期货量化交易程序CTP入门指南 一

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知识。

一、CTP

国内四大交易所,各有自己的技术公司,并且各自开发了一套系统。

CTP:上海期货交易

易盛:郑州交易所

飞创:大连交易

飞马:中金所

从原理上讲,各个交易所用自己的技术子公司开发的系统是最好的选择,上期所产品用CTP,中金所产品用飞马,大商所产品用飞创,郑商所产品用易盛,但实际用户做期货可能会在各个交易所都有交易。

从程序化接入来说目前CTP做的是最完善的,同时支持四大交易所,并且性能优越,也是程序化接入使用最多的接口。我也是基于CTP接口进行的开发。

二、穿透式监管

所谓穿透式监管是对比之前的非穿透式监管,2019年6月之后,所有的接口都要采用新的标准,即官方公布的穿透式监管API。所谓穿透式就是每个软件调用API的时候会自动采集个人电脑信息,这是证监会的强制要求,但个人电脑信息是通过加密直接传到证监会的,期货公司不会也无法获取。对于我们程序化开发者来说无需理会,直接按要求使用新接口即可!

三、网址

网址1:CTP是上海期货信息技术有限公司(网址http://www.sfit.com.cn/)开发的一套柜面系统。

所谓柜面系统,是指系统部署在各个期货公司内,我们投资者是不能直连交易所的,我们连接的是期货公司,叫做期货公司柜面系统,期货公司再根据我们的需求把报文发送的各个交易所。

网址http://www.sfit.com.cn/---->文档下载,可以下载API、开发文档和demo .开发文档写的十分详细,并且附带代码,再结合demo完全可以轻松实现程序化。

网址2:http://www.simnow.com.cn/这是上期公司提供的期货模拟网址。从上面可以下载软件进行模拟,大盘实时更新和实际是一样的(时间上略有延迟).注册用户之后,三个个工作日后可以使用。也是我们开发软件必不可少的测试环境。

四、软件

我们可以利用simnow网站进行期货模拟,以学习期货知识。同时本人开发的网格化批量工具,在测试环境上免费提供,有需求的小伙伴可以留言(微信或邮箱都可)。

五、各种软件

CTP,恒生,易盛,金仕达、博易大师、文华财经.....

很多,具体我也没研究过,像CTP、易盛等是交易所的技术公司开发的;像恒生这种大公司应该是开发的柜面系统也部署在期货公司,对接交易所;其他的应该都是程序化者,跟个人程序化接入的本质是一样的,开发客户端对接期货公司的柜面系统。像文华财经、金仕达这种积累的很多客户有何期货公司谈判的资本....

吃午饭了,下期开始具体介绍CTP......

### 关于期货量化交易 CTP API 示例代码 #### Python 封装的 CTP 接口示例 对于希望通过CTP接口进行期货量化交易的开发者来说,通常会利用Python对底层C++实现的API进行封装。这种做法不仅简化了开发过程,还提高了编程效率和可维护性。 下面是个简单的例子,展示了如何使用Python调用由CTP提供的功能来完成基本的操作: ```python from vnpy.api.ctp import MdApi, TraderApi class MyMdSpi(MdApi): """市场数据回调处理""" def OnRspUserLogin(self, pRspUserLogin, pRspInfo, nRequestID, bIsLast): super().OnRspUserLogin(pRspUserLogin, pRspInfo, nRequestID, bIsLast) print(f"登录响应: {pRspInfo}") def OnRtnDepthMarketData(self, pDepthMarketData): super().OnRtnDepthMarketData(pDepthMarketData) print(f"收到行情更新: {pDepthMarketData.InstrumentID}, " f"最新价={pDepthMarketData.LastPrice}") class MyTraderSpi(TraderApi): """交易回调处理""" def OnFrontConnected(self): super().OnFrontConnected() print("交易前置已连接") def OnRspOrderInsert(self, pInputOrder, pRspInfo, nRequestID, bIsLast): super().OnRspOrderInsert(pInputOrder, pRspInfo, nRequestID, bIsLast) if not pRspInfo.ErrorID: print("下单成功") else: print(f"下单失败: 错误码={pRspInfo.ErrorID} 错误信息={pRspInfoErrorMsg}") ``` 这段代码定义了个继承自`MdApi`类用于接收实时行情推送的服务端逻辑以及另个继承自`TraderApi`用来发送订单请求并监听成交回报等事件的对象[^1]。 为了使上述代码正常工作,还需要创建相应的实例对象并向它们注册具体的业务逻辑处理器;同时设置好必要的参数配置文件以便能够顺利接入到实际环境中去运行测试[^2]。 此外,在构建更复杂的策略之前,建议先熟悉官方文档中有关各个函数的具体说明及其返回值的意义,这有助于更好地理解整个系统的运作机制,并在此基础上编写更加稳定可靠的程序[^3]。 最后值得注意的点是,从事此类项目的人员最好具备定的Python编程经验和金融市场的基础知识,这样才能更快地上手操作并且有效应对可能出现的各种情况[^4]。
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