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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通过三种不同方式，分别写在handle_bar、timer、order_status中，选择实现，代码如下：
# 本Python代码主要用于策略交易
# 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。
from PythonApi import *
import pandas as pd
import os
#import time
#
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2023-08-12 21:04:53
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Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。Pandas数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并
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2023-11-30 10:45:19
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1.双均线策略(期货)双均线策略是简单移动平均线策略的加强版。移动平均线目的是过滤掉时间序列中的高频扰动，保留有用的低频趋势。它以滞后性的代价获得了平滑性，比如，在一轮牛市行情后，只有当价格出现大幅度的回撤之后才会在移动平均线上有所体现，而对于投资者而言则大大增加了交易成本。如果使用双均线策略，就可以在考虑长周期趋势的同时，兼顾比较敏感的小周期趋势，无疑是解决简单移动平均线滞后性弱点的一项有效方法
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2023-12-03 00:39:50
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Python_9.10_量化交易_main详解（二）print(ParaCom)1-1920-4041-76 print(ParaCom)Exchanges = pd.read_csv(roots + 'Exchanges.csv', index_col=0) # 换月合约文件， 包含current
ExchangeIf = 1
Positions = pd.read_csv(r
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2024-01-17 19:51:26
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周末综合征，周末爬山+跑步导致周一上班困的啥都不想做。正好趁这个时间写一下前两周做的一个期货网格化工具，算是给后面要入门的兄弟尽点微薄之力（虽然网上的资料已经足够多）！我本对期货一无所知(仅知道“期货”二字而已)，但受朋友之托开发一款网格化工具，通过官方及网络上提供的资料，用了两周左右完成并投产，主要得益于官方接口十分完善。从技术角度来说难度大概在编程刚入门的水平，主要是需要了解一下期货行业的专业
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2023-12-13 19:44:11
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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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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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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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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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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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用途：读取A股，，股指历史数据
版本3：
说明：类封装Sina
其他：
本人是小白，没有钱购买数据，推荐几个免费的数据读取。
掘金的数据相对来说比较多，支持最近3个月的tick数据，1996年至今的分钟数据，全部日频数据。
做分析可以，但读取速度不快，做界面的实时读取太慢，另一优点支持回测无限制，仅需注册一个账号。
另外比较不方便的是读取数据时终端必须打开。
天勤量化api编写
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2023-07-04 15:29:27
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'''策略名称: python版CTP商品交易类库策略作者: 小小梦策略描述:python版CTP商品交易类库参数 默认值 描述--------- ----- ----SlideTick true 滑价
Interval 500 轮询间隔
'''
import json # json 模块
import types # 类型 模块
import platform # 版本信息
# str(
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2023-07-01 15:44:13
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五矿期货有限公司（以下简称“五矿期货”）是国内注册资本最大的期货公司之一，主要业务涵盖期货经纪业务、资产管理业务、风险管理业务和国际业务，致力于为客户提供最全面、最专业、最优质的风险管理服务、金融衍生品投资服务、私募机构孵化服务。随着业务快速发展，五矿期货不仅需要在深圳新大楼自建数据中心；同时也需要租用分布在东莞、上海、大连的多个期货交易机房，满足客户的快速接入需求。原先部署的传统三层式 IT 基
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2024-03-06 06:13:39
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内容摘要:本文参照国外期货市场的发展历史与经验提出,我国期货市场虽然存在种种的问题,然而这些都是能够被克服和解决的。目前国内期货市场的风险管理功能已经大大加强,在社会经济运行中,其功能将进一步得到发挥。随着我国经济建设发展步伐的加快,我国期货市场的发展潜力不可估量。本文将就我国期货市场的现状、主要问题及发展方向做一
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2023-11-10 22:15:16
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1. CTP介绍1.1 CTP简介综合交易平台CTP（Comprehensive Transaction Platform）是由上海期货信息技术有限公司（上海期货交易所的全资子公司）开发的期货交易平台，CTP平台以“新一代交易所系统”的核心技术为基础，构建了稳定、高速、开放式的接口，适合程序化交易软件运用和短线炒单客户使用。投资者可直接用CTP的API开发交易程序，连到期货公司的CTP系统交易。1
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2023-10-13 19:17:34
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1.单腿策略就是只买卖一种认购或认沽的期权策略。由于期权分为认购期权和认沽期权，买卖方向又有两个。所以，单腿期权策略一共由四个： 买入认购期权、买入认沽期权、卖出认购期权、卖出认沽期权看涨型策略：买入认购、卖出认沽 看跌型策略：买入认沽、卖出认购2.跨式策略跨式策略的构建方法是买入两份具有相同到期日、相同行权价的认购期权及认沽期权。当股价大幅上涨时，认购期权可获利，认沽期权处于虚值状态； 当股价大
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2023-10-25 23:20:19
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