期货CTP接口与K线模块的对接(4)

读取K线的流程

在示范程序中:
1.本机自用的K线,在内存中,是用字典“tdBars”记录的,这个字典的键,形如“SR005_m5”(即“合约代码_K线周期”),这个字典的值,是一个集合,其中每个元素是一个K线结构体。
2.以SR005的5分钟周期的K线为例,它在内存中是tdBars[“SR005_m5”]。程序第一次读这个字典时,它还没有“SR005_m5”这个键,程序会自动读文本记录,用此记录给tdBars[“SR005_m5”]赋值。此后,字典tdBars有了键“SR005_m5”,程序再想知道SR005的5分钟K线,就不读文本记录了,而直接读内存中的tdBars[“SR005_m5”],这比读文本快得多。

而对于行情服务来说是这样的:
1.行情服务的K线,在内存中,是用项目字典“mdBars”记录的,这个字典的键,形如“SR005_m5”(即“合约代码_K线周期”),这个字典的值,是K线结构体集合。
2.以SR005的5分钟周期的K线为例,它在内存中是mdBars[“SR005_m5”]。程序第一次读这个字典时,它还没有“SR005_m5”这个键,程序会自动读文本记录,用此记录给mdBars[“SR005_m5”]赋值。此后,字典mdBars有了键“SR005_m5”,程序再想知道SR005的5分钟K线,就不读文本记录了,而直接读内存中的mdBars[“SR005_m5”],这比读文本快得多。

而历史回测是这样的:
1.历史回测所用K线,在内存中,是用字典“testBars”记录的,这个字典的键,形如“SR005_m5_20200102-20200114”(即“合约代码_K线周期_开始日期-结束日期”),也可以没有日期部分而形如“SR005_m5”(即“合约代码_K线周期”),这个字典的值,是K线结构体集合。
2.以SR005从2020年1月2日到2020年1月14日的5分钟周期的K线为例,它在内存中是testBars[“SR005_m5_20200102-20200114”]。程序第一次读这个字典时,它还没有“SR005_m5_20200102-20200114”这个键,程序会自动读文本记录,用此记录给testBars[“SR005_m5_20200102

特别声明:标价仅为视频价格(为避免不必要的纠纷,请详细了解清楚后再拍!!!)特别声明:标价仅为视频价格(为避免不必要的纠纷,请详细了解清楚后再拍!!!)特别声明:标价仅为视频价格(为避免不必要的纠纷,请详细了解清楚后再拍!!!) 获取文档和源码请加作者vx:X_Trader_Lab适合人群X-Trader:从CTP-API 到期货日内策略,适合对期货期权日内交易感兴趣的同学。 学习目标本课程体系分成三个子课程(本子课程为课程体系的第一部分):本课程体系分成三个子课程(本子课程为课程体系的第一部分):本课程体系分成三个子课程(本子课程为课程体系的第一部分):1.CTP-API交易接口深度解析2.深度探索X-Trader交易框架3.期货日内策略的原理及框架(本子课程为课程体系的第一部分) 详细介绍X-Trader 是一个基于C++ 的,适应全市场全品种交易的跨平台的极简量化交易框架,X-Trader 支持用户使用C++ 构 建各种类型的量化交易策略程序, 并提供包含历史数据-实时数据-开发调试-模拟交易-实盘交易-运行监控-风险 管理的一站式解决方案。本课程旨在帮助同学们从0 到1,掌握期货日内交易策略框架的核心技术。 课程大纲1.1 CTP1.2 API1.3 开启程序化交易之旅1.4 CTP-API 的基本架构及初始化1.5 行情接口开发1.6 行情数据处理1.7 看穿式监管评测1.8 交易接口开发1.9 报单1.10 报单回报1.11 撤单1.12 成交回报1.13 回调规则1.14 查询持仓1.15 更新持仓1.16 查询保证金率和手续费率1.17 规避自成交1.18 报单流控、查询流控和会话数控制
<think> 根据用户需求,用户希望了解Python实现期货CTP接口封装的方法和示例。结合引用内容,我们可以整理出以下关键信息: 1. CTP接口期货交易的核心接口,需要连接期货公司提供的行情和交易系统。 2. 在Python中封装CTP接口通常需要借助第三方库(如ctpapi)或使用Swig等工具进行C++到Python的封装。 3. 由于看穿式监管要求,需要区分评测版和生产版,评测版用于期货公司认证,认证后才能使用生产版。 根据引用内容,我们可以提供以下方法和示例: ### 方法一:使用现成的Python封装库(如ctpapi) 引用[1]提到使用ctpapi开源库,这是一种较为简单的方式。安装后可以直接使用Python调用CTP接口。 **示例步骤:** 1. 安装ctpapi库(通常通过pip安装) 2. 连接CTP行情服务器 3. 订阅行情数据 **示例代码(连接行情):** ```python from ctpapi import MdApi class MyMdApi(MdApi): def __init__(self): super().__init__() def OnFrontConnected(self): """当连接前置机成功时被调用""" print("行情服务器连接成功") # 登录请求 req = { 'BrokerID': '9999', # 期货公司代码 'UserID': 'your_user_id', 'Password': 'your_password' } self.ReqUserLogin(req, 0) def OnRspUserLogin(self, data, error, n, last): """登录响应""" if error['ErrorID'] == 0: print("登录成功") # 订阅行情 self.SubscribeMarketData(['rb2401']) # 订阅螺纹钢2401合约 else: print(f"登录失败: {error['ErrorMsg']}") # 创建行情API实例 md_api = MyMdApi() # 注册前置机地址 md_api.RegisterFront("tcp://180.168.146.187:10131") # 使用SimNow模拟环境 # 初始化 md_api.Init() # 进入事件循环 md_api.Join() ``` ### 方法二:使用Swig封装CTP的C++接口 引用[3]提到使用Swig将CTP的C++接口封装为Python模块。这种方法适用于需要深度定制或使用特定版本CTP的情况。 **封装步骤:** 1. 下载CTP API(C++版本,通常包含头文件和库文件) 2. 编写Swig接口文件(.i文件) 3. 使用Swig生成包装代码 4. 编译生成Python模块 **示例(简化版):** 假设我们有CTP API的头文件`ThostFtdcMdApi.h`,我们可以编写一个Swig接口文件`ctp.i`: ```swig %module ctp %{ #include "ThostFtdcUserApiStruct.h" #include "ThostFtdcMdApi.h" %} %include "ThostFtdcUserApiStruct.h" %include "ThostFtdcMdApi.h" ``` 然后使用Swig生成封装代码(Windows下使用Visual Studio编译,Linux下使用g++编译): ```bash swig -c++ -python ctp.i # 然后编译生成_ctp.pyd(Windows)或_ctp.so(Linux) ``` ### 注意事项 - **评测生产环境**:根据引用[3],首次使用需要经过期货公司的看穿式监管评测(使用评测版API),认证通过后才能使用生产环境。 - **系统兼容性**:引用[2]提到CTP-API的Python封装需要区分Windows和Linux平台。 ### 总结 Python实现期货CTP接口封装主要有两种途径: 1. 使用现成的第三方库(如ctpapi),适合快速开发。 2. 自行使用Swig等工具封装,适合需要定制或使用特定版本的场景。 无论哪种方法,都需要注意看穿式监管的要求,确保通过期货公司的认证。 §§相关问题§§ 1. 如何获取期货公司的CTP接口前置机地址? 2. 使用ctpapi库时如何处理交易接口(TraderApi)? 3. 在Linux系统下如何编译生成CTP的Python封装模块4. 看穿式监管评测的具体流程是什么? </think>### Python实现期货CTP接口封装的方法和示例 #### 一、核心封装方法 1. **使用Swig工具封装**(推荐Windows环境) 将CTP的C++接口转换为Python模块,需以下步骤: ```bash # 安装Swig: pip install swig swig -c++ -python ctp_interface.i # 生成包装代码 # 编译生成.pyd文件(Windows)或.so文件(Linux) ``` 引用示例[^3]: ```python import ctp_trader # 编译生成的模块 trader = ctp_trader.CTPTrader() trader.Create("tcp://180.168.146.187:10130") # 连接SimNow模拟环境 ``` 2. **基于开源库ctpapi**(跨平台方案) 引用[1][^1]的Python实现: ```python from ctpapi import TraderApi, MdApi # 行情接口示例 class MyMdApi(MdApi): def OnFrontConnected(self): req = {"UserID": "your_id", "Password": "your_pwd", "BrokerID": "9999"} self.ReqUserLogin(req, 0) # 登录请求 def OnRtnDepthMarketData(self, data): print(f"实时行情: {data['InstrumentID']} 最新价={data['LastPrice']}") md = MyMdApi() md.RegisterFront("tcp://180.168.146.187:10131") # SimNow行情地址 md.Init() ``` #### 二、关键开发流程 1. **环境准备** - Windows需Visual Studio编译环境 - Linux需g++开发工具链(引用[2][^2]) - 期货公司提供的API文件(`thostmduserapi.so`/`thosttraderapi.dll`) 2. **监管认证处理** 看穿式监管需特殊处理(引用[3][^3]): ```python # 评测版需采集硬件信息 sys_info = { "MacAddress": "00-1B-44...", "IPAddress": "192.168.1.1", "DiskSerial": "WD-WCC4N7..." } trader.SubmitSystemInfo(sys_info) # 提交认证 ``` 3. **策略集成示例**(MA指标实现) 引用[1][^1]的行情处理逻辑: ```python class MAStrategy(MdApi): def __init__(self): self.price_queue = collections.deque(maxlen=20) # 存储20个价格 def OnRtnDepthMarketData(self, data): self.price_queue.append(data['LastPrice']) if len(self.price_queue) == 20: ma10 = sum(list(self.price_queue)[-10:])/10 # 10周期均线 ma20 = sum(self.price_queue)/20 # 20周期均线 if ma10 > ma20: print("金叉信号:买入") ``` #### 三、注意事项 1. **版本兼容性** - CTP v6.6.5+ 强制看穿式监管 - Linux需使用`-fPIC`编译选项(引用[2][^2]) 2. **关键限制** ```mermaid graph LR A[CTP接口] --> B[行情接口] A --> C[交易接口] B --> D[每秒10次查询限制] C --> E[每秒5笔报单限制] ``` 3. **模拟交易推荐** - SimNow测试环境:`tcp://180.168.146.187:10130`(7x24服务) - 测试账号:`9999`/经纪商代码
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