vnpy个人使用的特点:免费的期货数据源,修改vnpy源码,centos部署,模仿架构师设计的架构。一切从这段代码入手,专业的量化人员一般是很少需要界面的,界面是给老板看的,   这段代码从vnpy官网是能拿得到的。每一句我都有去看,源码还是挺精彩的,很明显有架构师理解公司的最终需求,然后操刀的一个架构,有几个优点值得我们学习吧1、它的evenEngine            
                
         
            
            
            
             Vitamio 是一款 Android 与 iOS 平台上的全能多媒体开发框架,全面支持硬件解码与 GPU 渲染。Vitamio 凭借其简洁易用的 API 接口赢得了全球众多开发者的青睐。到目前,全球已经有超过 一万 种应用在使用 Vitamio,覆盖用户超过 5亿 。   Vitamio 能够流畅播放720P甚至1080P高清MKV,FLV,MP4,MOV,TS,RMVB等常见格式的视频,还可            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现"vnpy Mongodb"教程
## 整体流程
首先,让我们来看一下整个实现"vnpy Mongodb"的流程:
```mermaid
erDiagram
    确定需求 --> 安装Mongodb --> 安装pymongo --> 配置vnpy连接Mongodb --> 使用Mongodb存储vnpy数据
```
## 具体步骤
接下来,让我们逐步来实现上述流程中的每一步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 使用Docker快速部署vn.py
在金融交易领域,vn.py是一个非常受欢迎的Python交易平台,它提供了丰富的交易接口和策略开发工具。通过Docker,我们可以快速部署vn.py,并在不同的环境中运行交易策略。
### 什么是Docker?
Docker是一种容器化技术,可以帮助开发人员打包应用程序和其依赖项,以便在不同的环境中运行。通过Docker,我们可以更加方便地部署、扩展            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            vnpy源码没有提供指数合约相关的功能,需要自行开发,于是参考了vnpy论坛上的方案(https://www.vnpy.com/forum/topic/5242-gua-he-suo-you-gatewaylei-xing-de-zhi-shu-he-cheng-fang-an)在此基础上进行完善。 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-07-30 14:46:00
                            
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            在examples目录里面有个no_ui目录,里面有个run.py,里面有一段代码是 ctp_setting = { "用户名": "", "密码": "", "经纪商代码": "", "交易服务器": "", "行情服务器": "", "产品名称": "", "授权编码": "", "产品信息":            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现 VNpy 的 Python 版本
## 概述
VNpy 是一个著名的量化交易框架,广泛应用于金融数据分析和算法交易中。对于刚入行的小白来说,学习如何使用 VNpy 来创建自己的交易策略是一个很好的入门实践。本文将详细介绍如何在 Python 环境中实现 VNpy,并逐步带你完成整个流程。
## 流程概述
实现 VNpy 的过程可以分为以下几个步骤,我们在这里用一个表格进行总结            
                
         
            
            
            
            # VnPy:Python中的量化交易框架
## 简介
随着金融科技的迅猛发展,量化交易已经成为投资者获取收益的重要手段。VnPy是一个开源的量化交易平台,基于Python开发,旨在为交易者提供一个灵活、易用的交易框架。本文将介绍如何使用VnPy的Python wheel文件来安装和构建量化交易策略。
## 安装VnPy
VnPy的安装方法非常简单,用户可以通过Python的包管理工具pi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            vnpy目录下的gateway封装了各种交易接口,以ctp为例,从源码开始,看看vnpy是如何将c++接口一步步转化为python接口,并且实现与系统的交互。 初始材料:交易所提供的c版本dll以及头文件 ThostFtdcMdApi.h和ThostFtdcTraderApi.h分别是ctp的行情和 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            docker安装可自行到https://tvm.apache.org/docs/install/docker.html 官网下载安装环境:
系统:					ubuntu22.04系统,
docker版本:	20.10.17
cuda:					11.6
因此在安装时选用了nvidia/cuda:11.6.1-devel-ubuntu20.04这个镜像文件镜像 环境下载:docker pull nv            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目前市面上支持程序化的交易软件很多,例如TB,金字塔,MC等等,各有各的优势,也有各自的不足,比如我自己使用比较熟悉的TB,对于多品种的策略基本无能为力(目前已经上线了更加灵活的TBQ,但是由于不支持融航系统,还没去研究)。另外的,股票,期货,期权,外盘等一系列标的若分别使用不同的交易软件也会提高出 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-07-26 15:39:00
                            
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            文章目录v1.9.2v1.9.1v1.9.0v1.8.1v1.8v1.7.3v1.7.2v1.7.1v1.7v1.6.2v1.6.1v1.6v1.5v1.4v1.3v1.2v1.1v1.0 v1.9.25b447bev1.9.2版本发布@vnpy vnpy released this 4 days ago Assets 2说明:v1.9.2将是vn.py项目在Python 2上的最终LTS版本,            
                
         
            
            
            
            1、官方指南见此:https://.vnpy.com/docs/cn/install.html#ubuntu 2、miniconda实际不是必须,我用python3.8.5完成安装,没有安装任何conda 3、为了psycopg2的正常安装需要安装如下包: sudo apt-get insta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            基于VNPY实现网格策略实盘(币圈) 目录基于VNPY实现网格策略实盘(币圈)vnpy事件驱动框架交易所gatewayvnpy算法引擎vnpy数据格式algo类和算法模板template网格交易策略逻辑程序入口策略实战  在回测程序中摸爬滚打了几个月,现在发现vnpy作为实盘系统,非常方便。 vnpy事件驱动框架首先我们要利用到vnpy的事件驱动框架,是一个消息队列。其中,交易所gateway就是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文主要说说VNPY的价差模块的简单使用,至于自开发算法什么暂不涉及。 VNPY提供价差交易模块,其实还是挺好用的, 先说说使用,再说说代码。进入之后的界面如下图: 使用思路: - - 定义价差组合:定义一组价差组合,可以是一个主动腿,一个或者多个被动腿 |- -指定针对价差组合算法,系统默认是Sn ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、启用Hyper-V打开控制面板 - 程序和功能 - 启用或关闭Windows功能,勾选Hyper-V,然后点击确定即可,如图:如果你的C盘足够大可以不用更改虚拟硬盘的位置 (以后 pull 的镜像都是存在这个位置),请忽略 a b c 操作.a.启用后在 开始 ->Windows 管理工具 找到 Hyper-V 管理器  打开b.选择 Hyper-v设置              
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、vnpy在ubuntu下的安装1.1.更新源刚刚安装好的Ubuntu18.04没有vim,为了后面修改文件,先安装vimsudo apt-get install vim在ubuntu 18.04中,按照之前的博文《linux常用命令》修改成源阿里云的源。我们把代码粘贴在这里:#备份配置文件
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前置准备:(附加说明,系统用的win10)1. 下载vnpy exe软件,目前(2021-10)最新已经到2.7.0版本,直接在vnpy官网上下载,下载后安装,要记得安装目录【安装完需要几分钟】2. 到github上下载vnpy的例子代码,github的地址在vnpy官网上直接就能跳转到,把整个vnpy-master下载下来【整个代码包很小,很快就能下载完】3. 用你自己习惯使用的python I            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这里做了单品种期货网格交易策略实现。首先按照过去的n条k线计算出简单评价价SMA基准线,然后按照标准差STD,算出最高线和最低线,然后在之间定出一组通道区间。当bar.close在通道中时候,下个bar打到上轨开多单,打到下轨空单。这里采用了均量交易法,就是每笔下单手数都是一样,并非金字塔式下单。空 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            class TQZMonitorTimeModel:    """    M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-03-02 00:03:05
                            
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