[QMT]04-在QMT之外调用xtquant直接编写策略
背景
希望不用在QMT软件里面憋屈地写代码，想使用pychar、vscode、notepad++等IDE编写python代码，因为有代码提示、补全。这完全没问题！QMT简直是为个人量化交易者量身打造的神器，它支持以上想法。
前提
想在Python本地调用（只支持python 36\37\38），需要两个前提条件：
启动XtMiniQmt.exe，它存在于QMT安装目录下的bin.x64子目录中。
将xtquant库，从bin.x64\Lib\site-packages拷贝到python本地的Lib\site-packages中。比如这里我的安装路径是G:\Anaconda3\Lib\site-packages\xtquant。
xtquant简介
xtquant是QMT官方内置的XtMiniQmt极简客户端对应的Python接口，目前支持Python的版本为3.6~3.8，可支持历史行情下载、实时数据订阅、外部数据访问、普通账户和两融账户交易(需开通相关权限)，对量化交易支持的比较完善，跟极速策略交易系统相比最主要的优势是简洁、灵活，不局限在bar、kline的事件触发，可以容易地集成多种数据源进行综合分析、判断。
QMT内置的Python版本为3.6，第一次使用的话需手动下载相关的库，或直接拷贝已经下载好的xtquant库。
XtMiniQmt.exe存在于QMT安装目录下的bin.x64子目录中, xtquant库默认安装在bin.x64\Lib\site-packages中。
内置的Python版本较老，对于一些较新的库支持有限，因此，如果我们想在自定义的Python中调用，如Python3.8，只需将xtquant拷贝到我们自己python安装目录的Lib\site-packages中便可，这里我的安装路径是 C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\xtquant。
QMT这个东东基本是由两部分组成的：QMT交易终端（看盘界面 + 策略界面） + 量化库（xtquant）
XtQuant：基于迅投MiniQMT衍生出来的一套完善的Python策略运行框架，以Python库的形式提供策略交易所需要的：行情 + 交易 API接口。
它封装了策略交易所需要的Python API接口，可以和MiniQMT客户端交互，报单、撤单、查资产、查委托、查成交、查持仓以及收到资金、委托、成交和持仓等变动的主推消息。
xtquant主要包含两大块：
xtdata：xtdata提供和MiniQmt的交互接口，本质是和MiniQmt建立连接，由MiniQmt处理行情数据请求，再把结果回传返回到python层。需要注意的是这个模块的使用目前并不需要登录，因此只要安装了QMT,就可以无门槛的使用其提供的数据服务。
xttrader：xttrader是基于迅投MiniQMT衍生出来的一套完善的Python策略运行框架，对外以Python库的形式提供策略交易所需要的交易相关的API接口。该接口需开通A股实盘版权限方可登录使用。
启动XtMiniQmt客户端
启动MiniQMT客户端。通常有两种方式，一种是直接启动极简QMT客户端XtMiniQmt.exe：
另一种是启动QMT量化交易终端XtItClient.exe,在登录界面选择极简模式：
部分券商不支持策略的云服务器运行，但接收行情数据不受影响。设置好客户端后，便可在ipython、jupyter等环境中调试数据和策略了。
xttrader验证Demo
需要调整的参数：①:77行的path变量需要改为本地客户端路径 ②:84行的资金账号需要调整为自身资金账号
注意：本策略只用于提供策略写法及参考，若您直接进行实盘下单，造成损失本博主概不负担责任。
# 创建策略#coding=utf-8from xtquant.xttrader import XtQuantTrader, XtQuantTraderCallbackfrom xtquant.xttype import StockAccountfrom xtquant import xtconstantclass MyXtQuantTraderCallback(XtQuantTraderCallback): def on_disconnected(self): """ 连接断开 :return: """ print("connection lost") def on_stock_order(self, order): """ 委托回报推送 :param order: XtOrder对象 :return: """ print("on order callback:") print(order.stock_code, order.order_status, order.order_sysid) def on_stock_asset(self, asset): """ 资金变动推送 :param asset: XtAsset对象 :return: """ print("on asset callback") print(asset.account_id, asset.cash, asset.total_asset) def on_stock_trade(self, trade): """ 成交变动推送 :param trade: XtTrade对象 :return: """ print("on trade callback") print(trade.account_id, trade.stock_code, trade.order_id) def on_stock_position(self, position): """ 持仓变动推送 :param position: XtPosition对象 :return: """ print("on position callback") print(position.stock_code, position.volume) def on_order_error(self, order_error): """ 委托失败推送 :param order_error:XtOrderError 对象 :return: """ print("on order_error callback") print(order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg) def on_cancel_error(self, cancel_error): """ 撤单失败推送 :param cancel_error: XtCancelError 对象 :return: """ print("on cancel_error callback") print(cancel_error.order_id, cancel_error.error_id, cancel_error.error_msg) def on_order_stock_async_response(self, response): """ 异步下单回报推送 :param response: XtOrderResponse 对象 :return: """ print("on_order_stock_async_response") print(response.account_id, response.order_id, response.seq) if __name__ == "__main__": print("demo test") # path为mini qmt客户端安装目录下userdata_mini路径 path =r'输入你本地的userdata_mini目录' # session_id为会话编号，策略使用方对于不同的Python策略需要使用不同的会话编号 session_id = 123456 xt_trader = XtQuantTrader(path, session_id) # 创建资金账号为1000000365的证券账号对象 #acc = StockAccount('1000000365') acc = StockAccount('输入你的QMT资金账号') # 创建交易回调类对象，并声明接收回调 callback = MyXtQuantTraderCallback() xt_trader.register_callback(callback) # 启动交易线程 xt_trader.start() # 建立交易连接，返回0表示连接成功 connect_result = xt_trader.connect() print(connect_result) # 对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功 subscribe_result = xt_trader.subscribe(acc) print(subscribe_result) #stock_code = '600000.SH' stock_code = '000768.SZ' # 使用指定价下单，接口返回订单编号，后续可以用于撤单操作以及查询委托状态 print("order using the fix price:") fix_result_order_id = xt_trader.order_stock(acc, stock_code, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.FIX_PRICE, 10.5, 'strategy_name', 'remark') print(fix_result_order_id) # 使用订单编号撤单 print("cancel order:") cancel_order_result = xt_trader.cancel_order_stock(acc, fix_result_order_id) print(cancel_order_result) # 使用异步下单接口，接口返回下单请求序号seq，seq可以和on_order_stock_async_response 的委托反馈response对应起来 print("order using async api:") async_seq = xt_trader.order_stock(acc, stock_code, xtconstant.STOCK_BUY, 200, xtconstant.FIX_PRICE, 10.5, 'strategy_name', 'remark') print(async_seq) # 查询证券资产 print("query asset:") asset = xt_trader.query_stock_asset(acc) if asset: print("asset:") print("cash {0}".format(asset.cash)) # 根据订单编号查询委托 print("query order:") order = xt_trader.query_stock_order(acc, fix_result_order_id) if order: print("order:") print("order {0}".format(order.order_id)) # 查询当日所有的委托 print("query orders:") orders = xt_trader.query_stock_orders(acc) print("orders:", len(orders)) if len(orders) != 0: print("last order:") print("{0} {1} {2}".format(orders[-1].stock_code, orders[-1].order_volume, orders[-1].price)) # 查询当日所有的成交 print("query trade:") trades = xt_trader.query_stock_trades(acc) print("trades:", len(trades)) if len(trades) != 0: print("last trade:") print("{0} {1} {2}".format(trades[-1].stock_code, trades[-1].traded_volume, trades[-1].traded_price)) # 查询当日所有的持仓 print("query positions:") positions = xt_trader.query_stock_positions(acc) print("positions:", len(positions)) if len(positions) != 0: print("last position:") print("{0} {1} {2}".format(positions[-1].account_id, positions[-1].stock_code, positions[-1].volume)) # 根据股票代码查询对应持仓 print("query position:") position = xt_trader.query_stock_position(acc, stock_code) if position: print("position:") print("{0} {1} {2}".format(position.account_id, position.stock_code, position.volume)) # 阻塞线程，接收交易推送 xt_trader.run_forever()运行结果
来源地址：https://blog.csdn.net/liuyukuan/article/details/128749621
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