tqsdk实盘

real_trading.py

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+from datetime import timedelta
+from src.analysis.result_analyzer import ResultAnalyzer
+
+# 导入 TqsdkEngine，而不是原来的 BacktestEngine
+from src.tqsdk_real_engine import TqsdkEngine
+
+# 导入你的策略类
+from src.strategies.OpenTwoFactorStrategy import SimpleLimitBuyStrategyLong, SimpleLimitBuyStrategyShort, SimpleLimitBuyStrategy
+
+from tqsdk import TqApi, TqBacktest, TqAuth, TqKq
+
+
+# --- 配置参数 ---
+# Tqsdk 的本地数据文件路径，注意 Tqsdk 要求文件名为 KQ_m@交易所_品种名_周期.csv
+# 例如: KQ_m@SHFE_rb_min60.csv
+initial_capital = 100000.0
+slippage_rate = 0.000  # 在 Tqsdk 模拟中，滑点通常由 TqSim 处理或在策略中手动模拟
+commission_rate = 0.0001  # 同上
+# 主力合约的 symbol
+main_symbol = "KQ.m@CZCE.MA"
+strategy_parameters = {
+    'symbol': main_symbol,  # 根据您的数据文件中的品种名称调整
+    'trade_volume': 1,
+    'range_factor': 1.8,  # 示例值，需要通过网格搜索优化
+    'profit_factor': 2.8,  # 示例值
+    # 'range_factor': 0.7,  # 示例值，需要通过网格搜索优化
+    # 'profit_factor': 71,  # 示例值
+    # 'range_factor_l': 2,  # 示例值，需要通过网格搜索优化
+    # 'profit_factor_l': 3,  # 示例值
+    # 'range_factor_s': 1.6,  # 示例值，需要通过网格搜索优化
+    # 'profit_factor_s': 5.6,  # 示例值
+    'max_position': 10,
+    'enable_log': True,
+    'stop_loss_points': 20,
+    'use_indicator': True
+}
+
+api = TqApi(TqKq(), auth=TqAuth("emanresu", "dfgvfgdfgg"))
+# --- 1. 初始化回测引擎并运行 ---
+print("\n初始化 Tqsdk 回测引擎...")
+engine = TqsdkEngine(
+    strategy_class=SimpleLimitBuyStrategyLong,
+    strategy_params=strategy_parameters,
+    api=api,
+    symbol=main_symbol,
+    duration_seconds=60 * 60,
+    roll_over_mode=True,  # 启用换月模式检测
+    history_length=50,
+    close_bar_delta=timedelta(minutes=58)
+)
+engine.run()  # 这是一个同步方法，内部会运行 asyncio 循环