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086af75b3e
...
e407225d29
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| e407225d29 | |||
| 7ae3d16a5e |
82
.kilocode/rules/interaction_rules.md
Normal file
82
.kilocode/rules/interaction_rules.md
Normal file
@@ -0,0 +1,82 @@
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# 交互限制规则
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本规则定义了与用户交互时的行为限制。
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## 代码编写限制
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### 规则描述
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在编写任何代码之前，必须先向用户询问并获得明确许可。
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### 具体规则
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- **禁止直接编写代码**：任何代码修改、新增文件、代码重构都必须先询问用户
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- **询问内容**：明确说明将要编写/修改的代码内容、目的和位置
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- **获得许可**：等待用户确认后才能执行代码编写
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- **代码审查**：编写完成后应展示代码内容供用户审查
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### 询问示例
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```
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我计划在 `main/utils/data_process.py` 文件中添加一个新的数据处理函数 `normalize_data()`，用于对因子数据进行标准化处理。
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具体改动：
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1. 在文件末尾添加新的函数
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2. 函数接收 DataFrame 和列名作为参数
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3. 返回标准化后的 DataFrame
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是否允许我编写这段代码？
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```
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### 允许的操作（无需询问）
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- 创建空的模板文件
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- 创建空的类或函数框架（不含实现）
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- 读取现有文件内容
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## 命令执行限制
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### 规则描述
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禁止直接执行任何命令，所有命令执行都必须先询问用户。
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### 具体规则
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- **禁止直接执行命令**：任何 CLI 命令、脚本执行都必须先询问用户
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- **命令说明**：明确说明命令的内容、目的和预期影响
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- **获得许可**：等待用户确认后才能执行命令
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||||
- **结果展示**：命令执行后应展示结果供用户确认
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### 询问示例
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```
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我需要执行以下命令来更新项目的依赖：
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```bash
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pip install --upgrade pandas numpy
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```
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这将更新 pandas 和 numpy 包到最新版本。是否允许执行？
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```
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### 允许的操作（无需询问）
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- 查看文件列表（`list_files`）
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- 读取文件内容（`read_file`）
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- 查看帮助信息
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## 违反规则的处理
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### 轻微违反
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- 立即停止当前操作
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- 向用户说明违反了哪条规则
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- 重新按照规则流程执行
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### 严重违反
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- 暂停当前会话
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- 向用户报告违规行为
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- 等待用户重新确认是否继续
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## 相关规则文件
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- [rules_index.md](rules_index.md) - 规则索引
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- [restricted_files.md](restricted_files.md) - 限制文件规则
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||||
- [restricted_reads.md](restricted_reads.md) - 读取限制规则
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||||
183
.kilocode/rules/requirement_review.md
Normal file
183
.kilocode/rules/requirement_review.md
Normal file
@@ -0,0 +1,183 @@
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# 代码修改需求审查规则
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||||
本规则定义了代码修改前的需求审查流程，确保修改工作符合项目需求，避免引入不必要的变更。
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## 规则目的
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- 规范代码修改流程，确保修改符合需求
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||||
- 避免在修改过程中引入与任务无关的功能变更
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- 提高代码修改的可控性和可追溯性
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## 修改前检查
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### 需求文件检查
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在修改任何代码文件前，必须执行以下检查：
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1. **检查需求md文件**：
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||||
- 检查目标模块目录下是否存在需求md文件
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- 匹配模式：`*.md` 或 `requirement*.md`
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||||
- 常见命名：`requirement.md`、`requirement_xxx.md`、`模块名_requirement.md`
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||||
2. **阅读并理解需求**：
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||||
- 如果存在需求md文件，必须先阅读并理解其内容
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- 明确任务目标和修改范围
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||||
- 记录关键需求点
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||||
3. **不存在需求文件**：
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||||
- 如果不存在需求md文件，继续正常修改流程
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- 仍需与用户确认修改范围和目标
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### 检查示例
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||||
```python
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||||
import os
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||||
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||||
def check_requirement_file(module_path):
|
||||
"""检查模块目录下是否存在需求md文件"""
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||||
md_files = [f for f in os.listdir(module_path)
|
||||
if f.endswith('.md') or f.lower().startswith('requirement')]
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||||
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||||
if md_files:
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||||
print(f"发现需求文件: {md_files}")
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||||
return True
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||||
return False
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||||
# 推荐做法
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||||
def before_modify_code(module_path):
|
||||
"""修改代码前的检查流程"""
|
||||
if check_requirement_file(module_path):
|
||||
print("请先阅读需求md文件并理解需求内容")
|
||||
# 读取并分析需求文件
|
||||
# 确认修改范围和目标
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||||
else:
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||||
print("未发现需求文件，继续正常流程")
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||||
```
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## 修改范围控制
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||||
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||||
### 严格遵守需求范围
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||||
- **只修改任务要求的功能相关代码**
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||||
- **禁止修改与任务要求无关的功能代码**
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||||
- **禁止在修改过程中引入意外的功能变更**
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||||
### 范围控制原则
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| 场景 | 正确做法 | 错误做法 |
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|------|----------|----------|
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| 修改函数A | 只修改函数A相关的代码 | 同时修改函数B、C |
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||||
| 添加新功能 | 在指定位置添加 | 在其他地方添加辅助功能 |
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||||
| 修复bug | 只修复目标bug | 顺便优化其他代码 |
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||||
| 重构代码 | 只重构必要部分 | 大规模重构无关模块 |
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### 示例说明
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||||
```python
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||||
# 任务要求：修复 get_factor 函数中的除零错误
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||||
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||||
# 正确做法：只修复除零问题，不修改其他内容
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||||
def get_factor(df, window=5):
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||||
epsilon = 1e-8 # 防止除零
|
||||
result = df["close"] / (df["high"] - df["low"] + epsilon)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# 错误做法：在修复过程中引入了不必要的变更
|
||||
def get_factor(df, window=5):
|
||||
# 不应该添加日志功能（除非需求要求）
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||||
logger.info(f"Calculating factor with window={window}")
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||||
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||||
epsilon = 1e-8
|
||||
result = df["close"] / (df["high"] - df["low"] + epsilon)
|
||||
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||||
# 不应该修改返回值类型（除非需求要求）
|
||||
return {"factor": result, "window": window}
|
||||
```
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||||
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||||
### 变更影响评估
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||||
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||||
在修改过程中，如果发现可能影响其他功能的改动：
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||||
1. **暂停当前修改**
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||||
2. **评估影响范围**
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||||
3. **与用户确认**：说明影响和变更原因
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||||
4. **获得许可**：确认是否继续修改
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||||
|
||||
```python
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||||
# 发现可能影响其他功能的示例
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||||
def modify_function():
|
||||
"""修改函数时发现可能影响其他功能"""
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||||
potential_impact = True
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||||
|
||||
if potential_impact:
|
||||
# 暂停修改，与用户确认
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||||
print("发现可能影响其他功能的变更，请确认是否继续")
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||||
# 等待用户确认后再执行修改
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||||
```
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||||
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||||
## 例外情况
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||||
以下情况可以进行小幅调整，但需在提交前说明：
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### 1. 语法错误和拼写问题
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||||
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||||
```python
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||||
# 允许的修复
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||||
def caculate_factor(): # 拼写错误
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||||
return "calculated" # 修正为 calculate
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||||
|
||||
# 允许
|
||||
def calculate_factor():
|
||||
return "calculated"
|
||||
```
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||||
### 2. 代码格式化调整
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||||
```python
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||||
# 为了代码格式化一致性可以进行格式调整
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||||
|
||||
# 之前
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def example_function(df,parameter1,parameter2):
|
||||
result=df["col"]/(df["high"]-df["low"]+epsilon)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# 之后（格式调整）
|
||||
def example_function(df, parameter1, parameter2):
|
||||
result = df["col"] / (df["high"] - df["low"] + epsilon)
|
||||
return result
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 明显的性能优化
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 明显的性能优化可以进行
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||||
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||||
# 优化前
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||||
def slow_calculation(df):
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||||
result = []
|
||||
for i in range(len(df)):
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||||
result.append(df["close"].iloc[i] * 2)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# 优化后
|
||||
def fast_calculation(df):
|
||||
result = df["close"] * 2
|
||||
return result
|
||||
```
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## 提交前检查清单
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||||
在提交代码修改前，确认以下事项：
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- [ ] 修改内容符合需求文件要求（如果存在）
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||||
- [ ] 没有引入与任务无关的功能变更
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- [ ] 没有破坏现有功能
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- [ ] 格式调整已说明
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- [ ] 性能优化已说明
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||||
- [ ] 语法错误已修复
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## 相关规则文件
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||||
- [rules_index.md](rules_index.md) - 规则索引
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||||
- [interaction_rules.md](interaction_rules.md) - 交互限制规则
|
||||
- [formatting.md](formatting.md) - 代码格式化规则
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||||
@@ -10,6 +10,8 @@
|
||||
| [naming_conventions.md](naming_conventions.md) | 命名约定规范 | 高 |
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||||
| [restricted_files.md](restricted_files.md) | 限制文件修改规则 | 高 |
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||||
| [restricted_reads.md](restricted_reads.md) | 限制文件读取规则 | 高 |
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||||
| [interaction_rules.md](interaction_rules.md) | 交互限制规则 | 高 |
|
||||
| [requirement_review.md](requirement_review.md) | 代码修改需求审查规则 | 高 |
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||||
| [rule_formatting_guide.md](rule_formatting_guide.md) | 规则编写指南 | 中 |
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||||
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||||
## 规则说明
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@@ -64,6 +66,23 @@
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||||
- **列表枚举**：使用 `-`, `*` 枚举具体规则
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||||
- **代码示例**：使用 ``` 包含代码示例
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### 6. 交互限制规则 [interaction_rules.md](interaction_rules.md)
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定义与用户交互时的行为限制：
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- **代码编写**：必须先询问用户，获得许可后才能编写代码
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- **命令执行**：必须先询问用户，获得许可后才能执行命令
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||||
- **询问内容**：明确说明将要执行的操作、目的和影响
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||||
### 7. 代码修改需求审查规则 [requirement_review.md](requirement_review.md)
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||||
规范代码修改前的需求审查流程：
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||||
- **修改前检查**：检查模块目录下是否存在需求md文件
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||||
- **修改范围控制**：只修改任务要求的功能相关代码
|
||||
- **变更影响评估**：发现可能影响其他功能的改动时先与用户确认
|
||||
- **例外情况**：语法错误、代码格式化、性能优化可小幅调整
|
||||
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||||
## 项目结构
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||||
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||||
```
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@@ -71,9 +90,11 @@ NewStock/
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||||
├── .kilocode/
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||||
│ └── rules/
|
||||
│ ├── formatting.md # 代码格式化规则
|
||||
│ ├── naming_conventions.md # 命名约定规则
|
||||
│ ├── naming_conventions.md # 命名约定规范
|
||||
│ ├── restricted_files.md # 限制文件修改规则
|
||||
│ ├── restricted_reads.md # 限制文件读取规则
|
||||
│ ├── interaction_rules.md # 交互限制规则
|
||||
│ ├── requirement_review.md # 代码修改需求审查规则
|
||||
│ └── rule_formatting_guide.md # 规则编写指南
|
||||
├── main/
|
||||
│ ├── factor/ # 因子计算模块
|
||||
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||||
@@ -83,32 +83,32 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" ts_code trade_date close open high low \\\n",
|
||||
"0 000905.SH 20260123 8590.1659 8422.3561 8590.1659 8417.7520 \n",
|
||||
"1 000905.SH 20260122 8387.5950 8355.6781 8396.1328 8337.1950 \n",
|
||||
"2 000905.SH 20260121 8340.1133 8196.5565 8351.4545 8196.5565 \n",
|
||||
"3 000905.SH 20260120 8247.8049 8307.6416 8342.8738 8142.1424 \n",
|
||||
"4 000905.SH 20260119 8287.9470 8199.4986 8318.3703 8195.0890 \n",
|
||||
"0 000905.SH 20260206 8146.4128 8054.2180 8247.2968 8014.6599 \n",
|
||||
"1 000905.SH 20260205 8146.1073 8203.0627 8224.7847 8081.4283 \n",
|
||||
"2 000905.SH 20260204 8299.0574 8270.8420 8309.8579 8179.3522 \n",
|
||||
"3 000905.SH 20260203 8286.7005 8135.8699 8286.7005 8075.3738 \n",
|
||||
"4 000905.SH 20260202 8037.0456 8279.7152 8324.4341 8032.3500 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"14029 399006.SZ 20100607 1069.4680 1005.0280 1075.2250 1001.7020 \n",
|
||||
"14030 399006.SZ 20100604 1027.6810 989.6810 1027.6810 986.5040 \n",
|
||||
"14031 399006.SZ 20100603 998.3940 1002.3550 1026.7020 997.7750 \n",
|
||||
"14032 399006.SZ 20100602 997.1190 967.6090 997.1190 952.6110 \n",
|
||||
"14033 399006.SZ 20100601 973.2330 986.0150 994.7930 948.1180 \n",
|
||||
"14059 399006.SZ 20100607 1069.4680 1005.0280 1075.2250 1001.7020 \n",
|
||||
"14060 399006.SZ 20100604 1027.6810 989.6810 1027.6810 986.5040 \n",
|
||||
"14061 399006.SZ 20100603 998.3940 1002.3550 1026.7020 997.7750 \n",
|
||||
"14062 399006.SZ 20100602 997.1190 967.6090 997.1190 952.6110 \n",
|
||||
"14063 399006.SZ 20100601 973.2330 986.0150 994.7930 948.1180 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" pre_close change pct_chg vol amount \n",
|
||||
"0 8387.5950 202.5709 2.4151 3.196901e+08 6.394214e+08 \n",
|
||||
"1 8340.1133 47.4817 0.5693 2.688052e+08 5.461381e+08 \n",
|
||||
"2 8247.8049 92.3084 1.1192 2.433044e+08 5.175922e+08 \n",
|
||||
"3 8287.9470 -40.1421 -0.4843 2.898645e+08 5.881715e+08 \n",
|
||||
"4 8232.6740 55.2730 0.6714 2.614974e+08 5.609261e+08 \n",
|
||||
"0 8146.1073 0.3055 0.0038 2.186421e+08 4.183734e+08 \n",
|
||||
"1 8299.0574 -152.9501 -1.8430 2.318405e+08 4.352777e+08 \n",
|
||||
"2 8286.7005 12.3569 0.1491 2.688603e+08 5.018867e+08 \n",
|
||||
"3 8037.0456 249.6549 3.1063 2.722271e+08 5.432645e+08 \n",
|
||||
"4 8370.5203 -333.4747 -3.9839 2.996460e+08 5.460557e+08 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"14029 1027.6810 41.7870 4.0661 2.655275e+06 9.106095e+06 \n",
|
||||
"14030 998.3940 29.2870 2.9334 1.500295e+06 5.269441e+06 \n",
|
||||
"14031 997.1190 1.2750 0.1279 1.616805e+06 6.240835e+06 \n",
|
||||
"14032 973.2330 23.8860 2.4543 1.074628e+06 4.001206e+06 \n",
|
||||
"14033 1000.0000 -26.7670 -2.6767 1.356285e+06 4.924177e+06 \n",
|
||||
"14059 1027.6810 41.7870 4.0661 2.655275e+06 9.106095e+06 \n",
|
||||
"14060 998.3940 29.2870 2.9334 1.500295e+06 5.269441e+06 \n",
|
||||
"14061 997.1190 1.2750 0.1279 1.616805e+06 6.240835e+06 \n",
|
||||
"14062 973.2330 23.8860 2.4543 1.074628e+06 4.001206e+06 \n",
|
||||
"14063 1000.0000 -26.7670 -2.6767 1.356285e+06 4.924177e+06 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[14034 rows x 11 columns]\n"
|
||||
"[14064 rows x 11 columns]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -6,8 +6,8 @@
|
||||
"metadata": {
|
||||
"collapsed": true,
|
||||
"ExecuteTime": {
|
||||
"end_time": "2025-10-17T07:14:47.275Z",
|
||||
"start_time": "2025-10-17T07:14:46.966401Z"
|
||||
"end_time": "2026-01-30T19:47:50.093496Z",
|
||||
"start_time": "2026-01-30T19:47:49.972697Z"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"source": [
|
||||
@@ -20,13 +20,25 @@
|
||||
"ts.set_token('3a0741c702ee7e5e5f2bf1f0846bafaafe4e320833240b2a7e4a685f')\n",
|
||||
"pro = ts.pro_api()"
|
||||
],
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"ename": "ModuleNotFoundError",
|
||||
"evalue": "No module named 'tushare'",
|
||||
"output_type": "error",
|
||||
"traceback": [
|
||||
"\u001B[31m---------------------------------------------------------------------------\u001B[39m",
|
||||
"\u001B[31mModuleNotFoundError\u001B[39m Traceback (most recent call last)",
|
||||
"\u001B[36mCell\u001B[39m\u001B[36m \u001B[39m\u001B[32mIn[1]\u001B[39m\u001B[32m, line 3\u001B[39m\n\u001B[32m 1\u001B[39m \u001B[38;5;28;01mfrom\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01moperator\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m index\n\u001B[32m----> \u001B[39m\u001B[32m3\u001B[39m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01mtushare\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[38;5;28;01mas\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01mts\u001B[39;00m\n\u001B[32m 4\u001B[39m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01mpandas\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[38;5;28;01mas\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01mpd\u001B[39;00m\n\u001B[32m 5\u001B[39m \u001B[38;5;28;01mimport\u001B[39;00m\u001B[38;5;250m \u001B[39m\u001B[34;01mtime\u001B[39;00m\n",
|
||||
"\u001B[31mModuleNotFoundError\u001B[39m: No module named 'tushare'"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"execution_count": 1
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"metadata": {
|
||||
"ExecuteTime": {
|
||||
"end_time": "2025-10-17T07:15:47.631705Z",
|
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"end_time": "2026-01-30T19:47:50.172803200Z",
|
||||
"start_time": "2025-10-17T07:15:47.491485Z"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
|
||||
@@ -39,15 +39,15 @@
|
||||
"3 000006.SZ 20250312\n",
|
||||
"4 000007.SZ 20250312\n",
|
||||
"... ... ...\n",
|
||||
"27277 920978.BJ 20260112\n",
|
||||
"27278 920981.BJ 20260112\n",
|
||||
"27279 920982.BJ 20260112\n",
|
||||
"27280 920985.BJ 20260112\n",
|
||||
"27281 920992.BJ 20260112\n",
|
||||
"27312 920978.BJ 20260126\n",
|
||||
"27313 920981.BJ 20260126\n",
|
||||
"27314 920982.BJ 20260126\n",
|
||||
"27315 920985.BJ 20260126\n",
|
||||
"27316 920992.BJ 20260126\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[8597722 rows x 2 columns]\n",
|
||||
"20260116\n",
|
||||
"start_date: 20260119\n"
|
||||
"[8652365 rows x 2 columns]\n",
|
||||
"20260130\n",
|
||||
"start_date: 20260202\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -64,7 +64,7 @@
|
||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260201')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260310')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
|
||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -86,16 +86,27 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260130 完成\n",
|
||||
"任务 20260129 完成\n",
|
||||
"任务 20260128 完成\n",
|
||||
"任务 20260127 完成\n",
|
||||
"任务 20260126 完成\n",
|
||||
"任务 20260123 完成\n",
|
||||
"任务 20260122 完成\n",
|
||||
"任务 20260121 完成\n",
|
||||
"任务 20260120 完成\n",
|
||||
"任务 20260119 完成\n"
|
||||
"任务 20260309 完成\n",
|
||||
"任务 20260310 完成\n",
|
||||
"任务 20260306 完成\n",
|
||||
"任务 20260305 完成\n",
|
||||
"任务 20260304 完成\n",
|
||||
"任务 20260303 完成\n",
|
||||
"任务 20260227 完成\n",
|
||||
"任务 20260302 完成\n",
|
||||
"任务 20260226 完成\n",
|
||||
"任务 20260225 完成\n",
|
||||
"任务 20260224 完成\n",
|
||||
"任务 20260213 完成\n",
|
||||
"任务 20260212 完成\n",
|
||||
"任务 20260211 完成\n",
|
||||
"任务 20260209 完成\n",
|
||||
"任务 20260210 完成\n",
|
||||
"任务 20260205 完成\n",
|
||||
"任务 20260206 完成\n",
|
||||
"任务 20260204 完成\n",
|
||||
"任务 20260203 完成\n",
|
||||
"任务 20260202 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -39,15 +39,15 @@
|
||||
"3 801005.SI 20250221\n",
|
||||
"4 801010.SI 20250221\n",
|
||||
"... ... ...\n",
|
||||
"2190 859811.SI 20260112\n",
|
||||
"2191 859821.SI 20260112\n",
|
||||
"2192 859822.SI 20260112\n",
|
||||
"2193 859852.SI 20260112\n",
|
||||
"2194 859951.SI 20260112\n",
|
||||
"2190 859811.SI 20260126\n",
|
||||
"2191 859821.SI 20260126\n",
|
||||
"2192 859822.SI 20260126\n",
|
||||
"2193 859852.SI 20260126\n",
|
||||
"2194 859951.SI 20260126\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[1140973 rows x 2 columns]\n",
|
||||
"20260116\n",
|
||||
"start_date: 20260119\n"
|
||||
"[1145363 rows x 2 columns]\n",
|
||||
"20260130\n",
|
||||
"start_date: 20260202\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -64,7 +64,7 @@
|
||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260201')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260310')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
|
||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -86,16 +86,27 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260130 完成\n",
|
||||
"任务 20260129 完成\n",
|
||||
"任务 20260128 完成\n",
|
||||
"任务 20260127 完成\n",
|
||||
"任务 20260126 完成\n",
|
||||
"任务 20260123 完成\n",
|
||||
"任务 20260122 完成\n",
|
||||
"任务 20260121 完成\n",
|
||||
"任务 20260120 完成\n",
|
||||
"任务 20260119 完成\n"
|
||||
"任务 20260309 完成\n",
|
||||
"任务 20260310 完成\n",
|
||||
"任务 20260306 完成\n",
|
||||
"任务 20260305 完成\n",
|
||||
"任务 20260304 完成\n",
|
||||
"任务 20260303 完成\n",
|
||||
"任务 20260302 完成\n",
|
||||
"任务 20260227 完成\n",
|
||||
"任务 20260226 完成\n",
|
||||
"任务 20260225 完成\n",
|
||||
"任务 20260224 完成\n",
|
||||
"任务 20260213 完成\n",
|
||||
"任务 20260211 完成\n",
|
||||
"任务 20260212 完成\n",
|
||||
"任务 20260210 完成\n",
|
||||
"任务 20260209 完成\n",
|
||||
"任务 20260206 完成\n",
|
||||
"任务 20260205 完成\n",
|
||||
"任务 20260204 完成\n",
|
||||
"任务 20260203 完成\n",
|
||||
"任务 20260202 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -94,17 +94,17 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"Index: 9547667 entries, 0 to 27281\n",
|
||||
"Index: 9602310 entries, 0 to 27316\n",
|
||||
"Data columns (total 2 columns):\n",
|
||||
" # Column Dtype \n",
|
||||
"--- ------ ----- \n",
|
||||
" 0 ts_code object\n",
|
||||
" 1 trade_date object\n",
|
||||
"dtypes: object(2)\n",
|
||||
"memory usage: 218.5+ MB\n",
|
||||
"memory usage: 219.8+ MB\n",
|
||||
"None\n",
|
||||
"20260116\n",
|
||||
"20260119\n"
|
||||
"20260130\n",
|
||||
"20260202\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -121,7 +121,7 @@
|
||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260201')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260310')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
|
||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -144,22 +144,27 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260130 完成\n",
|
||||
"任务 20260129 完成\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260127 完成\n",
|
||||
"任务 20260128 完成\n",
|
||||
"任务 20260126 完成\n",
|
||||
"任务 20260123 完成\n",
|
||||
"任务 20260122 完成\n",
|
||||
"任务 20260121 完成\n",
|
||||
"任务 20260120 完成\n",
|
||||
"任务 20260119 完成\n"
|
||||
"任务 20260309 完成\n",
|
||||
"任务 20260310 完成\n",
|
||||
"任务 20260305 完成\n",
|
||||
"任务 20260306 完成\n",
|
||||
"任务 20260303 完成\n",
|
||||
"任务 20260304 完成\n",
|
||||
"任务 20260302 完成\n",
|
||||
"任务 20260227 完成\n",
|
||||
"任务 20260226 完成\n",
|
||||
"任务 20260225 完成\n",
|
||||
"任务 20260224 完成\n",
|
||||
"任务 20260213 完成\n",
|
||||
"任务 20260212 完成\n",
|
||||
"任务 20260211 完成\n",
|
||||
"任务 20260210 完成\n",
|
||||
"任务 20260209 完成\n",
|
||||
"任务 20260206 完成\n",
|
||||
"任务 20260205 完成\n",
|
||||
"任务 20260204 完成\n",
|
||||
"任务 20260203 完成\n",
|
||||
"任务 20260202 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -230,58 +235,58 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" ts_code trade_date close turnover_rate turnover_rate_f \\\n",
|
||||
"0 301586.SZ 20260123 52.80 4.4195 6.0484 \n",
|
||||
"1 600871.SH 20260123 2.63 3.5599 17.1067 \n",
|
||||
"2 002067.SZ 20260123 5.91 9.5542 9.8833 \n",
|
||||
"3 601225.SH 20260123 21.41 0.4692 1.3502 \n",
|
||||
"4 688800.SH 20260123 90.22 4.3421 7.2546 \n",
|
||||
"0 001389.SZ 20260206 99.50 6.1259 6.1259 \n",
|
||||
"1 600841.SH 20260206 9.55 4.4177 14.0519 \n",
|
||||
"2 300968.SZ 20260206 13.71 1.0258 2.1909 \n",
|
||||
"3 300634.SZ 20260206 28.46 4.0862 6.8510 \n",
|
||||
"4 300295.SZ 20260206 11.99 3.5950 3.8451 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"27321 688659.SH 20260119 10.42 1.7256 3.1386 \n",
|
||||
"27322 301021.SZ 20260119 55.92 5.8451 10.3979 \n",
|
||||
"27323 300102.SZ 20260119 34.23 14.1090 22.0304 \n",
|
||||
"27324 300088.SZ 20260119 6.36 1.9148 2.3308 \n",
|
||||
"27325 002261.SZ 20260119 33.77 4.6567 5.1897 \n",
|
||||
"27325 603766.SH 20260202 14.89 1.1630 1.9407 \n",
|
||||
"27326 603408.SH 20260202 12.92 0.7963 3.0049 \n",
|
||||
"27327 000004.SZ 20260202 11.99 0.2338 0.3161 \n",
|
||||
"27328 601628.SH 20260202 48.34 0.1384 1.9210 \n",
|
||||
"27329 301042.SZ 20260202 86.10 3.6207 5.4797 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" volume_ratio pe pe_ttm pb ps ps_ttm dv_ratio \\\n",
|
||||
"0 0.98 43.6343 68.1615 3.4308 6.9893 5.8003 0.9091 \n",
|
||||
"1 1.91 78.9369 79.8327 5.2226 0.6148 0.6127 NaN \n",
|
||||
"2 0.80 122.3105 140.3743 1.3170 1.5908 1.5491 NaN \n",
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"... ... ... \n",
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||||
"20260116\n",
|
||||
"start_date: 20260119\n"
|
||||
"20260130\n",
|
||||
"start_date: 20260202\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -61,7 +61,7 @@
|
||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260201')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260310')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
|
||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -84,16 +84,27 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260129 完成\n",
|
||||
"任务 20260130 完成\n",
|
||||
"任务 20260128 完成\n",
|
||||
"任务 20260127 完成\n",
|
||||
"任务 20260126 完成\n",
|
||||
"任务 20260123 完成\n",
|
||||
"任务 20260122 完成\n",
|
||||
"任务 20260121 完成\n",
|
||||
"任务 20260120 完成\n",
|
||||
"任务 20260119 完成\n"
|
||||
"任务 20260310 完成\n",
|
||||
"任务 20260309 完成\n",
|
||||
"任务 20260306 完成\n",
|
||||
"任务 20260305 完成\n",
|
||||
"任务 20260304 完成\n",
|
||||
"任务 20260303 完成\n",
|
||||
"任务 20260302 完成\n",
|
||||
"任务 20260227 完成\n",
|
||||
"任务 20260226 完成\n",
|
||||
"任务 20260225 完成\n",
|
||||
"任务 20260224 完成\n",
|
||||
"任务 20260213 完成\n",
|
||||
"任务 20260212 完成\n",
|
||||
"任务 20260211 完成\n",
|
||||
"任务 20260210 完成\n",
|
||||
"任务 20260209 完成\n",
|
||||
"任务 20260206 完成\n",
|
||||
"任务 20260205 完成\n",
|
||||
"任务 20260204 完成\n",
|
||||
"任务 20260203 完成\n",
|
||||
"任务 20260202 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -183,71 +194,71 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" ts_code trade_date buy_sm_vol buy_sm_amount sell_sm_vol \\\n",
|
||||
"0 300284.SZ 20260123 57213 4682.01 45561 \n",
|
||||
"1 002835.SZ 20260123 10930 1886.39 9809 \n",
|
||||
"2 603175.SH 20260123 28945 21106.65 29993 \n",
|
||||
"3 600284.SH 20260123 62561 5324.31 55101 \n",
|
||||
"4 300855.SZ 20260123 41944 15903.55 33566 \n",
|
||||
"0 002397.SZ 20260206 143016 6566.04 142640 \n",
|
||||
"1 603882.SH 20260206 32234 10009.25 31819 \n",
|
||||
"2 002824.SZ 20260206 58407 13856.33 47164 \n",
|
||||
"3 603379.SH 20260206 31545 21744.99 30955 \n",
|
||||
"4 600223.SH 20260206 73778 5582.50 67552 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"25876 600211.SH 20260119 10915 4796.09 12174 \n",
|
||||
"25877 601229.SH 20260119 225161 21704.91 267726 \n",
|
||||
"25878 003042.SZ 20260119 17500 2893.60 11703 \n",
|
||||
"25879 601155.SH 20260119 75731 11076.12 70817 \n",
|
||||
"25880 600169.SH 20260119 81734 2005.16 84188 \n",
|
||||
"25871 002774.SZ 20260202 32854 3675.61 20566 \n",
|
||||
"25872 300188.SZ 20260202 54005 7416.58 48176 \n",
|
||||
"25873 688173.SH 20260202 64149 10373.20 68049 \n",
|
||||
"25874 300145.SZ 20260202 132990 6043.37 133529 \n",
|
||||
"25875 300205.SZ 20260202 8361 364.75 6236 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" sell_sm_amount buy_md_vol buy_md_amount sell_md_vol sell_md_amount \\\n",
|
||||
"0 3728.28 48486 3966.28 59366 4856.95 \n",
|
||||
"1 1693.39 6499 1121.44 6017 1038.84 \n",
|
||||
"2 21840.97 22701 16511.38 23142 16835.79 \n",
|
||||
"3 4687.48 68181 5800.70 62114 5285.81 \n",
|
||||
"4 12712.79 35383 13409.44 40111 15213.47 \n",
|
||||
"0 6550.08 114346 5247.29 121777 5580.76 \n",
|
||||
"1 9880.13 15560 4828.56 14519 4506.56 \n",
|
||||
"2 11195.49 27988 6622.95 30015 7118.27 \n",
|
||||
"3 21323.49 21708 14968.66 21044 14503.09 \n",
|
||||
"4 5110.61 53914 4075.02 53354 4037.48 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"25876 5348.74 9594 4215.26 8253 3626.54 \n",
|
||||
"25877 25799.99 204041 19664.19 207361 19990.67 \n",
|
||||
"25878 1933.74 11780 1946.25 14398 2379.72 \n",
|
||||
"25879 10351.64 45622 6659.41 46251 6765.59 \n",
|
||||
"25880 2063.68 129391 3172.21 137053 3360.95 \n",
|
||||
"25871 2300.99 20761 2320.61 21785 2437.00 \n",
|
||||
"25872 6623.07 52821 7250.13 53449 7347.52 \n",
|
||||
"25873 11000.03 35320 5706.28 30270 4895.56 \n",
|
||||
"25874 6066.65 114646 5208.71 97260 4422.03 \n",
|
||||
"25875 272.25 9374 408.60 9827 427.93 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" buy_lg_vol buy_lg_amount sell_lg_vol sell_lg_amount buy_elg_vol \\\n",
|
||||
"0 39133 3201.55 32920 2693.69 6576 \n",
|
||||
"1 4067 702.11 4633 799.04 241 \n",
|
||||
"2 11291 8249.67 11377 8302.90 3400 \n",
|
||||
"3 46517 3960.29 57644 4906.75 23366 \n",
|
||||
"4 24315 9212.24 24640 9342.34 5111 \n",
|
||||
"0 85477 3926.44 87204 3989.37 28400 \n",
|
||||
"1 5474 1697.68 6390 1982.08 721 \n",
|
||||
"2 11723 2778.17 15330 3630.71 3939 \n",
|
||||
"3 13069 9000.74 15789 10882.14 7583 \n",
|
||||
"4 27279 2062.59 22583 1709.48 10118 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... ... \n",
|
||||
"25876 5507 2419.57 5204 2286.10 2 \n",
|
||||
"25877 134694 12983.30 86737 8363.03 24453 \n",
|
||||
"25878 4038 668.49 7218 1194.87 0 \n",
|
||||
"25879 23725 3458.86 23634 3453.46 21891 \n",
|
||||
"25880 63062 1545.61 49278 1208.05 5904 \n",
|
||||
"25871 8975 1002.99 18793 2100.36 0 \n",
|
||||
"25872 31050 4271.36 35903 4923.97 7655 \n",
|
||||
"25873 11829 1915.52 12687 2050.68 2000 \n",
|
||||
"25874 81164 3682.66 113414 5149.25 41421 \n",
|
||||
"25875 6887 302.35 8559 375.51 0 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" buy_elg_amount sell_elg_vol sell_elg_amount net_mf_vol \\\n",
|
||||
"0 539.18 13561 1110.11 -4914 \n",
|
||||
"1 41.60 1278 220.26 1923 \n",
|
||||
"2 2437.55 1825 1325.59 1620 \n",
|
||||
"3 1991.65 25767 2196.91 46602 \n",
|
||||
"4 1934.73 8437 3191.36 -19491 \n",
|
||||
"0 1293.83 19618 913.39 42201 \n",
|
||||
"1 223.34 1261 390.07 -823 \n",
|
||||
"2 935.53 9548 2248.51 2997 \n",
|
||||
"3 5221.72 6117 4227.39 6215 \n",
|
||||
"4 766.07 21600 1628.62 -9839 \n",
|
||||
"... ... ... ... ... \n",
|
||||
"25876 0.88 388 170.41 -44 \n",
|
||||
"25877 2359.23 26525 2557.95 -37774 \n",
|
||||
"25878 0.00 0 0.00 6587 \n",
|
||||
"25879 3125.39 26267 3749.10 28653 \n",
|
||||
"25880 144.65 9571 234.95 -10865 \n",
|
||||
"25871 0.00 1446 160.86 -20182 \n",
|
||||
"25872 1053.35 8003 1096.85 -12903 \n",
|
||||
"25873 319.00 2291 367.73 -5670 \n",
|
||||
"25874 1881.32 26018 1178.15 -70082 \n",
|
||||
"25875 0.00 0 0.00 -1678 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" net_mf_amount \n",
|
||||
"0 -391.89 \n",
|
||||
"1 333.04 \n",
|
||||
"2 1372.40 \n",
|
||||
"3 3982.07 \n",
|
||||
"4 -7354.89 \n",
|
||||
"0 1943.09 \n",
|
||||
"1 -246.33 \n",
|
||||
"2 705.13 \n",
|
||||
"3 4367.94 \n",
|
||||
"4 -741.40 \n",
|
||||
"... ... \n",
|
||||
"25876 -16.04 \n",
|
||||
"25877 -3603.98 \n",
|
||||
"25878 1092.73 \n",
|
||||
"25879 4152.29 \n",
|
||||
"25880 -256.23 \n",
|
||||
"25871 -2251.19 \n",
|
||||
"25872 -1769.73 \n",
|
||||
"25873 -918.58 \n",
|
||||
"25874 -3146.31 \n",
|
||||
"25875 -68.42 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[25881 rows x 20 columns]\n"
|
||||
"[25876 rows x 20 columns]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -34,23 +34,23 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" ts_code trade_date\n",
|
||||
"4959 600211.SH 20260116\n",
|
||||
"4960 600212.SH 20260116\n",
|
||||
"4961 600215.SH 20260116\n",
|
||||
"4949 600197.SH 20260116\n",
|
||||
"3732 301501.SZ 20260116\n",
|
||||
"4971 600208.SH 20260130\n",
|
||||
"4972 600210.SH 20260130\n",
|
||||
"4973 600211.SH 20260130\n",
|
||||
"4961 600195.SH 20260130\n",
|
||||
"7441 920964.BJ 20260130\n",
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"Index: 11701107 entries, 0 to 37139\n",
|
||||
"Index: 11775527 entries, 0 to 37233\n",
|
||||
"Data columns (total 2 columns):\n",
|
||||
" # Column Dtype \n",
|
||||
"--- ------ ----- \n",
|
||||
" 0 ts_code object\n",
|
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" 1 trade_date object\n",
|
||||
"dtypes: object(2)\n",
|
||||
"memory usage: 267.8+ MB\n",
|
||||
"memory usage: 269.5+ MB\n",
|
||||
"None\n",
|
||||
"20260116\n",
|
||||
"20260119\n"
|
||||
"20260130\n",
|
||||
"20260202\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -68,7 +68,7 @@
|
||||
" max_date = df['trade_date'].max()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(max_date)\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260201')\n",
|
||||
"trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20260310')\n",
|
||||
"trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n",
|
||||
"trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n",
|
||||
"start_date = min(trade_dates)\n",
|
||||
@@ -91,22 +91,27 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260130 完成\n",
|
||||
"任务 20260129 完成\n",
|
||||
"任务 20260128 完成\n",
|
||||
"任务 20260127 完成\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"任务 20260126 完成\n",
|
||||
"任务 20260123 完成\n",
|
||||
"任务 20260122 完成\n",
|
||||
"任务 20260121 完成\n",
|
||||
"任务 20260120 完成\n",
|
||||
"任务 20260119 完成\n"
|
||||
"任务 20260310 完成\n",
|
||||
"任务 20260309 完成\n",
|
||||
"任务 20260306 完成\n",
|
||||
"任务 20260305 完成\n",
|
||||
"任务 20260303 完成\n",
|
||||
"任务 20260304 完成\n",
|
||||
"任务 20260302 完成\n",
|
||||
"任务 20260227 完成\n",
|
||||
"任务 20260226 完成\n",
|
||||
"任务 20260225 完成\n",
|
||||
"任务 20260224 完成\n",
|
||||
"任务 20260213 完成\n",
|
||||
"任务 20260212 完成\n",
|
||||
"任务 20260211 完成\n",
|
||||
"任务 20260210 完成\n",
|
||||
"任务 20260209 完成\n",
|
||||
"任务 20260206 完成\n",
|
||||
"任务 20260205 完成\n",
|
||||
"任务 20260204 完成\n",
|
||||
"任务 20260203 完成\n",
|
||||
"任务 20260202 完成\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
@@ -158,71 +163,71 @@
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"[ trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260123 000001.SZ 12.18 9.96\n",
|
||||
"1 20260123 000002.SZ 5.45 4.46\n",
|
||||
"2 20260123 000004.SZ 12.59 11.39\n",
|
||||
"3 20260123 000006.SZ 10.62 8.69\n",
|
||||
"4 20260123 000007.SZ 12.47 10.21\n",
|
||||
"0 20260206 000001.SZ 12.20 9.98\n",
|
||||
"1 20260206 000002.SZ 5.37 4.39\n",
|
||||
"2 20260206 000004.SZ 10.79 9.77\n",
|
||||
"3 20260206 000006.SZ 9.90 8.10\n",
|
||||
"4 20260206 000007.SZ 12.31 10.07\n",
|
||||
"... ... ... ... ...\n",
|
||||
"7435 20260123 920978.BJ 44.56 24.00\n",
|
||||
"7436 20260123 920981.BJ 45.61 24.57\n",
|
||||
"7437 20260123 920982.BJ 295.08 158.90\n",
|
||||
"7438 20260123 920985.BJ 10.20 5.50\n",
|
||||
"7439 20260123 920992.BJ 24.32 13.10\n",
|
||||
"7459 20260206 920978.BJ 41.60 22.40\n",
|
||||
"7460 20260206 920981.BJ 41.63 22.43\n",
|
||||
"7461 20260206 920982.BJ 298.63 160.81\n",
|
||||
"7462 20260206 920985.BJ 11.37 6.13\n",
|
||||
"7463 20260206 920992.BJ 22.32 12.02\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[7440 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260122 000001.SZ 12.18 9.96\n",
|
||||
"1 20260122 000002.SZ 5.51 4.51\n",
|
||||
"2 20260122 000004.SZ 11.99 10.85\n",
|
||||
"3 20260122 000006.SZ 10.62 8.69\n",
|
||||
"4 20260122 000007.SZ 12.41 10.15\n",
|
||||
"[7464 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260205 000001.SZ 12.07 9.87\n",
|
||||
"1 20260205 000002.SZ 5.39 4.41\n",
|
||||
"2 20260205 000004.SZ 11.36 10.28\n",
|
||||
"3 20260205 000006.SZ 9.97 8.15\n",
|
||||
"4 20260205 000007.SZ 12.32 10.08\n",
|
||||
"... ... ... ... ...\n",
|
||||
"7433 20260122 920978.BJ 45.48 24.50\n",
|
||||
"7434 20260122 920981.BJ 45.61 24.57\n",
|
||||
"7435 20260122 920982.BJ 301.76 162.50\n",
|
||||
"7436 20260122 920985.BJ 9.84 5.30\n",
|
||||
"7437 20260122 920992.BJ 23.95 12.91\n",
|
||||
"7454 20260205 920978.BJ 41.48 22.34\n",
|
||||
"7455 20260205 920981.BJ 42.00 22.62\n",
|
||||
"7456 20260205 920982.BJ 289.43 155.85\n",
|
||||
"7457 20260205 920985.BJ 12.16 6.56\n",
|
||||
"7458 20260205 920992.BJ 22.32 12.02\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[7438 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260121 000001.SZ 12.28 10.04\n",
|
||||
"1 20260121 000002.SZ 5.27 4.31\n",
|
||||
"2 20260121 000004.SZ 12.02 10.88\n",
|
||||
"3 20260121 000006.SZ 10.27 8.41\n",
|
||||
"4 20260121 000007.SZ 12.08 9.88\n",
|
||||
"[7459 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260204 000001.SZ 11.92 9.76\n",
|
||||
"1 20260204 000002.SZ 5.17 4.23\n",
|
||||
"2 20260204 000004.SZ 11.96 10.82\n",
|
||||
"3 20260204 000006.SZ 9.77 7.99\n",
|
||||
"4 20260204 000007.SZ 12.32 10.08\n",
|
||||
"... ... ... ... ...\n",
|
||||
"7433 20260121 920978.BJ 45.60 24.56\n",
|
||||
"7434 20260121 920981.BJ 43.81 23.59\n",
|
||||
"7435 20260121 920982.BJ 304.34 163.88\n",
|
||||
"7436 20260121 920985.BJ 9.90 5.34\n",
|
||||
"7437 20260121 920992.BJ 24.11 12.99\n",
|
||||
"7453 20260204 920978.BJ 38.15 20.55\n",
|
||||
"7454 20260204 920981.BJ 43.01 23.17\n",
|
||||
"7455 20260204 920982.BJ 279.50 150.50\n",
|
||||
"7456 20260204 920985.BJ 10.66 5.74\n",
|
||||
"7457 20260204 920992.BJ 22.28 12.00\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[7438 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260120 000001.SZ 12.23 10.01\n",
|
||||
"1 20260120 000002.SZ 5.20 4.26\n",
|
||||
"2 20260120 000004.SZ 11.46 10.36\n",
|
||||
"3 20260120 000006.SZ 10.07 8.24\n",
|
||||
"4 20260120 000007.SZ 12.49 10.22\n",
|
||||
"[7458 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260203 000001.SZ 11.95 9.77\n",
|
||||
"1 20260203 000002.SZ 5.15 4.21\n",
|
||||
"2 20260203 000004.SZ 12.59 11.39\n",
|
||||
"3 20260203 000006.SZ 9.58 7.84\n",
|
||||
"4 20260203 000007.SZ 12.09 9.89\n",
|
||||
"... ... ... ... ...\n",
|
||||
"7431 20260120 920978.BJ 46.41 24.99\n",
|
||||
"7432 20260120 920981.BJ 44.26 23.84\n",
|
||||
"7433 20260120 920982.BJ 310.42 167.16\n",
|
||||
"7434 20260120 920985.BJ 9.97 5.37\n",
|
||||
"7435 20260120 920992.BJ 24.49 13.19\n",
|
||||
"7453 20260203 920978.BJ 37.93 20.43\n",
|
||||
"7454 20260203 920981.BJ 42.52 22.90\n",
|
||||
"7455 20260203 920982.BJ 279.35 150.43\n",
|
||||
"7456 20260203 920985.BJ 10.15 5.47\n",
|
||||
"7457 20260203 920992.BJ 21.95 11.83\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[7436 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260119 000001.SZ 12.31 10.07\n",
|
||||
"1 20260119 000002.SZ 5.20 4.26\n",
|
||||
"2 20260119 000004.SZ 11.70 10.58\n",
|
||||
"3 20260119 000006.SZ 10.13 8.29\n",
|
||||
"4 20260119 000007.SZ 12.43 10.17\n",
|
||||
"[7458 rows x 4 columns], trade_date ts_code up_limit down_limit\n",
|
||||
"0 20260202 000001.SZ 11.91 9.75\n",
|
||||
"1 20260202 000002.SZ 5.37 4.39\n",
|
||||
"2 20260202 000004.SZ 13.25 11.99\n",
|
||||
"3 20260202 000006.SZ 9.86 8.06\n",
|
||||
"4 20260202 000007.SZ 11.97 9.79\n",
|
||||
"... ... ... ... ...\n",
|
||||
"7429 20260119 920978.BJ 46.26 24.92\n",
|
||||
"7430 20260119 920981.BJ 45.51 24.51\n",
|
||||
"7431 20260119 920982.BJ 305.50 164.50\n",
|
||||
"7432 20260119 920985.BJ 9.88 5.32\n",
|
||||
"7433 20260119 920992.BJ 24.28 13.08\n",
|
||||
"7450 20260202 920978.BJ 40.36 21.74\n",
|
||||
"7451 20260202 920981.BJ 45.50 24.50\n",
|
||||
"7452 20260202 920982.BJ 287.80 154.98\n",
|
||||
"7453 20260202 920985.BJ 10.33 5.57\n",
|
||||
"7454 20260202 920992.BJ 22.63 12.19\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[7434 rows x 4 columns]]\n"
|
||||
"[7455 rows x 4 columns]]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -78,7 +78,7 @@
|
||||
"cyq perf\n",
|
||||
"left merge on ['ts_code', 'trade_date']\n",
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"RangeIndex: 9359748 entries, 0 to 9359747\n",
|
||||
"RangeIndex: 9410807 entries, 0 to 9410806\n",
|
||||
"Data columns (total 33 columns):\n",
|
||||
" # Column Dtype \n",
|
||||
"--- ------ ----- \n",
|
||||
@@ -116,7 +116,7 @@
|
||||
" 31 weight_avg float64 \n",
|
||||
" 32 winner_rate float64 \n",
|
||||
"dtypes: bool(1), datetime64[ns](1), float64(30), object(1)\n",
|
||||
"memory usage: 2.2+ GB\n",
|
||||
"memory usage: 2.3+ GB\n",
|
||||
"None\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -600,7 +600,7 @@
|
||||
"Calculating cs_rank_size...\n",
|
||||
"Finished cs_rank_size.\n",
|
||||
"<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n",
|
||||
"RangeIndex: 5042085 entries, 0 to 5042084\n",
|
||||
"RangeIndex: 5072276 entries, 0 to 5072275\n",
|
||||
"Columns: 181 entries, ts_code to cs_rank_size\n",
|
||||
"dtypes: bool(10), datetime64[ns](1), float64(165), int64(3), object(2)\n",
|
||||
"memory usage: 6.5+ GB\n",
|
||||
@@ -1409,7 +1409,7 @@
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"MAD Filtering: 100%|██████████| 131/131 [00:13<00:00, 9.39it/s]\n"
|
||||
"MAD Filtering: 100%|██████████| 131/131 [00:13<00:00, 10.05it/s]\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -1424,7 +1424,7 @@
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"MAD Filtering: 100%|██████████| 131/131 [00:15<00:00, 8.45it/s]\n"
|
||||
"MAD Filtering: 100%|██████████| 131/131 [00:16<00:00, 8.05it/s]\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -1464,13 +1464,13 @@
|
||||
"截面 MAD 去极值处理完成。\n",
|
||||
"feature_columns: ['vol', 'pct_chg', 'turnover_rate', 'volume_ratio', 'winner_rate', 'undist_profit_ps', 'ocfps', 'AR', 'BR', 'AR_BR', 'cashflow_to_ev_factor', 'book_to_price_ratio', 'turnover_rate_mean_5', 'variance_20', 'bbi_ratio_factor', 'daily_deviation', 'lg_elg_net_buy_vol', 'flow_lg_elg_intensity', 'sm_net_buy_vol', 'total_buy_vol', 'lg_elg_buy_prop', 'flow_struct_buy_change', 'lg_elg_net_buy_vol_change', 'flow_lg_elg_accel', 'chip_concentration_range', 'chip_skewness', 'floating_chip_proxy', 'cost_support_15pct_change', 'cat_winner_price_zone', 'flow_chip_consistency', 'profit_taking_vs_absorb', 'cat_is_positive', 'upside_vol', 'downside_vol', 'vol_ratio', 'return_skew', 'return_kurtosis', 'volume_change_rate', 'cat_volume_breakout', 'turnover_deviation', 'cat_turnover_spike', 'avg_volume_ratio', 'cat_volume_ratio_breakout', 'vol_spike', 'vol_std_5', 'atr_14', 'atr_6', 'obv', 'maobv_6', 'rsi_3', 'return_5', 'return_20', 'std_return_5', 'std_return_90', 'std_return_90_2', 'act_factor1', 'act_factor2', 'act_factor3', 'act_factor4', 'rank_act_factor1', 'rank_act_factor2', 'rank_act_factor3', 'cov', 'delta_cov', 'alpha_22_improved', 'alpha_003', 'alpha_007', 'alpha_013', 'vol_break', 'weight_roc5', 'smallcap_concentration', 'cost_stability', 'high_cost_break_days', 'liquidity_risk', 'turnover_std', 'mv_volatility', 'volume_growth', 'mv_growth', 'momentum_factor', 'resonance_factor', 'log_close', 'cat_vol_spike', 'up', 'down', 'obv_maobv_6', 'std_return_5_over_std_return_90', 'std_return_90_minus_std_return_90_2', 'cat_af2', 'cat_af3', 'cat_af4', 'act_factor5', 'act_factor6', 'active_buy_volume_large', 'active_buy_volume_big', 'active_buy_volume_small', 'buy_lg_vol_minus_sell_lg_vol', 'buy_elg_vol_minus_sell_elg_vol', 'ctrl_strength', 'low_cost_dev', 'asymmetry', 'lock_factor', 'cat_vol_break', 'cost_atr_adj', 'cat_golden_resonance', 'mv_turnover_ratio', 'mv_adjusted_volume', 'mv_weighted_turnover', 'nonlinear_mv_volume', 'mv_volume_ratio', 'mv_momentum', 'lg_flow_mom_corr_20_60', 'lg_flow_accel', 'profit_pressure', 'underwater_resistance', 'cost_conc_std_20', 'profit_decay_20', 'vol_amp_loss_20', 'vol_drop_profit_cnt_5', 'lg_flow_vol_interact_20', 'cost_break_confirm_cnt_5', 'atr_norm_channel_pos_14', 'turnover_diff_skew_20', 'lg_sm_flow_diverge_20', 'pullback_strong_20_20', 'vol_wgt_hist_pos_20', 'vol_adj_roc_20', 'cs_rank_net_lg_flow_val', '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_pos_in_hist_range', 'cs_rank_vol_x_profit_margin', 'cs_rank_lg_flow_price_concordance', 'cs_rank_turnover_per_winner', 'cs_rank_volume_ratio', 'cs_rank_elg_buy_sell_sm_ratio', 'cs_rank_cost_dist_vol_ratio', 'cs_rank_size', 'cat_up_limit', 'industry_obv', 'industry_return_5', 'industry_return_20', 'industry__ema_5', 'industry__ema_13', 'industry__ema_20', 'industry__ema_60', 'industry_act_factor1', 'industry_act_factor2', 'industry_act_factor3', 'industry_act_factor4', 'industry_act_factor5', 'industry_act_factor6', 'industry_rank_act_factor1', 'industry_rank_act_factor2', 'industry_rank_act_factor3', 'industry_return_5_percentile', 'industry_return_20_percentile', '000852.SH_MACD', '000905.SH_MACD', '399006.SZ_MACD', '000852.SH_MACD_hist', '000905.SH_MACD_hist', '399006.SZ_MACD_hist', '000852.SH_RSI', '000905.SH_RSI', '399006.SZ_RSI', '000852.SH_Signal_line', '000905.SH_Signal_line', '399006.SZ_Signal_line', '000852.SH_amount_change_rate', '000905.SH_amount_change_rate', '399006.SZ_amount_change_rate', '000852.SH_amount_mean', '000905.SH_amount_mean', '399006.SZ_amount_mean', '000852.SH_daily_return', '000905.SH_daily_return', '399006.SZ_daily_return', '000852.SH_up_ratio_20d', '000905.SH_up_ratio_20d', '399006.SZ_up_ratio_20d', '000852.SH_volatility', '000905.SH_volatility', '399006.SZ_volatility', '000852.SH_volume_change_rate', '000905.SH_volume_change_rate', '399006.SZ_volume_change_rate']\n",
|
||||
"df最小日期: 2019-01-02\n",
|
||||
"df最大日期: 2026-01-23\n",
|
||||
"2055951\n",
|
||||
"df最大日期: 2026-02-06\n",
|
||||
"2055944\n",
|
||||
"train_data最小日期: 2020-01-02\n",
|
||||
"train_data最大日期: 2022-12-30\n",
|
||||
"2267560\n",
|
||||
"2297633\n",
|
||||
"test_data最小日期: 2023-01-03\n",
|
||||
"test_data最大日期: 2026-01-23\n",
|
||||
"test_data最大日期: 2026-02-06\n",
|
||||
" ts_code trade_date log_circ_mv\n",
|
||||
"0 000001.SZ 2019-01-02 16.574219\n",
|
||||
"1 000001.SZ 2019-01-03 16.583965\n",
|
||||
@@ -1754,7 +1754,7 @@
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"<catboost.core.CatBoostClassifier at 0x7cca5687f800>"
|
||||
"<catboost.core.CatBoostClassifier at 0x7b3eec333d70>"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 19,
|
||||
@@ -1841,7 +1841,7 @@
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"5584 2055951\n",
|
||||
"5584 2055944\n",
|
||||
" ts_code trade_date turnover_rate\n",
|
||||
"0 000001.SZ 2023-01-03 1.1307\n",
|
||||
"1 000001.SZ 2023-01-04 1.1284\n",
|
||||
@@ -1849,13 +1849,13 @@
|
||||
"3 000001.SZ 2023-01-06 0.6162\n",
|
||||
"4 000001.SZ 2023-01-09 0.5450\n",
|
||||
"... ... ... ...\n",
|
||||
"2267555 605599.SH 2026-01-19 0.6158\n",
|
||||
"2267556 605599.SH 2026-01-20 0.9493\n",
|
||||
"2267557 605599.SH 2026-01-21 1.1732\n",
|
||||
"2267558 605599.SH 2026-01-22 0.8848\n",
|
||||
"2267559 605599.SH 2026-01-23 0.9550\n",
|
||||
"2297628 605599.SH 2026-02-02 2.6968\n",
|
||||
"2297629 605599.SH 2026-02-03 1.6084\n",
|
||||
"2297630 605599.SH 2026-02-04 3.9328\n",
|
||||
"2297631 605599.SH 2026-02-05 3.0072\n",
|
||||
"2297632 605599.SH 2026-02-06 3.1129\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"[2267560 rows x 3 columns]\n"
|
||||
"[2297633 rows x 3 columns]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
|
||||
@@ -1483,3 +1483,23 @@ trade_date,score,ts_code
|
||||
2026-01-22,0.5392295112943043,002193.SZ
|
||||
2026-01-23,0.4433520823626358,001211.SZ
|
||||
2026-01-23,0.5104712391758388,002193.SZ
|
||||
2026-01-26,0.44845793700606645,600768.SH
|
||||
2026-01-26,0.5184014597753998,002193.SZ
|
||||
2026-01-27,0.38801810040527523,002719.SZ
|
||||
2026-01-27,0.4660343777911184,002193.SZ
|
||||
2026-01-28,0.3752951609014855,002963.SZ
|
||||
2026-01-28,0.3844631540327193,002193.SZ
|
||||
2026-01-29,0.3957310272373612,002188.SZ
|
||||
2026-01-29,0.4154973074156361,002193.SZ
|
||||
2026-01-30,0.4406255680708698,002193.SZ
|
||||
2026-01-30,0.6387329035097701,600768.SH
|
||||
2026-02-02,0.46452469502542476,600543.SH
|
||||
2026-02-02,0.48096075649083675,002719.SZ
|
||||
2026-02-03,0.4682296506349894,002719.SZ
|
||||
2026-02-03,0.6074115272186936,002193.SZ
|
||||
2026-02-04,0.441433034204454,600847.SH
|
||||
2026-02-04,0.6491590676980965,002193.SZ
|
||||
2026-02-05,0.43576482005305384,002719.SZ
|
||||
2026-02-05,0.6383257473564533,002193.SZ
|
||||
2026-02-06,0.45969830258066396,600493.SH
|
||||
2026-02-06,0.6311025962732058,002193.SZ
|
||||
|
||||
|
@@ -1,379 +0,0 @@
|
||||
# QMT 模块配置说明
|
||||
|
||||
本文档详细介绍 NewStock 量化交易系统中 QMT 模块的配置文件格式和所有配置项的含义。
|
||||
|
||||
## 配置文件概述
|
||||
|
||||
QMT 模块使用 JSON 格式的配置文件来管理 MiniQMT 终端连接、多个交易策略的执行配置。配置文件通常命名为 `config.json`，位于项目根目录或 `qmt/` 目录下。
|
||||
|
||||
## 完整配置示例
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"redis": {
|
||||
"host": "localhost",
|
||||
"port": 123,
|
||||
"password": "123",
|
||||
"db": 0
|
||||
},
|
||||
"qmt_terminals": [
|
||||
{
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"alias": "国金证券",
|
||||
"path": "D:\\QMT\\国金证券QMT交易端\\userdata_mini",
|
||||
"account_id": "123",
|
||||
"account_type": "STOCK"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"strategies": {
|
||||
"ST_Strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"XSZ_Strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 配置项详解
|
||||
|
||||
### 1. Redis 配置（redis）
|
||||
|
||||
Redis 用于存储交易状态、缓存策略信号和实时行情数据。
|
||||
|
||||
| 配置项 | 类型 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|--------|------|
|
||||
| `host` | 字符串 | 是 | - | Redis 服务器地址，支持 IP 地址或域名 |
|
||||
| `port` | 整数 | 是 | - | Redis 服务端口，默认为 6379 |
|
||||
| `password` | 字符串 | 否 | `null` | Redis 访问密码，如无密码则设为空字符串或 `null` |
|
||||
| `db` | 整数 | 否 | 0 | Redis 数据库编号，范围 0-15 |
|
||||
|
||||
#### 详细说明
|
||||
|
||||
- **`host`**：配置 Redis 服务器的网络地址。本地开发环境通常使用 `localhost` 或 `127.0.0.1`；生产环境应使用服务器的实际 IP 地址或域名。
|
||||
- **`port`**：Redis 服务监听端口，标准端口为 6379。如果您的 Redis 使用非标准端口，请在此处修改。
|
||||
- **`password`**：Redis 认证密码。如果 Redis 服务器未启用密码认证，此项可设为空字符串 `""` 或 `null`。生产环境建议启用密码认证以保证安全性。
|
||||
- **`db`**：Redis 数据库编号。不同的应用可以使用不同的数据库来隔离数据，避免键名冲突。
|
||||
|
||||
#### 完整示例
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"redis": {
|
||||
"host": "192.168.1.100",
|
||||
"port": 6379,
|
||||
"password": "your_password_here",
|
||||
"db": 0
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. QMT 终端配置（qmt_terminals）
|
||||
|
||||
`qmt_terminals` 是一个数组，用于配置一个或多个 MiniQMT 交易终端。每个终端代表一个券商账户。
|
||||
|
||||
| 配置项 | 类型 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|--------|------|
|
||||
| `qmt_id` | 字符串 | 是 | - | 终端唯一标识符，用于在策略中引用此终端 |
|
||||
| `alias` | 字符串 | 否 | `qmt_id` | 终端别名，用于日志和界面显示 |
|
||||
| `path` | 字符串 | 是 | - | MiniQMT 终端的 userdata_mini 目录路径 |
|
||||
| `account_id` | 字符串 | 是 | - | 交易账户 ID，通常为券商账号 |
|
||||
| `account_type` | 字符串 | 是 | - | 账户类型，详见下方的可选值 |
|
||||
|
||||
#### account_type 可选值
|
||||
|
||||
| 账户类型 | 说明 |
|
||||
|----------|------|
|
||||
| `STOCK` | 股票账户（默认） |
|
||||
| `FUTURES` | 期货账户 |
|
||||
| `OPTIONS` | 期权账户 |
|
||||
| `两融` | 融资融券账户 |
|
||||
| `港股通` | 港股通账户 |
|
||||
|
||||
#### 详细说明
|
||||
|
||||
- **`qmt_id`**：终端的唯一标识符，建议使用简短的英文标识，如 `gj`（国金证券）、`yh`（银河证券）。此 ID 用于在策略配置中关联到具体的终端。
|
||||
- **`alias`**：终端的友好名称，会在日志、仪表盘等界面中显示。建议使用中文券商名称，便于识别。
|
||||
- **`path`**：MiniQMT 终端的 `userdata_mini` 目录的绝对路径。此目录包含终端的配置文件和交易数据。注意：路径分隔符在 JSON 中需要使用双反斜杠 `\\` 或使用正斜杠 `/`。
|
||||
- **`account_id`**：您的券商交易账号。请确保此账号与 MiniQMT 终端登录的账号一致。
|
||||
- **`account_type`**：账户类型决定了可以交易的品种范围。请根据实际账户类型填写。
|
||||
|
||||
#### 多终端配置示例
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"qmt_terminals": [
|
||||
{
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"alias": "国金证券",
|
||||
"path": "D:\\QMT\\国金证券QMT交易端\\userdata_mini",
|
||||
"account_id": "12345678",
|
||||
"account_type": "STOCK"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"qmt_id": "yh",
|
||||
"alias": "银河证券",
|
||||
"path": "D:\\QMT\\银河证券QMT交易端\\userdata_mini",
|
||||
"account_id": "87654321",
|
||||
"account_type": "两融"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 策略配置（strategies）
|
||||
|
||||
`strategies` 是一个对象，用于定义一个或多个交易策略。每个策略有自己的执行参数和关联的 QMT 终端。
|
||||
|
||||
#### 策略顶级配置
|
||||
|
||||
| 配置项 | 类型 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|--------|------|
|
||||
| `qmt_id` | 字符串 | 是 | - | 策略绑定的 QMT 终端 ID，必须在 `qmt_terminals` 中定义 |
|
||||
| `total_slots` | 整数 | 是 | - | 策略可用的交易仓位总数 |
|
||||
| `weight` | 整数 | 否 | 1 | 策略权重，用于按权重分配下单金额 |
|
||||
| `execution` | 对象 | 是 | - | 策略执行参数，详见下方说明 |
|
||||
|
||||
#### execution 执行参数配置
|
||||
|
||||
| 配置项 | 类型 | 必选 | 默认值 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|--------|------|
|
||||
| `buy_drift_pct` | 浮点数 | 是 | - | 买入时价格漂移百分比，用于滑点控制 |
|
||||
| `sell_drift_fixed` | 浮点数 | 是 | - | 卖出时固定漂移值，用于滑点控制 |
|
||||
| `max_adjust_limit` | 浮点数 | 是 | - | 最大调仓限制，范围 0-1 表示仓位调整比例上限 |
|
||||
|
||||
#### 详细说明
|
||||
|
||||
**策略顶级配置**
|
||||
|
||||
- **`qmt_id`**：策略绑定的 QMT 终端标识符。一个策略只能绑定到一个终端，但多个策略可以绑定到同一个终端。
|
||||
- **`total_slots`**：策略可用的总仓位数量。例如设为 5 表示策略最多同时持有 5 只股票。此参数用于仓位管理和风险控制。
|
||||
- **`weight`**：策略权重，用于按权重分配下单金额。当不配置时，默认为 1，表示等权分配。可用于实现策略间的资金分配比例控制。
|
||||
- **`execution`**：包含策略的具体执行参数，这些参数控制订单的提交方式。
|
||||
|
||||
**执行参数详解**
|
||||
|
||||
- **`buy_drift_pct`**：买入时允许的价格漂移百分比。例如设置为 `0.005`（0.5%）表示买入时允许以高于基准价 0.5% 的价格成交，用于应对行情快速上涨的情况。计算公式为：买入价 = 基准价 × (1 + buy_drift_pct)。
|
||||
- **`sell_drift_fixed`**：卖出时的固定漂移值。例如设置为 `-0.01`（-1%）表示卖出时允许以低于基准价 1% 的价格成交，用于应对行情快速下跌的情况。计算公式为：卖出价 = 基准价 × (1 + sell_drift_fixed)。
|
||||
- **`max_adjust_limit`**：单次调仓的最大比例限制。例如设置为 `0.05`（5%）表示每次调仓不超过总仓位的 5%。此参数用于控制换手率和交易成本。
|
||||
|
||||
#### 权重配置示例
|
||||
|
||||
通过 `weight` 字段可以控制策略间的资金分配比例。下单金额计算公式为：
|
||||
|
||||
**下单金额 = 可用资金 × 策略权重 / Σ(各策略槽位数 × 权重)**
|
||||
|
||||
##### 基础配置（无权重，等权分配）
|
||||
|
||||
不配置 `weight` 时，所有策略默认为权重 1，实现等权分配：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"strategies": {
|
||||
"strategy_a": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"strategy_b": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**计算示例**：A(权重1×5) + B(权重1×5) = 10，可用资金 100 万时，A 和 B 各分配 50 万。
|
||||
|
||||
##### 加权配置（按权重分配）
|
||||
|
||||
配置 `weight` 字段可以实现差异化的资金分配：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"strategies": {
|
||||
"strategy_a": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"weight": 1,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"strategy_b": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"weight": 2,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**计算示例**：A(权重1×5) + B(权重2×5) = 15，可用资金 100 万时，A 分配 100×1/15 ≈ 6.67 万，B 分配 100×2/15 ≈ 13.33 万。
|
||||
|
||||
##### 不同槽位数的加权配置
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"strategies": {
|
||||
"conservative_strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 3,
|
||||
"weight": 1,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.003,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.03
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"aggressive_strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 8,
|
||||
"weight": 3,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.008,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.02,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**计算示例**：保守策略(权重1×3) + 激进策略(权重3×8) = 27，可用资金 100 万时，保守策略分配 100×1/27 ≈ 3.7 万，激进策略分配 100×3/27 ≈ 11.1 万。
|
||||
|
||||
```json
|
||||
"strategies": {
|
||||
"ST_Strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.005,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.01,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.05
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"XSZ_Strategy": {
|
||||
"qmt_id": "gj",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.003,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.015,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.03
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"FUTURES_Strategy": {
|
||||
"qmt_id": "yh",
|
||||
"total_slots": 3,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_drift_pct": 0.002,
|
||||
"sell_drift_fixed": -0.005,
|
||||
"max_adjust_limit": 0.1
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 配置验证清单
|
||||
|
||||
在启动 QMT 模块之前，请确保完成以下检查：
|
||||
|
||||
### Redis 配置检查
|
||||
|
||||
- [ ] `host` 指向正确的 Redis 服务器地址
|
||||
- [ ] `port` 与 Redis 服务端口一致
|
||||
- [ ] 如果 Redis 启用了密码认证，`password` 已正确设置
|
||||
- [ ] 确保 Redis 服务器已启动且可访问
|
||||
|
||||
### QMT 终端配置检查
|
||||
|
||||
- [ ] 每个 `qmt_id` 在配置文件中唯一
|
||||
- [ ] `path` 指向正确的 `userdata_mini` 目录
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- [ ] `account_id` 与 MiniQMT 终端登录账号一致
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- [ ] `account_type` 与实际账户类型匹配
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- [ ] 确保 MiniQMT 终端已启动并登录成功
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### 策略配置检查
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- [ ] 每个策略的 `qmt_id` 已在 `qmt_terminals` 中定义
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- [ ] `total_slots` 设置合理，建议根据资金规模和风险管理需求设置
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- [ ] `buy_drift_pct` 设置合理，通常 0.3%-1% 之间
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||||
- [ ] `sell_drift_fixed` 设置合理，通常 -0.5% 到 -2% 之间
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- [ ] `max_adjust_limit` 设置合理，通常 3%-10% 之间
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## 常见问题
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### Q：如何添加新的券商终端？
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A：按照以下步骤操作：
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1. 在 MiniQMT 终端中登录您的账户
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2. 复制终端的 `userdata_mini` 目录路径
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3. 在配置文件的 `qmt_terminals` 数组中添加新的终端配置
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4. 保存配置文件后重启 QMT 模块
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### Q：如何为一个策略绑定多个终端？
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A：当前设计不支持一个策略直接绑定多个终端。如果需要跨券商交易，建议创建多个策略分别绑定不同的终端。
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### Q：执行参数如何影响交易？
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A：
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- `buy_drift_pct` 越大，买入时允许的价格溢价越高，利于快速成交但可能增加滑点成本
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- `sell_drift_fixed` 越负（绝对值越大），卖出时允许的价格折价越高，利于快速成交但可能减少收益
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- `max_adjust_limit` 越小，换手率越低，交易成本降低但灵活性也降低
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### Q：Redis 连接失败怎么办？
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A：请检查以下几点：
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1. Redis 服务是否已启动
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2. `host` 和 `port` 配置是否正确
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3. 防火墙是否允许 Redis 端口访问
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4. 如果设置了密码，`password` 是否正确
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### Q：如何配置策略的资金分配权重？
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A：通过 `weight` 字段可以配置策略的资金分配权重：
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- `weight` 是可选字段，不配置时默认为 1
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- 下单金额计算公式：可用资金 × 策略权重 / Σ(各策略槽位数 × 权重)
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- 示例：两个策略，A 的 weight=1、total_slots=5，B 的 weight=2、total_slots=5，则 A 分配 1/(1×5+2×5)=1/15，B 分配 2/(1×5+2×5)=2/15
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- 现有配置无需修改即可兼容，不配置 weight 时按等权分配
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## 配置文件路径说明
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配置文件应放置在以下位置之一：
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| 路径 | 说明 |
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|------|------|
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| `qmt/config.json` | 推荐位置，专门存放 QMT 模块配置 |
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| `./config.json` | 项目根目录 |
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| 环境变量 `QMT_CONFIG_PATH` 指定的路径 | 通过环境变量自定义配置路径 |
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系统启动时会按上述顺序查找配置文件，找到第一个存在的配置文件后即停止搜索。
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## 相关文件
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| 文件 | 路径 | 说明 |
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|------|------|------|
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| QMT 交易引擎 | `qmt/qmt_trader.py` | 负责与 MiniQMT 终端通信 |
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| QMT 引擎核心 | `qmt/qmt_engine.py` | 策略执行引擎 |
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||||
| API 服务 | `qmt/api_server.py` | 提供 REST API 接口 |
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||||
| 仪表盘 | `qmt/dashboard.html` | 交易状态可视化界面 |
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||||
@@ -209,39 +209,41 @@ class AutoReconnectScheduler:
|
||||
time.sleep(60)
|
||||
|
||||
def _scheduled_reconnect(self):
|
||||
"""执行定时重连任务"""
|
||||
self.logger.info(f"执行定时重连任务，时间: {self.reconnect_time}")
|
||||
"""执行定时重连任务（强制重连模式）"""
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||||
self.logger.info(f"[AutoReconnectScheduler] 执行定时重连任务，时间: {self.reconnect_time}")
|
||||
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||||
# 1. 检测当前连接状态
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||||
statuses = self.manager.get_all_status()
|
||||
connected_count = sum(1 for s in statuses if s.is_connected)
|
||||
self.logger.info(f"当前连接状态: {connected_count}/{len(statuses)} 个终端在线")
|
||||
# 设置重连中标志位，通知主循环暂停健康检查重连
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||||
self.manager.is_scheduled_reconnecting = True
|
||||
|
||||
# 2. 如果有连接，先断开
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||||
if connected_count > 0:
|
||||
self.logger.info("正在断开所有终端连接...")
|
||||
try:
|
||||
# 强制断开所有终端连接（无论当前是否在线）
|
||||
self.logger.info("[AutoReconnectScheduler] 正在断开所有终端连接...")
|
||||
for unit in self.manager.units.values():
|
||||
try:
|
||||
if unit.xt_trader:
|
||||
unit.cleanup()
|
||||
self.logger.info(f"[AutoReconnectScheduler] 已断开终端 {unit.alias} 的连接")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.logger.warning(f"断开终端 {unit.alias} 失败: {e}")
|
||||
self.logger.warning(f"[AutoReconnectScheduler] 断开终端 {unit.alias} 失败: {e}")
|
||||
|
||||
# 3. 等待几秒后重新连接
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||||
self.logger.info("等待 3 秒后重新连接...")
|
||||
time.sleep(3)
|
||||
# 等待几秒后重新连接（固定等待时间）
|
||||
self.logger.info("[AutoReconnectScheduler] 等待 3 秒后重新连接...")
|
||||
time.sleep(3)
|
||||
|
||||
# 4. 重新连接所有终端
|
||||
self.logger.info("正在重新连接所有终端...")
|
||||
success_count = 0
|
||||
for unit in self.manager.units.values():
|
||||
if unit.connect():
|
||||
success_count += 1
|
||||
self.logger.info(f"终端 {unit.alias} 重连成功")
|
||||
else:
|
||||
self.logger.warning(f"终端 {unit.alias} 重连失败")
|
||||
# 重新连接所有终端
|
||||
self.logger.info("[AutoReconnectScheduler] 正在重新连接所有终端...")
|
||||
success_count = 0
|
||||
for unit in self.manager.units.values():
|
||||
if unit.connect():
|
||||
success_count += 1
|
||||
self.logger.info(f"[AutoReconnectScheduler] 终端 {unit.alias} 重连成功")
|
||||
else:
|
||||
self.logger.warning(f"[AutoReconnectScheduler] 终端 {unit.alias} 重连失败")
|
||||
|
||||
self.logger.info(f"定时重连完成: {success_count}/{len(self.manager.units)} 个终端重连成功")
|
||||
self.logger.info(f"[AutoReconnectScheduler] 定时重连完成: {success_count}/{len(self.manager.units)} 个终端重连成功")
|
||||
finally:
|
||||
# 确保无论成功与否都重置标志位
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||||
self.manager.is_scheduled_reconnecting = False
|
||||
|
||||
def start(self):
|
||||
"""启动定时任务"""
|
||||
@@ -351,11 +353,11 @@ class TradingUnit:
|
||||
try:
|
||||
logging.getLogger("QMT_Engine").info(f"正在销毁终端 {self.alias} 的旧资源...")
|
||||
self.xt_trader.stop()
|
||||
self.xt_trader = None # 显式置空
|
||||
self.xt_trader = None # 显式置空
|
||||
self.callback = None
|
||||
time.sleep(1.5) # 给 C++ 引擎留出释放 down_queue 锁的时间
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
time.sleep(1.5) # 给 C++ 引擎留出释放 down_queue 锁的时间
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logging.getLogger("QMT_Engine").warning(f"销毁终端 {self.alias} 资源时出现异常: {e}")
|
||||
|
||||
def connect(self):
|
||||
"""连接 QMT 终端"""
|
||||
@@ -401,6 +403,7 @@ class MultiEngineManager:
|
||||
self.config = {}
|
||||
self.is_running = True
|
||||
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
|
||||
|
||||
def initialize(self, config_file='config.json'):
|
||||
@@ -467,8 +470,12 @@ class MultiEngineManager:
|
||||
if not is_unit_alive:
|
||||
# 避让 QMT 夜间重启高峰 (21:32 - 21:50)
|
||||
if not ('213200' <= curr_hms <= '215000'):
|
||||
self.logger.warning(f"🚫 终端 {unit.alias} 物理连接丢失，执行重连...")
|
||||
unit.connect()
|
||||
# 检查是否正在执行定时重连调度
|
||||
if self.is_scheduled_reconnecting:
|
||||
self.logger.info(f"⏳ 定时重连调度器正在执行，跳过健康检查重连...")
|
||||
else:
|
||||
self.logger.warning(f"🚫 终端 {unit.alias} 物理连接丢失，执行重连...")
|
||||
unit.connect()
|
||||
else:
|
||||
self.logger.info(f"⏳ 处于 QMT 重启时段 ({curr_hms})，跳过重连操作...")
|
||||
|
||||
|
||||
331
qmt/qmt_functionality.md
Normal file
331
qmt/qmt_functionality.md
Normal file
@@ -0,0 +1,331 @@
|
||||
# QMT 模块功能文档
|
||||
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||||
## 1. 系统概述
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||||
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。
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## 2. 核心组件
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### 2.1 文件结构
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| 文件 | 说明 |
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|------|------|
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| [`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 |
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| [`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） |
|
||||
| [`api_server.py`](api_server.py) | FastAPI Web 服务，提供 RESTful API 接口 |
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||||
| [`dashboard.html`](dashboard.html) | Web 仪表盘前端页面 |
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||||
| [`start.bat`](start.bat) | Windows 启动脚本 |
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| [`logs/`](logs/) | 系统运行日志目录 |
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### 2.2 核心类说明
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#### qmt_engine.py
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||||
| 类名 | 功能说明 |
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|------|----------|
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| `MultiEngineManager` | 多终端管理器单例，负责管理所有 QMT 终端实例和交易路由 |
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| `TradingUnit` | 终端执行单元，代表单个 QMT 进程的管理器 |
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||||
| `PositionManager` | Redis 虚拟持仓管理器，维护策略级别的持仓状态 |
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||||
| `DailySettlement` | 日终对账处理器，执行收盘后的持仓核对 |
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||||
| `AutoReconnectScheduler` | 定时自动重连调度器，支持配置重连时间和启用状态 |
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||||
| `UnitCallback` | 终端回调处理器，处理成交回报和错误通知 |
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||||
| `TerminalStatus` | 终端状态数据类，封装终端连接状态信息 |
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||||
|
||||
#### qmt_trader.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 |
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||||
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||||
## 3. 功能详细说明
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### 3.1 多终端管理
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系统支持同时连接和管理多个 QMT 终端实例，每个终端可以配置独立的账户信息。每个 `TradingUnit` 对应一个 QMT 终端，具备独立的连接状态、回调处理和交易能力。终端之间相互隔离，可以通过配置文件定义每个策略使用哪个终端执行交易。
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||||
|
||||
多终端管理器的核心职责包括：终端初始化、连接状态监控、健康检查、断线重连、交易消息路由等。主循环每 25 秒执行一次健康检查，通过查询资产验证物理连接有效性。当检测到连接丢失时，系统自动执行重连操作，并避开 QMT 夜间重启高峰期。
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||||
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||||
### 3.2 交易消息处理
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||||
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||||
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。
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||||
|
||||
买入逻辑支持槽位控制，通过 `total_slots` 参数限制同时持有的股票数量。系统根据可用资金和目标槽位自动计算每只股票的买入数量，金额过小或股数不足的请求会被拦截。卖出逻辑则根据 Redis 中的虚拟持仓和实盘可用持仓计算实际卖出数量，确保不会超卖。
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||||
### 3.3 持仓管理
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||||
持仓管理采用虚拟账本与实盘持仓双轨制。虚拟账本记录策略意图持有的股票，通过 Redis Hash 结构存储，使用 `POS:{strategy_name}` 作为键。当策略发出买入指令时，系统先在虚拟账本中标记持仓，再执行实际委托。
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||||
|
||||
成交回调会实时更新虚拟持仓数量，买入增加持仓，卖出减少持仓。如果下单失败，系统会自动回滚虚拟持仓的槽位占用。日终结算时会核对虚拟持仓与实盘持仓的差异，发现幽灵持仓或占位符不一致时自动修正。
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||||
|
||||
### 3.4 断线重连机制
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||||
系统实现了三级断线检测和自动重连机制。第一级是回调通知，当 QMT 底层检测到连接断开时触发 `on_disconnected` 回调。第二级是逻辑状态跟踪，系统维护 `callback.is_connected` 标志反映回调状态。第三级是物理探测，通过查询账户资产验证连接是否真正有效。
|
||||
|
||||
重连策略包含智能避让机制，在每日 21:32 至 21:50 的 QMT 维护时段内不执行重连操作，避免与系统重启冲突。自动重连调度器支持配置定时执行重连任务，可在盘后 22:00 自动断开并重新建立所有连接。
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||||
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||||
### 3.5 日终清算
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||||
日终清算是系统的重要保障机制，在每个交易日收盘后自动执行。清算流程包括三个步骤：首先撤销所有可撤单订单，释放未成交的委托；然后查询实盘真实持仓，建立持仓映射；最后遍历所有策略的虚拟持仓，与实盘进行比对和修正。
|
||||
|
||||
清算过程中发现的异常情况包括：幽灵持仓（Redis 有记录但实盘无持仓）和占位符不一致（Redis 记录为 0 但实盘有持仓）。这些异常会被自动修正，确保系统状态与实际账户一致。清算完成后设置标志位，防止重复执行。
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||||
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||||
### 3.6 日志系统
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||||
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||||
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。
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||||
## 4. API 接口列表
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||||
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### 4.1 端点列表
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||||
| 方法 | 路径 | 功能说明 |
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||||
|------|------|----------|
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||||
| GET | `/` | 返回 Web 仪表盘页面 |
|
||||
| GET | [`/api/status`](api_server.py:154) | 获取所有终端的连接状态 |
|
||||
| GET | [`/api/positions`](api_server.py:177) | 获取实盘持仓和虚拟持仓 |
|
||||
| GET | [`/api/logs`](api_server.py:234) | 获取系统运行日志 |
|
||||
| GET | [`/api/health`](api_server.py:240) | 健康检查接口 |
|
||||
| GET | [`/api/config`](api_server.py:251) | 获取自动重连配置 |
|
||||
| POST | [`/api/config`](api_server.py:260) | 更新自动重连配置 |
|
||||
| POST | [`/api/reconnect`](api_server.py:279) | 手动触发所有终端重连 |
|
||||
| GET | [`/api/file_config`](api_server.py:288) | 获取配置文件内容（敏感信息脱敏） |
|
||||
|
||||
### 4.2 响应模型
|
||||
|
||||
#### StatusResponse
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"running": true,
|
||||
"start_time": "2026-01-27 10:00:00",
|
||||
"terminals": [
|
||||
{
|
||||
"qmt_id": "terminal_001",
|
||||
"alias": "主账户",
|
||||
"account_id": "****1234",
|
||||
"is_connected": true,
|
||||
"callback_connected": true,
|
||||
"physical_connected": true,
|
||||
"last_heartbeat": "10:30:15"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### PositionsResponse
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"real_positions": {
|
||||
"terminal_001": [
|
||||
{"code": "600519", "volume": 1000, "can_use": 500, "market_value": 850000.00}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"virtual_positions": {
|
||||
"strategy_a": {"600519": "500", "000001": "1000"}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### ConfigResponse
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"reconnect_time": "22:00",
|
||||
"auto_reconnect_enabled": true
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 5. 配置说明
|
||||
|
||||
### 5.1 配置文件结构
|
||||
|
||||
系统使用 `config.json` 作为主配置文件，文件结构如下：
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"redis": {
|
||||
"host": "localhost",
|
||||
"port": 6379,
|
||||
"db": 0,
|
||||
"password": null
|
||||
},
|
||||
"qmt_terminals": [
|
||||
{
|
||||
"qmt_id": "terminal_001",
|
||||
"alias": "主账户",
|
||||
"path": "C:/QMT/xiadan/",
|
||||
"account_id": "12345678",
|
||||
"account_type": "STOCK"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"strategies": {
|
||||
"strategy_a": {
|
||||
"qmt_id": "terminal_001",
|
||||
"total_slots": 5,
|
||||
"execution": {
|
||||
"buy_amount_per_stock": 20000,
|
||||
"min_buy_amount": 2000
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"auto_reconnect": {
|
||||
"enabled": true,
|
||||
"reconnect_time": "22:00"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5.2 配置项说明
|
||||
|
||||
| 配置项 | 类型 | 说明 |
|
||||
|--------|------|------|
|
||||
| `redis` | Object | Redis 连接配置，支持 host、port、db、password 等参数 |
|
||||
| `qmt_terminals` | Array | QMT 终端列表，每个终端包含唯一标识、别名、路径、账户信息 |
|
||||
| `strategies` | Object | 策略配置，键为策略名，值包含使用的终端 ID 和执行参数 |
|
||||
| `total_slots` | Integer | 策略的最大持仓股票数量 |
|
||||
| `auto_reconnect` | Object | 自动重连配置，包含启用状态和执行时间 |
|
||||
|
||||
## 6. Web 仪表盘功能
|
||||
|
||||
### 6.1 功能概览
|
||||
|
||||
Web 仪表盘基于 Vue 3 和 Naive UI 组件库开发，提供可视化的系统监控界面。仪表盘支持暗黑主题，采用卡片式布局展示各类信息。页面每 30 秒自动刷新，也支持手动点击刷新按钮获取最新数据。
|
||||
|
||||
### 6.2 功能模块
|
||||
|
||||
| 模块 | 功能说明 |
|
||||
|------|----------|
|
||||
| 顶部状态栏 | 显示系统运行状态总览，提供配置查看、重连、刷新按钮 |
|
||||
| 终端状态卡片 | 展示每个 QMT 终端的连接状态、账户信息、心跳时间 |
|
||||
| 持仓统计卡片 | 显示持仓品种数、总持仓量、总市值、策略数 |
|
||||
| 实盘持仓面板 | 按终端分组展示真实持仓，包含代码、持仓量、可用量、市值 |
|
||||
| 虚拟账本面板 | 按策略分组展示 Redis 持仓记录 |
|
||||
| 系统日志面板 | 实时滚动显示系统运行日志，按级别着色 |
|
||||
| 配置查看模态框 | 展示 Redis 配置、终端配置、策略配置，支持复制 JSON 源码 |
|
||||
|
||||
### 6.3 访问地址
|
||||
|
||||
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. 系统架构
|
||||
|
||||
### 7.1 组件关系图
|
||||
|
||||
```
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│ QMT 交易系统架构 │
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│ │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
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│ │ 启动入口 │ │ 多终端管理器 │ │ API 服务器 │ │
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│ │ run.py │ ──> │ MultiEngineMgr │ <──> │ FastAPI + uvicorn │ │
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│ └─────────────┘ │ │ │ │ │
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│ └────────┬────────┘ └───────────┬─────────────┘ │
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│ │ │ │
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│ ┌──────────────────────┼──────────────────────────┤ │
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│ │ │ │ │
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│ ▼ ▼ ▼ │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
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│ │ 日志系统 │ │ 终端执行单元 │ │ Web 仪表盘 │ │
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│ │ logs/ │ │ TradingUnit │ │ dashboard.html │ │
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│ └─────────────┘ │ × N │ │ │ │
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│ └────────┬────────┘ └─────────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ ┌─────────────────┐ │
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│ │ QMT 终端 │ │
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│ │ xtquant 连接 │ │
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│ └─────────────────┘ │
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│ │
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│ 外部依赖 │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
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│ │ Redis │ │ QMT 终端 │ │ 浏览器客户端 │ │
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│ │ 消息队列 │ │ 实盘交易 │ │ HTTP 请求 │ │
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│ └─────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 7.2 数据流向图
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│ 数据流向 │
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│ │
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│ 策略信号 ──> Redis 队列 ──> 消息处理循环 ──> 槽位检查 ──> 资金检查 │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ 订单执行 (QMT API) │
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│ │ │
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│ ┌───────────────────────┼───────────────────────┐ │
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│ │ │ │ │
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│ ▼ ▼ ▼ │
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│ 成交回调处理 错误回调处理 持仓更新 (Redis) │
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│ │ │ │ │
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│ └───────────────────────┴───────────────────────┘ │
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│ │ │
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│ ▼ │
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│ 日终清算 / 状态同步 │
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│ │
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├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ 监控数据流向 │
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│ │
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│ 系统状态 ──> API 端点 ──> JSON 响应 ──> Web 仪表盘渲染 │
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│ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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### 7.3 消息处理流程
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1. **消息接收**：系统从 Redis 队列 `{strategy_name}_real` 中取出消息
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2. **消息解析**：将 JSON 消息解析为结构化数据，验证必填字段
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3. **日期校验**：检查消息日期是否为当天，过期消息丢弃
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4. **槽位检查**：查询策略已占用槽位，判断是否允许新买入
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5. **资金检查**：查询账户可用资金，计算单只股票可买入金额
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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）
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7. **订单执行**：调用 QMT API 下单，成功则缓存订单信息
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8. **状态更新**：标记虚拟持仓，异步等待成交回调
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## 8. 启动与停止
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### 8.1 Windows 启动
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使用提供的 `start.bat` 脚本启动系统：
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```batch
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start.bat
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```
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或手动启动：
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```bash
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cd qmt
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python run.py
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### 8.2 日志文件位置
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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。
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### 8.3 端口说明
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| 服务 | 默认端口 | 说明 |
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|------|----------|------|
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| API 服务 | 8001 | Web 仪表盘和 RESTful API 监听端口 |
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## 9. 注意事项
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1. **QMT 终端要求**：确保 QMT 终端已登录且路径配置正确
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2. **Redis 服务**：系统依赖 Redis 运行，请确保 Redis 服务可用
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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
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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
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5. **权限要求**：确保程序有权限写入 `logs/` 目录
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@@ -20,13 +20,31 @@ set MAX_RETRIES=10
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set RETRY_COUNT=0
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set RETRY_WAIT=10
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:: 6. 日志目录 (仅在 SHOW_OUTPUT=0 时生效)
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:: 6. 是否使用 Conda 环境 (1=是, 0=否)
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set USE_CONDA=0
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:: 7. 日志目录 (仅在 SHOW_OUTPUT=0 时生效)
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set "LOG_DIR=%WORK_DIR%logs\launcher"
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:: ===========================================
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:: 解析命令行参数
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:PARSE_ARGS
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if "%~1"=="" goto :END_ARGS
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if /i "%~1"=="--conda" set USE_CONDA=1
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if /i "%~1"=="-c" set USE_CONDA=1
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shift
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||||
goto :PARSE_ARGS
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:END_ARGS
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cd /d "%WORK_DIR%"
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title QMT 自动化交易系统 [准备中]
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:: 激活 Conda 环境
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if "%USE_CONDA%"=="1" (
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echo [%time%] 正在激活 Conda 环境 [stock]...
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call conda activate stock
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)
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:: 构建启动命令前缀
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||||
if "%USE_UV%"=="1" (
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set "CMD_PREFIX=uv run python"
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