diff --git a/logs/backtest_consumer.log b/logs/backtest_consumer.log new file mode 100644 index 0000000..d631e94 --- /dev/null +++ b/logs/backtest_consumer.log @@ -0,0 +1,207 @@ +[2026-02-25 00:35:42] [DEBUG] [logger.py:77] [MainThread] [QMTLogger] 日志记录器初始化完成: BacktestConsumer +[2026-02-25 00:35:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 初始化完成 +[2026-02-25 00:35:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 消费者ID: backtest-consumer-1 +[2026-02-25 00:35:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略列表: 所有策略 +[2026-02-25 00:35:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行，策略: ['ST_Strategy'] +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行完成，共处理 0 条消息 +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [统计信息] +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 运行时间: 4.1 秒 +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 接收消息: 0 +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理成功: 0 +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理失败: 0 +[2026-02-25 00:35:47] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:38:22] [DEBUG] [logger.py:77] [MainThread] [QMTLogger] 日志记录器初始化完成: BacktestConsumer +[2026-02-25 00:38:22] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 初始化完成 +[2026-02-25 00:38:22] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 消费者ID: backtest-consumer-1 +[2026-02-25 00:38:22] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略列表: 所有策略 +[2026-02-25 00:38:22] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行，策略: ['ST_Strategy'] +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行完成，共处理 0 条消息 +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [统计信息] +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 运行时间: 4.1 秒 +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 接收消息: 0 +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理成功: 0 +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理失败: 0 +[2026-02-25 00:38:26] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:38:38] [DEBUG] [logger.py:77] [MainThread] [QMTLogger] 日志记录器初始化完成: BacktestConsumer +[2026-02-25 00:38:38] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 初始化完成 +[2026-02-25 00:38:38] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 消费者ID: backtest-consumer-1 +[2026-02-25 00:38:38] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略列表: 所有策略 +[2026-02-25 00:38:38] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行，策略: ['ST_Strategy'] +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行完成，共处理 0 条消息 +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [统计信息] +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 运行时间: 4.1 秒 +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 接收消息: 0 +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理成功: 0 +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理失败: 0 +[2026-02-25 00:38:42] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:39:29] [DEBUG] [logger.py:77] [MainThread] [QMTLogger] 日志记录器初始化完成: BacktestConsumer +[2026-02-25 00:39:29] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 初始化完成 +[2026-02-25 00:39:29] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 消费者ID: backtest-consumer-1 +[2026-02-25 00:39:29] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略列表: 所有策略 +[2026-02-25 00:39:29] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行，策略: ['ST_Strategy'] +[2026-02-25 00:39:29] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790601-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '603007.SH', 'action': 'BUY', 'price': 5.85, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:29] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=BUY, price=5.85, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:29] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:29] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=BUY, vol=100, price=5.85 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 603007.SH @ 5.85, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=BUY, vol=100, price=5.85, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790601-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790722-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '002816.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 22.65, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=BUY, price=22.65, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=BUY, vol=100, price=22.65 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 002816.SZ @ 22.65, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=BUY, vol=100, price=22.65, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790722-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790850-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '605081.SH', 'action': 'BUY', 'price': 10.65, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=605081.SH, action=BUY, price=10.65, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=605081.SH, action=BUY, vol=100, price=10.65 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 605081.SH @ 10.65, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=605081.SH, action=BUY, vol=100, price=10.65, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790850-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790963-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '002168.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 4.29, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=BUY, price=4.29, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=BUY, vol=100, price=4.29 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 002168.SZ @ 4.29, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=BUY, vol=100, price=4.29, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950790963-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791074-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '002485.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 4.2, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=002485.SZ, action=BUY, price=4.2, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-05 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=002485.SZ, action=BUY, vol=100, price=4.2 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 002485.SZ @ 4.2, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002485.SZ, action=BUY, vol=100, price=4.2, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791074-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791607-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '002816.SZ', 'action': 'SELL', 'price': 22.99, 'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=SELL, price=22.99, extra={'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=SELL, vol=100, price=22.99 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 卖出 002816.SZ @ 22.99, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002816.SZ, action=SELL, vol=100, price=22.99, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791607-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791734-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '002168.SZ', 'action': 'SELL', 'price': 4.1, 'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=SELL, price=4.1, extra={'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=SELL, vol=100, price=4.1 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 卖出 002168.SZ @ 4.1, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002168.SZ, action=SELL, vol=100, price=4.1, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, 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4.36, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=002485.SZ, action=SELL, vol=100, price=4.36, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791855-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791972-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '603007.SH', 'action': 'SELL', 'price': 5.9, 'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=SELL, price=5.9, extra={'total_slots': 0, 'timestamp': '2026-01-06 13:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=SELL, vol=100, price=5.9 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 卖出 603007.SH @ 5.9, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:39:30] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=603007.SH, action=SELL, vol=100, price=5.9, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950791972-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950792727-0, data={'strategy_name': 'ST_Strategy', 'stock_code': '300561.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 18.71, 'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-07 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=ST_Strategy, code=300561.SZ, action=BUY, price=18.71, extra={'total_slots': 5, 'timestamp': '2026-01-07 09:31:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=ST_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'total_slots', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:39:30] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=ST_Strategy, code=300561.SZ, action=BUY, vol=100, price=18.71 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] ST_Strategy 买入 300561.SZ @ 18.71, 目标持仓: 5只 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=ST_Strategy, code=300561.SZ, action=BUY, vol=100, price=18.71, order_id=-1 +[2026-02-25 00:39:31] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:ST_Strategy:backtest, id=1771950792727-0, result=成功 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略 ST_Strategy 处理 10 条消息 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行完成，共处理 10 条消息 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [统计信息] +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 运行时间: 1.1 秒 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 接收消息: 10 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理成功: 10 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] 处理失败: 0 +[2026-02-25 00:39:31] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] ================================================== +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:77] [MainThread] [QMTLogger] 日志记录器初始化完成: BacktestConsumer +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 初始化完成 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 消费者ID: backtest-consumer-1 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 策略列表: 所有策略 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [BacktestConsumer] 单次运行，策略: ['Multi_Strategy'] +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951291117-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '159949.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 0.671, 'position_pct': 0.3, 'timestamp': '2020-01-03 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, price=0.671, extra={'total_slots': None, 'timestamp': '2020-01-03 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=Multi_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'position_pct', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, vol=100, price=0.671 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] Multi_Strategy 买入 159949.SZ @ 0.671, 目标持仓: 0只 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, vol=100, price=0.671, order_id=-1 +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951291117-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951291794-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '159949.SZ', 'action': 'SELL', 'price': 0.699, 'position_pct': 0.0, 'timestamp': '2020-01-15 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=SELL, price=0.699, extra={'total_slots': None, 'timestamp': '2020-01-15 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=Multi_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'position_pct', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=SELL, vol=100, price=0.699 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] Multi_Strategy 卖出 159949.SZ @ 0.699, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:42:12] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=SELL, vol=100, price=0.699, order_id=-1 +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951291794-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951291931-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '513100.SH', 'action': 'BUY', 'price': 3.39, 'position_pct': 0.30791624979455123, 'timestamp': '2020-01-15 10:00:00', 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id=1771951291931-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951292370-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '513100.SH', 'action': 'SELL', 'price': 3.426, 'position_pct': 0.0, 'timestamp': '2020-01-23 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=Multi_Strategy, code=513100.SH, action=SELL, price=3.426, extra={'total_slots': None, 'timestamp': '2020-01-23 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=Multi_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'position_pct', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:42:12] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=Multi_Strategy, code=513100.SH, action=SELL, vol=100, price=3.426 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] Multi_Strategy 卖出 513100.SH @ 3.426, 清仓释放槽位 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=Multi_Strategy, code=513100.SH, action=SELL, vol=100, price=3.426, order_id=-1 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951292370-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951292510-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '159949.SZ', 'action': 'BUY', 'price': 0.735, 'position_pct': 0.3095427886528769, 'timestamp': '2020-01-23 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, price=0.735, extra={'total_slots': None, 'timestamp': '2020-01-23 10:00:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=Multi_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'position_pct', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, vol=100, price=0.735 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] Multi_Strategy 买入 159949.SZ @ 0.735, 目标持仓: 0只 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=Multi_Strategy, code=159949.SZ, action=BUY, vol=100, price=0.735, order_id=-1 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951292510-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:89] [MainThread] [消息接收] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951300387-0, data={'strategy_name': 'Multi_Strategy', 'stock_code': '600449.SH', 'action': 'BUY', 'price': 9.23, 'position_pct': 0.1023527508688942, 'timestamp': '2020-02-03 09:35:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:112] [MainThread] [消息解析] strategy=Multi_Strategy, code=600449.SH, action=BUY, price=9.23, extra={'total_slots': None, 'timestamp': '2020-02-03 09:35:00', 'is_backtest': True} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:133] [MainThread] [业务校验] type=field_check, strategy=Multi_Strategy, result=通过, details={'fields': ['strategy_name', 'stock_code', 'action', 'price', 'position_pct', 'timestamp', 'is_backtest']} +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:170] [MainThread] [订单执行请求] strategy=Multi_Strategy, code=600449.SH, action=BUY, vol=100, price=9.23 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:262] [MainThread] [模拟交易] Multi_Strategy 买入 600449.SH @ 9.23, 目标持仓: 0只 +[2026-02-25 00:42:13] [INFO] [logger.py:165] [MainThread] [订单执行成功] strategy=Multi_Strategy, code=600449.SH, action=BUY, vol=100, price=9.23, order_id=-1 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] [logger.py:185] [MainThread] [消息确认] stream=qmt:Multi_Strategy:backtest, id=1771951300387-0, result=成功 +[2026-02-25 00:42:13] [DEBUG] 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'cs_rank_flow_divergence', 'cs_rank_ind_adj_lg_flow', 'cs_rank_elg_buy_ratio', 'cs_rank_rel_profit_margin', 'cs_rank_cost_breadth', 'cs_rank_dist_to_upper_cost', 'cs_rank_winner_rate', 'cs_rank_intraday_range', 'cs_rank_close_pos_in_range', 'cs_rank_opening_gap', 'cs_rank_pos_in_hist_range', 'cs_rank_vol_x_profit_margin', 'cs_rank_lg_flow_price_concordance', 'cs_rank_turnover_per_winner', 'cs_rank_ind_cap_neutral_pe', 'cs_rank_volume_ratio', 'cs_rank_elg_buy_sell_sm_ratio', 'cs_rank_cost_dist_vol_ratio', 'cs_rank_size']\n" + ] + } + ], + "source": [ "df = calculate_cashflow_to_ev_factor(df, cashflow_df, balancesheet_df)\n", "df = caculate_book_to_price_ratio(df, fina_indicator_df)\n", "\n", @@ -608,7 +741,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 13, "id": "b87b938028afa206", "metadata": { "ExecuteTime": { @@ -646,7 +779,7 @@ }, { "cell_type": "code", - "execution_count": null, + "execution_count": 14, "id": "f4f16d63ad18d1bc", "metadata": { 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回测消息消费者 + +独立的回测消息消费脚本，用于： +- 消费回测消息流 +- 记录完整的处理流程日志 +- 模拟订单执行（不执行真实交易） +- ACK 确认消息 + +使用方法: + # 守护模式（持续运行，处理所有配置的策略） + python backtest_consumer.py + + # 单次运行模式（处理一次后退出） + python backtest_consumer.py --once + + # 指定策略运行 + python backtest_consumer.py --strategy StrategyA + python backtest_consumer.py --once --strategy StrategyA,StrategyB + +配置说明: + 可通过环境变量或 .env.local 文件配置： + - REDIS_HOST: Redis 主机地址（默认: localhost） + - REDIS_PORT: Redis 端口（默认: 6379） + - REDIS_PASSWORD: Redis 密码（默认: None） + - REDIS_DB: Redis 数据库（默认: 0） + - BACKTEST_CONSUMER_ID: 消费者ID（默认: backtest-consumer-1） + - BACKTEST_STRATEGIES: 默认策略列表，逗号分隔 + - LOG_LEVEL: 日志级别（默认: DEBUG） + - LOG_FILE: 日志文件路径（默认: logs/backtest_consumer.log） + +消息格式: + 消费的消息为 JSON 格式，包含以下字段： + - strategy_name: 策略名称 + - stock_code: 股票代码（如 000001.SZ） + - action: 交易动作（BUY/SELL） + - price: 价格 + - total_slots: 目标持仓槽位数 + - timestamp: 时间戳 + - is_backtest: 是否为回测模式 +""" + +import os +import sys +import time +import json +import signal +import argparse +from datetime import datetime +from typing import List, Optional, Dict, Any + +# 添加父目录到路径 +sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + +try: + from message_processor import StreamMessageProcessor + from logger import QMTLogger +except ImportError as e: + print(f"导入错误: {e}") + print("请确保在 qmt 目录下运行此脚本") + sys.exit(1) + + +def load_config() -> Dict[str, Any]: + """加载配置文件 + + 从 /qmt/config/.env.local 加载环境变量配置 + + Returns: + 配置字典 + """ + # 尝试加载 python-dotenv + dotenv_loaded = False + try: + from dotenv import load_dotenv + dotenv_available = True + except ImportError: + dotenv_available = False + print("[Config] 警告: 未安装 python-dotenv，使用默认配置") + + # 如果 dotenv 可用，尝试加载配置文件 + if dotenv_available: + # 尝试多个路径 + env_paths = [ + os.path.join( + os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "config", ".env.local" + ), + os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config", ".env.local"), + os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "config", ".env.local"), + "/qmt/config/.env.local", + "config/.env.local", + ] + + for env_path in env_paths: + if os.path.exists(env_path): + load_dotenv(env_path) + print(f"[Config] 加载配置文件: {env_path}") + dotenv_loaded = True + break + + if not dotenv_loaded: + print("[Config] 警告: 未找到 .env.local 文件，使用默认配置") + + + # 从环境变量读取配置 + config = { + "redis": { + "host": os.getenv("REDIS_HOST", "localhost"), + "port": int(os.getenv("REDIS_PORT", "6379")), + "password": os.getenv("REDIS_PASSWORD") or None, + "db": int(os.getenv("REDIS_DB", "0")), + }, + "consumer_id": os.getenv("BACKTEST_CONSUMER_ID", "backtest-consumer-1"), + "block_timeout": int(os.getenv("BACKTEST_BLOCK_TIMEOUT", "5000")), + "strategies": os.getenv("BACKTEST_STRATEGIES", ""), + "simulate_delay": float(os.getenv("BACKTEST_SIMULATE_DELAY", "0.1")), + "log_level": os.getenv("LOG_LEVEL", "DEBUG"), + "log_file": os.getenv("LOG_FILE", "logs/backtest_consumer.log"), + } + + # 解析策略列表 + if config["strategies"]: + config["strategy_list"] = [ + s.strip() for s in config["strategies"].split(",") if s.strip() + ] + else: + config["strategy_list"] = [] + + return config + + +class BacktestConsumer: + """回测消息消费者""" + + def __init__(self, config: Dict[str, Any]): + """初始化回测消费者 + + Args: + config: 配置字典 + """ + self.config = config + self.logger = QMTLogger(name="BacktestConsumer", log_file=config["log_file"]) + + # 初始化 Stream 处理器 + self.processor = StreamMessageProcessor(redis_config=config["redis"]) + + # 运行状态 + self.running = True + + # 统计信息 + self.stats = { + "total_received": 0, + "total_processed": 0, + "total_failed": 0, + "start_time": datetime.now(), + } + + self.logger.info(f"[BacktestConsumer] 初始化完成") + self.logger.info(f"[BacktestConsumer] 消费者ID: {config['consumer_id']}") + self.logger.info( + f"[BacktestConsumer] 策略列表: {config['strategy_list'] or '所有策略'}" + ) + + def signal_handler(self, signum, frame): + """信号处理函数""" + self.logger.info(f"[BacktestConsumer] 收到信号 {signum}，准备退出...") + self.running = False + + def simulate_order(self, strategy_name: str, data: Dict[str, Any]) -> bool: + """模拟订单执行 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + data: 消息数据 + + Returns: + 模拟成功返回 True + """ + action = data.get("action") + stock_code = data.get("stock_code") + price = data.get("price", 0) + total_slots = data.get("total_slots", 0) + + self.logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=stock_code, + action=action, + volume=100, # 模拟数量 + price=price, + ) + + # 模拟延迟 + if self.config["simulate_delay"] > 0: + time.sleep(self.config["simulate_delay"]) + + # 记录模拟结果 + if action == "BUY": + self.logger.info( + f"[模拟交易] {strategy_name} 买入 {stock_code} @ {price}, " + f"目标持仓: {total_slots}只" + ) + elif action == "SELL": + self.logger.info( + f"[模拟交易] {strategy_name} 卖出 {stock_code} @ {price}, 清仓释放槽位" + ) + else: + self.logger.warning(f"[模拟交易] 未知动作: {action}") + return False + + # 记录成功 + self.logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=stock_code, + action=action, + volume=100, + price=price, + order_id=-1, # 模拟订单ID + ) + + return True + + def process_messages(self, strategy_name: str) -> int: + """处理单个策略的消息 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + + Returns: + 处理的消息数量 + """ + processed = 0 + + try: + # 消费消息（回测模式，不使用消费者组） + messages = self.processor.consume_message( + strategy_name=strategy_name, + consumer_id=self.config["consumer_id"], + is_backtest=True, + block_ms=100, # 短阻塞 + count=10, # 每次最多处理10条 + ) + + if not messages: + return 0 + + for msg_id, data in messages: + self.stats["total_received"] += 1 + + try: + stream_key = f"qmt:{strategy_name}:backtest" + + # 1. 记录消息接收 + self.logger.log_message_receive(stream_key, msg_id, data) + + # 2. 记录消息解析 + self.logger.log_message_parse( + strategy_name=data.get("strategy_name", strategy_name), + stock_code=data.get("stock_code", ""), + action=data.get("action", ""), + price=data.get("price", 0), + extra_fields={ + "total_slots": data.get("total_slots"), + "timestamp": data.get("timestamp"), + "is_backtest": data.get("is_backtest"), + }, + ) + + # 3. 业务校验 + self.logger.log_validation( + validation_type="field_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"fields": list(data.keys())}, + result=True, + ) + + # 4. 模拟订单执行 + success = self.simulate_order(strategy_name, data) + + if success: + self.stats["total_processed"] += 1 + else: + self.stats["total_failed"] += 1 + + # 5. ACK 消息（回测模式不需要真正的 ACK，但记录日志） + self.logger.log_ack(stream_key, msg_id, True) + + processed += 1 + + except Exception as e: + error_msg = f"消息处理异常: {str(e)}" + self.logger.error(error_msg, exc_info=True) + self.logger.log_failure( + stream_key=f"qmt:{strategy_name}:backtest", + message_id=msg_id, + error_reason=str(e), + to_failure_queue=False, + ) + self.stats["total_failed"] += 1 + + except Exception as e: + self.logger.error(f"消费消息异常: {str(e)}", exc_info=True) + + return processed + + def run_once(self, specific_strategies: Optional[List[str]] = None) -> None: + """单次运行 + + Args: + specific_strategies: 指定要处理的策略列表，None 则处理所有 + """ + strategies = specific_strategies or self.config["strategy_list"] + + if not strategies: + self.logger.warning("[BacktestConsumer] 未指定策略，退出") + return + + self.logger.info(f"[BacktestConsumer] 单次运行，策略: {strategies}") + + total_processed = 0 + for strategy in strategies: + count = self.process_messages(strategy) + total_processed += count + if count > 0: + self.logger.info( + f"[BacktestConsumer] 策略 {strategy} 处理 {count} 条消息" + ) + + self.logger.info( + f"[BacktestConsumer] 单次运行完成，共处理 {total_processed} 条消息" + ) + self._log_stats() + + def run_daemon(self, specific_strategies: Optional[List[str]] = None) -> None: + """守护模式运行 + + Args: + specific_strategies: 指定要处理的策略列表，None 则处理所有 + """ + strategies = specific_strategies or self.config["strategy_list"] + + if not strategies: + self.logger.warning("[BacktestConsumer] 未指定策略，退出") + return + + self.logger.info(f"[BacktestConsumer] 守护模式启动，策略: {strategies}") + self.logger.info("按 Ctrl+C 停止") + + # 设置信号处理 + signal.signal(signal.SIGINT, self.signal_handler) + signal.signal(signal.SIGTERM, self.signal_handler) + + last_heartbeat = time.time() + + while self.running: + try: + # 处理所有策略 + for strategy in strategies: + if not self.running: + break + self.process_messages(strategy) + + # 心跳日志（每60秒） + if time.time() - last_heartbeat > 60: + self.logger.log_heartbeat( + component="BacktestConsumer", + status="running", + extra_info=self.stats, + ) + last_heartbeat = time.time() + + # 短暂休眠，避免CPU占用过高 + time.sleep(0.1) + + except Exception as e: + self.logger.error(f"守护循环异常: {str(e)}", exc_info=True) + time.sleep(1) + + self.logger.info("[BacktestConsumer] 守护模式停止") + self._log_stats() + + def _log_stats(self) -> None: + """记录统计信息""" + runtime = (datetime.now() - self.stats["start_time"]).total_seconds() + self.logger.info("=" * 50) + self.logger.info("[统计信息]") + self.logger.info(f"运行时间: {runtime:.1f} 秒") + self.logger.info(f"接收消息: {self.stats['total_received']}") + self.logger.info(f"处理成功: {self.stats['total_processed']}") + self.logger.info(f"处理失败: {self.stats['total_failed']}") + self.logger.info("=" * 50) + + +def main(): + """主函数""" + parser = argparse.ArgumentParser( + description="QMT 回测消息消费者", + formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, + epilog=""" +使用示例: + python backtest_consumer.py # 守护模式，处理所有配置的策略 + python backtest_consumer.py --once # 单次运行 + python backtest_consumer.py --strategy A,B # 指定策略 + python backtest_consumer.py --once --strategy A # 单次运行指定策略 + """, + ) + + parser.add_argument( + "--once", action="store_true", help="单次运行模式（处理一次后退出）" + ) + + parser.add_argument( + "--strategy", + type=str, + default="", + help="指定策略名称，多个用逗号分隔（如: StrategyA,StrategyB）", + ) + + args = parser.parse_args() + + # 加载配置 + config = load_config() + + # 命令行参数覆盖配置 + specific_strategies = None + if args.strategy: + specific_strategies = [s.strip() for s in args.strategy.split(",") if s.strip()] + + # 创建消费者 + consumer = BacktestConsumer(config) + + # 运行 + if args.once: + consumer.run_once(specific_strategies) + else: + consumer.run_daemon(specific_strategies) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/qmt/logger.py b/qmt/logger.py new file mode 100644 index 0000000..b8f253e --- /dev/null +++ b/qmt/logger.py @@ -0,0 +1,301 @@ +# coding: utf-8 +""" +QMT Fine-grained Logger Module + +提供细粒度的日志记录功能，用于追踪消息处理全流程。 +所有方法默认使用 DEBUG 级别，确保详细的追踪信息。 +""" + +import logging +import sys +import os +from logging.handlers import RotatingFileHandler +from typing import Dict, Any, Optional + + +class QMTLogger: + """QMT 细粒度日志记录器 + + 提供消息处理全流程的日志记录，包括： + - 消息接收 + - 消息解析 + - 业务校验 + - 订单执行 + - 消息确认 + - 失败处理 + """ + + def __init__( + self, + name: str = "QMT_Stream", + log_file: str = "logs/qmt_stream.log", + log_level: int = logging.DEBUG, + ): + """初始化日志记录器 + + Args: + name: 日志记录器名称 + log_file: 日志文件路径 + log_level: 日志级别 + """ + self.logger = logging.getLogger(name) + self.logger.setLevel(log_level) + + # 避免重复添加处理器 + if self.logger.handlers: + return + + # 创建日志目录 + log_dir = os.path.dirname(log_file) + if log_dir and not os.path.exists(log_dir): + os.makedirs(log_dir) + + # 日志格式 + formatter = logging.Formatter( + "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(filename)s:%(lineno)d] [%(threadName)s] %(message)s", + datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", + ) + + # 文件处理器 (轮转，最大 10MB，保留 5 个备份) + file_handler = RotatingFileHandler( + log_file, + maxBytes=10 * 1024 * 1024, # 10MB + backupCount=5, + encoding="utf-8", + ) + file_handler.setFormatter(formatter) + file_handler.setLevel(log_level) + + # 控制台处理器 + console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) + console_handler.setFormatter(formatter) + console_handler.setLevel(log_level) + + self.logger.addHandler(file_handler) + self.logger.addHandler(console_handler) + + self.logger.debug(f"[QMTLogger] 日志记录器初始化完成: {name}") + + def log_message_receive( + self, stream_key: str, message_id: str, message_data: Dict[str, Any] + ) -> None: + """记录消息接收日志 + + Args: + stream_key: 流键名 + message_id: 消息ID + message_data: 消息数据 + """ + self.logger.debug( + f"[消息接收] stream={stream_key}, id={message_id}, " + f"data={str(message_data)[:500]}" + ) + + def log_message_parse( + self, + strategy_name: str, + stock_code: str, + action: str, + price: float, + extra_fields: Optional[Dict[str, Any]] = None, + ) -> None: + """记录消息解析日志 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + stock_code: 股票代码 + action: 交易动作 + price: 价格 + extra_fields: 其他字段 + """ + extra_str = f", extra={extra_fields}" if extra_fields else "" + self.logger.debug( + f"[消息解析] strategy={strategy_name}, code={stock_code}, " + f"action={action}, price={price}{extra_str}" + ) + + def log_validation( + self, + validation_type: str, + strategy_name: str, + details: Dict[str, Any], + result: bool, + ) -> None: + """记录业务校验日志 + + Args: + validation_type: 校验类型 (如: slot_check, date_check, field_check) + strategy_name: 策略名称 + details: 校验详情 + result: 校验结果 (True/False) + """ + result_str = "通过" if result else "拦截" + self.logger.debug( + f"[业务校验] type={validation_type}, strategy={strategy_name}, " + f"result={result_str}, details={details}" + ) + + def log_order_execution( + self, + strategy_name: str, + stock_code: str, + action: str, + volume: int, + price: float, + order_id: Optional[int] = None, + error: Optional[str] = None, + ) -> None: + """记录订单执行日志 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + stock_code: 股票代码 + action: 交易动作 + volume: 数量 + price: 价格 + order_id: 订单ID (成功时) + error: 错误信息 (失败时) + """ + if error: + self.logger.error( + f"[订单执行失败] strategy={strategy_name}, code={stock_code}, " + f"action={action}, vol={volume}, price={price}, error={error}" + ) + elif order_id is not None: + self.logger.info( + f"[订单执行成功] strategy={strategy_name}, code={stock_code}, " + f"action={action}, vol={volume}, price={price}, order_id={order_id}" + ) + else: + self.logger.debug( + f"[订单执行请求] strategy={strategy_name}, code={stock_code}, " + f"action={action}, vol={volume}, price={price}" + ) + + def log_ack(self, stream_key: str, message_id: str, success: bool) -> None: + """记录消息确认日志 + + Args: + stream_key: 流键名 + message_id: 消息ID + success: 确认是否成功 + """ + result_str = "成功" if success else "失败" + if success: + self.logger.debug( + f"[消息确认] stream={stream_key}, id={message_id}, result={result_str}" + ) + else: + self.logger.warning( + f"[消息确认] stream={stream_key}, id={message_id}, result={result_str}" + ) + + def log_failure( + self, + stream_key: str, + message_id: str, + error_reason: str, + to_failure_queue: bool = True, + ) -> None: + """记录失败处理日志 + + Args: + stream_key: 流键名 + message_id: 消息ID + error_reason: 失败原因 + to_failure_queue: 是否已进入失败队列 + """ + queue_str = "已入失败队列" if to_failure_queue else "未入失败队列" + self.logger.warning( + f"[失败处理] stream={stream_key}, id={message_id}, " + f"reason={error_reason}, status={queue_str}" + ) + + def log_consumer_group( + self, stream_key: str, group_name: str, action: str, result: bool + ) -> None: + """记录消费者组操作日志 + + Args: + stream_key: 流键名 + group_name: 消费者组名 + action: 操作 (create, check) + result: 操作结果 + """ + result_str = "成功" if result else "失败" + self.logger.debug( + f"[消费者组] stream={stream_key}, group={group_name}, " + f"action={action}, result={result_str}" + ) + + def log_pending_claim( + self, stream_key: str, consumer_id: str, message_ids: list, count: int + ) -> None: + """记录待处理消息认领日志 + + Args: + stream_key: 流键名 + consumer_id: 消费者ID + message_ids: 认领的消息ID列表 + count: 认领数量 + """ + self.logger.info( + f"[消息认领] stream={stream_key}, consumer={consumer_id}, " + f"claimed_count={count}, ids={message_ids}" + ) + + def log_heartbeat( + self, component: str, status: str, extra_info: Optional[Dict[str, Any]] = None + ) -> None: + """记录心跳日志 + + Args: + component: 组件名称 + status: 状态 + extra_info: 额外信息 + """ + extra_str = f", info={extra_info}" if extra_info else "" + self.logger.debug(f"[心跳] component={component}, status={status}{extra_str}") + + def info(self, message: str) -> None: + """记录 INFO 级别日志""" + self.logger.info(message) + + def warning(self, message: str) -> None: + """记录 WARNING 级别日志""" + self.logger.warning(message) + + def error(self, message: str, exc_info: bool = False) -> None: + """记录 ERROR 级别日志""" + self.logger.error(message, exc_info=exc_info) + + def debug(self, message: str) -> None: + """记录 DEBUG 级别日志""" + self.logger.debug(message) + + +# 全局日志记录器实例 +_default_logger = None + + +def get_qmt_logger( + name: str = "QMT_Stream", + log_file: str = "logs/qmt_stream.log", + log_level: int = logging.DEBUG, +) -> QMTLogger: + """获取 QMT 日志记录器实例 + + 返回单例模式的日志记录器。 + + Args: + name: 日志记录器名称 + log_file: 日志文件路径 + log_level: 日志级别 + + Returns: + QMTLogger 实例 + """ + global _default_logger + if _default_logger is None: + _default_logger = QMTLogger(name, log_file, log_level) + return _default_logger diff --git a/qmt/message_processor.py b/qmt/message_processor.py new file mode 100644 index 0000000..f1d877d --- /dev/null +++ b/qmt/message_processor.py @@ -0,0 +1,533 @@ +# coding: utf-8 +""" +QMT Redis Stream Message Processor + +统一封装 Redis Stream 操作，提供消息发送、消费、确认、失败处理等功能。 +""" + +import json +import logging +import socket +import os +from typing import Dict, Any, Optional, List, Tuple +from datetime import datetime + +import redis + + +class StreamMessageProcessor: + """Redis Stream 消息处理器 + + 封装所有 Redis Stream 操作，包括： + - 消息发送 (XADD) + - 消息消费 (XREADGROUP) + - 消息确认 (XACK) + - 失败队列 (XADD to failure stream) + - 消费者组管理 + - 待处理消息认领 + """ + + # 消费者组名称 + CONSUMER_GROUP = "qmt_consumers" + # 最大消息长度 + MAXLEN = 1000 + # 流键前缀 + STREAM_PREFIX = "qmt" + + def __init__( + self, + redis_client: Optional[redis.Redis] = None, + redis_config: Optional[Dict[str, Any]] = None, + ): + """初始化消息处理器 + + Args: + redis_client: 已有的 Redis 连接实例 + redis_config: Redis 配置字典 (当 redis_client 为 None 时使用) + 格式: {"host": "localhost", "port": 6379, "password": None, "db": 0} + """ + self.logger = logging.getLogger("QMT_Stream") + + if redis_client: + self.r = redis_client + elif redis_config: + self.r = redis.Redis( + host=redis_config.get("host", "localhost"), + port=redis_config.get("port", 6379), + password=redis_config.get("password"), + db=redis_config.get("db", 0), + decode_responses=True, + ) + else: + # 尝试从环境变量加载配置 + self.r = self._load_redis_from_env() + + self.logger.debug(f"[StreamMessageProcessor] Redis连接初始化完成") + + def _load_redis_from_env(self) -> redis.Redis: + """从环境变量加载 Redis 配置""" + import os + + host = os.getenv("REDIS_HOST", "localhost") + port = int(os.getenv("REDIS_PORT", "6379")) + password = os.getenv("REDIS_PASSWORD") or None + db = int(os.getenv("REDIS_DB", "0")) + + return redis.Redis( + host=host, port=port, password=password, db=db, decode_responses=True + ) + + def _get_stream_key(self, strategy_name: str, is_backtest: bool = False) -> str: + """获取流键名 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + is_backtest: 是否为回测模式 + + Returns: + 流键名，格式: qmt:{strategy_name}:real 或 qmt:{strategy_name}:backtest + """ + suffix = "backtest" if is_backtest else "real" + return f"{self.STREAM_PREFIX}:{strategy_name}:{suffix}" + + def _get_failure_stream_key(self, strategy_name: str) -> str: + """获取失败流键名 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + + Returns: + 失败流键名，格式: qmt:{strategy_name}:failed + """ + return f"{self.STREAM_PREFIX}:{strategy_name}:failed" + + def send_message( + self, + strategy_name: str, + message_data: Dict[str, Any], + is_backtest: bool = False, + ) -> Optional[str]: + """发送消息到 Redis Stream + + Args: + strategy_name: 策略名称 + message_data: 消息数据字典 + is_backtest: 是否为回测消息 + + Returns: + 消息ID (格式: timestamp-sequence)，失败返回 None + """ + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + try: + # 确保消息数据是字符串格式 + if isinstance(message_data, dict): + message_json = json.dumps(message_data, ensure_ascii=False) + else: + message_json = str(message_data) + + # 使用 XADD 发送消息，设置最大长度 + message_id = self.r.xadd( + stream_key, + {"data": message_json}, + maxlen=self.MAXLEN, + approximate=True, # 使用近似裁剪，提高性能 + ) + + self.logger.debug( + f"[消息发送] stream={stream_key}, id={message_id}, " + f"is_backtest={is_backtest}, data={message_json[:200]}" + ) + + return message_id + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error(f"[消息发送失败] stream={stream_key}, error={str(e)}") + return None + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[消息发送异常] stream={stream_key}, error={str(e)}", exc_info=True + ) + return None + + def create_consumer_group( + self, strategy_name: str, is_backtest: bool = False + ) -> bool: + """创建消费者组 + + 如果消费者组已存在，则忽略错误。 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + is_backtest: 是否为回测模式 + + Returns: + 创建成功返回 True，失败返回 False + """ + # 回测模式不使用消费者组 + if is_backtest: + return True + + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + try: + # 创建消费者组，从最新消息开始消费 ($) + self.r.xgroup_create(stream_key, self.CONSUMER_GROUP, id="$", mkstream=True) + self.logger.info( + f"[消费者组创建] stream={stream_key}, group={self.CONSUMER_GROUP}" + ) + return True + + except redis.ResponseError as e: + if "BUSYGROUP" in str(e): + # 消费者组已存在，这是正常的 + self.logger.debug( + f"[消费者组已存在] stream={stream_key}, group={self.CONSUMER_GROUP}" + ) + return True + else: + self.logger.error( + f"[消费者组创建失败] stream={stream_key}, error={str(e)}" + ) + return False + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[消费者组创建异常] stream={stream_key}, error={str(e)}", exc_info=True + ) + return False + + def consume_message( + self, + strategy_name: str, + consumer_id: Optional[str] = None, + is_backtest: bool = False, + block_ms: int = 5000, + count: int = 1, + ) -> Optional[List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]]: + """从 Redis Stream 消费消息 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + consumer_id: 消费者ID，None 则自动生成 + is_backtest: 是否为回测模式 + block_ms: 阻塞等待时间（毫秒） + count: 每次消费的消息数量 + + Returns: + 消息列表，每个元素为 (message_id, message_data) 元组 + 无消息或失败返回 None + """ + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + # 生成消费者ID + if consumer_id is None: + consumer_id = self._generate_consumer_id() + + try: + if is_backtest: + # 回测模式使用 XREAD (不使用消费者组) + messages = self.r.xread( + {stream_key: "0"}, # 从最早未确认消息开始 + count=count, + block=block_ms, + ) + else: + # 实盘模式使用 XREADGROUP + # 确保消费者组存在 + self.create_consumer_group(strategy_name, is_backtest) + + messages = self.r.xreadgroup( + groupname=self.CONSUMER_GROUP, + consumername=consumer_id, + streams={stream_key: ">"}, # 读取新消息 + count=count, + block=block_ms, + ) + + if not messages: + return None + + # 解析消息 + result = [] + for stream_name, stream_messages in messages: + for msg_id, msg_fields in stream_messages: + # 解析消息数据 + data = msg_fields.get("data", "{}") + try: + parsed_data = json.loads(data) + except json.JSONDecodeError: + parsed_data = {"raw_data": data} + + result.append((msg_id, parsed_data)) + + self.logger.debug( + f"[消息接收] stream={stream_key}, id={msg_id}, " + f"consumer={consumer_id}, data={str(parsed_data)[:200]}" + ) + + return result if result else None + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error(f"[消息消费失败] stream={stream_key}, error={str(e)}") + return None + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[消息消费异常] stream={stream_key}, error={str(e)}", exc_info=True + ) + return None + + def ack_message( + self, strategy_name: str, message_id: str, is_backtest: bool = False + ) -> bool: + """确认消息已消费 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + message_id: 消息ID + is_backtest: 是否为回测模式 + + Returns: + 确认成功返回 True，失败返回 False + """ + # 回测模式不需要确认 + if is_backtest: + return True + + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + try: + result = self.r.xack(stream_key, self.CONSUMER_GROUP, message_id) + + if result == 1: + self.logger.debug( + f"[消息确认] stream={stream_key}, id={message_id}, success=True" + ) + return True + else: + self.logger.warning( + f"[消息确认] stream={stream_key}, id={message_id}, success=False, result={result}" + ) + return False + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error( + f"[消息确认失败] stream={stream_key}, id={message_id}, error={str(e)}" + ) + return False + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[消息确认异常] stream={stream_key}, id={message_id}, error={str(e)}", + exc_info=True, + ) + return False + + def send_to_failure_queue( + self, + strategy_name: str, + original_message: Dict[str, Any], + error_reason: str, + retry_count: int = 0, + ) -> Optional[str]: + """将失败消息发送到失败队列 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + original_message: 原始消息数据 + error_reason: 失败原因 + retry_count: 重试次数 + + Returns: + 失败消息ID，失败返回 None + """ + failure_key = self._get_failure_stream_key(strategy_name) + + try: + failure_data = { + "original_message": json.dumps(original_message, ensure_ascii=False), + "error_reason": error_reason, + "failed_at": datetime.now().isoformat(), + "retry_count": str(retry_count), + } + + message_id = self.r.xadd(failure_key, failure_data) + + self.logger.warning( + f"[失败队列] strategy={strategy_name}, id={message_id}, " + f"reason={error_reason}, retry_count={retry_count}" + ) + + return message_id + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error( + f"[失败队列发送失败] strategy={strategy_name}, error={str(e)}" + ) + return None + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[失败队列发送异常] strategy={strategy_name}, error={str(e)}", + exc_info=True, + ) + return None + + def claim_pending_messages( + self, + strategy_name: str, + consumer_id: Optional[str] = None, + is_backtest: bool = False, + min_idle_ms: int = 60000, + ) -> Optional[List[Tuple[str, Dict[str, Any]]]]: + """认领待处理消息（处理崩溃消费者的遗留消息） + + Args: + strategy_name: 策略名称 + consumer_id: 消费者ID + is_backtest: 是否为回测模式 + min_idle_ms: 最小空闲时间（毫秒），超过此时间的消息才会被认领 + + Returns: + 认领的消息列表，无消息或失败返回 None + """ + # 回测模式不需要认领 + if is_backtest: + return None + + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + if consumer_id is None: + consumer_id = self._generate_consumer_id() + + try: + # 获取待处理消息列表 + pending_info = self.r.xpending_range( + stream_key, self.CONSUMER_GROUP, min=min_idle_ms, max="+", count=10 + ) + + if not pending_info: + return None + + # 认领消息 + message_ids = [item["message_id"] for item in pending_info] + claimed = self.r.xclaim( + stream_key, + self.CONSUMER_GROUP, + consumer_id, + min_idle_time=min_idle_ms, + message_ids=message_ids, + ) + + if not claimed: + return None + + # 解析消息 + result = [] + for msg_id, msg_fields in claimed: + data = msg_fields.get("data", "{}") + try: + parsed_data = json.loads(data) + except json.JSONDecodeError: + parsed_data = {"raw_data": data} + + result.append((msg_id, parsed_data)) + + self.logger.info( + f"[消息认领] stream={stream_key}, id={msg_id}, " + f"consumer={consumer_id}, idle_ms>={min_idle_ms}" + ) + + return result if result else None + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error(f"[消息认领失败] stream={stream_key}, error={str(e)}") + return None + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[消息认领异常] stream={stream_key}, error={str(e)}", exc_info=True + ) + return None + + def _generate_consumer_id(self) -> str: + """生成消费者ID""" + hostname = socket.gethostname() + pid = os.getpid() + return f"{hostname}-{pid}" + + def get_stream_info( + self, strategy_name: str, is_backtest: bool = False + ) -> Dict[str, Any]: + """获取流信息 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + is_backtest: 是否为回测模式 + + Returns: + 流信息字典 + """ + stream_key = self._get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + try: + length = self.r.xlen(stream_key) + info = {"length": length, "stream_key": stream_key} + + # 获取消费者组信息（仅实盘模式） + if not is_backtest: + try: + groups = self.r.xinfo_groups(stream_key) + info["groups"] = groups + except: + info["groups"] = [] + + return info + + except redis.RedisError as e: + self.logger.error(f"[获取流信息失败] stream={stream_key}, error={str(e)}") + return {"length": 0, "stream_key": stream_key, "error": str(e)} + except Exception as e: + self.logger.error( + f"[获取流信息异常] stream={stream_key}, error={str(e)}", exc_info=True + ) + return {"length": 0, "stream_key": stream_key, "error": str(e)} + + +# 便捷函数，用于快速发送消息 +def send_qmt_signal_to_stream( + strategy_name: str, + stock_code: str, + action: str, + price: float, + total_slots: int, + timestamp: str, + is_backtest: bool = False, + redis_config: Optional[Dict[str, Any]] = None, +) -> Optional[str]: + """发送 QMT 交易信号到 Redis Stream + + 这是一个便捷函数，用于快速发送标准格式的交易信号。 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + stock_code: 股票代码 + action: 交易动作 (BUY/SELL) + price: 价格 + total_slots: 总槽位数 + timestamp: 时间戳 + is_backtest: 是否为回测 + redis_config: Redis 配置 + + Returns: + 消息ID，失败返回 None + """ + processor = StreamMessageProcessor(redis_config=redis_config) + + message = { + "strategy_name": strategy_name, + "stock_code": stock_code, + "action": action, + "price": price, + "total_slots": total_slots, + "timestamp": timestamp, + "is_backtest": is_backtest, + } + + return processor.send_message(strategy_name, message, is_backtest) diff --git a/qmt/qmt_engine.py b/qmt/qmt_engine.py index 02ee12c..235c9a3 100644 --- a/qmt/qmt_engine.py +++ b/qmt/qmt_engine.py @@ -17,6 +17,15 @@ from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback from xtquant.xttype import StockAccount from xtquant import xtconstant +# 导入 Redis Stream 消息处理器和日志模块 +try: + from .message_processor import StreamMessageProcessor + from .logger import QMTLogger +except ImportError: + # 当作为脚本直接运行时 + from message_processor import StreamMessageProcessor + from logger import QMTLogger + # ================= 0. Windows 补丁 ================= try: import ctypes @@ -473,19 +482,66 @@ class MultiEngineManager: self.start_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") self.is_scheduled_reconnecting = False # 定时重连调度器正在执行标志 self._initialized = True + # Stream 处理器和日志器将在 initialize 中创建 + self.stream_processor: Optional[StreamMessageProcessor] = None + self.qmt_logger: Optional[QMTLogger] = None def initialize(self, config_file="config.json"): - self._setup_logger() + self._setup_logger() # 先初始化 logger with open(config_file, "r", encoding="utf-8") as f: self.config = json.load(f) - self.r = redis.Redis(**self.config["redis"], decode_responses=True) + # 从 .env.local 加载 Redis 配置 + redis_config = self._load_redis_config() + self.r = redis.Redis(**redis_config, decode_responses=True) self.pos_manager = PositionManager(self.r) + # 初始化 Redis Stream 处理器 + self.stream_processor = StreamMessageProcessor(redis_client=self.r) + self.qmt_logger = QMTLogger(name="QMT_Engine_Stream") + self.logger.info("Redis Stream 处理器初始化完成") + for t_cfg in self.config.get("qmt_terminals", []): unit = TradingUnit(t_cfg) unit.connect() self.units[unit.qmt_id] = unit + def _load_redis_config(self) -> Dict[str, Any]: + """从 .env.local 加载 Redis 配置""" + # 尝试加载 python-dotenv + try: + from dotenv import load_dotenv + + # 尝试多个路径 + env_paths = [ + os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "config", ".env.local"), + os.path.join(os.path.dirname(__file__), "config", ".env.local"), + os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "config", ".env.local"), + "/qmt/config/.env.local", + "config/.env.local", + ] + + loaded = False + for env_path in env_paths: + if os.path.exists(env_path): + load_dotenv(env_path) + self.logger.info(f"[Config] 加载 Redis 配置: {env_path}") + loaded = True + break + + if not loaded: + self.logger.warning("[Config] 警告: 未找到 .env.local 文件，使用默认配置") + except ImportError: + self.logger.warning("[Config] 警告: 未安装 python-dotenv，使用默认配置") + + # 从环境变量读取 Redis 配置 + redis_config = { + "host": os.getenv("REDIS_HOST", "localhost"), + "port": int(os.getenv("REDIS_PORT", "6379")), + "password": os.getenv("REDIS_PASSWORD") or None, + "db": int(os.getenv("REDIS_DB", "0")), + } + + return redis_config def _setup_logger(self): log_dir = "logs" @@ -494,8 +550,8 @@ class MultiEngineManager: log_file = os.path.join( log_dir, f"{datetime.date.today().strftime('%Y-%m-%d')}.log" ) - logger = logging.getLogger("QMT_Engine") - logger.setLevel(logging.INFO) + self.logger = logging.getLogger("QMT_Engine") + self.logger.setLevel(logging.INFO) # 确保日志流为 UTF-8 fmt = logging.Formatter( "[%(asctime)s] [%(threadName)s] %(message)s", "%H:%M:%S" @@ -504,9 +560,8 @@ class MultiEngineManager: fh.setFormatter(fmt) sh = logging.StreamHandler(sys.stdout) sh.setFormatter(fmt) - logger.addHandler(fh) - logger.addHandler(sh) - + self.logger.addHandler(fh) + self.logger.addHandler(sh) def get_strategies_by_terminal(self, qmt_id): return [ s @@ -632,37 +687,147 @@ class MultiEngineManager: time.sleep(10) def process_route(self, strategy_name): + """处理策略消息路由 - 使用 Redis Stream + + 从 Redis Stream 消费消息，处理成功后 ACK，失败则进入失败队列。 + """ strat_cfg = self.config["strategies"].get(strategy_name) unit = self.units.get(strat_cfg.get("qmt_id")) if not unit or not unit.callback or not unit.callback.is_connected: return - msg_json = self.r.lpop(f"{strategy_name}_real") - if not msg_json: + # 使用 StreamMessageProcessor 消费消息 + if not self.stream_processor: + self.logger.error("[process_route] Stream处理器未初始化") return try: - data = json.loads(msg_json) - # 严格校验消息日期 - if data.get("timestamp", "").split(" ")[ - 0 - ] != datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d"): + # 消费消息 (非阻塞，立即返回) + messages = self.stream_processor.consume_message( + strategy_name=strategy_name, + consumer_id=None, # 自动生成 + is_backtest=False, + block_ms=100, # 短阻塞，快速返回 + ) + + if not messages: return - if data["action"] == "BUY": - self._execute_buy(unit, strategy_name, data) - elif data["action"] == "SELL": - self._execute_sell(unit, strategy_name, data) - except json.JSONDecodeError as e: - self.logger.error( - f"[{strategy_name}] JSON解析失败: {e}, 消息: {msg_json[:200]}" - ) - except KeyError as e: - self.logger.error(f"[{strategy_name}] 消息缺少必要字段: {e}") + # 处理每条消息 + for msg_id, data in messages: + try: + # 1. 记录消息接收日志 + stream_key = f"qmt:{strategy_name}:real" + self.qmt_logger.log_message_receive(stream_key, msg_id, data) + + # 2. 严格校验消息日期 + msg_date = data.get("timestamp", "").split(" ")[0] + today_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d") + + if msg_date != today_str: + self.qmt_logger.log_validation( + validation_type="date_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"msg_date": msg_date, "today": today_str}, + result=False, + ) + # 日期不符的消息也 ACK，避免重复处理 + self.stream_processor.ack_message( + strategy_name, msg_id, is_backtest=False + ) + continue + + self.qmt_logger.log_validation( + validation_type="date_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"msg_date": msg_date}, + result=True, + ) + + # 3. 执行交易动作 + action = data.get("action") + + # 获取策略配置，确定下单模式 + strat_cfg = self.config["strategies"].get(strategy_name, {}) + order_mode = strat_cfg.get("order_mode", "slots") + + if action == "BUY": + self.qmt_logger.log_validation( + validation_type="action_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"action": "BUY", "code": data.get("stock_code"), "order_mode": order_mode}, + result=True, + ) + # 根据下单模式执行相应逻辑 + if order_mode == "percentage": + self._execute_percentage_buy(unit, strategy_name, data) + else: + self._execute_buy(unit, strategy_name, data) + elif action == "SELL": + self.qmt_logger.log_validation( + validation_type="action_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"action": "SELL", "code": data.get("stock_code"), "order_mode": order_mode}, + result=True, + ) + # 根据下单模式执行相应逻辑 + if order_mode == "percentage": + self._execute_percentage_sell(unit, strategy_name, data) + else: + self._execute_sell(unit, strategy_name, data) + else: + self.qmt_logger.log_validation( + validation_type="action_check", + strategy_name=strategy_name, + details={"action": action}, + result=False, + ) + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] 未知动作: {action}") + + # 4. 确认消息已处理 + ack_success = self.stream_processor.ack_message( + strategy_name, msg_id, is_backtest=False + ) + self.qmt_logger.log_ack(stream_key, msg_id, ack_success) + + except json.JSONDecodeError as e: + error_msg = f"JSON解析失败: {e}" + self.logger.error( + f"[{strategy_name}] {error_msg}, 消息ID: {msg_id}" + ) + self.qmt_logger.log_failure(stream_key, msg_id, error_msg) + # 解析失败的消息也发送 ACK，避免死循环 + self.stream_processor.ack_message( + strategy_name, msg_id, is_backtest=False + ) + + except KeyError as e: + error_msg = f"消息缺少必要字段: {e}" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] {error_msg}") + self.qmt_logger.log_failure(stream_key, msg_id, error_msg) + self.stream_processor.send_to_failure_queue( + strategy_name, data, error_msg + ) + # 发送失败队列后 ACK + self.stream_processor.ack_message( + strategy_name, msg_id, is_backtest=False + ) + + except Exception as e: + error_msg = f"消息处理异常: {str(e)}" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] {error_msg}", exc_info=True) + self.qmt_logger.log_failure(stream_key, msg_id, error_msg) + # 异常消息进入失败队列 + self.stream_processor.send_to_failure_queue( + strategy_name, data, error_msg + ) + # 发送失败队列后 ACK + self.stream_processor.ack_message( + strategy_name, msg_id, is_backtest=False + ) + except Exception as e: - self.logger.error( - f"[{strategy_name}] 消息处理异常: {str(e)}", exc_info=True - ) + self.logger.error(f"[process_route] 消费消息异常: {str(e)}", exc_info=True) def _execute_buy(self, unit, strategy_name, data): strat_cfg = self.config["strategies"][strategy_name] @@ -719,6 +884,15 @@ class MultiEngineManager: if vol < 100: return + # 记录订单执行请求 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + ) + oid = unit.xt_trader.order_stock( unit.acc_obj, data["stock_code"], @@ -735,6 +909,26 @@ class MultiEngineManager: self.logger.info( f"√√√ [{unit.alias}] {strategy_name} 下单买入: {data['stock_code']} {vol}股 @ {price}" ) + # 记录订单执行成功 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + order_id=oid, + ) + else: + error_msg = "下单请求被拒绝 (Result=-1)" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] {error_msg}") + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + error=error_msg, + ) except: self.logger.error(traceback.format_exc()) @@ -785,6 +979,15 @@ class MultiEngineManager: ) price = round(float(data["price"]) + offset, 3) + # 记录订单执行请求 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=final_vol, + price=price, + ) + oid = unit.xt_trader.order_stock( unit.acc_obj, data["stock_code"], @@ -800,9 +1003,198 @@ class MultiEngineManager: self.logger.info( f"√√√ [{unit.alias}] {strategy_name} 下单卖出: {data['stock_code']} {final_vol}股 @ {price}" ) + # 记录订单执行成功 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=final_vol, + price=price, + order_id=oid, + ) + else: + error_msg = "下单请求被拒绝 (Result=-1)" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] {error_msg}") + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=final_vol, + price=price, + error=error_msg, + ) except: self.logger.error(traceback.format_exc()) + def _execute_percentage_buy(self, unit, strategy_name, data): + """处理百分比模式的买入逻辑""" + strat_cfg = self.config["strategies"][strategy_name] + + # 获取目标持仓百分比 + position_pct = float(data.get("position_pct", 0)) + if position_pct <= 0: + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] 百分比模式买入: position_pct 无效 ({position_pct})") + return + + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 处理买入: {data['stock_code']}, 目标占比: {position_pct}") + + try: + asset = unit.xt_trader.query_stock_asset(unit.acc_obj) + if not asset: + self.logger.error(f"[{strategy_name}] API 错误: query_stock_asset 返回 None") + return + + total_asset = asset.total_asset + available_cash = asset.cash + + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 账户总资产: {total_asset:.2f}, 可用资金: {available_cash:.2f}") + + # 计算目标金额 + target_amount = total_asset * position_pct + actual_amount = min(target_amount, available_cash * 0.98) # 预留手续费滑点 + + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 目标金额: {target_amount:.2f}, 实际可用: {actual_amount:.2f}") + + # 检查最小金额限制 + if actual_amount < 2000: + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 拦截买入: 金额过小 ({actual_amount:.2f} < 2000)") + return + + # 价格校验 + price = float(data.get("price", 0)) + offset = strat_cfg.get("execution", {}).get("buy_price_offset", 0.0) + price = round(price + offset, 3) + + if price <= 0: + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 价格异常: {price}，强制设为1.0") + price = 1.0 + + # 计算股数 + vol = int(actual_amount / price / 100) * 100 + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 计算股数: 资金{actual_amount:.2f} / 价格{price} -> {vol}股") + + if vol < 100: + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 拦截买入: 股数不足 100 ({vol})") + return + + # 记录订单执行请求 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + ) + + oid = unit.xt_trader.order_stock( + unit.acc_obj, + data["stock_code"], + xtconstant.STOCK_BUY, + vol, + xtconstant.FIX_PRICE, + price, + strategy_name, + "PyBuyPct", + ) + + if oid != -1: + unit.order_cache[oid] = (strategy_name, data["stock_code"], "BUY") + self.logger.info(f"√√√ [{unit.alias}] [{strategy_name}] [百分比模式] 下单买入: {data['stock_code']} {vol}股 @ {price}") + # 记录订单执行成功 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + order_id=oid, + ) + else: + error_msg = "下单请求被拒绝 (Result=-1)" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] [百分比模式] {error_msg}") + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="BUY", + volume=vol, + price=price, + error=error_msg, + ) + except: + self.logger.error(traceback.format_exc()) + + def _execute_percentage_sell(self, unit, strategy_name, data): + """处理百分比模式的卖出逻辑（清仓）""" + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 处理卖出: {data['stock_code']} (清仓)") + + try: + # 查询实盘持仓 + real_pos = unit.xt_trader.query_stock_positions(unit.acc_obj) + if real_pos is None: + self.logger.error(f"[{strategy_name}] [百分比模式] API 错误: query_stock_positions 返回 None") + return + + rp = next((p for p in real_pos if p.stock_code == data["stock_code"]), None) + can_use = rp.can_use_volume if rp else 0 + + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 股票 {data['stock_code']} 实盘可用持仓: {can_use}") + + if can_use <= 0: + self.logger.warning(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 拦截卖出: 无可用持仓") + return + + # 执行清仓 + price = float(data.get("price", 0)) + offset = self.config["strategies"][strategy_name].get("execution", {}).get("sell_price_offset", 0.0) + price = round(price + offset, 3) + + self.logger.info(f"[{strategy_name}] [百分比模式] 执行清仓: {data['stock_code']} @ {price}, 数量: {can_use}") + + # 记录订单执行请求 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=can_use, + price=price, + ) + + oid = unit.xt_trader.order_stock( + unit.acc_obj, + data["stock_code"], + xtconstant.STOCK_SELL, + can_use, + xtconstant.FIX_PRICE, + price, + strategy_name, + "PySellPct", + ) + + if oid != -1: + unit.order_cache[oid] = (strategy_name, data["stock_code"], "SELL") + self.logger.info(f"√√√ [{unit.alias}] [{strategy_name}] [百分比模式] 下单卖出: {data['stock_code']} {can_use}股 @ {price}") + # 记录订单执行成功 + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=can_use, + price=price, + order_id=oid, + ) + else: + error_msg = "下单请求被拒绝 (Result=-1)" + self.logger.error(f"[{strategy_name}] [百分比模式] {error_msg}") + self.qmt_logger.log_order_execution( + strategy_name=strategy_name, + stock_code=data["stock_code"], + action="SELL", + volume=can_use, + price=price, + error=error_msg, + ) + except: + self.logger.error(traceback.format_exc()) def verify_connection(self, timeout=5): """验证物理连接是否有效""" try: diff --git a/qmt/qmt_functionality.md b/qmt/qmt_functionality.md index cdf8741..820c71a 100644 --- a/qmt/qmt_functionality.md +++ b/qmt/qmt_functionality.md @@ -4,9 +4,9 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `xtquant` 库连接 QMT 交易终端，实现自动化交易功能。该模块采用多终端架构设计，支持同时管理多个 QMT 终端实例，并提供 Web 仪表盘和 RESTful API 接口进行监控和操作。 -系统核心特性包括：多终端并行管理、异步订单处理、断线自动重连、收盘自动清算、实时心跳检测等。所有交易信号通过 Redis 消息队列接收，确保交易指令的可靠传递和执行。 +系统核心特性包括：多终端并行管理、异步订单处理、断线自动重连、收盘自动清算、实时心跳检测等。所有交易信号通过 Redis Stream 消息队列接收，确保交易指令的可靠传递和执行。 -系统分为**信号发送端**和**交易执行端**两部分。信号发送端（`qmt_signal_sender.py`）运行在聚宽策略环境中，将策略产生的买卖信号推送至 Redis 队列；交易执行端（`qmt_engine.py` + `run.py`）运行在本地，从 Redis 消费信号并通过 QMT 终端执行实盘交易。 +系统分为**信号发送端**和**交易执行端**两部分。信号发送端（`qmt_sender.py`）运行在聚宽策略环境中，将策略产生的买卖信号推送至 Redis Stream；交易执行端（`qmt_engine.py` + `run.py`）运行在本地，从 Redis Stream 消费信号并通过 QMT 终端执行实盘交易。 ## 2. 核心组件 @@ -16,8 +16,10 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `x |------|------| | [`run.py`](run.py) | 系统启动入口，负责初始化多终端管理器并启动 API 服务 | | [`qmt_engine.py`](qmt_engine.py) | 核心引擎模块，包含多终端管理器和交易执行单元 | -| [`qmt_trader.py`](qmt_trader.py) | 旧版单终端交易引擎（保留兼容） | -| [`qmt_signal_sender.py`](qmt_signal_sender.py) | 信号发送端，运行于聚宽策略侧，将交易信号推送至 Redis 队列 | +| [`qmt_sender.py`](qmt_sender.py) | 统一信号发送端，支持槽位模式和百分比模式，运行于聚宽策略侧 | +| [`backtest_consumer.py`](backtest_consumer.py) | 回测消息消费者，模拟交易执行并记录完整日志 | +| [`message_processor.py`](message_processor.py) | Redis Stream 消息处理器，封装消息发送、消费、确认等功能 | +| [`logger.py`](logger.py) | 细粒度日志模块，追踪消息处理全流程 | | [`api_server.py`](api_server.py) | FastAPI Web 服务，提供 RESTful API 接口 | | [`dashboard.html`](dashboard.html) | Web 仪表盘前端页面 | | [`start.bat`](start.bat) | Windows 启动脚本 | @@ -37,14 +39,30 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `x | `UnitCallback` | 终端回调处理器，处理成交回报和错误通知 | | `TerminalStatus` | 终端状态数据类，封装终端连接状态信息 | -#### qmt_trader.py +#### qmt_sender.py + +| 函数 | 功能说明 | +|------|----------| +| `send_qmt_signal()` | 发送槽位模式信号（基于 total_slots） | +| `send_qmt_percentage_signal()` | 发送百分比模式信号（基于 position_pct） | + +#### backtest_consumer.py | 类名 | 功能说明 | |------|----------| -| `SystemState` | 全局状态管理器，维护交易系统运行状态 | -| `PositionManager` | 虚拟持仓管理器，管理策略与股票的持仓映射 | -| `DailySettlement` | 日终清算处理器，处理收盘后的撤单和持仓修正 | -| `MyXtQuantTraderCallback` | QMT 交易回调，处理成交和错误事件 | +| `BacktestConsumer` | 回测消息消费者，支持守护模式和单次运行模式 | + +#### message_processor.py + +| 类名 | 功能说明 | +|------|----------| +| `StreamMessageProcessor` | Redis Stream 消息处理器，支持消息发送、消费、确认、失败处理 | + +#### logger.py + +| 类名 | 功能说明 | +|------|----------| +| `QMTLogger` | 细粒度日志记录器，追踪消息接收、解析、校验、执行、确认全流程 | ## 3. 功能详细说明 @@ -56,7 +74,7 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `x ### 3.2 交易消息处理 -交易信号通过 Redis 消息队列传递，每个策略对应一个独立的队列。消息格式为 JSON 对象，包含股票代码、操作类型、价格、时间戳等字段。系统对每条消息进行严格校验，包括日期校验、时间戳校验、必填字段校验等，确保只有当天的有效指令才会被执行。 +交易信号通过 Redis Stream 消息队列传递，每个策略对应一个独立的 Stream。消息格式为 JSON 对象，包含股票代码、操作类型、价格、时间戳等字段。系统对每条消息进行严格校验，包括日期校验、时间戳校验、必填字段校验等，确保只有当天的有效指令才会被执行。 买入逻辑支持两种模式： @@ -88,7 +106,13 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `x 系统采用增强型日志系统，支持文件和控制台双路输出。日志格式包含时间戳、线程名、级别和消息内容，便于追踪问题。文件日志按日期命名，自动存放在 `logs/` 目录下。控制台输出强制刷新流，确保在 Windows 环境下日志实时显示。 -日志级别分为 INFO、WARNING、ERROR 三级，重要操作和状态变化都会记录。交易相关日志特别标注策略名称和股票代码，方便后续分析和审计。 +新增 `logger.py` 模块提供细粒度日志记录，追踪消息处理全流程： +- 消息接收（`log_message_receive`） +- 消息解析（`log_message_parse`） +- 业务校验（`log_validation`） +- 订单执行（`log_order_execution`） +- 消息确认（`log_message_ack`） +- 失败处理（`log_failure`） ## 4. API 接口列表 @@ -234,6 +258,21 @@ QMT 模块是 NewStock 量化交易系统的实盘交易执行模块，通过 `x } ``` +### 5.3 环境变量配置 + +系统支持通过 `.env.local` 文件或环境变量配置以下参数： + +| 变量名 | 默认值 | 说明 | +|--------|--------|------| +| `REDIS_HOST` | localhost | Redis 主机地址 | +| `REDIS_PORT` | 6379 | Redis 端口 | +| `REDIS_PASSWORD` | None | Redis 密码 | +| `REDIS_DB` | 0 | Redis 数据库 | +| `BACKTEST_CONSUMER_ID` | backtest-consumer-1 | 回测消费者 ID | +| `BACKTEST_STRATEGIES` | "" | 默认策略列表，逗号分隔 | +| `LOG_LEVEL` | DEBUG | 日志级别 | +| `LOG_FILE` | logs/backtest_consumer.log | 日志文件路径 | + ## 6. Web 仪表盘功能 ### 6.1 功能概览 @@ -256,16 +295,20 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 仪表盘默认访问地址为 `http://localhost:8001`，该地址在系统启动时打印在控制台。首次访问时会自动加载所有终端状态、持仓信息和系统日志。 -## 7. 信号发送端（qmt_signal_sender.py） +## 7. 信号发送端（qmt_sender.py） ### 7.1 模块定位 -`qmt_signal_sender.py` 是 QMT 交易系统的**信号生产端**，部署在聚宽（JoinQuant）策略运行环境中。它负责将策略产生的买卖信号序列化后推送到 Redis 队列，由本地 QMT 交易引擎消费并执行。该模块是连接"策略研究/回测平台"与"实盘交易执行"的桥梁。 +`qmt_sender.py` 是 QMT 交易系统的**信号生产端**，部署在聚宽（JoinQuant）策略运行环境中。它负责将策略产生的买卖信号序列化后推送到 Redis Stream，由本地 QMT 交易引擎消费并执行。该模块是连接"策略研究/回测平台"与"实盘交易执行"的桥梁。 + +该模块统一了槽位模式和百分比模式，通过不同函数发送不同类型的信号。 ### 7.2 核心函数 #### `send_qmt_signal(code, target_total_slots, price, context, redis_config)` +发送槽位模式信号。 + | 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | `code` | str | 股票代码，聚宽格式（如 `000001.XSHE`、`600519.XSHG`） | @@ -274,6 +317,20 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 | `context` | object | 聚宽上下文对象，提供 `run_params.type`（运行类型）和 `current_dt`（当前时间） | | `redis_config` | dict | Redis 连接配置，包含 `host`、`port`、`password`、`db`、`strategy_name` 等字段 | +#### `send_qmt_percentage_signal(code, position_pct, action, price, is_backtest, timestamp, redis_config)` + +发送百分比模式信号。 + +| 参数 | 类型 | 说明 | +|------|------|------| +| `code` | str | 股票代码，聚宽格式（如 `000001.XSHE`、`600519.XSHG`） | +| `position_pct` | float | 目标持仓占总资产的比例，范围 0.0 ~ 1.0（如 0.2 表示 20%） | +| `action` | str | 交易动作，固定为 `"BUY"` 或 `"SELL"` | +| `price` | float | 当前最新价格，用于实盘限价单参考 | +| `is_backtest` | bool | 是否为回测模式（True/False） | +| `timestamp` | str | 时间戳字符串，格式 `"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"` | +| `redis_config` | dict | Redis 连接配置，包含 `host`、`port`、`password`、`db`、`strategy_name` 等字段 | + ### 7.3 处理流程 ``` @@ -285,20 +342,20 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 └─ 回测模式 → 限制最多发送 10 条（防止回测刷爆队列） │ ▼ -2. 建立 Redis 连接（socket_timeout=1s） +2. 建立 Redis Stream 连接 │ ▼ 3. 数据转换与规范化 ├─ 股票代码格式转换：.XSHE → .SZ，.XSHG → .SH - └─ 动作判定：target_total_slots > 0 → BUY，= 0 → SELL + └─ 动作判定（槽位模式）：target_total_slots > 0 → BUY，= 0 → SELL │ ▼ 4. 构建 JSON 消息体 │ ▼ -5. 队列路由 - ├─ 回测 → {strategy_name}_backtest（TTL: 1 小时） - └─ 实盘 → {strategy_name}_real（TTL: 7 天） +5. Stream 路由 + ├─ 回测 → qmt:{strategy_name}:backtest + └─ 实盘 → qmt:{strategy_name}:real │ ▼ 6. 控制台日志输出 @@ -306,8 +363,9 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 ### 7.4 消息格式 -发送到 Redis 队列的 JSON 消息结构： +发送到 Redis Stream 的 JSON 消息结构： +**槽位模式：** ```json { "strategy_name": "my_strategy", @@ -320,94 +378,7 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 } ``` -| 字段 | 类型 | 说明 | -|------|------|------| -| `strategy_name` | str | 策略名称，来自 `redis_config['strategy_name']`，用于队列路由和持仓管理 | -| `stock_code` | str | QMT 格式的股票代码（`.SZ` / `.SH`） | -| `action` | str | 交易动作，`BUY` 或 `SELL` | -| `price` | float | 信号触发时的最新价格 | -| `total_slots` | int | 策略的总槽位数（BUY 时为策略设定值，SELL 时为 0） | -| `timestamp` | str | 信号生成时间，格式 `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` | -| `is_backtest` | bool | 是否为回测环境发出的信号 | - -### 7.5 买卖意图判定逻辑 - -信号发送端不直接区分"买入函数"和"卖出函数"，而是通过 `target_total_slots` 参数的值进行语义推断： - -- **`target_total_slots > 0`**（BUY）：策略意向持有该股票，`total_slots` 传递策略的总持仓上限，供交易引擎计算单只股票的资金分配。 -- **`target_total_slots = 0`**（SELL）：策略意向清仓该股票，释放所占槽位。 - -### 7.6 回测流量控制 - -模块级全局变量 `_BACKTEST_SEND_COUNT` 用于限制回测模式下的信号发送数量，上限为 10 条。这一机制防止长周期回测期间大量无效信号涌入 Redis 队列，回测队列的 TTL 也相应缩短为 1 小时（实盘为 7 天）。 - -### 7.7 队列命名规则 - -| 运行模式 | 队列名格式 | TTL | -|----------|-----------|-----| -| 实盘 | `{strategy_name}_real` | 604800 秒（7 天） | -| 回测 | `{strategy_name}_backtest` | 3600 秒（1 小时） | - -### 7.8 股票代码格式转换 - -| 来源平台 | 格式 | 示例 | -|----------|------|------| -| 聚宽 | `.XSHE` / `.XSHG` | `000001.XSHE`、`600519.XSHG` | -| QMT | `.SZ` / `.SH` | `000001.SZ`、`600519.SH` | - -## 8. 百分比下单信号发送端（qmt_percentage_sender.py） - -### 8.1 模块定位 - -`qmt_percentage_sender.py` 是基于**仓位百分比**的 QMT 信号发送端，与槽位模式的 `qmt_signal_sender.py` 并行存在。该模块用于配置为 `order_mode: "percentage"` 的策略，通过指定目标持仓占账户总资产的比例来触发交易。 - -### 8.2 核心函数 - -#### `send_qmt_percentage_signal(code, position_pct, action, price, is_backtest, timestamp, redis_config)` - -| 参数 | 类型 | 说明 | -|------|------|------| -| `code` | str | 股票代码，聚宽格式（如 `000001.XSHE`、`600519.XSHG`） | -| `position_pct` | float | 目标持仓占总资产的比例，范围 0.0 ~ 1.0（如 0.2 表示 20%） | -| `action` | str | 交易动作，固定为 `"BUY"` 或 `"SELL"` | -| `price` | float | 当前最新价格，用于实盘限价单参考 | -| `is_backtest` | bool | 是否为回测模式（True/False） | -| `timestamp` | str | 时间戳字符串，格式 `"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"` | -| `redis_config` | dict | Redis 连接配置，包含 `host`、`port`、`password`、`db`、`strategy_name` 等字段 | - -### 8.3 处理流程 - -``` -策略触发信号 - │ - ▼ -1. 环境判断与流量控制 - ├─ 实盘模式 → 直接通过 - └─ 回测模式 → 限制最多发送 10 条（防止回测刷爆队列） - │ - ▼ -2. 建立 Redis 连接（socket_timeout=1s） - │ - ▼ -3. 数据转换与规范化 - └─ 股票代码格式转换：.XSHE → .SZ，.XSHG → .SH - │ - ▼ -4. 构建 JSON 消息体（包含 position_pct 字段） - │ - ▼ -5. 队列路由 - ├─ 回测 → {strategy_name}_backtest（TTL: 1 小时） - └─ 实盘 → {strategy_name}_real（TTL: 7 天） - │ - ▼ -6. 控制台日志输出 -``` - -### 8.4 消息格式 - -发送到 Redis 队列的 JSON 消息结构： - +**百分比模式：** ```json { "strategy_name": "my_strategy", @@ -426,47 +397,43 @@ Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系 | `stock_code` | str | QMT 格式的股票代码（`.SZ` / `.SH`） | | `action` | str | 交易动作，`BUY` 或 `SELL` | | `price` | float | 信号触发时的最新价格 | -| `position_pct` | float | 目标持仓占账户总资产的比例，范围 0.0 ~ 1.0 | +| `total_slots` | int | 策略的总槽位数（槽位模式） | +| `position_pct` | float | 目标持仓占账户总资产的比例（百分比模式） | | `timestamp` | str | 信号生成时间，格式 `YYYY-MM-DD HH:MM:SS` | | `is_backtest` | bool | 是否为回测环境发出的信号 | -### 8.5 买卖意图判定逻辑 +### 7.5 买卖意图判定逻辑 -与槽位模式不同，百分比模式需要**显式指定**交易动作： +**槽位模式**：通过 `target_total_slots` 参数的值进行语义推断： +- **`target_total_slots > 0`**（BUY）：策略意向持有该股票，`total_slots` 传递策略的总持仓上限，供交易引擎计算单只股票的资金分配。 +- **`target_total_slots = 0`**（SELL）：策略意向清仓该股票，释放所占槽位。 +**百分比模式**：需要**显式指定**交易动作： - **`action = "BUY"`**：策略意向买入该股票，目标持仓占比为 `position_pct`。交易引擎根据账户总资产计算目标金额，然后转换为具体股数下单。 - **`action = "SELL"`**：策略意向清仓该股票。百分比模式下卖出采用简化逻辑，直接执行清仓操作。 -### 8.6 买入计算公式 +### 7.6 回测流量控制 -当 QMT 端接收到百分比模式的买入信号时，按以下公式计算买入股数： +模块级全局变量 `_BACKTEST_SEND_COUNT` 用于限制回测模式下的信号发送数量，上限为 10 条。这一机制防止长周期回测期间大量无效信号涌入 Redis 队列。 -``` -目标金额 = 账户总资产 × position_pct -可用金额 = min(目标金额, 可用资金) -买入股数 = int(可用金额 / 价格 / 100) × 100 -``` +### 7.7 Stream 命名规则 -**边界处理：** -- 单笔金额 < 2000 元 → 拦截不下单 -- 计算股数 < 100 股 → 拦截不下单 -- 价格 ≤ 0 → 强制设为 1.0（仅测试用） +| 运行模式 | Stream 键名格式 | +|----------|----------------| +| 实盘 | `qmt:{strategy_name}:real` | +| 回测 | `qmt:{strategy_name}:backtest` | -### 8.7 与槽位模式的对比 +### 7.8 股票代码格式转换 -| 特性 | 槽位模式 (slots) | 百分比模式 (percentage) | -|------|------------------|------------------------| -| 核心参数 | `total_slots` | `position_pct` | -| 持仓限制 | 有（同时持仓数量限制） | 无 | -| 资金分配 | 按剩余槽位均分资金 | 按总资产比例计算 | -| 卖出逻辑 | 按持仓数量计算 | 清仓 | -| 配置方式 | 配置文件设置 `order_mode: "slots"` | 配置文件设置 `order_mode: "percentage"` | -| 信号发送 | `send_qmt_signal()` | `send_qmt_percentage_signal()` | +| 来源平台 | 格式 | 示例 | +|----------|------|------| +| 聚宽 | `.XSHE` / `.XSHG` | `000001.XSHE`、`600519.XSHG` | +| QMT | `.SZ` / `.SH` | `000001.SZ`、`600519.SH` | -### 8.8 使用示例 +### 7.9 使用示例 ```python -from qmt_percentage_sender import send_qmt_percentage_signal +from qmt_sender import send_qmt_signal, send_qmt_percentage_signal # Redis 配置 redis_config = { @@ -474,10 +441,19 @@ redis_config = { "port": 6379, "password": None, "db": 0, - "strategy_name": "MyPercentageStrategy" + "strategy_name": "MyStrategy" } -# 买入信号：目标持仓占账户总资产的 20% +# 槽位模式买入信号 +send_qmt_signal( + code="000001.XSHE", + target_total_slots=5, + price=15.5, + context=context, # 聚宽上下文 + redis_config=redis_config +) + +# 百分比模式买入信号（目标持仓 20%） send_qmt_percentage_signal( code="000001.XSHE", position_pct=0.2, @@ -487,22 +463,43 @@ send_qmt_percentage_signal( timestamp="2026-02-17 14:30:00", redis_config=redis_config ) - -# 卖出信号：清仓 -send_qmt_percentage_signal( - code="000001.XSHE", - position_pct=0, - action="SELL", - price=15.8, - is_backtest=False, - timestamp="2026-02-17 14:35:00", - redis_config=redis_config -) ``` +## 8. 回测消息消费者（backtest_consumer.py） + +### 8.1 模块定位 + +`backtest_consumer.py` 是独立的回测消息消费脚本，用于消费回测消息流、记录完整的处理流程日志、模拟订单执行（不执行真实交易），并支持 ACK 确认消息。 + +### 8.2 使用方式 + +```bash +# 守护模式（持续运行，处理所有配置的策略） +python backtest_consumer.py + +# 单次运行模式（处理一次后退出） +python backtest_consumer.py --once + +# 指定策略运行 +python backtest_consumer.py --strategy StrategyA +python backtest_consumer.py --once --strategy StrategyA,StrategyB +``` + +### 8.3 配置说明 + +可通过环境变量或 `.env.local` 文件配置： +- `REDIS_HOST`: Redis 主机地址（默认: localhost） +- `REDIS_PORT`: Redis 端口（默认: 6379） +- `REDIS_PASSWORD`: Redis 密码（默认: None） +- `REDIS_DB`: Redis 数据库（默认: 0） +- `BACKTEST_CONSUMER_ID`: 消费者ID（默认: backtest-consumer-1） +- `BACKTEST_STRATEGIES`: 默认策略列表，逗号分隔 +- `LOG_LEVEL`: 日志级别（默认: DEBUG） +- `LOG_FILE`: 日志文件路径（默认: logs/backtest_consumer.log） + ## 9. 系统架构 -### 8.1 组件关系图 +### 9.1 组件关系图 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ @@ -520,7 +517,7 @@ send_qmt_percentage_signal( │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │ │ │ 日志系统 │ │ 终端执行单元 │ │ Web 仪表盘 │ │ -│ │ logs/ │ │ TradingUnit │ │ dashboard.html │ │ +│ │ logger.py │ │ TradingUnit │ │ dashboard.html │ │ │ └─────────────┘ │ × N │ │ │ │ │ └────────┬────────┘ └─────────────────────────┘ │ │ │ │ @@ -534,22 +531,22 @@ send_qmt_percentage_signal( │ 外部依赖 │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │ │ │ Redis │ │ QMT 终端 │ │ 浏览器客户端 │ │ -│ │ 消息队列 │ │ 实盘交易 │ │ HTTP 请求 │ │ +│ │ Stream │ │ 实盘交易 │ │ HTTP 请求 │ │ │ └─────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` -### 8.2 数据流向图 +### 9.2 数据流向图 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据流向 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ -│ 聚宽策略 ──> qmt_signal_sender ──> Redis 队列 ──> 消息处理循环 │ -│ (信号发送端) {strategy}_real │ │ +│ 聚宽策略 ──> qmt_sender ──> Redis Stream ──> 消息处理循环 │ +│ (信号发送端) qmt:{strategy}:real │ │ │ ▼ │ -│ 槽位检查 ──> 资金检查 │ +│ 槽位/百分比检查 │ │ │ │ │ ▼ │ │ 订单执行 (QMT API) │ @@ -572,20 +569,21 @@ send_qmt_percentage_signal( └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` -### 8.3 消息处理流程 +### 9.3 消息处理流程 -1. **消息接收**：系统从 Redis 队列 `{strategy_name}_real` 中取出消息 +1. **消息接收**：系统从 Redis Stream `qmt:{strategy_name}:real` 中读取消息 2. **消息解析**：将 JSON 消息解析为结构化数据，验证必填字段 3. **日期校验**：检查消息日期是否为当天，过期消息丢弃 -4. **槽位检查**：查询策略已占用槽位，判断是否允许新买入 -5. **资金检查**：查询账户可用资金，计算单只股票可买入金额 +4. **模式检查**：根据策略配置确定使用槽位模式或百分比模式 +5. **槽位/资金检查**：查询策略已占用槽位或账户总资产，判断是否允许新买入 6. **数量计算**：根据资金和价格计算买入股数（向下取整为百股） 7. **订单执行**：调用 QMT API 下单，成功则缓存订单信息 8. **状态更新**：标记虚拟持仓，异步等待成交回调 +9. **消息确认**：发送 ACK 确认消息已处理 ## 10. 启动与停止 -### 9.1 Windows 启动 +### 10.1 Windows 启动 使用提供的 `start.bat` 脚本启动系统： @@ -600,11 +598,11 @@ cd qmt python run.py ``` -### 9.2 日志文件位置 +### 10.2 日志文件位置 系统日志保存在 `qmt/logs/{日期}.log` 目录下，文件名格式为 `2026-01-27.log`。日志按日期自动切分，当日期变化时创建新的日志文件。 -### 9.3 端口说明 +### 10.3 端口说明 | 服务 | 默认端口 | 说明 | |------|----------|------| @@ -617,3 +615,4 @@ python run.py 3. **交易日时间**：交易逻辑仅在 09:15-11:30 和 13:00-15:00 期间执行 4. **维护时段**：每日 21:32-21:50 为 QMT 维护时段，此时段不执行重连 5. **权限要求**：确保程序有权限写入 `logs/` 目录 +6. **配置文件**：Redis 配置优先从 `.env.local` 文件加载，如不存在则使用 `config.json` 中的配置 diff --git a/qmt/qmt_percentage_sender.py b/qmt/qmt_percentage_sender.py deleted file mode 100644 index 1e5d2d7..0000000 --- a/qmt/qmt_percentage_sender.py +++ /dev/null @@ -1,102 +0,0 @@ -import redis -import json - -# --- 模块级全局变量 --- -_BACKTEST_SEND_COUNT = 0 - - -def send_qmt_percentage_signal( - code, position_pct, action, price, is_backtest, timestamp, redis_config -): - """ - 发送基于仓位百分比的信号到 Redis - - 参数: - - code: 股票代码 (聚宽格式: 000001.XSHE) - - position_pct: 目标持仓占总资产的比例 (0.0 ~ 1.0，如 0.2 表示 20%) - - action: 交易动作，"BUY" 或 "SELL" - - price: 当前最新价格 (用于实盘限价单参考) - - is_backtest: 是否为回测模式 (True/False) - - timestamp: 时间戳字符串，格式 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" - - redis_config: Redis配置字典，包含 host, port, password, db, strategy_name - """ - global _BACKTEST_SEND_COUNT - - try: - # --------------------------------------------------------- - # 1. 环境判断与流量控制 - # --------------------------------------------------------- - if is_backtest: - if _BACKTEST_SEND_COUNT >= 10: - return - _BACKTEST_SEND_COUNT += 1 - - # --------------------------------------------------------- - # 2. 建立 Redis 连接 - # --------------------------------------------------------- - r = redis.Redis( - host=redis_config["host"], - port=redis_config["port"], - password=redis_config.get("password"), - db=redis_config.get("db", 0), - decode_responses=True, - socket_timeout=1, - ) - - # --------------------------------------------------------- - # 3. 数据转换与规范化 - # --------------------------------------------------------- - # 股票代码格式转换: 聚宽(.XSHE/.XSHG) -> QMT(.SZ/.SH) - qmt_code = code - if code.endswith(".XSHE"): - qmt_code = code.replace(".XSHE", ".SZ") - elif code.endswith(".XSHG"): - qmt_code = code.replace(".XSHG", ".SH") - - # 校验 action 参数 - if action not in ["BUY", "SELL"]: - print(f"[Error] 无效的 action 参数: {action}，必须是 'BUY' 或 'SELL'") - return - - # --------------------------------------------------------- - # 4. 构建消息体 - # --------------------------------------------------------- - base_strategy_name = redis_config.get("strategy_name", "default_strategy") - - msg = { - "strategy_name": base_strategy_name, - "stock_code": qmt_code, - "action": action, - "price": price, - "position_pct": float(position_pct), - "timestamp": timestamp, - "is_backtest": is_backtest, - } - - json_payload = json.dumps(msg) - - # --------------------------------------------------------- - # 5. 队列路由 - # --------------------------------------------------------- - queue_key = ( - f"{base_strategy_name}_backtest" - if is_backtest - else f"{base_strategy_name}_real" - ) - expire_seconds = 3600 if is_backtest else 604800 - - r.rpush(queue_key, json_payload) - r.expire(queue_key, expire_seconds) - - # --------------------------------------------------------- - # 6. 控制台输出 - # --------------------------------------------------------- - log_prefix = "【回测】" if is_backtest else "【实盘】" - pct_display = f"{position_pct * 100:.1f}%" - desc = f"目标仓位:{pct_display}" if action == "BUY" else "清仓" - print( - f"{log_prefix} 百分比信号 -> {qmt_code} | 动作:{action} | {desc} | 价格:{price} | 时间:{timestamp}" - ) - - except Exception as e: - print(f"[Error] 发送QMT百分比信号失败: {e}") diff --git a/qmt/qmt_sender.py b/qmt/qmt_sender.py new file mode 100644 index 0000000..8ae4e33 --- /dev/null +++ b/qmt/qmt_sender.py @@ -0,0 +1,251 @@ +import redis +import json +import socket +import os +from typing import Dict, Any, Optional + +# --- 模块级全局变量 --- +_BACKTEST_SEND_COUNT = 0 + +# --- Stream 配置常量 --- +STREAM_PREFIX = "qmt" +MAXLEN = 1000 # Stream 最大长度 + + +def _get_stream_key(strategy_name: str, is_backtest: bool = False) -> str: + """获取流键名 + + Args: + strategy_name: 策略名称 + is_backtest: 是否为回测模式 + + Returns: + 流键名，格式: qmt:{strategy_name}:real 或 qmt:{strategy_name}:backtest + """ + suffix = "backtest" if is_backtest else "real" + return f"{STREAM_PREFIX}:{strategy_name}:{suffix}" + + +def _create_redis_client(redis_config: Dict[str, Any]) -> redis.Redis: + """创建 Redis 客户端""" + return redis.Redis( + host=redis_config.get("host", "localhost"), + port=redis_config.get("port", 6379), + password=redis_config.get("password"), + db=redis_config.get("db", 0), + decode_responses=True, + socket_timeout=1, + ) + + +def _send_to_stream( + r: redis.Redis, + strategy_name: str, + message_data: Dict[str, Any], + is_backtest: bool = False, +) -> Optional[str]: + """发送消息到 Redis Stream + + Args: + r: Redis 客户端 + strategy_name: 策略名称 + message_data: 消息数据字典 + is_backtest: 是否为回测消息 + + Returns: + 消息ID (格式: timestamp-sequence)，失败返回 None + """ + stream_key = _get_stream_key(strategy_name, is_backtest) + + try: + # 确保消息数据是字符串格式 + message_json = json.dumps(message_data, ensure_ascii=False) + + # 使用 XADD 发送消息，设置最大长度 + message_id = r.xadd( + stream_key, + {"data": message_json}, + maxlen=MAXLEN, + approximate=True, # 使用近似裁剪，提高性能 + ) + + return message_id + + except Exception as e: + print(f"[Error] Stream 发送失败: {e}") + return None + + +def _convert_code_to_qmt(code: str) -> str: + """股票代码格式转换: 聚宽(.XSHE/.XSHG) -> QMT(.SZ/.SH)""" + if code.endswith(".XSHE"): + return code.replace(".XSHE", ".SZ") + elif code.endswith(".XSHG"): + return code.replace(".XSHG", ".SH") + return code + + +def send_qmt_signal(code, target_total_slots, price, context, redis_config): + """ + 发送信号到 Redis Stream (基于槽位状态判断买卖意图) + + 参数: + - code: 股票代码 (聚宽格式: 000001.XSHE) + - target_total_slots: + * 意向持仓时: 传入策略设定的总槽位数 (例如 5)。此时 action 判定为 BUY。 + * 意向清仓时: 传入 0。此时 action 判定为 SELL。 + - price: 当前最新价格 (用于实盘限价单参考) + - context: 聚宽上下文对象 + - redis_config: Redis配置字典，包含 host, port, password, db, strategy_name + """ + global _BACKTEST_SEND_COUNT + + try: + # --------------------------------------------------------- + # 1. 环境判断与流量控制 + # --------------------------------------------------------- + run_type = context.run_params.type + is_backtest = run_type in ["simple_backtest", "full_backtest"] + + if is_backtest: + if _BACKTEST_SEND_COUNT >= 10: + print(f"[流量控制] 回测消息已达上限 (10条)，跳过发送") + return + _BACKTEST_SEND_COUNT += 1 + + # --------------------------------------------------------- + # 2. 建立 Redis 连接 + # --------------------------------------------------------- + r = _create_redis_client(redis_config) + + # --------------------------------------------------------- + # 3. 数据转换与规范化 + # --------------------------------------------------------- + qmt_code = _convert_code_to_qmt(code) + + # 【核心逻辑】：根据 target_total_slots 判断动作 + if target_total_slots > 0: + action = "BUY" + slots_val = int(target_total_slots) + else: + action = "SELL" + slots_val = 0 + + # --------------------------------------------------------- + # 4. 构建消息体 + # --------------------------------------------------------- + base_strategy_name = redis_config.get("strategy_name", "default_strategy") + ts_str = context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") + + msg = { + "strategy_name": base_strategy_name, + "stock_code": qmt_code, + "action": action, + "price": price, + "total_slots": slots_val, + "timestamp": ts_str, + "is_backtest": is_backtest, + } + + # --------------------------------------------------------- + # 5. 使用 Stream 发送消息 + # --------------------------------------------------------- + message_id = _send_to_stream(r, base_strategy_name, msg, is_backtest) + + if message_id: + # --------------------------------------------------------- + # 6. 控制台输出 + # --------------------------------------------------------- + log_prefix = "【回测】" if is_backtest else "【实盘】" + desc = f"目标总持仓:{slots_val}只" if action == "BUY" else "清仓释放槽位" + print( + f"{log_prefix} 信号同步 -> {qmt_code} | 动作:{action} | {desc} | 时间:{ts_str} | msg_id:{message_id}" + ) + else: + print(f"[Error] 发送QMT信号失败: Stream 返回 None") + + except Exception as e: + print(f"[Error] 发送QMT信号失败: {e}") + + +def send_qmt_percentage_signal( + code, position_pct, action, price, is_backtest, timestamp, redis_config +): + """ + 发送基于仓位百分比的信号到 Redis Stream + + 参数: + - code: 股票代码 (聚宽格式: 000001.XSHE) + - position_pct: 目标持仓占总资产的比例 (0.0 ~ 1.0，如 0.2 表示 20%) + - action: 交易动作，"BUY" 或 "SELL" + - price: 当前最新价格 (用于实盘限价单参考) + - is_backtest: 是否为回测模式 (True/False) + - timestamp: 时间戳字符串，格式 "YYYY-MM-DD HH:MM:SS" + - redis_config: Redis配置字典，包含 host, port, password, db, strategy_name + """ + global _BACKTEST_SEND_COUNT + + try: + # --------------------------------------------------------- + # 1. 环境判断与流量控制 + # --------------------------------------------------------- + if is_backtest: + if _BACKTEST_SEND_COUNT >= 10: + return + _BACKTEST_SEND_COUNT += 1 + + # --------------------------------------------------------- + # 2. 建立 Redis 连接 + # --------------------------------------------------------- + r = _create_redis_client(redis_config) + + # --------------------------------------------------------- + # 3. 数据转换与规范化 + # --------------------------------------------------------- + qmt_code = _convert_code_to_qmt(code) + + # 校验 action 参数 + if action not in ["BUY", "SELL"]: + print(f"[Error] 无效的 action 参数: {action}，必须是 'BUY' 或 'SELL'") + return + + # --------------------------------------------------------- + # 4. 构建消息体 + # --------------------------------------------------------- + base_strategy_name = redis_config.get("strategy_name", "default_strategy") + + msg = { + "strategy_name": base_strategy_name, + "stock_code": qmt_code, + "action": action, + "price": price, + "position_pct": float(position_pct), + "timestamp": timestamp, + "is_backtest": is_backtest, + } + + # --------------------------------------------------------- + # 5. 使用 Stream 发送消息 + # --------------------------------------------------------- + message_id = _send_to_stream(r, base_strategy_name, msg, is_backtest) + + if message_id: + # --------------------------------------------------------- + # 6. 控制台输出 + # --------------------------------------------------------- + log_prefix = "【回测】" if is_backtest else "【实盘】" + pct_display = f"{position_pct * 100:.1f}%" + desc = f"目标仓位:{pct_display}" if action == "BUY" else "清仓" + print( + f"{log_prefix} 百分比信号 -> {qmt_code} | 动作:{action} | {desc} | 价格:{price} | 时间:{timestamp} | msg_id:{message_id}" + ) + else: + print(f"[Error] 发送QMT百分比信号失败: Stream 返回 None") + + except Exception as e: + print(f"[Error] 发送QMT百分比信号失败: {e}") + + +# 便捷函数别名，保持向后兼容 +send_signal = send_qmt_signal +send_percentage_signal = send_qmt_percentage_signal diff --git a/qmt/qmt_signal_sender.py b/qmt/qmt_signal_sender.py deleted file mode 100644 index eb1fef6..0000000 --- a/qmt/qmt_signal_sender.py +++ /dev/null @@ -1,101 +0,0 @@ -import redis -import json -import datetime - -# --- 模块级全局变量 --- -_BACKTEST_SEND_COUNT = 0 - -def send_qmt_signal(code, target_total_slots, price, context, redis_config): - """ - 发送信号到 Redis (基于槽位状态判断买卖意图) - - 参数: - - code: 股票代码 (聚宽格式: 000001.XSHE) - - target_total_slots: - * 意向持仓时: 传入策略设定的总槽位数 (例如 5)。此时 action 判定为 BUY。 - * 意向清仓时: 传入 0。此时 action 判定为 SELL。 - - price: 当前最新价格 (用于实盘限价单参考) - - context: 聚宽上下文对象 - - redis_config: Redis配置字典 - """ - global _BACKTEST_SEND_COUNT - - try: - # --------------------------------------------------------- - # 1. 环境判断与流量控制 - # --------------------------------------------------------- - run_type = context.run_params.type - is_backtest = run_type in ['simple_backtest', 'full_backtest'] - - if is_backtest: - if _BACKTEST_SEND_COUNT >= 10: - return - _BACKTEST_SEND_COUNT += 1 - - # --------------------------------------------------------- - # 2. 建立 Redis 连接 - # --------------------------------------------------------- - r = redis.Redis( - host=redis_config['host'], - port=redis_config['port'], - password=redis_config.get('password'), - db=redis_config.get('db', 0), - decode_responses=True, - socket_timeout=1 - ) - - # --------------------------------------------------------- - # 3. 数据转换与规范化 - # --------------------------------------------------------- - # 股票代码格式转换: 聚宽(.XSHE/.XSHG) -> QMT(.SZ/.SH) - qmt_code = code - if code.endswith('.XSHE'): - qmt_code = code.replace('.XSHE', '.SZ') - elif code.endswith('.XSHG'): - qmt_code = code.replace('.XSHG', '.SH') - - # 【核心逻辑修改】：根据 target_total_slots 判断动作 - # 不再通过函数名判断，而是看目标状态 - if target_total_slots > 0: - action = 'BUY' - slots_val = int(target_total_slots) # 告知后端：我是基于“N只模型”中的一只 - else: - action = 'SELL' - slots_val = 0 # 清仓 - - # --------------------------------------------------------- - # 4. 构建消息体 - # --------------------------------------------------------- - base_strategy_name = redis_config.get('strategy_name', 'default_strategy') - ts_str = context.current_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') - - msg = { - 'strategy_name': base_strategy_name, - 'stock_code': qmt_code, - 'action': action, - 'price': price, - 'total_slots': slots_val, - 'timestamp': ts_str, - 'is_backtest': is_backtest - } - - json_payload = json.dumps(msg) - - # --------------------------------------------------------- - # 5. 队列路由 - # --------------------------------------------------------- - queue_key = f"{base_strategy_name}_backtest" if is_backtest else f"{base_strategy_name}_real" - expire_seconds = 3600 if is_backtest else 604800 - - r.rpush(queue_key, json_payload) - r.expire(queue_key, expire_seconds) - - # --------------------------------------------------------- - # 6. 控制台输出 - # --------------------------------------------------------- - log_prefix = "【回测】" if is_backtest else "【实盘】" - desc = f"目标总持仓:{slots_val}只" if action == 'BUY' else "清仓释放槽位" - print(f"{log_prefix} 信号同步 -> {qmt_code} | 动作:{action} | {desc} | 时间:{ts_str}") - - except Exception as e: - print(f"[Error] 发送QMT信号失败: {e}") \ No newline at end of file diff --git a/qmt/qmt_trader.py b/qmt/qmt_trader.py deleted file mode 100644 index 44ba0c8..0000000 --- a/qmt/qmt_trader.py +++ /dev/null @@ -1,951 +0,0 @@ -# coding:utf-8 -import time, datetime, traceback, sys, json, os, threading -import logging -from typing import Optional -import redis -from xtquant import xtdata -from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallback -from xtquant.xttype import StockAccount -from xtquant import xtconstant - -# FastAPI 相关 -from fastapi import FastAPI -from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware -from fastapi.responses import FileResponse -import uvicorn - -# ================= 0. Windows 防卡死补丁 ================= -try: - import ctypes - - kernel32 = ctypes.windll.kernel32 - # 禁用快速编辑模式 (0x0040) - kernel32.SetConsoleMode(kernel32.GetStdHandle(-10), 128) -except: - pass - - -# ================= 1. 全局状态管理 ================= -class SystemState: - def __init__(self): - self.xt_trader = None - self.acc = None - self.pos_manager = None - self.callback = None - self.is_running = True - self.start_time = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") - self.last_heartbeat = "Initializing..." - self.config = {} - - # 重连控制 - self.reconnect_attempts: int = 0 # 累计重连次数 - self.max_reconnect_attempts: int = 3 # 最大重连次数 - self.last_reconnect_fail_time: Optional[float] = None # 上次重连失败时间 - - -GLOBAL_STATE = SystemState() -CURRENT_LOG_DATE = None -ORDER_CACHE = {} # 内存缓存: OrderID -> (Strategy, Code, Action) - - -# ================= 2. 增强型日志系统 ================= -def setup_logger(): - global CURRENT_LOG_DATE - log_dir = "logs" - if not os.path.exists(log_dir): - os.makedirs(log_dir) - - today_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d") - CURRENT_LOG_DATE = today_str - log_file = os.path.join(log_dir, f"{today_str}.log") - - logger = logging.getLogger("QMT_Trader") - logger.setLevel(logging.INFO) - - # 清除旧 handler - if logger.handlers: - for handler in logger.handlers[:]: - try: - handler.close() - logger.removeHandler(handler) - except: - pass - - # 格式中增加 线程名，方便排查是 API 线程还是 交易线程 - formatter = logging.Formatter( - "[%(asctime)s] [%(levelname)s] [%(threadName)s] %(message)s", - datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", - ) - - # 文件输出 - file_handler = logging.FileHandler(log_file, mode="a", encoding="utf-8") - file_handler.setFormatter(formatter) - - # 控制台输出 (强制刷新流，防止命令行卡住不显示) - stream_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) - stream_handler.setFormatter(formatter) - stream_handler.flush = sys.stdout.flush - - logger.addHandler(file_handler) - logger.addHandler(stream_handler) - return logger - - -logger = setup_logger() - - -# ================= 3. 配置加载 ================= -def load_config(config_file="config.json"): - if getattr(sys, "frozen", False): - base_path = os.path.dirname(sys.executable) - else: - base_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) - full_path = os.path.join(base_path, config_file) - if not os.path.exists(full_path): - if os.path.exists(config_file): - full_path = config_file - else: - logger.error(f"找不到配置文件: {full_path}") - sys.exit(1) - try: - with open(full_path, "r", encoding="utf-8") as f: - return json.load(f) - except Exception as e: - logger.error(f"配置文件错误: {e}") - sys.exit(1) - - -# ================= 4. 业务逻辑类 ================= -class PositionManager: - def __init__(self, r_client): - self.r = r_client - - def _get_key(self, strategy_name): - return f"POS:{strategy_name}" - - def mark_holding(self, strategy_name, code): - self.r.hsetnx(self._get_key(strategy_name), code, 0) - - def rollback_holding(self, strategy_name, code): - key = self._get_key(strategy_name) - val = self.r.hget(key, code) - if val is not None and int(val) == 0: - self.r.hdel(key, code) - logger.warning(f"[{strategy_name}] 回滚释放槽位: {code}") - - def update_actual_volume(self, strategy_name, code, delta_vol): - key = self._get_key(strategy_name) - new_vol = self.r.hincrby(key, code, int(delta_vol)) - if new_vol <= 0: - self.r.hdel(key, code) - new_vol = 0 - return new_vol - - def get_position(self, strategy_name, code): - vol = self.r.hget(self._get_key(strategy_name), code) - return int(vol) if vol else 0 - - def get_holding_count(self, strategy_name): - return self.r.hlen(self._get_key(strategy_name)) - - def get_all_virtual_positions(self, strategy_name): - return self.r.hgetall(self._get_key(strategy_name)) - - def force_delete(self, strategy_name, code): - self.r.hdel(self._get_key(strategy_name), code) - - def clean_stale_placeholders(self, strategy_name, xt_trader, acc): - try: - key = self._get_key(strategy_name) - all_pos = self.r.hgetall(key) - if not all_pos: - return - - active_orders = xt_trader.query_stock_orders(acc, cancelable_only=True) - active_codes = ( - [o.stock_code for o in active_orders] if active_orders else [] - ) - - real_positions = xt_trader.query_stock_positions(acc) - real_holdings = ( - [p.stock_code for p in real_positions if p.volume > 0] - if real_positions - else [] - ) - - for code, vol_str in all_pos.items(): - if int(vol_str) == 0: - if (code not in real_holdings) and (code not in active_codes): - self.r.hdel(key, code) - logger.warning(f"[{strategy_name}] 自动清理僵尸占位: {code}") - except Exception as e: - logger.error(f"清理僵尸占位异常: {e}") - - -class DailySettlement: - def __init__(self, xt_trader, acc, pos_mgr, strategies): - self.trader = xt_trader - self.acc = acc - self.pos_mgr = pos_mgr - self.strategies = strategies - self.has_settled = False - - def run_settlement(self): - logger.info("=" * 40) - logger.info("执行收盘清算流程...") - try: - orders = self.trader.query_stock_orders(self.acc, cancelable_only=True) - logger.info( - f"收盘清算 - 查询可撤单订单: 获取到 {len(orders) if orders else 0} 个订单" - ) - if orders: - for o in orders: - logger.info( - f"收盘清算 - 撤单: OrderID={o.order_id}, Stock={o.stock_code}" - ) - self.trader.cancel_order_stock(self.acc, o.order_id) - time.sleep(2) - logger.info(f"收盘清算 - 完成撤单操作，共处理 {len(orders)} 个订单") - else: - logger.info("收盘清算 - 无待撤单订单") - except Exception as e: - logger.error(f"收盘清算 - 查询/撤单失败: {str(e)}", exc_info=True) - - real_positions = self.trader.query_stock_positions(self.acc) - real_pos_map = ( - {p.stock_code: p.volume for p in real_positions if p.volume > 0} - if real_positions - else {} - ) - - for strategy in self.strategies: - virtual = self.pos_mgr.get_all_virtual_positions(strategy) - for code, v_str in virtual.items(): - v = int(v_str) - if code not in real_pos_map: - logger.warning( - f" [修正] {strategy} 幽灵持仓 {code} (Redis={v}) -> 强制释放" - ) - self.pos_mgr.force_delete(strategy, code) - elif v == 0 and code in real_pos_map: - real_vol = real_pos_map[code] - self.pos_mgr.update_actual_volume(strategy, code, real_vol) - logger.info( - f" [修正] {strategy} 修正占位符 {code} 0 -> {real_vol}" - ) - - logger.info("清算完成") - self.has_settled = True - - def reset_flag(self): - self.has_settled = False - - -class MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback): - def __init__(self, pos_mgr): - self.pos_mgr = pos_mgr - self.is_connected = False - - def on_disconnected(self): - logger.warning(">> 回调通知: 交易端连接断开") - self.is_connected = False - - def on_stock_trade(self, trade): - try: - cache_info = ORDER_CACHE.get(trade.order_id) - if not cache_info: - return - strategy, _, action = cache_info - logger.info( - f">>> [成交] {strategy} {trade.stock_code} {trade.traded_volume}" - ) - if action == "BUY": - self.pos_mgr.update_actual_volume( - strategy, trade.stock_code, trade.traded_volume - ) - elif action == "SELL": - self.pos_mgr.update_actual_volume( - strategy, trade.stock_code, -trade.traded_volume - ) - except Exception as e: - logger.error(f"on_stock_trade 成交回调处理失败: {str(e)}", exc_info=True) - - def on_order_error(self, err): - try: - logger.error( - f"下单失败回调: OrderID={err.order_id}, 错误信息={err.error_msg}" - ) - cache = ORDER_CACHE.get(err.order_id) - if cache and cache[2] == "BUY": - logger.info(f"回滚持仓: Strategy={cache[0]}, Stock={cache[1]}") - self.pos_mgr.rollback_holding(cache[0], cache[1]) - del ORDER_CACHE[err.order_id] - except Exception as e: - logger.error(f"on_order_error 错误回调处理失败: {str(e)}", exc_info=True) - - -# ================= 5. 核心消息处理 (重写版：拒绝静默失败) ================= -def get_strategy_config(strategy_name, config): - """获取策略配置，支持新旧配置格式兼容""" - strategies = config.get("strategies", {}) - - # 如果 strategies 是列表（旧格式），转换为默认配置 - if isinstance(strategies, list): - return {"order_mode": "slots", "total_slots": 5} - - # 获取策略配置 - strategy_config = strategies.get(strategy_name, {}) - - # 设置默认值 - result = { - "order_mode": strategy_config.get("order_mode", "slots"), - "total_slots": strategy_config.get("total_slots", 5), - } - - return result - - -def process_percentage_buy( - strategy_name, stock_code, price, position_pct, xt_trader, acc -): - """处理百分比模式的买入逻辑""" - logger.info(f"[百分比模式] 处理买入: {stock_code}, 目标占比: {position_pct}") - - # 查询资产 - asset = xt_trader.query_stock_asset(acc) - if not asset: - logger.error("API 错误: query_stock_asset 返回 None，可能是 QMT 断连或未同步") - return - - total_asset = asset.total_asset - available_cash = asset.cash - - logger.info( - f"[百分比模式] 账户总资产: {total_asset:.2f}, 可用资金: {available_cash:.2f}" - ) - - # 计算目标金额 - target_amount = total_asset * position_pct - actual_amount = min(target_amount, available_cash) - - logger.info( - f"[百分比模式] 目标金额: {target_amount:.2f}, 实际可用: {actual_amount:.2f}" - ) - - # 检查最小金额限制 - if actual_amount < 2000: - logger.warning(f"[百分比模式] 拦截买入: 金额过小 ({actual_amount:.2f} < 2000)") - return - - # 价格校验 - if price <= 0: - logger.warning( - f"[百分比模式] 价格异常: {price}，强制设为1.0以计算股数(仅测试用)" - ) - price = 1.0 - - # 计算股数 - vol = int(actual_amount / price / 100) * 100 - logger.info( - f"[百分比模式] 计算股数: 资金{actual_amount:.2f} / 价格{price} -> {vol}股" - ) - - if vol < 100: - logger.warning(f"[百分比模式] 拦截买入: 股数不足 100 ({vol})") - return - - # 执行下单 - oid = xt_trader.order_stock( - acc, - stock_code, - xtconstant.STOCK_BUY, - vol, - xtconstant.FIX_PRICE, - price, - strategy_name, - "PyBuyPct", - ) - - if oid != -1: - logger.info(f"[百分比模式] √√√ 下单成功: ID={oid} {stock_code} 买入 {vol}") - ORDER_CACHE[oid] = (strategy_name, stock_code, "BUY") - else: - logger.error( - f"[百分比模式] XXX 下单请求被拒绝 (Result=-1)，请检查 QMT 终端报错" - ) - - -def process_percentage_sell(strategy_name, stock_code, price, xt_trader, acc): - """处理百分比模式的卖出逻辑（清仓）""" - logger.info(f"[百分比模式] 处理卖出: {stock_code} (清仓)") - - # 查询实盘持仓 - real_pos = xt_trader.query_stock_positions(acc) - if real_pos is None: - logger.error("[百分比模式] API 错误: query_stock_positions 返回 None") - return - - rp = next((p for p in real_pos if p.stock_code == stock_code), None) - can_use = rp.can_use_volume if rp else 0 - - logger.info(f"[百分比模式] 股票 {stock_code} 实盘可用持仓: {can_use}") - - if can_use <= 0: - logger.warning(f"[百分比模式] 拦截卖出: 无可用持仓") - return - - # 执行清仓 - logger.info(f"[百分比模式] 执行清仓: {stock_code} @ {price}, 数量: {can_use}") - oid = xt_trader.order_stock( - acc, - stock_code, - xtconstant.STOCK_SELL, - can_use, - xtconstant.FIX_PRICE, - price, - strategy_name, - "PySellPct", - ) - - if oid != -1: - logger.info(f"[百分比模式] √√√ 下单成功: ID={oid} {stock_code} 卖出 {can_use}") - ORDER_CACHE[oid] = (strategy_name, stock_code, "SELL") - else: - logger.error(f"[百分比模式] XXX 下单请求被拒绝 (Result=-1)") - - -def process_slots_buy( - strategy_name, stock_code, price, total_slots, xt_trader, acc, pos_manager -): - """处理槽位模式的买入逻辑（原有逻辑保持不变）""" - holding = pos_manager.get_holding_count(strategy_name) - empty = total_slots - holding - - logger.info( - f"[槽位模式] 检查持仓: 当前占用 {holding} / 总槽位 {total_slots} -> 剩余 {empty}" - ) - - if empty <= 0: - logger.warning(f"[槽位模式] 拦截买入: 槽位已满，不执行下单") - return - - # 查询资金 - asset = xt_trader.query_stock_asset(acc) - if not asset: - logger.error( - "[槽位模式] API 错误: query_stock_asset 返回 None，可能是 QMT 断连或未同步" - ) - return - - logger.info(f"[槽位模式] 当前可用资金: {asset.cash:.2f}") - - amt = asset.cash / empty - if amt < 2000: - logger.warning(f"[槽位模式] 拦截买入: 单笔金额过小 ({amt:.2f} < 2000)") - return - - if price <= 0: - logger.warning(f"[槽位模式] 价格异常: {price}，强制设为1.0以计算股数(仅测试用)") - price = 1.0 - - vol = int(amt / price / 100) * 100 - logger.info(f"[槽位模式] 计算股数: 资金{amt:.2f} / 价格{price} -> {vol}股") - - if vol < 100: - logger.warning(f"[槽位模式] 拦截买入: 股数不足 100 ({vol})") - return - - # 执行下单 - oid = xt_trader.order_stock( - acc, - stock_code, - xtconstant.STOCK_BUY, - vol, - xtconstant.FIX_PRICE, - price, - strategy_name, - "PyBuy", - ) - - if oid != -1: - logger.info(f"[槽位模式] √√√ 下单成功: ID={oid} {stock_code} 买入 {vol}") - ORDER_CACHE[oid] = (strategy_name, stock_code, "BUY") - pos_manager.mark_holding(strategy_name, stock_code) - else: - logger.error(f"[槽位模式] XXX 下单请求被拒绝 (Result=-1)，请检查 QMT 终端报错") - - -def process_slots_sell(strategy_name, stock_code, price, xt_trader, acc, pos_manager): - """处理槽位模式的卖出逻辑（原有逻辑保持不变）""" - v_vol = pos_manager.get_position(strategy_name, stock_code) - logger.info(f"[槽位模式] 卖出 - Redis 记录虚拟持仓: {v_vol}") - - if v_vol > 0: - logger.info(f"[槽位模式] 卖出 - 正在查询实盘持仓: {stock_code}") - real_pos = xt_trader.query_stock_positions(acc) - logger.info( - f"[槽位模式] 卖出 - 实盘持仓查询完成，获取到 {len(real_pos) if real_pos else 0} 条记录" - ) - - if real_pos is None: - logger.error("[槽位模式] API 错误: query_stock_positions 返回 None") - return - - rp = next((p for p in real_pos if p.stock_code == stock_code), None) - can_use = rp.can_use_volume if rp else 0 - logger.info(f"[槽位模式] 卖出 - 股票 {stock_code} 实盘可用持仓: {can_use}") - - final = min(v_vol, can_use) - logger.info(f"[槽位模式] 卖出 - 计算卖出量: min({v_vol}, {can_use}) = {final}") - - if final > 0: - logger.info( - f"[槽位模式] 卖出 - 执行卖出订单: {stock_code} @ {price}, 数量: {final}" - ) - oid = xt_trader.order_stock( - acc, - stock_code, - xtconstant.STOCK_SELL, - final, - xtconstant.FIX_PRICE, - price, - strategy_name, - "PySell", - ) - if oid != -1: - logger.info( - f"[槽位模式] √√√ 下单成功: ID={oid} {stock_code} 卖出 {final}" - ) - ORDER_CACHE[oid] = (strategy_name, stock_code, "SELL") - else: - logger.error(f"[槽位模式] XXX 下单请求被拒绝 (Result=-1)") - else: - logger.warning( - f"[槽位模式] 拦截卖出: 最终计算卖出量为 0 (虚拟:{v_vol}, 实盘:{can_use})" - ) - else: - logger.warning(f"[槽位模式] 拦截卖出: Redis 中无此持仓记录，忽略") - - -def process_strategy_queue( - strategy_name, r_client, xt_trader, acc, pos_manager, config -): - queue_key = f"{strategy_name}_real" - - # 1. 获取消息 - msg_json = r_client.lpop(queue_key) - if not msg_json: - return - - # 2. 存入历史并解析 (打印原始消息，确保知道收到了什么) - logger.info(f"-------- 处理消息 [{strategy_name}] --------") - logger.info(f"收到原始消息: {msg_json}") - - try: - r_client.rpush(f"{queue_key}:history", msg_json) - - try: - data = json.loads(msg_json) - except json.JSONDecodeError: - logger.error("JSON 解析失败，跳过消息") - return - - # 3. 基础校验 (每一步失败都必须打印 Log) - if data.get("is_backtest"): - logger.warning(f"检测到回测标记 is_backtest=True，忽略此消息") - return - - msg_ts = data.get("timestamp") - if not msg_ts: - logger.warning(f"消息缺失时间戳 timestamp，忽略") - return - - today_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d") - msg_date = msg_ts.split(" ")[0] - if msg_date != today_str: - logger.warning(f"消息日期过期: {msg_date} != 今日 {today_str}，忽略") - return - - # 4. 提取关键字段 - stock_code = data.get("stock_code") - action = data.get("action") - price = float(data.get("price", 0)) - - if not stock_code or not action: - logger.error(f"缺少关键字段: Code={stock_code}, Action={action}") - return - - # 5. 获取策略配置，确定下单模式 - strategy_config = get_strategy_config(strategy_name, config) - order_mode = strategy_config.get("order_mode", "slots") - - logger.info( - f"解析成功: {action} {stock_code} @ {price}, 下单模式: {order_mode}" - ) - - # 6. QMT 存活检查 - if xt_trader is None or acc is None: - logger.error("严重错误: QMT 对象未初始化 (xt_trader is None)") - return - - # 7. 根据下单模式执行相应逻辑 - if order_mode == "percentage": - # 百分比模式 - position_pct = float(data.get("position_pct", 0)) - - if action == "BUY": - process_percentage_buy( - strategy_name, stock_code, price, position_pct, xt_trader, acc - ) - elif action == "SELL": - process_percentage_sell( - strategy_name, stock_code, price, xt_trader, acc - ) - else: - logger.error(f"未知的 Action: {action}") - - else: - # 槽位模式（默认） - total_slots = int( - data.get("total_slots", strategy_config.get("total_slots", 5)) - ) - - if action == "BUY": - process_slots_buy( - strategy_name, - stock_code, - price, - total_slots, - xt_trader, - acc, - pos_manager, - ) - elif action == "SELL": - process_slots_sell( - strategy_name, stock_code, price, xt_trader, acc, pos_manager - ) - else: - logger.error(f"未知的 Action: {action}") - - except Exception as e: - logger.error(f"消息处理发生未捕获异常: {str(e)}", exc_info=True) - - -# ================= 6. QMT初始化 ================= -def init_qmt_trader(qmt_path, account_id, account_type, pos_manager): - try: - session_id = int(time.time()) - logger.info(f"正在连接 QMT (Path: {qmt_path})...") - trader = XtQuantTrader(qmt_path, session_id) - acc = StockAccount(account_id, account_type) - callback = MyXtQuantTraderCallback(pos_manager) - trader.register_callback(callback) - trader.start() - res = trader.connect() - if res == 0: - logger.info(f"QMT 连接成功 [Session:{session_id}]") - trader.subscribe(acc) - callback.is_connected = True - return trader, acc, callback - else: - logger.error(f"QMT 连接失败 Code:{res} (请检查 QMT 是否登录且路径正确)") - return None, None, None - except Exception as e: - logger.error(f"初始化异常: {e}", exc_info=True) - return None, None, None - - -# ================= 7. 交易逻辑主循环 ================= -def trading_loop(): - global logger - threading.current_thread().name = "TradeThread" - logger.info(">>> 交易逻辑子线程启动 <<<") - - GLOBAL_STATE.config = load_config("config.json") - CONFIG = GLOBAL_STATE.config - redis_cfg = CONFIG["redis"] - qmt_cfg = CONFIG["qmt"] - watch_list = CONFIG["strategies"] - - try: - r = redis.Redis(**redis_cfg, decode_responses=True) - r.ping() - pos_manager = PositionManager(r) - GLOBAL_STATE.pos_manager = pos_manager - logger.info("Redis 连接成功") - except Exception as e: - logger.critical(f"Redis 连接失败: {e}") - return - - # 初始化 - xt_trader, acc, callback = init_qmt_trader( - qmt_cfg["path"], qmt_cfg["account_id"], qmt_cfg["account_type"], pos_manager - ) - GLOBAL_STATE.xt_trader = xt_trader - GLOBAL_STATE.acc = acc - GLOBAL_STATE.callback = callback - - settler = None - if xt_trader: - settler = DailySettlement(xt_trader, acc, pos_manager, watch_list) - for s in watch_list: - pos_manager.clean_stale_placeholders(s, xt_trader, acc) - - logger.info(">>> 进入主轮询循环 <<<") - - last_health_check = 0 # 上次深度检查时间 - - while GLOBAL_STATE.is_running: - try: - # 1. 基础心跳更新 - GLOBAL_STATE.last_heartbeat = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S") - - # 2. 状态诊断与自动修复 (关键修改！！！) - # 每 15 秒执行一次“深度探测”，而不是每一轮都看 callback - if time.time() - last_health_check > 15: - last_health_check = time.time() - - is_alive_physically = False - - # 尝试通过“查资产”来验证连接是否真的活着 - if GLOBAL_STATE.xt_trader and GLOBAL_STATE.acc: - try: - asset = GLOBAL_STATE.xt_trader.query_stock_asset( - GLOBAL_STATE.acc - ) - if asset: - is_alive_physically = True - # 【核心修复】：如果物理探测成功，强行修正 callback 状态 - if ( - GLOBAL_STATE.callback - and not GLOBAL_STATE.callback.is_connected - ): - GLOBAL_STATE.callback.is_connected = True - logger.info( - "✅ [自愈] 检测到资产查询正常，修正伪造的断开状态 (False -> True)" - ) - except Exception as e: - logger.warning(f"[健康检查] 资产查询失败: {str(e)}") - - # 只有当 逻辑断开(callback) AND 物理断开(无法查资产) 时，才判定为断线 - current_status = ( - GLOBAL_STATE.callback.is_connected - if GLOBAL_STATE.callback - else False - ) - - # 减少日志刷屏：只有状态真的异常时才打印 - if not current_status and not is_alive_physically: - logger.warning( - f"⚠️ 线程存活检查 | 逻辑状态:{current_status} | 物理探测:失败" - ) - - # 3. 断线重连逻辑 - # 只有"物理探测"彻底失败了，才执行重连 - if not is_alive_physically: - # 避让 QMT 夜间重启高峰期 (23:20 - 23:35) - # 避免在这段时间疯狂重连打印日志 - now_hm = datetime.datetime.now().strftime("%H%M") - if "2320" <= now_hm <= "2335": - logger.info("⏳ QMT维护时段，暂停重连，休眠60秒...") - time.sleep(60) - continue - - if datetime.date.today().weekday() >= 5: # 周末 - time.sleep(3600) - continue - - # 检查重连次数是否超过限制 - if ( - GLOBAL_STATE.reconnect_attempts - >= GLOBAL_STATE.max_reconnect_attempts - ): - logger.warning( - f"⚠️ 重连失败次数已达上限 ({GLOBAL_STATE.reconnect_attempts}/{GLOBAL_STATE.max_reconnect_attempts})，停止自动重连" - ) - # 如果距离上次失败超过5分钟，重置计数器 - if GLOBAL_STATE.last_reconnect_fail_time: - elapsed = ( - time.time() - GLOBAL_STATE.last_reconnect_fail_time - ) - if elapsed > 300: # 5分钟 - GLOBAL_STATE.reconnect_attempts = 0 - logger.info( - f"⏰ 重连计数器已重置 (距离上次失败 {elapsed / 60:.1f} 分钟)" - ) - else: - logger.info(f"⏳ 需要等待 {300 - elapsed:.0f} 秒后重试") - # 在重连次数超限时，仍然等待一段时间再继续循环 - time.sleep(60) - continue - - logger.warning( - f"🚫 确认连接丢失，执行重连 ({GLOBAL_STATE.reconnect_attempts + 1}/{GLOBAL_STATE.max_reconnect_attempts})..." - ) - if GLOBAL_STATE.xt_trader: - try: - GLOBAL_STATE.xt_trader.stop() - logger.info("已停止旧交易实例") - except Exception as e: - logger.error(f"停止旧交易实例失败: {str(e)}", exc_info=True) - - new_trader, new_acc, new_cb = init_qmt_trader( - qmt_cfg["path"], - qmt_cfg["account_id"], - qmt_cfg["account_type"], - pos_manager, - ) - - if new_trader: - GLOBAL_STATE.xt_trader = new_trader - GLOBAL_STATE.acc = new_acc - GLOBAL_STATE.callback = new_cb - GLOBAL_STATE.reconnect_attempts = 0 # 重连成功后重置计数 - GLOBAL_STATE.last_reconnect_fail_time = None - settler = DailySettlement( - new_trader, new_acc, pos_manager, watch_list - ) - logger.info("✅ 重连成功") - else: - GLOBAL_STATE.reconnect_attempts += 1 - GLOBAL_STATE.last_reconnect_fail_time = time.time() - logger.error( - f"❌ 重连失败，已尝试 {GLOBAL_STATE.reconnect_attempts}/{GLOBAL_STATE.max_reconnect_attempts} 次，60秒后重试" - ) - time.sleep(60) - continue - - # 4. 日志轮转与心跳文件 - today_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d") - if today_str != CURRENT_LOG_DATE: - logger = setup_logger() - - try: - with open("heartbeat.txt", "w") as f: - f.write(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) - except Exception as e: - logger.warning(f"[心跳] 写入心跳文件失败: {str(e)}") - - # 5. 交易逻辑处理 - current_time_str = datetime.datetime.now().strftime("%H%M%S") - is_trading_time = ("091500" <= current_time_str <= "113000") or ( - "130000" <= current_time_str <= "150000" - ) - - # 如果连接正常（无论 callback 怎么说，只要上面探测过了，xt_trader 就是可用的） - if is_trading_time and GLOBAL_STATE.xt_trader: - if settler and settler.has_settled: - settler.reset_flag() - for s in watch_list: - process_strategy_queue( - s, - r, - GLOBAL_STATE.xt_trader, - GLOBAL_STATE.acc, - pos_manager, - CONFIG, - ) - - elif "150500" <= current_time_str <= "151000": - if settler and not settler.has_settled: - settler.run_settlement() - - time.sleep(1 if is_trading_time else 5) - - except Exception as e: - logger.critical("交易循环异常", exc_info=True) - time.sleep(10) - - -# ================= 8. FastAPI 接口 ================= -app = FastAPI(title="QMT Monitor") - -app.add_middleware( - CORSMiddleware, - allow_origins=["*"], - allow_methods=["*"], - allow_headers=["*"], -) - - -@app.get("/") -async def read_root(): - if os.path.exists("dashboard.html"): - return FileResponse("dashboard.html") - return {"error": "Dashboard not found"} - - -@app.get("/api/status") -def get_status(): - connected = False - if GLOBAL_STATE.callback: - connected = GLOBAL_STATE.callback.is_connected - return { - "running": True, - "qmt_connected": connected, - "start_time": GLOBAL_STATE.start_time, - "last_loop_update": GLOBAL_STATE.last_heartbeat, - "account_id": GLOBAL_STATE.acc.account_id if GLOBAL_STATE.acc else "Unknown", - } - - -@app.get("/api/positions") -def get_positions(): - real_pos_list = [] - virtual_pos_map = {} - - if ( - GLOBAL_STATE.xt_trader - and GLOBAL_STATE.acc - and GLOBAL_STATE.callback - and GLOBAL_STATE.callback.is_connected - ): - try: - positions = GLOBAL_STATE.xt_trader.query_stock_positions(GLOBAL_STATE.acc) - if positions: - for p in positions: - if p.volume > 0: - real_pos_list.append( - { - "code": p.stock_code, - "volume": p.volume, - "can_use": p.can_use_volume, - "market_value": p.market_value, - } - ) - except Exception as e: - logger.warning(f"[API] 查询持仓失败: {str(e)}") - - if GLOBAL_STATE.config and GLOBAL_STATE.pos_manager: - for s in GLOBAL_STATE.config.get("strategies", []): - v_data = GLOBAL_STATE.pos_manager.get_all_virtual_positions(s) - virtual_pos_map[s] = v_data - - return {"real_positions": real_pos_list, "virtual_positions": virtual_pos_map} - - -@app.get("/api/logs") -def get_logs(lines: int = 50): - today_str = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d") - log_path = os.path.join("logs", f"{today_str}.log") - if not os.path.exists(log_path): - return {"logs": ["暂无今日日志"]} - try: - with open(log_path, "r", encoding="utf-8") as f: - all_lines = f.readlines() - return {"logs": [line.strip() for line in all_lines[-lines:]]} - except Exception as e: - return {"logs": [f"读取失败: {str(e)}"]} - - -# ================= 9. 启动入口 ================= -if __name__ == "__main__": - # 使用 -u 参数运行是最佳实践: python -u main.py - # 但这里也在代码里强制 flush 了 - print(">>> 系统正在启动...") - - t = threading.Thread(target=trading_loop, daemon=True) - t.start() - - print("Web服务启动: http://localhost:8001") - uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8001, log_level="warning")