vn.py是基于Python的开源量化交易程序开发框架，可以即时进行开发回测以及实盘交易，而且相对于国内的一些其他的所谓免费的量化平台，vn.py是开源的，而且更加的底层，更加的灵活，这对于真正想要从事量化的人来说显然是一个很好的选择。 但是，在1.8.1之前的vn.py的版本中，配置环境和安
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2023-09-01 23:42:41
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策略已经写好了，下一步就是历史回测：把历史上的价格数据（K线或者Tick），推送给策略去运行交易逻辑，并把策略产生的交易记录下来，最后分析这些回测的交易记录，从而来判断该策略的潜在盈...
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2021-04-12 10:01:00
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""" 不要用来跑实盘, CuatroStrategy可迭代处还有很多, 以下代码仅供学习参考使用"""from vnpy.app.cta_strategy import ( CtaTemplate, BarGenerator, ArrayManager, TickData, BarData, OrderData, TradeData, Sto
原创
2023-03-02 01:08:15
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""" 不要用来跑实盘, CincoStrategy策略还有很多需要迭代的地方, 以下代码仅供学习参考使用"""from typing import Anyfrom vnpy.app.cta_strategy import (ArrayManager, BarData, BarGenerator, CtaTemplate,
原创
2023-03-02 01:08:20
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背景最近一直在玩vn.py，上一篇文章vn.py开发环境搭建（windows）介绍了如何搭建二次开发环境，解决了一些搭建环境过程中遇到的坑。那么接下来这篇文章将解决运行期间的第一个问题。开始vn.py1.环境部署完成之后，启动examples/vn_trader/run.py，弹出启动页面。具体搭建过程参考vn.py开发环境搭建（windows）。2。连接CTP，点击系统->连接CTP，弹出
原创
2020-01-25 17:08:42
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windows 7 64位系统中部署vn.py开源量化开发框架
原创
2018-07-11 16:31:38
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""" 同步持仓 非净头寸发单（逻辑部分的代码）""" for market_vt_symbol, bar in bars.items(): # strategy position strategy_position = TQZSymbolOperator.tqz_get_strategy_position(
原创
2023-03-02 01:08:34
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def on_bar(self, bar: BarData): """ Callback of new bar data update. """ self.cancel_all() # get current strategy data & current strategy_position(buy & sell
原创
2023-03-02 01:08:04
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from vnpy.app.posit
原创
2023-03-02 01:08:40
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from vnpy.app.cta_strategy import ( CtaTemplate, BarGenerator, ArrayManager)from typing import Anyfrom vnpy.trader.object import ( BarData, TickData,)class DemoStrategy(CtaTemplate):
原创
2023-03-02 01:08:09
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能采用直接修改的形式； 需要先把json文件中的数据取出来再在内存中进行处理，所以要把之前实现的所有功能（持仓加总、按倍数调整、清仓）转换成在内存中操作，而不是直接修改原json文件；"""import jsonimport math""" 处理异常的装饰器类"""class DecorateExcept: def __in.
原创
2023-03-02 01:09:02
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from vnpy.trader.object import PositionDatafrom typing import Listfrom vnpy.trader.constant import Directionclass TQZPositionData: __position_datas = None
原创
2023-03-02 01:09:07
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文章目录写在前面：一. 安装VN Studio二. 运行VN Station三. 运行VN Trader Lite/ProREF 写在前面：近期打算基于vn.py重新去跑一些策略，正好笔记本系统重装了一下，所以想从头去配置vn.py的开发环境，顺便整理一下过程，同时后期也打算基于vn.py去做更多事情。先说一下使用vn.py的缘由，由于之前自己做的交易框架是基于python2.7的，python
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2023-09-26 08:45:57
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from vnpy.app.position_manager.tools.position_operator.position_operator import PositionModelclass SymbolOperator: @classmethod def tqz_get_strategy_position(cls,
原创
2023-03-02 01:08:45
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## VN虚拟化入门指南
VN虚拟化，即虚拟网络（Virtual Network）虚拟化，是一种为应用提供可持续、灵活的网络环境的技术。本文将带你通过一个简单的流程，学习如何实现VN虚拟化。
### 实现流程
以下是实现VN虚拟化的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------|-----------------
Python3 的虚拟环境是怎样工作的呢？以前我从来没想过这个问题。。。先来做个简单的实验第一个小实验将 python3 binary 拷贝到任意一个目录(比如 /tmp/venv_test)，然后执行它(下面代码均在 linux 进行测试，在 Windows 和 OSX 上运行可能会出错)#code:
rm -rf /tmp/venv_test # 谨慎使用
venvPath="/tmp/ven
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2024-08-30 13:16:34
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通过了解vnpy，安装方式有两种，一种是源码安装，自己在开源社区下载源代码，然后安装许多依赖库等等很多操作；另一种是直接下载VN Studio，一键安装，安装完成后同样可以修改代码自己定制需求。所以初次接触可以选择第二种，下面是安装使用方法。安装VN Studio运行vn.py，第一步需要准备Python环境。再也不用像1.0时代需要折腾半天安装Anaconda、三方模块、MongoDB数据库等等
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2023-10-16 22:27:57
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VNPY量化交易（一）一、平台选取与环境搭建 交易平台选取为VNPY，VNPY框架主要基于c++与python3进行开发，因此，VNPY可以支持tensorflow等深度学习框架的使用，方便后续构建深度学习量化模型。 接下来简单介绍下VNPY的几个名词:VN Studio：相当于针对vn.py量化框架的Python发行版，类似于Anconda是用于科学计算，数据分析的Pyhon发行版，好处就是可以
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2023-12-22 15:01:11
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unction = function def __call__(self, *args, **kwargs): try: function_result = self.function(*args, **kwargs) .
原创
2023-03-02 01:08:28
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1.什么是跨平台性？原理是什么?所谓跨平台性，是指java语言编写的程序，一次编译后，可以在多个系统平台上运行。实现原理：Java程序是通过java虚拟机在系统平台上运行的，只要该系统可以安装相应的java虚拟机，该系统就可以运行java程序。2. 常见的垃圾回收算法有哪些?简述其原理.垃圾回收从理论上非常容易理解,具体的方法有以下几种:标记-清除标记-复制标记-整理分代回收3. a=a+b与a+
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2024-01-17 10:02:02
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