升级ctp api至v6.6.9

KeyAlgo · Apr 12, 2023 · 7db97fb · 7db97fb
commit 7db97fb
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diff --git a/README.md b/README.md
@@ -0,0 +1,236 @@
+# 简介
+
+AlgoPlus是上期技术CTP API的Python封装。
+
+# 官网
+
+<http://algo.plus>
+
+# 安装
+
+首先配置Python环境，然后安装：```pip install AlgoPlus```。 或者下载AlgoPlus包文件，解压后放在项目目录中。
+
+# 版本对应关系
+
+| AlgoPlus版本号 | CTP API版本 | Python版本 |
+|  :----:  | :----:  | :----:  |
+| 3.0 | v6.6.9_20220914 9:57:19.2466 | 3.7、3.8、3.9 |
+
+# 入门视频教程
+
+* [配置Python环境与安装AlgoPlus](https://www.bilibili.com/video/BV1p54y1m77t)
+* [CTP API的工作原理](https://www.bilibili.com/video/BV17v411C73r)
+
+# 应用范例
+
+这里就给大家介绍介个基于AlgoPlus实现的应用范例，供大家参考。
+
+## 1、获取实时行情
+
+发布实时行情是交易所实现价值发现职能的重要工作，而且是交易决策的重要依据。
+
+CTP通过一个独立的MdApi接口发布行情。MdApi功能比较单一，只需要在与服务器建立连接后订阅相关合约，就可以自动接收到到实时行情。
+
+AlgoPlus对MdApi进行了封装，我们只需要将账户信息及合约名称作为参数传进去，就可以接收到字典形式的实时行情数据。
+
+演示这个功能的例子是`examples/get_tick.py`，运行之后可以看到如下的输出结果：
+
+![](./img/get_tick.png)
+
+从输出日志可以看到，AlgoPlus第一步连接服务器，第二步登陆账户，第三步订阅行情，最后就是接收行情数据。
+
+### 1.1 期货合约规范：
+
+* 上期/能源所：小写+4个数字
+* 大商所：小写+4个数字
+* 中金所：大写+4个数字
+* 郑商所：大写+3个数字
+
+### 1.2 期权合约规范：
+
+* 上期所/能源所：小写+4个数字+C(或者P)+行权价
+* 郑商所：大写+3个数字+C(或者P)+行权价
+* 中金所：大写+4个数字+-C-(或者-P-)+行权价
+* 大商所：小写+4个数字+-C-(或者-P-)+行权价
+
+## 2、将行情存为CSV文件
+
+因为MdApi只推送实时行情，所以存储数据是量化交易至关重要的一项工作。虽然有多种数据库可以选择，但是简单起见，`examples/tick_to_csv.py`使用了csv文件。运行这个例子后，实时行情数据自动被存入`MarketData`文件夹下的csv文件中。
+
+## 3、合成K线
+
+MdApi推送的实时行情是固定时间间隔（一般间隔是500ms）的快照，也就是我们常说Tick数据。
+
+而交易决策的逻辑基础往往是K线数据，所谓的K线就是用固定时间间隔内开盘价、最高价、最低价、收盘价代理此间所有Tick。
+
+K线自诞生以来就被二级市场所广泛使用。合理的选择K线周期，可以帮助我们抓住主线趋势，避免陷于短期波动。
+
+`examples/get_bar.py`为大家演示了如何将Tick数据合成1分钟K线数据，字段内容如下：
+
+```python
+{
+    'InstrumentID': b'',  # 合约代码
+    'UpdateTime': b'00:46:00',  # K线开始时间
+    'LastPrice': 3454.0,  # 收盘价
+    'HighPrice': 3454.0,  # 最高价
+    'LowPrice': 3454.0,  # 最低价
+    'OpenPrice': 3454.0,  # 开盘价
+    'BarVolume': 7,  # 成交量
+    'BarTurnover': 24178.0,  # 成交额
+    'BarSettlement': 3454.0,  # K线成交均价
+    'BVolume': 0,  # 主动买量
+    'SVolume': 7,  # 主动卖量
+    'FVolume': 0,  # 非主动买卖量
+    'DayVolume': 1381157,  # 全天成交量
+    'DayTurnover': 4771897578.0,  # 全天成交额
+    'DaySettlement': 3455.000103536383,  # 全天成交均价
+    'OpenInterest': 1577415.0,  # 持仓量
+    'TradingDay': b'20200508'  # 交易日
+}
+```
+
+除了1分钟K线之外，大家也可以参考如下条件合成其他周期K线：
+
+```python
+# 1分钟K线条件
+is_new_1minute = (pDepthMarketData['UpdateTime'][:-2] != last_update_time[:-2]) and pDepthMarketData['UpdateTime'] != b'21:00:00'
+# 5分钟K线条件
+is_new_5minute = is_new_1minute and int(pDepthMarketData['UpdateTime'][-4]) % 5 == 0
+# 10分钟K线条件
+is_new_10minute = is_new_1minute and pDepthMarketData['UpdateTime'][-4] == b"0"
+# 15分钟K线条件
+is_new_10minute = is_new_1minute and int(pDepthMarketData['UpdateTime'][-5:-3]) % 15 == 0
+# 30分钟K线条件
+is_new_30minute = is_new_1minute and int(pDepthMarketData['UpdateTime'][-5:-3]) % 30 == 0
+# 60分钟K线条件
+is_new_hour = is_new_1minute and int(pDepthMarketData['UpdateTime'][-5:-3]) % 60 == 0
+```
+
+运行结果如下：
+
+![](./img/get_bar.png)
+
+## 4、看穿式认证
+
+由于监管要求，接入期货公司的交易程序必须经过看穿式认证。简单的说，就是用交易程序在期货公司提供的仿真环境中完成指定的交易、查询任务就可以了。完成后，期货公司会提供用于生产环境的授权码。所谓的直连模式和中继模式，只要是自己用的都属于直连模式。
+
+`examples/authenticate.py`这个例子虽然是为了方便大家做认证，但是其中的基础操作对熟悉交易接口是很有帮助的，例如：
+
+```python
+# 买开仓
+self.buy_open(...)
+# 卖平仓
+self.sell_close(...)
+# 卖开仓
+self.sell_open(...)
+# 买平仓
+self.buy_close(...)
+# 撤单
+self.req_order_action(...)
+# 查询订单
+self.req_qry_order(...)
+# 查询成交
+self.req_qry_trade()
+# 查询持仓
+self.req_qry_investor_position()
+# 查询资金
+self.req_qry_trading_account()
+```
+
+需要注意的是交易接口的查询功能是有流控限制的，每秒限制只能查询1次。买卖报单以及撤单不受流控限制。
+
+![](./img/authenticate.png)
+
+## 5、滚动交易
+
+延时是很多量化交易会关注的问题，但是这又是一个很复杂的问题。
+
+为了简单起见，我们设计了`examples/rolling_trade.py`这个滚动交易策略：收到前次报单成交回报时发起新的交易请求。完成300次交易之后，我们统计一下1秒内的交易次数，就可以计算出交易环境的延时，包括网络、交易程序、期货公司系统、交易所系统总的用时。
+
+我使用simnow的7*24测试环境在阿里云服务器上运行该例子，1s内完成110笔成交。但是，需要说明的是，这个数据并不真实，因为7*24测试环境负载非常低。建议大家在正常的交易时间使用simnow仿真环境测试，可以获得相对更有价值的数据。
+
+![](./img/rolling_trade.png)
+
+## 6、盈损管理
+
+`examples/risk_manager.py`是一个相对复杂的例子，启动后可以监控账户的所有的成交，包括从快期或者其他终端软件报的单，当达到止盈止损条件时，就会自动平仓。启动前需要设置好止盈止损参数：
+
+```python
+pl_parameter = {
+    'StrategyID': 9,
+    # 盈损参数，'0'代表止盈, '1'代表止损，绝对价差
+    'ProfitLossParameter': {
+        b'rb2010': {'0': [2], '1': [2]},
+        b'ni2007': {'0': [20], '1': [20]},
+    },
+}
+```
+
+简单起见，这里只实现了固定止盈止损，大家可以参考实现更复杂、有效的止损策略。这篇文章为大家提供一些关于止盈止损的思路：[http://algo.plus/researches/0002.html](http://algo.plus/researches/0002.html)
+
+另外，我们也可以将这个策略部署到服务器上，成为属于自己的云端条件单系统。
+
+因为目的是为了让大家快速熟悉AlgoPlus，所以很多问题都浅尝辄止，以后有机会我们再进行深入探讨，也欢迎大家在后台留言讨论。
+
+## 7、订阅全市场行情并落地为csv文件
+
+期货合约都是有期限的，订阅全市场行情需要先使用`AlgoPlus.CTP.TraderApi.run_query_instrument`查询当前挂牌交易的所有合约，然后再交给`run_mdrecorder`订阅并存储。`subscribe_all.py`演示了具体如何使用。
+
+# 仿真交易测试
+
+## 1、`SimNow同步仿真环境`
+
+```
+BrokerID = "9999"
+TraderFrontAddress = "tcp://180.168.146.187:10201"
+MdFrontAddress = "tcp://180.168.146.187:10211"
+AppID = "simnow_client_test"
+AuthCode = "0000000000000000"
+```
+
+## 2、`SimNow同步仿真环境`
+
+```
+BrokerID = "9999"
+TraderFrontAddress = tcp://180.168.146.187:10202
+MdFrontAddress = tcp://180.168.146.187:10212
+AppID = "simnow_client_test"
+AuthCode = "0000000000000000"
+```
+
+## 3、`SimNow同步仿真环境`
+
+```
+BrokerID = "9999"
+TraderFrontAddress = "tcp://218.202.237.33:10203"
+MdFrontAddress = "tcp://218.202.237.33:10213"
+AppID = "simnow_client_test"
+AuthCode = "0000000000000000"
+```
+
+## 4、`SimNow7*24仿真环境`
+
+```
+BrokerID = "9999"
+TraderFrontAddress = "tcp://180.168.146.187:10130"
+MdFrontAddress = "tcp://180.168.146.187:10131"
+AppID = "simnow_client_test"
+AuthCode = "0000000000000000"
+```
+
+# 地址
+
+1. 码云：<https://gitee.com/AlgoPlus/>
+2. GitHub：<https://github.com/keyalgo/AlgoPlus>
+
+### 自媒体账号
+
+* bilibili账号：**AlgoPlus**
+
+* 微信公众号：**AlgoPlus**
+
+![](./img/微信公众号AlgoPlus.jpg)
+
+* QQ群：**866469866**
+
+![](./img/QQ群866469866.png)
diff --git a/examples/authenticate.py b/examples/authenticate.py
@@ -0,0 +1,46 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+# 微信公众号：AlgoPlus
+# 官网：http://algo.plus
+# 项目地址：https://gitee.com/AlgoPlus/
+
+from multiprocessing import Queue
+from AlgoPlus.CTP.AuthenticateHelper import run_authenticate
+from AlgoPlus.CTP.FutureAccount import get_simulate_account
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 账户
+    account = get_simulate_account(
+        investor_id='',  # 账户
+        password='',  # 密码
+        server_name='',  # 电信1、电信2、移动、TEST、N视界
+    )
+
+    # future_account = FutureAccount(
+    #     broker_id='',  # 期货公司BrokerID
+    #     server_dict={'TDServer': "ip:port", 'MDServer': 'ip:port'},  # TDServer为交易服务器，MDServer为行情服务器。服务器地址格式为"ip:port。"
+    #     reserve_server_dict={},  # 备用服务器地址
+    #     investor_id='',  # 账户
+    #     password='',  # 密码
+    #     app_id='simnow_client_test',  # 认证使用AppID
+    #     auth_code='0000000000000000',  # 认证使用授权码
+    #     subscribe_list=[],  # 订阅合约列表
+    #     md_flow_path='./log',  # MdApi流文件存储地址，默认MD_LOCATION
+    #     td_flow_path='./log',  # TraderApi流文件存储地址，默认TD_LOCATION
+    # )
+
+    # 参数
+    parameter_dict = {
+        'ExchangeID': b'SHFE',  # 交易所
+        'InstrumentID': b'rb2310',  # 合约代码
+        'UpperLimitPrice': 4380,  # 涨停板
+        'LowerLimitPrice': 3511,  # 跌停板
+        'Volume': 1,  # 报单手数
+    }
+
+    # 共享队列
+    share_queue = Queue(maxsize=100)
+    share_queue.put(parameter_dict)
+
+    #
+    run_authenticate(account, share_queue)
diff --git a/examples/get_bar.py b/examples/get_bar.py
@@ -0,0 +1,52 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+# 微信公众号：AlgoPlus
+# 官网：http://algo.plus
+# 项目地址：https://gitee.com/AlgoPlus/
+
+from multiprocessing import Process, Queue
+from AlgoPlus.CTP.MdApi import run_bar_engine
+from AlgoPlus.CTP.FutureAccount import get_simulate_account
+
+
+def print_bar(md_queue):
+    while True:
+        if not md_queue.empty():
+            print(md_queue.get(block=False))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    # 账户
+    future_account = get_simulate_account(
+        investor_id='',  # 账户
+        password='',  # 密码
+        server_name='',  # 电信1、电信2、移动、TEST、N视界
+        subscribe_list=[b'IC2304'],  # 合约列表
+    )
+
+    # future_account = FutureAccount(
+    #     broker_id='',  # 期货公司BrokerID
+    #     server_dict={'TDServer': "ip:port", 'MDServer': 'ip:port'},  # TDServer为交易服务器，MDServer为行情服务器。服务器地址格式为"ip:port。"
+    #     reserve_server_dict={},  # 备用服务器地址
+    #     investor_id='',  # 账户
+    #     password='',  # 密码
+    #     app_id='simnow_client_test',  # 认证使用AppID
+    #     auth_code='0000000000000000',  # 认证使用授权码
+    #     subscribe_list=[],  # 订阅合约列表
+    #     md_flow_path='./log',  # MdApi流文件存储地址，默认MD_LOCATION
+    #     td_flow_path='./log',  # TraderApi流文件存储地址，默认TD_LOCATION
+    # )
+
+    # 共享队列
+    share_queue = Queue(maxsize=100)
+
+    # 行情进程
+    md_process = Process(target=run_bar_engine, args=(future_account, [share_queue]))
+    # 交易进程
+    print_process = Process(target=print_bar, args=(share_queue,))
+
+    md_process.start()
+    print_process.start()
+
+    md_process.join()
+    print_process.join()
diff --git a/examples/get_tick.py b/examples/get_tick.py
@@ -0,0 +1,51 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+# 微信公众号：AlgoPlus
+# 官网：http://algo.plus
+# 项目地址：https://gitee.com/AlgoPlus/
+
+from multiprocessing import Process, Queue
+from AlgoPlus.CTP.MdApi import run_tick_engine
+from AlgoPlus.CTP.FutureAccount import get_simulate_account
+
+
+def print_tick(md_queue):
+    while True:
+        if not md_queue.empty():
+            print(md_queue.get(block=False))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    future_account = get_simulate_account(
+        investor_id='',  # 账户
+        password='',  # 密码
+        server_name='',  # 电信1、电信2、移动、TEST、N视界
+        subscribe_list=[b'IC2304'],  # 合约列表
+    )
+
+    # future_account = FutureAccount(
+    #     broker_id='',  # 期货公司BrokerID
+    #     server_dict={'TDServer': "ip:port", 'MDServer': 'ip:port'},  # TDServer为交易服务器，MDServer为行情服务器。服务器地址格式为"ip:port。"
+    #     reserve_server_dict={},  # 备用服务器地址
+    #     investor_id='',  # 账户
+    #     password='',  # 密码
+    #     app_id='simnow_client_test',  # 认证使用AppID
+    #     auth_code='0000000000000000',  # 认证使用授权码
+    #     subscribe_list=[],  # 订阅合约列表
+    #     md_flow_path='./log',  # MdApi流文件存储地址，默认MD_LOCATION
+    #     td_flow_path='./log',  # TraderApi流文件存储地址，默认TD_LOCATION
+    # )
+
+    # 共享队列
+    share_queue = Queue(maxsize=100)
+
+    # 行情进程
+    md_process = Process(target=run_tick_engine, args=(future_account, [share_queue]))
+    # 交易进程
+    print_process = Process(target=print_tick, args=(share_queue,))
+
+    md_process.start()
+    print_process.start()
+
+    md_process.join()
+    print_process.join()