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 期货自动下单指南
## 介绍
随着金融科技的发展，越来越多的交易者选择使用程序化交易来提高交易的效率和精准度。本文将教授你如何使用Python实现一个简单的期货自动下单系统。这对于刚入行的小白来说，可能会有些复杂，但只要跟着步骤完成，便可以掌握基础知识。
## 整体流程
在实现期货自动下单之前，我们需要明确整个流程。下面是一个简要的步骤总结：
| 步骤 | 说明
作者：fractal
编制期货自动交易系统的基本知识。这是我从mql4 论坛上转来的帖子，仔细分析这里的代码就能了解mt4智能交易是如何运作的，对我帮助挺大的，希望这里能有人用得上 Introduction介绍 鉴于许多中国的交易者对交易系统了解不多,本文解释使用MQ4语言编制自动交易系统的基本知识. Title 编制自动交易系统的基本知识 一个交易系统大致包括以下几个方面:
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2023-07-31 21:22:19
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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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参考了SKLearn官网上的示例Visualizing the stock market structure 结果如图：安装MYSQL，创建数据库sudo apt install mysql-server
sudo mysqlsudo打开mysql后创建名为ClusteringFutures的数据库，并创建和授权一般用户。Ctrl+c退出CREATE DATABASE ClusteringFutu
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2023-11-27 12:27:59
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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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# 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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# Python期货自动化交易源码实现指南
## 1. 流程概述
要实现Python期货自动化交易源码，需要先了解整个流程。下面是实现该功能的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接期货交易所API |
| 2 | 获取期货品种信息 |
| 3 | 制定交易策略 |
| 4 | 编写交易逻辑 |
| 5 | 运行自动化交易程序 |
## 2. 具体
原创
2024-02-25 07:54:08
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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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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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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
> 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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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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# 程序化自动交易期货的Python实现
在金融市场中，程序化交易（或称算法交易）近年来变得越来越受欢迎。它利用计算机程序来实现自动买卖交易，能够帮助交易者减少人为情绪的干扰，提高交易效率和精确度。本文将介绍如何使用Python实现一个基本的自动交易期货策略。
## 自动交易的基本概念
程序化交易通常涉及几个关键的组成部分：
1. **数据获取**：获取市场数据（如价格、成交量等）。
2.
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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探索Jesse: 一个强大的Python交易策略框架 jesse An advanced crypto trading bot written in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jesse 是一款专为自动化交易而设计的开源Python库，它提供了丰富的功能和简洁的API，帮助交易者构建、回测以及执行复杂的金融交易策略。本文将深入
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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