实盘交易#

系统架构#

TradePy的实盘交易系统由两个部分组成，适合用于基于日K的中低频交易，完整架构见下图:

策略端:
- 策略端接收行情数据，并根据策略逻辑生成交易指令。
- 由于 Celery 和Redis都不直接支持 Windows，所以策略端必须部署在Linux/MacOS系统
交易端:
- 交易端接收策略端的交易指令，并将其转发给miniQMT终端下单（暂不支持PTrade）。
- QMT终端则只支持Windows, 所以交易端则必须部署在Windows系统。

系统配置

策略端: Debian或Ubuntu, 4G内存, 2核CPU，具体配置请根据策略指标的计算量而定。
交易端: Windows10, 4G内存, 2核CPU。

防火墙规则

策略端: 需要开放Redis端口（默认6379）和Ping端口, 允许交易端的IP访问。
交易端: 需要开放交易HTTP服务端口（默认8000）和Ping端口, 允许策略端的IP访问。

下图详细说明了策略端交易引擎的每日工作流程，”相关参数”可在TradePy的config.yaml文件中编辑。需要特别说明的是， TradePy不会在盘中交易阶段更新技术指标，因而策略接收到的均线、MACD值等不会随盘中价格波动而变化。指标计算发生在两个阶段，且必须在3-5分钟内完成

盘前竞价2: 使用开盘K线作为今日K线，合并历史数据后传给策略类的 compute_open_indicators 以计算当日指标。盘中只更新日K线报价，价格运行到买入/卖出信号价位的个股，则触发下单操作。
尾盘交易: 使用14:54时的日K线合并历史数据后，传给策略类的 compute_close_indicators 以重计算当日指标。然后将结果提供给策略的 should_sell 方法以获得需提前平仓的个股，并卖出这些个股。

部署策略端#

注: 以下假定您的交易系统部署在云平台上，使用官方操作系统镜像。

安装Python#

安装Miniconda:
1. wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py311_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh
2. bash Miniconda3-py311_23.5.2-0-Linux-x86_64.sh
3. 退出终端并重新登录
4. 验证已成功安装conda，且默认环境的Python版本为3.11.4: python --version
安装TA-Lib: 参考此教程

安装Redis#

请根据官方教程安装Redis
进入Redis终端: redis-cli
在终端内设置密码: config set requirepass TradePyRocks, 这里示例密码为”TradePyRocks”
在终端内设置允许通过内网访问: config set bind "127.0.0.1 -::1 10.0.12.17"。
- “10.0.12.17”是本示例中的策略端内网IP

安装TradePy交易版#

注: 如果还没有安装git，先用 apt install -y git 安装。

git clone https://github.com/namoshizun/TradePy.git
cd TradePy
pip install ".[bot]"

初始化#

运行 python -m tradepy.cli.bootstrap，在输入”运行模式”时，建议输入”paper-trading”，然后先用模拟账户进行交易策略的测试。交易端服务地址是交易端服务器的内网IP。:

>> python -m tradepy.cli.bootstrap

[TradePy初始化程序]
> 请输入运行模式 (backtest=回测, paper-trading=模拟交易, live-trading=实盘交易) : paper-trading
> 是否为交易端? (y/n): n
> 请输入K线数据的下载目录（完整地址）: /root/database
> 请输入Redis地址（默认localhost）:
> 请输入Redis端口（默认6379）:
> 请输入Redis密码: TradePyRocks
> 请输入交易端服务地址: 10.0.8.15
> 请输入交易端服务端口（默认8000）:
 ~ 检查交易端服务地址是否可达 ...ok!
👌 已创建配置文件: /root/.tradepy/config.yaml
🚨 策略端的TradePy配置文件内，还需要手动填入您的交易策略的配置项

部署交易端#

安装Python环境#

下载官方版 Python 3.11.4，安装时注意选择将Python添加到系统环境变量。

安装QMT以及XtQuant#

到官网下载 XtQuant，解压后将xtquant文件夹移动到Python的本地库目录下，一般为: C:\Users\用户名\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages。然后安装并登录QMT交易端，登录时注意选择”极简模式”。如果您已安装XtQuant，请确认安装的是最新版。

安装TradePy交易端#

注: 如果还没有安装git，请先下载Git Windows版。

git clone namoshizun/TradePy.git
cd TradePy
pip install ".[broker]"

初始化#

注: Redis地址是策略端的内网IP。

>> python.exe -m tradepy.cli.bootstrap

[TradePy初始化程序]
> 请输入运行模式 (backtest=回测, paper-trading=模拟交易, live-trading=实盘交易) : paper-trading
> 是否为交易端? (y/n): y
> 请输入Redis地址（默认localhost）: 10.0.12.17
> 请输入Redis端口（默认6379）:
> 请输入Redis密码: TradePyRocks
> 请输入交易端服务地址: 10.0.8.15
> 请输入交易端服务端口（默认8000）:
 ~ 检查交易端服务地址是否可达 ...ok!
> 请输入XtQuant Userdata_Mini目录（完整地址）: C:\国金QMT交易端模拟\userdata_mini
> 请输入XtQuant账户ID: 00000001
👌 已创建配置文件: C:\Users\Administrator\.tradepy\config.yaml

配置交易策略#

接下来到 策略端 打开 ~/.tradepy/config.yaml，在以上步骤中TradePy已为您创建了这个文件，并填入了一些系统默认配置。现在需要填入您的交易策略的具体配置（策略类导入名称、止损止盈、自定义参数等等），各配置项含义请参考配置文件说明。

需特别说明的是， trading.strategy.strategy_class 是策略类的导入名称，而不是策略类的文件名。例如，如果您的策略类文件名为 my_strategy.py，且策略类名为 MyStrategy，则此处应填入 my_strategy.MyStrategy。 必须保证策略类文件放在策略端启动时的当前工作目录，或在Python的本地库目录下，否则将报导入模块错误！

警告

用于实盘交易的策略类，父类必须使用 tradepy.strategy.LiveStrategy，不可使用 tradepy.strategy.BacktestStrategy。

最后一步!#

部署完成后， 首次启动请选择某个交易日的盘后时间 （e.g., 16:00）。这样TradePy到晚些可自行下载历史日K，然后第二天早上正常开始执行交易流程。

首先在交易端服务器登录QMT，登录时注意选择”独立交易”并勾选”极简模式”，保持在登录状态，然后启动TradePy:

>> python.exe -m uvicorn tradepy.qmt_proxy.api_server:app --host 0.0.0.0

INFO:     Started server process [6300]
INFO:     Waiting for application startup.
2023-08-31 11:04:01.704 | INFO     | tradepy.qmt_proxy.connector:connect:49 - 启动交易线程

再启动策略端:

>> python -m tradepy.cli.autotrade

celery beat v5.3.0 (emerald-rush) is starting.
__    -    ... __   -        _
LocalTime -> 2023-08-31 11:07:52
Configuration ->
    . broker -> redis://:**@localhost:6379/0
    . loader -> celery.loaders.app.AppLoader
    . scheduler -> celery.beat.PersistentScheduler
    . db -> /tmp/beat-schedule
    . logfile -> [stderr]@%WARNING
    . maxinterval -> 5.00 minutes (300s)

 -------------- [email protected] v5.3.0 (emerald-rush)
--- ***** -----
-- ******* ---- macOS-10.15.7-x86_64-i386-64bit 2023-08-31 11:07:52
- *** --- * ---
- ** ---------- [config]
- ** ---------- .> app:         tradepy-tradebot:0x11fd2fd90
- ** ---------- .> transport:   redis://:**@localhost:6379/0
- ** ---------- .> results:     disabled://
- *** --- * --- .> concurrency: 2 (prefork)
-- ******* ---- .> task events: OFF (enable -E to monitor tasks in this worker)
--- ***** -----
 -------------- [queues]
                .> tradepy.tasks    exchange=celery(direct) key=celery

[tasks]
  . tradepy.cancel_expired_orders
  . tradepy.fetch_market_quote
  . tradepy.flush_broker_cache
  . tradepy.handle_tick
  . tradepy.update_data_sources
  . tradepy.vacuum
  . tradepy.warm_database

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