_all_accounts：默认返回包含AccountData的列表对象；
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- get_all_position：默认返回包含PositionData的列表对象，如图。
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### 交易委托
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以委托买入为例，engine.buy()函数入参包括：
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- vt_symbol：本地合约代码(字符串格式)
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- price：报单价格(字符串格式);
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- volume：报单数量(字符串格式);
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- 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。
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```
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engine.buy(vt_symbol = "rb1910.SHFE",price = "3200",volume = "1",order_type=OrderType.LIMIT)
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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
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```
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engine.cancel_order(vt_orderid = 'CTP.3_-9351590_1')
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### 信息输出
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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。
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send_email()函数用于实时通过email通知用户策略运行情况：
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- 先在vt_setting.json下配置email相关信息；
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- 邮件标题为“脚本策略引擎通知”；
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- msg为字符串格式，表示邮件正文内容，如图。
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```
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engine.send_email(msg = "Your Msg")
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```
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使用邮箱前需要开通SMTP服务。
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- 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。
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- 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。
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- email.username：填写邮箱地址即可，如xxxx@qq.com。
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- 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。
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- email.sendert：email.username。
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- email.receiver：接受邮件的邮箱地址，比如xxxx@outlook.com。 |