WonderTrader wtpy 项目使用教程

最新推荐文章于 2025-04-13 01:05:18 发布
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WonderTrader wtpy 项目使用教程

wtpy wtpy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wt/wtpy

1. 项目目录结构及介绍

wtpy 是基于 WonderTrader 为底层的针对 Python 的子框架。以下是项目的主要目录结构及其介绍：

wtpy/
├── demos/          # 示例代码目录
│   ├── cta_unit_test.py  # CTA 单元测试示例
│   ├── test_dataexts.py  # 数据扩展示例
│   └── ...
├── docs/           # 文档目录
│   ├── README.md   # 项目介绍文档
│   └── ...
├── tools/          # 工具目录
│   ├── datahelper.py  # 数据下载和处理工具
│   └── ...
├── wtpy/           # 核心代码目录
│   ├── apps/       # 应用子模块
│   │   ├── WtBtAnalyst.py  # 回测分析模块
│   │   ├── WtCtaOptimizer.py  # CTA 优化器
│   │   └── ...
│   ├── wrapper/    # 与 C++ 底层对接的接口模块
│   │   ├── ContractLoader.py  # 合约加载器
│   │   ├── WtBtWrapper.py  # 回测引擎对接
│   │   └── ...
│   ├── monitor/    # 监控服务模块
│   │   ├── DataMgr.py  # 数据管理器
│   │   ├── EventReceiver.py  # 事件接收器
│   │   └── ...
│   ├── WtCoreDefs.py  # 策略基类定义
│   ├── CodeHelper.py  # 品种代码辅助模块
│   ├── ContractMgr.py  # 合约管理器
│   └── ...
├── .gitignore      # Git 忽略文件配置
├── LICENSE         # 项目许可证
├── MANIFEST.in     # 打包清单文件
├── README.md       # 项目介绍文档
├── build.bat       # 构建脚本
├── logo_qcode_noad.jpg  # 项目Logo
├── requirements.txt  # 项目依赖
├── setup.cfg       # 打包配置文件
├── setup.py        # 安装脚本
└── ...

2. 项目的启动文件介绍

wtpy 项目的启动文件通常是 setup.py 和 build.bat。以下是这两个文件的介绍：

setup.py

setup.py 是 Python 项目的标准安装脚本，用于定义项目的元数据和依赖项。通过运行 python setup.py install，可以安装 wtpy 项目及其依赖项。

build.bat

build.bat 是一个 Windows 批处理脚本，用于构建和打包项目。通常用于在 Windows 环境下进行项目的构建和发布。

3. 项目的配置文件介绍

wtpy 项目的配置文件主要包括 setup.cfg 和 requirements.txt。以下是这两个文件的介绍：

setup.cfg

setup.cfg 是 setuptools 的配置文件，用于定义项目的打包和安装选项。它包含了项目的元数据、依赖项、打包选项等信息。

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 依赖包及其版本。通过运行 pip install -r requirements.txt，可以安装项目所需的所有依赖项。

通过以上内容，您可以了解 wtpy 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息。希望这份教程能帮助您更好地理解和使用 wtpy 项目。

wtpy wtpy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wt/wtpy

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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### 关于 WonderTrader 的使用指南与安装教程 #### 1. **简介** WonderTrader 是一款专注于高频交易的量化框架，其核心由 C++ 编写而成，具备极高的运行效率。通过 wtpy 应用层框架，用户可以在 Python 环境下开发策略并调用底层功能[^3]。 --- #### 2. **安装方法** ##### (1) **环境准备** 确保本地已安装以下依赖项： - Python >= 3.7 - pip 工具 - CMake（用于编译部分扩展模块） 可以通过以下命令检查是否满足条件： ```bash python --version pip --version cmake --version ``` 如果未安装某些组件，请先完成安装后再继续。 --- ##### (2) **安装步骤** 以下是基于官方推荐的方式进行安装： 1. **克隆仓库** 首先从 GitHub 上获取最新版本的源码： ```bash git clone https://github.com/wondertrader/wtpy.git cd wtpy ``` 2. **安装依赖包** 执行以下命令以安装必要的 Python 包： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 3. **编译 C++ 核心** 运行脚本以构建 C++ 部分的核心引擎： ```bash python setup.py build_ext --inplace ``` 4. **验证安装成功** 如果一切正常，在终端输入以下代码测试导入是否无误： ```python import wtpy print(wtpy.__version__) ``` --- #### 3. **快速上手指南** ##### (1) **创建基础策略** 下面是一个简单的双均线交叉策略示例： ```python from wtpy.WtBtEngine import WtBtEngine, EngineType from wtpy.StrategyDefs import CtaContext class MyStrategy(CtaContext): def __init__(self): super().__init__() self.fast_ma = None self.slow_ma = None def on_init(self): """初始化""" self.fast_ma = self.add_indicator("MA", period=5) self.slow_ma = self.add_indicator("MA", period=20) def on_tick(self, stdCode, newTick): """处理 tick 数据""" pass def on_bar(self, stdCode, period, newBar): """处理 K 线数据""" fast_value = self.get_indicator_value(self.fast_ma, "ma") slow_value = self.get_indicator_value(self.slow_ma, "ma") if fast_value > slow_value and not self.is_position(stdCode): self.buy(stdCode, price=newBar.close, volume=1) elif fast_value < slow_value and self.is_position(stdCode): self.sell(stdCode, price=newBar.close, volume=self.position_volume(stdCode)) if __name__ == "__main__": engine = WtBtEngine(EngineType.ET_CTA) engine.init() engine.config_backtest( startDate="2022-01-01", endDate="2023-01-01", initCapital=1e6, feeRate=0.0002 ) engine.set_cta_strategy(MyStrategy()) engine.run_backtest() ``` 此代码定义了一个简单策略，并配置了回测参数。 --- ##### (2) **运行实盘交易** 要将策略部署至实盘环境中，需调整 `WtBtEngine` 初始化方式为实时模式： ```python engine = WtBtEngine(EngineType.ET_REALTRADE) engine.connect_uft() # 接入 UFT 引擎 ``` 注意：实际操作前应仔细阅读相关文档，确认账户权限及 API 密钥设置正确。 --- #### 4. **参考资料** 更多关于 WonderTrader 的详细说明可访问以下资源： - 官方文档地址：https://wondertrader.github.io/docs/ - 社区论坛讨论：https://bbs.wondertrader.cn/ 这些资料涵盖了从基础知识到高级应用的内容，有助于深入理解该框架的功能特性及其适用场景。 --- ####
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