Python交易(py交易)入门指南(清华开发者书库.Python)

本文将从以下几个方面详细讲解Python交易(py交易)的相关知识，包括：

一、py交易基础知识

py交易是Python语言的一个量化交易框架，可以用来进行股票、期货、期权、外汇等金融资产的自动化交易。使用py交易可以方便快捷地进行交易策略的制定、回测、优化和实盘交易。

py交易的优点在于其拥有丰富的开源模块和算法库，以及灵活的编程语言，可以方便地进行数据处理、可视化、计量经济和机器学习等等操作。

下面是一段使用py交易编写的简单交易策略示例：

#导入所需模块
from vnpy.trader.constant import Interval
from vnpy.trader.object import HistoryRequest
from vnpy.trader.utility import extract_vt_symbol
from vnpy.trader.database import database_manager

#定义策略类
class MyStrategy(CtaTemplate):
    
    #设置策略参数
    fast_window = 10 #快速均线窗口
    slow_window = 20 #慢速均线窗口

    #定义策略函数
    def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting):
        
        super().__init__(cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting)
        
        self.fast_ma = self.sma(self.fast_window, True)
        self.slow_ma = self.sma(self.slow_window, True)

    def on_tick(self, tick: TickData):
        
        self.cancel_all()
        
        #获取历史k线数据
        req = HistoryRequest(
            symbol=tick.symbol,
            exchange=tick.exchange,
            interval=Interval.MINUTE,
            start=tick.datetime - timedelta(minutes=20),
            end=tick.datetime,
            open_only=True
        )
        history_data = self.main_engine.query_history(req, "DB")
        if not history_data:
            return
        
        #计算均线
        close_list = [d.close_price for d in history_data]
        self.fast_ma.update(float(np.mean(close_list[-self.fast_window:])))
        self.slow_ma.update(float(np.mean(close_list[-self.slow_window:])))
        
        #判断是否做多/平仓
        if self.fast_ma.line[-1] > self.slow_ma.line[-1]:
            self.buy(1, tick.last_price, True)
        else:
            self.sell(1, tick.last_price, True)

二、py交易的数据结构

py交易中的核心数据结构主要包括以下几种：

1、TickData：表示交易所实时行情数据，包括买卖盘价格、成交量、最近成交价等信息。

2、BarData：表示交易所历史k线数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、成交金额等信息。

3、OrderData：表示交易所的订单数据，包括订单号、合约代码、买卖方向、价格、数量、状态等信息。

4、TradeData：表示交易所的成交数据，包括成交编号、合约代码、买卖方向、价格、数量、手续费等信息。

下面是一段使用py交易进行数据操作的示例：

#获取所有合约代码
symbols = main_engine.get_all_contracts()

#订阅行情
for symbol in symbols:
    req = SubscribeRequest(symbol=symbol)
    main_engine.subscribe(req, gateway_name)

#获取最后一条Tick数据
last_tick = main_engine.get_tick(symbol, gateway_name)

#保存历史数据到本地json文件
with open("history_data.json", "w") as f:
    json.dump(history_data, f)

三、py交易的策略回测

py交易提供了回测模块，可以使用历史数据进行策略的回测，以评估策略的盈亏效果。回测功能可以方便地进行参数优化和策略调试。

下面是一段使用py交易进行策略回测的示例：

#导入所需模块
from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine, OptimizationSetting
from my_strategy import MyStrategy

#创建回测引擎对象
engine = BacktestingEngine()

#设置回测引擎参数
engine.set_parameters(
    vt_symbol="btcusdt.BINANCE",
    interval="1m",
    start=datetime(2021, 1, 1),
    end=datetime(2021, 6, 1),
    rate=5 / 10000,  # 手续费
    slippage=0.1,  # 滑点
    size=1,  # 合约大小
    pricetick=1,  # 最小价格变动
    capital=1_000_000,  # 初始资金
)

#添加策略对象
engine.add_strategy(MyStrategy, {})

#开启回测引擎
engine.run_backtesting()

#输出回测结果
engine.show_backtesting_result()

#绘制图表
engine.show_chart()

四、py交易的实盘交易

py交易提供了实盘交易模块，可以基于CTP、IB、华宝证券和IBKR等多个交易接口进行实盘交易。使用实盘交易功能，需要具备相关的交易账户和资金。

下面是一段使用py交易进行实盘交易的示例：

#导入所需模块
from vnpy.app.cta_strategy.engine import CtaEngine
from vnpy.app.cta_strategy.base import EngineType
from vnpy.gateway.ctp import CtpGateway

#创建cta引擎对象
engine = CtaEngine()

#添加ctp网关接口
gateway = CtpGateway()
engine.add_gateway(gateway)

#连接ctp服务器
engine.connect(gateway.gateway_name)

#设置交易账户和密码
gateway.connect(
    {
        "userid": "your_user_id",
        "password": "your_password",
        "brokerid": "your_broker_id",
        "md_address": "your_md_address",
        "td_address": "your_td_address",
    }
)

#订阅行情
engine.subscribe(symbol, gateway_name)

#下单
order_id = engine.send_order(
    vt_symbol=symbol,
    direction=Direction.LONG,
    price=price,
    volume=volume,
    order_type=OrderType.LIMIT,
    order_time=datetime.now()
)

五、py交易的拓展应用

除了基本的交易策略回测和实盘交易外，py交易还可以进行以下拓展应用：

1、自动化交易：对py交易进行二次开发，实现自动化交易的功能，包括自动识别交易信号、自动调整仓位和止损赢等。

2、大数据分析：使用py交易结合pandas等大数据处理工具，对交易数据进行分析和建模，用于预测和识别交易信号。

3、机器学习：使用py交易结合scikit-learn等机器学习工具，构建交易策略的模型，对历史数据进行训练和预测。

4、量化风险管理：使用py交易结合VaR等风险管理工具，对交易风险进行量化评估和控制。

下面是一段使用py交易进行大数据分析的示例：

#从数据库获取一段时间的k线数据
symbol = "btc_usdt"
start = datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.now()
data = database_manager.load_bar_data(symbol, Exchange.BINANCE, Interval.MINUTE, start=start, end=end)

#将数据转换为pandas DataFrame格式
df = data.to_df()

#对k线数据进行分析
ma5 = df["close"].rolling(window=5).mean()
ma10 = df["close"].rolling(window=10).mean()
ma20 = df["close"].rolling(window=20).mean()

#绘制图表
plt.plot(df.index, df["close"], label="close")
plt.plot(df.index, ma5, label="ma5")
plt.plot(df.index, ma10, label="ma10")
plt.plot(df.index, ma20, label="ma20")
plt.legend()
plt.show()

总结

本文对Python交易(py交易)的相关知识进行了全面的介绍，包括py交易的基础知识、数据结构、策略回测、实盘交易和拓展应用。希望读者可以通过本文的学习，了解和掌握py交易相关的知识，进而在量化交易领域有所成就。