Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/shidenggui/easyquant
股票量化框架，支持行情获取以及交易
https://github.com/shidenggui/easyquant
Last synced: 3 days ago
JSON representation
股票量化框架，支持行情获取以及交易
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/shidenggui/easyquant
- Owner: shidenggui
- Created: 2015-12-20T14:39:04.000Z (almost 9 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-04-17T15:43:36.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2024-10-31T00:40:02.244Z (14 days ago)
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 217 KB
- Stars: 2,926
- Watchers: 261
- Forks: 1,213
- Open Issues: 8
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# easyquant
基于 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader) 和 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation) 的量化交易框架
事件引擎借鉴 `vnpy`
交易:支持华泰、佣金宝、银河以及雪球模拟盘
行情:支持新浪免费实时行情，集思路分级基金以及 leverfun 的免费十档行情
### 微信群以及公众号
欢迎大家扫码关注公众号「食灯鬼」，一起交流。进群可通过菜单加我好友，备注量化。
若二维码因 Github 网络无法打开，请点击[公众号二维码](https://gitee.com/shidenggui/assets/raw/master/uPic/mp-qr.png)直接打开图片。
### Author
**easyquant** © [shidenggui](https://github.com/shidenggui), Released under the [MIT](./LICENSE) License.
> Blog [@shidenggui](https://shidenggui.com) · Weibo [@食灯鬼](https://www.weibo.com/u/1651274491) · Twitter [@shidenggui](https://twitter.com/shidenggui)
>
### requirements
* python 3.5
* pip install -r requirements.txt
### 关于行情
默认使用的是 sina 的免费全市场行情，1s 推送一次
可自定义使用的行情来源或者使用 `easyquotation` 的 `lf` 免费十档行情 和 集思路的分级基金行情
具体可参见 [easyquotation](https://github.com/shidenggui/easyquotation)
### 关于交易
具体可参见 [easytrader](https://github.com/shidenggui/easytrader)
### 使用
#### 准备交易账户
在 `ht.json` 或 `yjb.json` 或 `yh.json` 或 `xq.json` 中填入你的账户相关信息
[如何填写相关信息](https://github.com/shidenggui/easytrader)
#### 快速开始
```
python test.py
```
### 策略编写
策略用 `Python` 编写后置于 `strategies` 文件夹下
格式可参考其中的 `Demo`
#### Hello World
```
# 引入策略模板
from easyquant import StrategyTemplate
# 定义策略类
class Strategy(StrategyTemplate):
name = 'Hello World' # 定义策略名字
# 策略函数，收到行情推送后会自动调用
def strategy(self, event):
""":param event event.data 为所有股票行情的字典，结构如下
{'162411':
{'ask1': '0.493',
'ask1_volume': '75500',
'ask2': '0.494',
'ask2_volume': '7699281',
'ask3': '0.495',
'ask3_volume': '2262666',
'ask4': '0.496',
'ask4_volume': '1579300',
'ask5': '0.497',
'ask5_volume': '901600',
'bid1': '0.492',
'bid1_volume': '10765200',
'bid2': '0.491',
'bid2_volume': '9031600',
'bid3': '0.490',
'bid3_volume': '16784100',
'bid4': '0.489',
'bid4_volume': '10049000',
'bid5': '0.488',
'bid5_volume': '3572800',
'buy': '0.492',
'close': '0.499',
'high': '0.494',
'low': '0.489',
'name': '华宝油气',
'now': '0.493',
'open': '0.490',
'sell': '0.493',
'turnover': '420004912',
'volume': '206390073.351'}}
"""
# 使用 self.user 来操作账户，用法见 easytrader 用法
# 使用 self.log.info('message') 来打印你所需要的 log
self.log.info('\n\n策略1触发')
self.log.info('行情数据: 万科价格: %s' % event.data['000002'])
self.log.info('检查持仓')
self.log.info(self.user.balance)
```
##### 效果
```
启动主引擎
[2015-12-28 14:05:36.649599] INFO: main_engine.py: 加载策略: 策略1_Demo
[2015-12-28 14:05:36.650250] INFO: main_engine.py: 加载策略: 策略2_Demo
[2015-12-28 14:05:36.650713] INFO: main_engine.py: 加载策略完毕
触发每秒定时计时器
策略1触发
行情数据: 万科价格: {'ask4': 0.0, 'ask1': 0.0, 'bid2_volume': 0, 'bid3': 0.0, 'bid5_volume': 0, 'name': '万 科Ａ', 'ask4_volume': 0, 'close': 24.43, 'volume': 0.0, 'ask3_volume': 0, 'bid5': 0.0, 'bid1': 0.0, 'ask2': 0.0, 'bid4_volume': 0, 'high': 0.0, 'ask5': 0.0, 'bid4': 0.0, 'ask5_volume': 0, 'turnover': 0, 'ask2_volume': 0, 'sell': 0.0, 'open': 0.0, 'bid3_volume': 0, 'bid2': 0.0, 'bid1_volume': 0, 'buy': 0.0, 'ask3': 0.0, 'low': 0.0, 'now': 0.0, 'ask1_volume': 0}
检查持仓
[{'asset_balance': 2758.98, 'market_value': 2740.9, 'enable_balance': 18.08, 'current_balance': 18.08, 'money_name': '人民币', 'fetch_balance': 18.08, 'money_type': '0'}]
策略2触发
行情数据: 华宝油气 {'ask4': 0.5, 'ask1': 0.497, 'bid2_volume': 4594100, 'bid3': 0.494, 'bid5_volume': 851300, 'name': '华宝油气', 'ask4_volume': 15650706, 'close': 0.5, 'volume': 138149552.799, 'ask3_volume': 19611307, 'bid5': 0.492, 'bid1': 0.496, 'ask2': 0.498, 'bid4_volume': 313700, 'high': 0.501, 'ask5': 0.501, 'bid4': 0.493, 'ask5_volume': 10108300, 'turnover': 277462973, 'ask2_volume': 10747730, 'sell': 0.497, 'open': 0.5, 'bid3_volume': 997500, 'bid2': 0.495, 'bid1_volume': 5507952, 'buy': 0.496, 'ask3': 0.499, 'low': 0.495, 'now': 0.497, 'ask1_volume': 14948518}
检查持仓
[{'asset_balance': 2758.98, 'market_value': 2740.9, 'enable_balance': 18.08, 'current_balance': 18.08, 'money_name': '人民币', 'fetch_balance': 18.08, 'money_type': '0'}]
```
#### 稍显复杂的策略示例
```python
# 引入策略模板
import time
import datetime as dt
from dateutil import tz
from easyquant import DefaultLogHandler
from easyquant import StrategyTemplate
class Strategy(StrategyTemplate):
name = '测试策略1'
def init(self):
# 通过下面的方式来获取时间戳
now_dt = self.clock_engine.now_dt
now = self.clock_engine.now
now = time.time()
# 注册时钟事件
clock_type = "盘尾"
moment = dt.time(14, 56, 30, tzinfo=tz.tzlocal())
self.clock_engine.register_moment(clock_type, moment)
# 注册时钟间隔事件, 不在交易阶段也会触发, clock_type == minute_interval
minute_interval = 1.5
self.clock_engine.register_interval(minute_interval, trading=False)
def strategy(self, event):
""":param event event.data 为所有股票的信息，结构如下
{'162411':
{'ask1': '0.493',
'ask1_volume': '75500',
'ask2': '0.494',
'ask2_volume': '7699281',
'ask3': '0.495',
'ask3_volume': '2262666',
'ask4': '0.496',
'ask4_volume': '1579300',
'ask5': '0.497',
'ask5_volume': '901600',
'bid1': '0.492',
'bid1_volume': '10765200',
'bid2': '0.491',
'bid2_volume': '9031600',
'bid3': '0.490',
'bid3_volume': '16784100',
'bid4': '0.489',
'bid4_volume': '10049000',
'bid5': '0.488',
'bid5_volume': '3572800',
'buy': '0.492',
'close': '0.499',
'high': '0.494',
'low': '0.489',
'name': '华宝油气',
'now': '0.493',
'open': '0.490',
'sell': '0.493',
'turnover': '420004912',
'volume': '206390073.351'}}
"""
# 使用 self.user 来操作账户，用法同 easytrader 用法
# 使用 self.log.info('message') 来打印你所需要的 log
print('demo1 的 log 使用自定义 log 的方式记录在 demo1.log')
self.log.info('\n\n策略1触发')
self.log.info('行情数据: 万科价格: %s' % event.data['000002'])
self.log.info('检查持仓')
self.log.info(self.user.balance)
self.log.info('\n')
def clock(self, event):
"""在交易时间会定时推送 clock 事件
:param event: event.data.clock_event 为 [0.5, 1, 3, 5, 15, 30, 60] 单位为分钟, ['open', 'close'] 为开市、收市
event.data.trading_state bool 是否处于交易时间
"""
if event.data.clock_event == 'open':
# 开市了
self.log.info('open')
elif event.data.clock_event == 'close':
# 收市了
self.log.info('close')
elif event.data.clock_event == 5:
# 5 分钟的 clock
self.log.info("5分钟")
def log_handler(self):
"""自定义 log 记录方式"""
return DefaultLogHandler(self.name, log_type='stdout', filepath='demo1.log')
def shutdown(self):
"""
关闭进程前的调用
:return:
"""
self.log.info("假装在关闭前保存了策略数据")
```
#### 加载指定策略
```python
m.load_strategy(names=['测试策略2']) # 指定 names 参数，类型为列表，内容为策略的 name 属性
```
### log system
#### 存储日志到文件
```python
from easyquant import DefaultLogHandler # 默认的 log handler,支持输出日志到屏幕和文件,
# 这里使用自带的 log handler, 也可使用自己编写的其他 log handler
log_handler = DefaultLogHandler(name='策略日志', log_type='file', filepath='日志文件.log')
m = easyquant.MainEngine(broker, need_data, log_handler=log_handler)
m.load_strategy()
m.start()
```
#### 自定义每个策略的 log handler
除了上面使用的全局 log handler 外，还可以为每个策略定义使用的 log handler
```python
# define your_log_handler
class Strategy(StrategyTemplate):
...
def log_handler(self):
return your_log_handler
```
##### 示例: 存储每个策略的日志到不同的文件中
```python
from easyquant import DefaultLogHandler
class Strategy(StrategyTemplate):
...
def log_handler(self):
return DefaultLogHandler(self.name, log_type='file', filepath='策略xx.log')
```
### 自定义行情引擎
允许使用自定义的其他行情，支持添加多个行情来源
#### 修改默认 sina 行情的推送时间
``` python
from easyquant import DefaultQuotationEngine
DefaultQuotationEngine.PushInterval = 30 # 改为 30s 推送一次
m = easyquant.MainEngine(broker, need_data, quotation_engine=[DefaultQuotationEngine])
```
#### 示例: 使用 lf 的十档行情
```python
import easyquotation
from easyquant import PushBaseEngine # 引入行情引擎的基类
class LFEngine(PushBaseEngine):
EventType = 'lf' # 指定行情的 EventType
PushInterval = 5 # 指定行情的推送间隔， 默认为 1s
def init(self):
# 进行相关的初始化操作
self.source = easyquotation.use('lf')
def fetch_quotation(self):
# 返回行情
return self.source.stocks(['162411', '000002'])
m = easyquant.MainEngine(broker, need_data, quotation_engine=[LFEngine])
```
#### 使用多个行情来源
可同时使用多个行情引擎，此时在策略中使用 `event.event_type` 来区分行情来源
```python
from easyquant import DefaultQuotationEngine
m = easyquant.MainEngine(broker, need_data, quotation_engine=[DefaultQuotationEngine, LFEngine, OtherEngine])
```
#### 时间戳单元测试
1. 请通过 clock_engine 中的 .now 或者 .now_dt 接口,以及 time.time() 接口来获得时间戳.
2. 通过上述接口获得时间戳,可以在单元测试中模拟某个时刻或者一段时间,详见单元测试 [test_set_now](https://github.com/shidenggui/easyquant/blob/master/unitest_demo.py)
```python
from unittest import mock
# 使用datetime 类构建时间戳
tzinfo = tz.tzlocal() # 时区
now = datetime.datetime(2016, 7, 14, 8, 59, 50, tzinfo=tzinfo)
# 通过mock ,将 time.time() 函数的返回值重设为上面的打算模拟的值,注意要转化为浮点数时间戳
time.time = mock.Mock(return_value=now.timestamp())
# 生成一个时钟引擎
clock_engien = ClockEngine(EventEngine(), tzinfo)
# 此时通过 time.time 获得的时间戳,都是上面的预设值
clock_engien.now == now.timestamp() # time.time 时间戳
clock_engien.now_dt == now # datetime 时间戳
# 据此可以模拟一段时间内各个闹钟事件的触发,比如模拟开市9:00一直到休市15:00
begin = datetime.datetime(2016, 7, 14, 8, 59, 50, tzinfo=tzinfo).timestamp()
end = datetime.datetime(2016, 7, 14, 15, 00, 10, tzinfo=tzinfo).timestamp()
for pass_seconds in range(end-begin):
# 时间逐秒往前
now = begin + pass_seconds
time.time = mock.Mock(return_value=now.timestamp())
# 每秒触发一次 tick_tock
clock_engien.tock()
```