【修改公司源码】【慧心卡源码】【网站源码bbs】qmt量化源码_量化软件源码

时间:2024-12-24 07:30:39 编辑:taskspawn 源码 来源:红包打开源码

1.qmt量化交易怎么编程
2.2024年最新国内免费量化交易软件:QMT数据获取!化源化软
3.量化交易Python实用功能函数(6)
4.一文读懂 量化交易软件 Ptrade QMT详细对比(建议收藏)
5.QMT详细介绍
6.量化免费数据方案之QMT/XtQuant(1)

qmt量化源码_量化软件源码

qmt量化交易怎么编程

       QMT量化交易平台支持Python和VBA两种编程语言,码量码为开发者提供了多样化的化源化软选择。编程过程主要包括以下步骤:首先,码量码从QMT官方网站或公众号后台下载并安装QMT程序,化源化软安装后需安装Python库,码量码修改公司源码并在设置中配置账户信息和模型设置。化源化软接着,码量码了解QMT的化源化软基本函数,包括init和handlebar两个核心函数。码量码init函数用于初始化参数并设置定时器,化源化软handlebar函数则负责处理K线数据以及下单逻辑。码量码在熟悉QMT的化源化软买入、卖出和撤单函数后,码量码可以进一步使用QMT实现自动执行买入和卖出操作,化源化软通过设置定时器,策略可以在秒级或毫秒级别上运行,从而实现极低的交易延迟。

       在QMT平台上,开发者可以通过Python或VBA进行编程,实现复杂的量化交易策略。其中,Python因其强大的功能和易用性,成为许多开发者的首选。而VBA则适合那些希望利用Excel强大数据分析功能的用户。无论是哪一种编程语言,QMT都提供了全面的支持,帮助用户实现高效的量化交易策略。

       在QMT中,init函数是初始化的重要步骤,需要设置必要的参数,如账户信息和定时器。handlebar函数则是处理交易的核心,它负责接收K线数据,并根据策略下达买卖指令。通过这两种函数的配合使用,可以构建出复杂的交易策略。此外,QMT还提供了多种买入、卖出和撤单函数,如passorder,这些函数通过传递不同的参数,可以实现不同的交易操作。

       QMT平台的慧心卡源码定时器功能使得策略可以在极短的时间内执行,从而实现极低的交易延迟。通过设置定时器,策略可以在秒级或毫秒级别上运行,这对于需要快速反应的交易策略来说至关重要。这种高效的执行机制,使得QMT成为量化交易者的重要工具,帮助他们在市场中获得竞争优势。

       总的来说,QMT量化交易平台为开发者提供了强大的编程支持,无论是使用Python还是VBA,都可以实现复杂的量化交易策略。通过合理设置init和handlebar函数,结合灵活使用买入、卖出和撤单函数,开发者可以构建出高效的交易策略。同时,QMT的低交易延迟特性,使得策略能够在极短时间内执行,为交易者提供了巨大的便利。

年最新国内免费量化交易软件:QMT数据获取!

       QMT软件能够获取包括指数成分股、行业成分股、历史数据、行情数据、分笔数据等多种行情信息。以下将详细介绍如何通过编程方式获取这些数据。

       获取当前K线对应时间的时间戳可以使用ContextInfo.get_bar_timetag()函数,其用法为:ContextInfo.get_bar_timetag(index),其中index为K线索引号。该函数用于获取当前K线对应时间的时间戳。

       若需要获取指数成份股,可以使用ContextInfo.get_sector()函数,用法为:ContextInfo.get_sector(sector, realtime),其中sector指定板块名称,realtime为是否实时更新。该函数只支持获取指数成份股。

       获取行业成份股则使用ContextInfo.get_industry()函数,用法为:ContextInfo.get_industry(industry),其中industry为行业名称。该函数返回包含成份股代码的列表,股票代码形式为'.SZ'。

       获取板块成份股可以使用ContextInfo.get_stock_list_in_sector()函数,用法为:ContextInfo.get_stock_list_in_sector(sectorname,网站源码bbs realtime),其中sectorname指定板块名称,realtime为是否实时更新。该函数支持客户端左侧板块列表中任意的板块,包括自定义板块。

       获取财务数据前需提前下载财务数据,使用ContextInfo.get_financial_data()函数,用法为:ContextInfo.get_financial_data(tabname,colname,market,code,report_type='report_time',barpos)。该函数用于获取财务数据。

       获取历史行情数据推荐使用ContextInfo.get_market_data_ex()函数,不再推荐使用ContextInfo.get_history_data()函数。获取分笔数据使用ContextInfo.get_full_tick()函数,但该函数只能获取最新的分笔数据,不能获取历史分笔。

       获取指定个股/合约/指数的K线(交易日)列表可以使用ContextInfo.get_trading_dates()函数,用法为:ContextInfo.get_trading_dates(stockcode, start_date, end_date, count, period)。该函数在init函数下无效,可在after_init中使用。

量化交易Python实用功能函数(6)

       量化交易的一大功能是“回测”,通过回测可以直观检验策略的有效性及存在问题。

       上篇文章《大牛量化:量化双均线策略回测效果如何?》对双均线策略的回测分析,总结经验,量化交易不再迷茫,将不确定行情转化为可操作交易。

       已介绍的代码功能包括:

       获取股票上市时间(get_open_date())

       判断回测模式(ContextInfo.do_back_test)

       设置回测基准(ContextInfo.benchmark)

       设定回测系统日志显示级别(ContextInfo.data_info_level)

       获取特定记录(get_result_records())

       接下来,将分享QMT量化平台的行情函数:

       (一) 设置定时器(ContextInfo.run_time(funcName,period,startTime))

       实现:设置定时器执行指定函数

       参数:funcName回调函数名称,period执行周期,startTime开始时间

       示例:ContextInfo.run_time('funcName', '1min', '--')

       (二) 创建板块(create_sector(parent_node,sector_name,overwrite))

       实现:在指定节点下创建板块

       参数:parent_node根节点,sector_name板块名称,overwrite覆盖已有板块

       示例:create_sector('root', 'my_sector', True)

       (三) 创建板块目录节点(create_sector_folder(parent_node,folder_name,overwrite))

       实现:在指定目录下创建节点

       参数:parent_node根节点,folder_name节点名称,overwrite覆盖已有节点

       示例:create_sector_folder('root_folder', 'my_subfolder', True)

       (四) 获取板块目录信息(get_sector_list(node))

       实现:获取指定节点下的所有板块信息

       参数:node目标节点

       示例:get_sector_list('root')

       (五) 设置板块成分股(reset_sector_stock_list(sector,stock_list))

       实现:更新板块内成分股

       参数:sector板块名称,stock_list股票代码列表

       示例:reset_sector_stock_list('my_sector', ['AAPL', 'GOOGL'])

一文读懂 量化交易软件 Ptrade QMT详细对比(建议收藏)

       大家好,我是资深客户经理鹰眼擒龙,今天带大家一起深入了解量化交易软件中的两位佼佼者——Ptrade与QMT。在众多量化交易者中,如何选择最适合自己的工具,是每一个交易者都会遇到的问题。今天,我们将从多个维度,对Ptrade与QMT进行详细对比,以帮助大家做出明智的决策。

       一、开发商与背景

       Ptrade由恒生电子开发,传奇大小源码被誉为中国金融IT行业的领导者。而QMT则是迅投的产品,专注于为机构提供专业交易解决方案。两者均是实力雄厚的开发商,为用户提供了高质量的量化交易软件。

       二、编程语言支持

       Ptrade支持Python,而QMT则在Python基础上,还支持VBA。对于偏好VBA的老牌程序员来说,QMT提供了一个更广泛的编程选择。

       三、实盘支持品种

       Ptrade支持股票、两融、ETF申赎、可转债,而QMT则在此基础上,增加了期权和期货的支持。对于需要更多品种交易的用户,QMT无疑是更好的选择。

       四、可转债实时行情

       Ptrade现已支持可转债实时行情,QMT同样提供此功能。两者均需关注可转债的转股价格和转股溢价等数据,用户可根据需要自行获取。

       五、文件读取能力

       Ptrade支持文件读取,但需手动上传至服务器,操作相对繁琐;QMT则可以直接读取本地文件,大大提高了便利性。

       六、运行环境与策略执行

       Ptrade的策略运行在服务器端,提供更快的交易速度,但灵活性受限;QMT则允许用户在本地运行策略,提供了更多灵活性。

       七、第三方库支持

       Ptrade不支持第三方库,而QMT则全面兼容,为用户提供了更多的编程便利。

       八、回测与交易频率

       Ptrade仅支持分钟级与日线级别回测,QMT则提供了更广泛的时间周期选项,满足不同交易频率的kill清理源码需求。

       九、参数优化功能

       Ptrade不提供参数优化功能,而QMT则支持,为用户提供了更灵活的策略调整空间。

       十、交易速度与上手难度

       Ptrade在交易速度上具有优势,而QMT的上手难度相对较高,对于新手用户,Ptrade更为友好。

       十一、综合考量与建议

       选择量化交易软件时,应根据自身需求进行决策。若交易需求简单,不涉及期货期权,则Ptrade即可满足需求。若需求复杂,涉及期货期权策略,则QMT是更好的选择。对于可转债交易,两者均提供支持。在使用前,建议体验两者的测试账户,以便做出最适合自己的选择。

QMT详细介绍

       迅投QMT是一个极具吸引力的量化策略交易系统,尤其适合对投资有较高要求的机构投资者,如券商、期货公司和信托公司。该系统整合了行情分析、研究工具和交易功能,并内置了全面的风险控制机制,旨在提供一站式服务。QMT的核心亮点在于其灵活的投研量化平台,支持多种量化策略,包括CTA和无风险套利,且具备回测和自动交易功能,这对于策略优化和执行效率的提升非常有利。

       在实际应用中,尽管大部分券商都提供策略交易服务,但不同的机构在开通条件、功能限制和佣金费用上可能存在差异。例如,一些券商的佣金较低,能有效降低量化交易的成本。QMT的交易品种涵盖了普通股票/ETF、港股通、融资融券和ETF期权(其中程序化交易ETF期权可能需要额外申请权限)。大部分品种,如股票和期权,都可通过内置的模型交易进行tick和kline级别的本地自动化交易,操作便捷,灵活性高。

量化免费数据方案之QMT/XtQuant(1)

       QMT和XtQuant简介

       QMT是当前最低接入门槛的量化实盘接口之一。该平台支持本地部署,可用于回测和实盘操作,同时提供独立的SDK,即XtQuant。

       XtQuant主要负责行情数据和交易接口,不提供回测功能。目前,通过XtQuant获取普通行情数据是免费的,但存在流速限制。测试表明,每秒低于1次的数据获取是可行的。

       XtQuant获取行情数据

       在XtQuant中,数据获取通常分为两个阶段:缓存阶段和读取阶段。

       缓存阶段的API通常以download_开头。

       因此,若要获取历史行情数据,首先需要缓存。具体API如下:

       若需一次下载多支证券的行情数据,可以使用download_history_data2这个API。

       当start_time到end_time区间的数据缓存完成后,即可调用get_market_data来获取行情数据。

       此方法支持获取'1m', '5m', 'm', 'm', '1h', '1d'和分笔(tick)数据。不同周期下,返回的字段各异。除分笔外,能返回的数据包括时间,OHLC,volume(成交手)和amount(成交金额)。

       需要注意的是,该方法无法返回复权因子。若需将数据转存到其他数据库,还需调用get_divid_factors来获取复权因子,与未复权数据一同保存。直接转存复权数据没有意义,即使是后复权,也存在出错的可能。

       示例

       get_market_data的返回结果为dict类型。其key为行情字段,如time, open, close等。值则以证券代码为索引,以时间为列的各个字段值。在上述示例中,我们对其进行了转置,这也是我们正常使用它们的方式。

       最终输出如下:

       注意,xtquant使用的日期格式,若周期为1d,则为"YYYYMMDD"。若周期为分钟级,则为"YYYYMMDDHHmmss"。若使用datetime.datetime类型的时间,可以用以下方式格式化:

       strftime的格式串难以记忆,arrow时间库在这方面进行了改进,周期由大到小,表示形式也实现了递进,易于记忆。在不影响性能的情况下,我们可以先将其转换为Arrow对象,再进行格式化。

这款量化交易软件QMT怎么这么好用?

       随着科技进步,量化交易在投资领域中崭露头角,迅投QMT作为一款卓越的量化交易软件,深受投资者喜爱。本文将揭示QMT的独到之处和优势。

       QMT的核心在于利用计算机程序和数学模型进行科学的交易决策。它帮助投资者通过分析历史数据,制定并执行高效的风险控制策略。作为集行情分析、策略研究、交易执行和风控于一体的终端,QMT尤其适合活跃的交易者、量化爱好者和专业投资者。

       迅投QMT的亮点包括:

       易用编程环境:支持Python和VBAQ语言,VBA适合Excel用户,Python则适合开发者,Q语言接口则提供了更多选择。

       策略编写:灵活的策略编写功能,支持多种编程语言,用户可根据自身能力定制交易策略。

       高效运行:C++底层架构确保了策略执行的稳定性和速度。

       强大回测:内置回测引擎,用户可调整参数测试策略性能。

       实盘交易:兼容多个券商接口,实时监控账户和交易情况。

       严格风控:提供止损止盈、风险预警等工具,保护投资者利益。

       数据分析:内置数据工具,帮助用户深入理解市场动态。

       QMT适用人群广泛,无论是交易频繁、关注多个标的的投资者,还是对量化交易有深入理解和需求的专业人士,都能在QMT中找到适合的解决方案。

       此外,QMT的六大特色,如联动下单、星空图分析、算法交易等,进一步提升了交易的便利性和策略的多样性。总体而言,迅投QMT凭借其全面的功能和优质服务,成为投资者探索量化交易世界的理想伙伴,助力他们提升投资效率和收益。

QMT——量化运行速度最快的软件最新版

       在量化交易日益普及的今天,它以其逻辑清晰、执行精准、决策理性以及完善的风控机制,受到众多投资者青睐。特别是对于个人投资者来说,QMT,作为一款备受关注的软件,因其与家券商的广泛合作和超快的运行速度,成为了理想的选择。

       QMT,起初名为迅投QMT,合作券商将其更名为iquant、国金QMT等,其中部分券商还提供miniQMT和测试账号。不过,券商版QMT可能存在一些收费功能的限制,如VIP行情服务需要付费,这可能会影响部分用户的投资体验。

       QMT定位为策略交易终端,特别针对个人投资者的量化需求设计,提供行情显示、策略研究、交易执行和风控管理功能。其优势显著,如全内存交易实现低至1ms的单笔延迟,支持双语言编程(VBA和Python),以及灵活的全周期回测,最长可达十年。场景化模版服务也便于新手学习和策略验证。

       QMT的运行速度优势尤为突出,部分券商为QMT用户开发了独立的极速交易柜台,进一步提升了交易效率。在申请门槛和佣金政策上,有的要求较高,但也有上市大券商提供无门槛免费申请和优惠佣金,这对于各类投资者,包括在校大学生、退休程序员以及对量化交易感兴趣的个人,都是利好。

       总的来说,QMT为投资者提供了一个高效、易用的平台,不仅有助于个人实现量化交易,还能节省软件成本。祝愿每位投资者在年能顺利投资,早日掌握属于自己的量化交易策略。

QMT量化交易—数据订阅、下载和获取的本质

       一、QMT数据接口解析

       数据接口分为三类:subscribe_、download_和get_。

       subscribe_:订阅数据,用于实时行情,数据来临时自动处理,实现“等”字核心功能。实时行情数据,如个股和全推,使用订阅方式。

       download_:从服务器下载历史数据,如K线数据(日线、5分钟、1分钟、tick等)。

       get_:获取本地存储数据,使用前需下载相关数据。

       QMT中,股票、期货、债券等统称为合约。

       二、数据获取流程详解

       实验在非交易时间进行。

       1)subscribe_(服务器数据获取):主要获取开盘时间的tick数据。实测可获取非交易时间的收盘时点最后一笔tick数据。

       首批获取上海交易所所有股票tick数据,间隔约3秒后,第二批获取深圳交易所所有股票tick数据。

       注意:使用“沪深A股”调用方法以避免非沪深A股的名录。

       2)get_(本地数据获取):从本地计算机硬盘或内存中提取数据使用。

       例如:获取level2数据,需确保已下载或订阅相关数据。

       运行get_l2时,若无下载或订阅,将无法获取任何数据。

       获取流程:下载数据到硬盘或内存,使用get_读取数据用于策略或回测。

       例如:订阅一天的tick历史数据,非交易时间运行可获取到收盘后的最后一笔tick数据,再次执行get_可获取全天tick数据。

       若未订阅,直接获取数据,说明数据存储在本地,可再次使用。

       3)download_(服务器数据存储):直接将服务器数据存储至本地硬盘。

       首次下载后,再次执行get_仍能接收到数据,说明数据已持久化存储。