本篇分享一个获取最新期货品种交易时间的python脚本。脚本基于天勤量化开源库，安装Python 3.6及以上版本，命令行下pip install tqsdk即可安装。最新期货品种交易时间(20220401)如下：交易所: SHFE
品种: cu 交易时间: 日盘 (['09:00:00', '10:15:00'], ['10:30:00', '11:30:00'], ['13:30:00'
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2023-10-29 19:10:32
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# Python期货代码的简单介绍
在金融市场中，期货是一种重要的衍生产品。使用Python进行期货交易已经成为一种趋势。通过编写Python代码，交易者可以更高效地进行数据分析、策略开发与交易执行。本文将通过简单的代码示例以及相关图形，帮助读者理解如何使用Python进行期货交易。
## Python期货交易代码示例
Python的强大之处在于其丰富的库，可以帮助交易者快速实现复杂的交易策
# Python期货量化代码实现指南
在进入量化交易的世界之前，作为一名新手，您需要了解实现一个完整的Python期货量化策略的基本流程。以下是整个过程的简要概述，以及每个步骤所需要的代码示例。
## 流程概述
以下是量化交易的核心流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据预处理]
B --> C[特征工程]
C -->
原创
2024-10-03 04:39:43
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MACD指标被普遍认为是最经典实用的技术指标之一。其实并不是因为MACD有多么精妙的算法，而是MACD遵循了最基本的“均线指导原则”，形象的将经典双均线系统换了一种更加直观的表达方式。在MT4中，默认应用的是单线MACD指标，而在证券市场分析中，一般应用的是双线MACD指标。两者在算法上有所区别，其中单线MACD指标更加基础。因其用直观的柱状体描述双均线系统的变化形态，故谓之：均线艺术家。MACD
01、股票多空策略股票多空策略(Equity Long/Short)，即买一些股票，通过融券的方式去卖空一些股票，然后再用一些股指期货进行对冲。这是国际上主流的Hedge Fund所用的量化策略，据知名数据商Eureka hedge的统计数据，在国际对冲基金中长期占比第一（一直超过30%）。比如2011年获得美国量化基金业评比第一名的贝莱德“32Cap全球对冲基金产品”使用的就是经典的多空策略。该
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2024-07-25 16:17:26
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# Python期货自动下单代码实现指南
## 一、流程概述
在实现Python期货自动下单代码之前，首先需要了解整个流程。下面是这个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取期货账户的API密钥 |
| 2 | 连接交易所API |
| 3 | 获取账户信息 |
| 4 | 查询合约信息 |
| 5 | 编写下单逻辑 |
| 6 | 下单 |
原创
2024-04-07 03:54:37
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接上一篇，本文主要是实现计算的Python代码和C++代码1、Python代码Python代码逻辑主要参考《用CTP接口实现期货交易明细分析(1)》，《用CTP接口实现期货交易明细分析(2)》，请知悉。但是原文中运用了vnpy的框架，我是用的自己编译的PythonAPI《CTP Python API（利用Swig 封装）Windows版（mduserapi）》代码如下：# -*- coding:u
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2024-01-08 11:35:39
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
__author__ = 'limin'
"""
网格交易策略 (难度：中级)
参考: https://www.shinnytech.com/blog/grid-trading/
注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己的策略/经验进行修改
"""
from functools import
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2023-11-25 06:16:21
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# 获取所有期货代码的指南
在金融数据分析领域，获取期货代码是一个常见的需求。借助 Python，您能轻松地从公开的数据源中获取到期货代码。本文将详细阐述这个过程分为的几个步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
为了顺利完成任务，首先我们需要一个简明的流程表格，这样可以帮助我们把整个过程分解成几个清晰的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 03:30:12
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指标快捷键一览
〖110〗:MA 移动平均线 〖112〗:CHANNELS 通道线
〖114〗:主力成本 〖115〗:TDX 天地线
〖116〗:SAR 抛物转向 〖117〗:XS 薛氏通道
〖118〗:PBX 瀑布线 〖120〗:ROC 变动速率
〖121〗:MTM 动力指标 〖123〗:DMI 趋向指标
〖125〗:RSI 相对
什么是Tick？举个例子，交易数据可以想象成一条河流，Tick就是这条河流在某个截面的数据。国内期货最细粒度就是每秒两次。也就是说国内期货500毫秒最多发送一个Tick。国内大多数软件是怎么获取Tick的？那么500毫秒内实际上发生的成交往往多于一次，里面具体什么情况完全是个黑盒子。特别在商品期货高频交易策略中，Tick行情的接收速度对策略的盈利结果有着决定性的影响。而市面上大多数交易框架，都是采
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2024-06-26 23:17:21
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# Java期货交易系统开发指南
作为一名刚入行的开发者，面对“Java写期货代码”的任务，可能会感到无从下手。但不用担心，接下来我将为你提供一份详细的开发指南，帮助你快速入门并掌握期货交易系统的开发。
## 开发流程概览
首先，我们通过一个表格来展示整个开发流程的步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述
原创
2024-07-23 08:28:43
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在使用 Python 进行期货交易策略开发时，很多开发者会遇到一些意想不到的问题。本文将围绕一个常见的“期货 python”相关问题进行详细的分析和解决，力求让大家更好地理解和解决这些技术难题。
### 问题背景
在进行期货交易策略的自动化时，我们遇到了多个交易信号未能如预期生成的现象。这导致策略的收益率大幅下降。我们分析了一下问题，发现过往一段时间中的事件历程如下：
- 2023年10月1
一部分网站对于数据的管控相对不严，可以直接从文本文案中得到相应的数据（即没有反爬措施），但是随着技术的发展，部分数据将被隐藏，我们需要通过解析的手段来获取相应的数据内容。本期以某网站的期货板块为例，进行爬虫教学。1.网站解析进入网站，找到需要爬取的数据源，本次进行的是期货中的橡胶模块。可以发现“Ctrl+U”查看源码后，所需要的数据并不能出现在其中，所以采取另一种方式进行爬取。按“F12”进入开发
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2023-08-03 23:49:28
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python版期货量化交易（AlgoPlus）案例（多进程处理子任务）python因为简单、易上手，所以深受大家的喜爱，并且随着人工智能的不断发展与进步，python也一跃成为了最受欢迎的编程语言之一，俗话说：人生苦短，我用python。伴随着量化交易的崛起，上期所下面的子公司根据CTP接口封装出了python版本的api接口：Algoplus 文章目录python版期货量化交易（AlgoPlus
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2023-08-15 17:24:31
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期货是一种金融衍生品，它是一种标准化合约，以在未来特定时间和价格买入或卖出某个资产。与股票不同，期货交易涉及到合约的买卖，而不是直接买卖资产。期货交易可以用于对冲风险，也可以用于投机获利。
在金融市场中，使用Python进行期货交易及相关分析已经成为一种常见的实践。Python作为一种简单易用、功能强大的编程语言，具有丰富的库和工具，可以帮助我们进行期货交易的自动化、数据分析和策略优化。
首先
原创
2024-01-23 08:55:44
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# 如何使用Python实现期货交易
## 概述
本文将指导刚入行的开发者如何使用Python实现期货交易。我们将分步骤介绍整个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程图
下面是实现期货交易的整体流程图：
```mermaid
graph TD;
A[初始化交易账号] --> B[连接交易所];
B --> C[获取合约信息];
C --> D[订阅行情];
原创
2023-08-23 04:41:12
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> 策略名称获取和讯期货数据(Python版本)> 策略作者edwardgyw> 策略描述数狂很早之前写了个js版本的第三方数据获取，我照着他的改写了个python版本的，可以下在云服务器上引入自己的包，这样研究时候也可以用。update 12.01 和讯接口有变化多了60分钟和周线的信息，原版选择1440会获取60分钟的k线，这里fix了> 源码 (python)```
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2023-07-06 23:31:18
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# Python期货量化多周期共振策略
在金融市场中，量化交易被越来越多的投资者所采用。特别是在期货领域，通过量化策略来捕捉价格波动，已成为一种热门的投资方法。本文将为大家介绍一种名为“多周期共振”的量化策略，并提供相应的Python代码示例，帮助大家理解和实现这一策略。
## 什么是多周期共振策略？
多周期共振策略是基于不同时间周期的技术指标相互配合，以达到更高胜率的交易方式。通过分析多个
原创
2024-09-30 03:24:35
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import os
import struct
import datetime
# 读取通达信.day文件，并生成对应名称的csv文件
def stock_csv(filepath, name, targetdir) -> None:
# (通达信.day文件路径, 通达信.day文件名称, 处理后要保存到的文件夹)
with open(filepath, 'rb')
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2023-06-30 22:03:49
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