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Ptrade获取L2逐笔数据，免费，券商提供

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 105 次浏览 • 2025-05-24 00:22 • 来自相关话题

本月初国金的Ptrade做了一次大版本的升级，内置的python版本从老旧的python3.5一下子升级到了python3.11。

并且还发现居然可以免费使用L2逐笔数据，分时逐笔委托队列等高频毫秒级的数据

Ptrade接口文档已更新： https://ptradeapi.com

Python 3.5是2015 年发布，Python 3.11是2022 年发布。

性能上来说是有很大的提升，尤其对做回测和高频策略。

如果本身策略很简单或者日线交易的，影响可以忽略不计。

不过这个升级并不是个人可选的，只要你的Ptrade的券商升级了，就只能使用升级后的版本接口格式，旧代码需要做的修改来适配。

性能对比示例（Python 3.5 vs 3.11） By 豆包

以下是部分操作在 Python 3.5 和 3.11 中的性能对比（仅供参考）：

并且相应的第三方库版本亦做了升级。

接口变动影响比较大的是pandas在 Python3.11 中，Pandas已不再支持Panel格式。

pandas里的Pannel类型是用于存储三维或以上的矩阵数据。

而升级后就不支持之前的多维行情数据格式。但笔者觉得现在更加统一和简单。

以前不同入参，有时候返回的是dataframe，有时候返回的是panel，比较混乱。

现在统一返回的dataframe. (或者返回dict，可以自己设定)

影响的API有get_history，get_price ,get_individual_transaction ,get_fundamentals等。

比如通过get_history获取的历史日线数据

count = 10
code_list = ['000695.SZ','001367.SZ']
df = get_history(count, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=code_list, fq=None, include=False, fill='nan',is_dict=False)
print(type(df))
print(df)
返回的dataframe数据格式如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

code open close
2025-05-15 000695.SZ NaN NaN
2025-05-16 000695.SZ NaN NaN
2025-05-19 000695.SZ 10.34 10.34
2025-05-20 000695.SZ 11.37 11.37
2025-05-21 000695.SZ 12.51 12.51
2025-05-22 000695.SZ 13.76 13.76
2025-05-09 001367.SZ 29.89 29.58
2025-05-12 001367.SZ 29.70 29.60
2025-05-13 001367.SZ 30.11 29.96
2025-05-14 001367.SZ 29.96 29.83
2025-05-15 001367.SZ 29.80 30.18
2025-05-16 001367.SZ 30.13 30.39
2025-05-19 001367.SZ 30.46 30.01
2025-05-20 001367.SZ 20.25 20.08
2025-05-21 001367.SZ 20.05 20.70
2025-05-22 001367.SZ 20.98 22.77

如果要提取 000695.SZ的数据，只需要

df[df['code']=='000695.SZ']就可以了。
code open close
2025-05-09 001367.SZ 29.89 29.58
2025-05-12 001367.SZ 29.70 29.60
2025-05-13 001367.SZ 30.11 29.96
2025-05-14 001367.SZ 29.96 29.83
2025-05-15 001367.SZ 29.80 30.18
2025-05-16 001367.SZ 30.13 30.39
2025-05-19 001367.SZ 30.46 30.01
2025-05-20 001367.SZ 20.25 20.08
2025-05-21 001367.SZ 20.05 20.70
2025-05-22 001367.SZ 20.98 22.77

然后dataframe提取收盘价或者开盘价

# 收盘价
df[df['code']=='001367.SZ']['close']
# 开盘价
df[df['code']=='001367.SZ']['open']

再拿收盘价来计算MACD：

# 计算 MACD 值
def MACD(series):
ema_short = series.ewm(span=12).mean()
ema_long = series.ewm(span=26).mean()
macd_series = ema_short - ema_long
return macd_series.iloc[-1]

close_price_series = df[df['code']=='001367.SZ']['close']
macd_val = MACD(close_price_series)

同理get_price，get_individual_transaction ,get_fundamentals与之类似。

并且在get_histroy的入参里面，多了一个is_dict的参数，默认是False，返回的是dataframe数据，如果设置为True，则返回的dict数据。

返回的有序字典(OrderDict)类型数据：(省略了部分类型)

{'001367.SZ', array([(20250509, 29.89, 29.58), (20250512, 29.7 , 29.6 ),
(20250513, 30.11, 29.96), (20250514, 29.96, 29.83),
(20250515, 29.8 , 30.18), (20250516, 30.13, 30.39),
(20250519, 30.46, 30.01), (20250520, 20.25, 20.08),
(20250521, 20.05, 20.7 ), (20250522, 20.98, 22.77)]
}
但感觉这种列表形式下，提取数据反而没有使用dataframe方便和直观，它获取数据时需要用下标提取。

但官网说，返回dict类型数据的速度比DataFrame,Panel类型数据有大幅提升，对速度有要求的，建议使用is_dict=True 读取上述数据格式。

获取L2逐笔数据
L2逐笔委托数据接口函数
get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)
参数：

data_count: 数据条数，默认为50，最大为200(int)；

start_pos: 起始位置，默认为0(int)；

虽然一次只能获取200条，但配合start_pos游标可遍历获取全部数据。

示例代码：

获取股票001367.SZ封涨停时的最新的逐笔委托行情。
code_list = ['001367.SZ']
df = get_individual_entrust(code_list)
print(df[['business_time','hq_px','business_amount','order_no']])

输出数据如下，因数据列太多，为了美观只取了其中的4列：

时间戳，委托价格，委托数量，委托编号

因为当前已经是收盘状态，是从14:59:57.020往前取50条数据
business_time(时间戳) hq_px(委托价格) business_amount(委托数量) order_no(委托编号)
20250523145702150 24.60 100 32493957
20250523145714840 24.95 100 32505581
20250523145718430 25.05 1000 32509041
20250523145719840 25.05 1000 32510350
20250523145721750 25.05 400 32512000
20250523145727610 25.05 200 32517007
20250523145730270 25.05 400 32519085
20250523145730330 25.04 1600 32519133
20250523145732330 25.05 2900 32520779
20250523145740780 25.05 500 32527204
20250523145743550 25.05 400 32529290
20250523145743810 25.05 200 32529474
20250523145749460 25.05 4300 32533295
20250523145749910 25.05 1000 32533630
20250523145749960 25.05 300 32533666
# 省略若干.....
20250523145926790 25.05 100 32589496
20250523145927480 25.05 1200 32589844
20250523145936090 25.05 200 32594134
20250523145946600 25.05 300 32601758
20250523145946800 25.05 49100 32601865
20250523145950800 25.05 36800 32607381
20250523145953780 25.05 55200 32611265
20250523145954240 25.05 500 32611713
20250523145956830 25.05 55300 32614479
20250523145957020 25.04 8500 32614683
可以看到上面的有些1秒内有多个的委托单，每单的委托量和委托编号。

逐笔成交

同理，L2的逐笔成交数据函数的用法一样，但返回字段不同，成交的时候有成交方向，可以通过程序计算资金流入或流出。

get_individual_transaction(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

同样用上面的股票例子获取到的数据如下：
business_time hq_px business_amount business_direction
20250523145648440 0.00 2500 1
20250523145648970 0.00 3200 1
20250523145649300 0.00 100 1
20250523145649370 0.00 900 1
20250523145649880 0.00 1800 1
20250523145650150 0.00 800 1
20250523145650360 0.00 200 1
20250523145650400 0.00 500 1
20250523145650420 0.00 100 1
20250523145652050 0.00 800 1
# 省略若干.....
20250523145659220 0.00 24100 1
20250523145659550 0.00 700 1
20250523145659600 0.00 400 1
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 1600 0
20250523150000000 25.05 800 0
20250523150000000 25.05 1730 0
20250523150000000 25.05 670 0
20250523150000000 25.05 2430 0
20250523150000000 25.05 1200 0
20250523150000000 25.05 9270 0
20250523150000000 25.05 148 0
20250523150000000 25.05 100 0
20250523150000000 25.05 200 0
20250523150000000 25.05 1000 0
20250523150000000 25.05 2000 0

  business_direction是成交方向，0是卖出，1是买入，从而判断该笔成交的资金是流入还是流出。

获取分时成交
get_tick_direction(symbols=None, query_date=0, start_pos=0, search_direction=1, data_count=50, is_dict=False)
这个分时成交函数可获取到当前和历史某个毫秒下，该笔总成交量下有多少笔子订单。

比如用上面的涨停股001367.SZ做示例

最后一刻3点的时候，成交了21348股，里面共有14笔成交。
time_stamp hq_px business_amount business_count
20250523143721000 25.05 100 1
20250523143724000 25.05 200 1
20250523143745000 25.05 444 1
20250523143809000 25.05 10000 2
20250523144024000 25.05 100 1
20250523144048000 25.05 1500 1
20250523144106000 25.05 300 1
20250523144112000 25.05 11692 2
20250523144124000 25.05 100 1
20250523144142000 25.05 100 1
20250523144157000 25.05 100 1
20250523144200000 25.05 2360 1
# 省略若干.....
20250523145415000 25.05 1381 1
20250523145421000 25.05 480 1
20250523145439000 25.05 100 1
20250523145451000 25.05 1753 1
20250523145521000 25.05 5384 3
20250523145539000 25.05 3600 2
20250523145557000 25.05 1000 1
20250523145609000 25.05 400 2
20250523145615000 25.05 100 1
20250523150000000 25.05 21348 14
get_gear_price 获取当前时刻的逐笔委托队列
这个函数的功能：获取委买/卖1 至委买/卖10 10档行情的价格与委托量，但现在发现它可以获取到委托1档下逐笔委托队列。

比如当前的股票是涨停状态，你下了一笔订单有8888股去排板，那么这个函数可以获取当前委1档下的委托队列（前50名），比如下面返回的数据，可以看到你的8888手排在第9个委托队列，还有前后的单子的逐笔数量。

{'bid_grp': {1: [13.68, 15225900, 4905, {1: 33200, 2: 104800, 3: 1000, 4: 100, 5: 51800, 6: 6300, 7: 777800, 8: 184000, 9: 8888, 10: 100, 11: 600, 12: 141800, 13: 100, 14: 141800, 15: 2700,
16: 900, 17: 58600, 18: 2900, 19: 800, 20: 133800, 21: 2800, 22: 900, 23: 2900, 24: 800, 25: 400, 26: 400, 27: 48200, 28: 51800, 29: 99400, 30: 26600, 31: 81800, 32: 493000, 33: 427300, 34: 27700, 35: 2800, 36: 460500,
37: 170200, 38: 166500, 39: 24100, 40: 800, 41: 29300, 42: 500, 43: 500, 44: 500, 45: 2800, 46: 1300, 47: 61700, 48: 27000, 49: 500, 50: 78900}],
2: [13.67, 30200, 32],
3: [13.66, 11100, 16],
4: [13.65, 134400, 11],
5: [13.64, 8500, 7],
6: [13.63, 1000, 3],
7: [13.62, 200, 2],
8: [13.6, 7300, 17],
9: [13.59, 600, 2],
10: [13.58, 10700, 7]},

# 因为是涨停，所以委卖是空的，挂单就立马成交，委托队列是空的
'offer_grp': {1: [0.0, 0, 0, {}],
2: [0.0, 0, 0],
3: [0.0, 0, 0],
4: [0.0, 0, 0],
5: [0.0, 0, 0],
6: [0.0, 0, 0],
7: [0.0, 0, 0],
8: [0.0, 0, 0],
9: [0.0, 0, 0],
10: [0.0, 0, 0]}
}

所以这次ptrade的升级除了python版本的升级，还带来了更多粒度的数据，有利于高频策略的开发。

还有一些新功能的函数就等下次继续更新，记得点赞关注+收藏哦~

待续......

关注公众号：查看全部

并且相应的第三方库版本亦做了升级。

接口变动影响比较大的是pandas在 Python3.11 中，Pandas已不再支持Panel格式。

pandas里的Pannel类型是用于存储三维或以上的矩阵数据。

而升级后就不支持之前的多维行情数据格式。但笔者觉得现在更加统一和简单。

以前不同入参，有时候返回的是dataframe，有时候返回的是panel，比较混乱。

现在统一返回的dataframe. (或者返回dict，可以自己设定)

影响的API有get_history，get_price ,get_individual_transaction ,get_fundamentals等。

比如通过get_history获取的历史日线数据

count = 10

code_list = ['000695.SZ','001367.SZ']

df = get_history(count, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=code_list, fq=None, include=False, fill='nan',is_dict=False)

print(type(df))

print(df)

返回的dataframe数据格式如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>



			   code   open  close

2025-05-15  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-16  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-19  000695.SZ  10.34  10.34

2025-05-20  000695.SZ  11.37  11.37

2025-05-21  000695.SZ  12.51  12.51

2025-05-22  000695.SZ  13.76  13.76

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

如果要提取 000695.SZ的数据，只需要

df[df['code']=='000695.SZ']

就可以了。

           code        open  close

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

然后dataframe提取收盘价或者开盘价

# 收盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['close']

# 开盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['open']

再拿收盘价来计算MACD：

# 计算 MACD 值

def MACD(series):

    ema_short = series.ewm(span=12).mean()

    ema_long = series.ewm(span=26).mean()

    macd_series = ema_short - ema_long

    return macd_series.iloc[-1]



close_price_series = df[df['code']=='001367.SZ']['close']

macd_val = MACD(close_price_series)

同理get_price，get_individual_transaction ,get_fundamentals与之类似。

并且在get_histroy的入参里面，多了一个is_dict的参数，默认是False，返回的是dataframe数据，如果设置为True，则返回的dict数据。

返回的有序字典(OrderDict)类型数据：(省略了部分类型)

{'001367.SZ', array([(20250509, 29.89, 29.58), (20250512, 29.7 , 29.6 ),

       (20250513, 30.11, 29.96), (20250514, 29.96, 29.83),

       (20250515, 29.8 , 30.18), (20250516, 30.13, 30.39),

       (20250519, 30.46, 30.01), (20250520, 20.25, 20.08),

       (20250521, 20.05, 20.7 ), (20250522, 20.98, 22.77)]

}

但感觉这种列表形式下，提取数据反而没有使用dataframe方便和直观，它获取数据时需要用下标提取。

但官网说，返回dict类型数据的速度比DataFrame,Panel类型数据有大幅提升，对速度有要求的，建议使用is_dict=True 读取上述数据格式。

获取L2逐笔数据
L2逐笔委托数据接口函数

get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

参数：

data_count: 数据条数，默认为50，最大为200(int)；

start_pos: 起始位置，默认为0(int)；

虽然一次只能获取200条，但配合start_pos游标可遍历获取全部数据。

示例代码：

获取股票001367.SZ封涨停时的最新的逐笔委托行情。

code_list = ['001367.SZ']

df = get_individual_entrust(code_list)

print(df[['business_time','hq_px','business_amount','order_no']])

输出数据如下，因数据列太多，为了美观只取了其中的4列：

时间戳，委托价格，委托数量，委托编号

因为当前已经是收盘状态，是从14:59:57.020往前取50条数据

    business_time(时间戳)  hq_px(委托价格)  business_amount(委托数量)  order_no(委托编号)

  20250523145702150  24.60              100  32493957

  20250523145714840  24.95              100  32505581

  20250523145718430  25.05             1000  32509041

  20250523145719840  25.05             1000  32510350

  20250523145721750  25.05              400  32512000

  20250523145727610  25.05              200  32517007

  20250523145730270  25.05              400  32519085

  20250523145730330  25.04             1600  32519133

  20250523145732330  25.05             2900  32520779

  20250523145740780  25.05              500  32527204

  20250523145743550  25.05              400  32529290

  20250523145743810  25.05              200  32529474

  20250523145749460  25.05             4300  32533295

  20250523145749910  25.05             1000  32533630

  20250523145749960  25.05              300  32533666

# 省略若干.....

  20250523145926790  25.05              100  32589496

  20250523145927480  25.05             1200  32589844

  20250523145936090  25.05              200  32594134

  20250523145946600  25.05              300  32601758

  20250523145946800  25.05            49100  32601865

  20250523145950800  25.05            36800  32607381

  20250523145953780  25.05            55200  32611265

  20250523145954240  25.05              500  32611713

  20250523145956830  25.05            55300  32614479

  20250523145957020  25.04             8500  32614683

可以看到上面的有些1秒内有多个的委托单，每单的委托量和委托编号。

逐笔成交

同理，L2的逐笔成交数据函数的用法一样，但返回字段不同，成交的时候有成交方向，可以通过程序计算资金流入或流出。

get_individual_transaction(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

同样用上面的股票例子获取到的数据如下：

	business_time      hq_px         business_amount   business_direction

   20250523145648440   0.00             2500                   1

   20250523145648970   0.00             3200                   1

   20250523145649300   0.00              100                   1

   20250523145649370   0.00              900                   1

   20250523145649880   0.00             1800                   1

   20250523145650150   0.00              800                   1

   20250523145650360   0.00              200                   1

   20250523145650400   0.00              500                   1

   20250523145650420   0.00              100                   1

   20250523145652050   0.00              800                   1

# 省略若干.....

  20250523145659220   0.00            24100                   1

  20250523145659550   0.00              700                   1

  20250523145659600   0.00              400                   1

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05             1600                   0

  20250523150000000  25.05              800                   0

  20250523150000000  25.05             1730                   0

  20250523150000000  25.05              670                   0

  20250523150000000  25.05             2430                   0

  20250523150000000  25.05             1200                   0

  20250523150000000  25.05             9270                   0

  20250523150000000  25.05              148                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              200                   0

  20250523150000000  25.05             1000                   0

  20250523150000000  25.05             2000                   0

business_direction是成交方向，0是卖出，1是买入，从而判断该笔成交的资金是流入还是流出。

获取分时成交

get_tick_direction(symbols=None, query_date=0, start_pos=0, search_direction=1, data_count=50, is_dict=False)

这个分时成交函数可获取到当前和历史某个毫秒下，该笔总成交量下有多少笔子订单。

比如用上面的涨停股001367.SZ做示例

最后一刻3点的时候，成交了21348股，里面共有14笔成交。

	 time_stamp  		hq_px  		business_amount  business_count

  20250523143721000  25.05              100               1

  20250523143724000  25.05              200               1

  20250523143745000  25.05              444               1

  20250523143809000  25.05            10000               2

  20250523144024000  25.05              100               1

  20250523144048000  25.05             1500               1

  20250523144106000  25.05              300               1

  20250523144112000  25.05            11692               2

  20250523144124000  25.05              100               1

  20250523144142000  25.05              100               1

  20250523144157000  25.05              100               1

  20250523144200000  25.05             2360               1

# 省略若干.....

  20250523145415000  25.05             1381               1

  20250523145421000  25.05              480               1

  20250523145439000  25.05              100               1

  20250523145451000  25.05             1753               1

  20250523145521000  25.05             5384               3

  20250523145539000  25.05             3600               2

  20250523145557000  25.05             1000               1

  20250523145609000  25.05              400               2

  20250523145615000  25.05              100               1

  20250523150000000  25.05            21348              14

get_gear_price 获取当前时刻的逐笔委托队列
这个函数的功能：获取委买/卖1 至委买/卖10 10档行情的价格与委托量，但现在发现它可以获取到委托1档下逐笔委托队列。

比如当前的股票是涨停状态，你下了一笔订单有8888股去排板，那么这个函数可以获取当前委1档下的委托队列（前50名），比如下面返回的数据，可以看到你的8888手排在第9个委托队列，还有前后的单子的逐笔数量。

{'bid_grp': {1: [13.68, 15225900, 4905, {1: 33200, 2: 104800, 3: 1000, 4: 100, 5: 51800, 6: 6300, 7: 777800, 8: 184000, 9: 8888, 10: 100, 11: 600, 12: 141800, 13: 100, 14: 141800, 15: 2700, 

16: 900, 17: 58600, 18: 2900, 19: 800, 20: 133800, 21: 2800, 22: 900, 23: 2900, 24: 800, 25: 400, 26: 400, 27: 48200, 28: 51800, 29: 99400, 30: 26600, 31: 81800, 32: 493000, 33: 427300, 34: 27700, 35: 2800, 36: 460500, 

37: 170200, 38: 166500, 39: 24100, 40: 800, 41: 29300, 42: 500, 43: 500, 44: 500, 45: 2800, 46: 1300, 47: 61700, 48: 27000, 49: 500, 50: 78900}], 

2: [13.67, 30200, 32], 

3: [13.66, 11100, 16], 

4: [13.65, 134400, 11], 

5: [13.64, 8500, 7], 

6: [13.63, 1000, 3], 

7: [13.62, 200, 2], 

8: [13.6, 7300, 17], 

9: [13.59, 600, 2], 

10: [13.58, 10700, 7]}, 



 # 因为是涨停，所以委卖是空的，挂单就立马成交，委托队列是空的

'offer_grp': {1: [0.0, 0, 0, {}], 

2: [0.0, 0, 0], 

3: [0.0, 0, 0], 

4: [0.0, 0, 0], 

5: [0.0, 0, 0], 

6: [0.0, 0, 0], 

7: [0.0, 0, 0], 

8: [0.0, 0, 0], 

9: [0.0, 0, 0], 

10: [0.0, 0, 0]}

}

所以这次ptrade的升级除了python版本的升级，还带来了更多粒度的数据，有利于高频策略的开发。

还有一些新功能的函数就等下次继续更新，记得点赞关注+收藏哦~

待续......

关注公众号：

ptrade的python版本升级到3.11, 部分数据返回格式也改变了，无语

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 222 次浏览 • 2025-05-07 14:22 • 来自相关话题

比如：get_history - 获取历史行情
返回数据可以为dataframe，也可以为dict。
为python3.5会根据数据入参不同，返回dataframe，pannel

而新的函数返回，只有dataframe，当然这很好。只是以前的代码需要改动做兼容。

而修改的地方不止这一处。

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比如：get_history - 获取历史行情
返回数据可以为dataframe，也可以为dict。
为python3.5会根据数据入参不同，返回dataframe，pannel

而新的函数返回，只有dataframe，当然这很好。只是以前的代码需要改动做兼容。

而修改的地方不止这一处。

Ptrade LOF跌停抄底T+0 程序

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 272 次浏览 • 2025-04-29 09:02 • 来自相关话题

$原油LOF易方达(SZ161129)$
$黄金主题LOF(SZ161116)$
$港股小盘LOF(SZ161124)$

吃早餐的突然想到，快速写了个监控跌停，封单小于X就买入，冲高后止盈卖出，T+0 ptrade 自动交易。这样抄底就不用自己盯盘啦

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$原油LOF易方达(SZ161129)$
$黄金主题LOF(SZ161116)$
$港股小盘LOF(SZ161124)$

吃早餐的突然想到，快速写了个监控跌停，封单小于X就买入，冲高后止盈卖出，T+0 ptrade 自动交易。这样抄底就不用自己盯盘啦

部署Ptrade deepseek编程AI助手

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 948 次浏览 • 2025-03-22 19:19 • 来自相关话题

不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。

（第一行：根本没有ptrade_api这个库）

一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。

其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。

本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。

当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。

效果图：

本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。

打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/

点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，

在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3

它支持从本地文档导入和网页URL导入。

我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/

但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。

所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。

然后点击导入文档

这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。

知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。

知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。

然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。

比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。

f'{name}' -- wrong

'{}'.format(name) -- right

如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。

设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。

现在让它写一个ptrade网格交易程序

至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。

但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。

run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。

并没有get_price这个函数，要用get_snapshot

复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。

出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。

当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。

一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。

同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。

但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。

需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。
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不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。

（第一行：根本没有ptrade_api这个库）

一个很大的原因，是互联网的残次不齐的语料污染了Deepseek的分析结果。很多不相关的广告或者垃圾内容进入到Deepseek的分析参考对象。三人成虎，Deepseek获取的3个网站都说那个图片里的猫是只老虎，那么它就真的认为它是只老虎。

其实我们可以把API文档作为知识库，提交给Deepseek，让它学习后再替我们编写Ptrade量化程序，代码的完成度会有很大的提升。甚至基本不用修改就可以直接运行。

本文手把手带大家，部署属于自己的量化交易AI编程助手。

当然，不需要高级硬件，也不用付费。0元购。

效果图：

本次依然使用腾讯云提供的Deepseek大模型来运行。

打开链接：https://lke.cloud.tencent.com/

点击大模型知识引擎，如果没有开通就点击开通。个人有免费的token额度可用，不收费。[图片]进去之后点击“新建应用", 名称可以任意填，

在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3

它支持从本地文档导入和网页URL导入。

我们使用的API文档URL为：https://ptradeapi.com/

但笔者发现，它这个从URL获取数据的工程能力太弱了，获取到的数据只有标题，没有内容。

所以只好手工把网站的内容全选，然后复制保存到本地的word文档。

然后点击导入文档

这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。

知识库里有对字符限制，免费的可以有个300w的字符可用。本次使用的ptrade api文档用了26w的字符，所以还可以上传更多的个人编写代码库。

知识库的状态变成"待发布"之后，可以点击"发布"按钮。

然后返回到应用配置，可以在提示词里添加一些限制。

比如目前的ptrade是基于python3.5的代码编写的。如果不限制，到时写出来的语法，比如用了诸如f-string的语法，ptrade会报错的。

f'{name}' -- wrong

'{}'.format(name) -- right

如果这里不限制，最后AI写出来的代码大概率在ptrade会报错。

设置完成之后，就完成了你个人专属的ptrade代码AI助手。

现在让它写一个ptrade网格交易程序

至少里面的策略逻辑代码框架整体问题不大，至少不再出现 from ptrade_api import * 这种不存在的包导入的情况。

但细节里还是有些bug的，比如卖出的时候是查enable_amount，而不是amount，因为当日买入的数量不一定能卖出。

run_interval(execute_grid, seconds=3)，还有函数的入参不符合。

并没有get_price这个函数，要用get_snapshot

复制到ptrade里面跑下回测验证一下语法。

出现语法错误，依然需要小改一下。run_interval(context,execute_grid, seconds=3) 就好了。

当然上面的代码离实盘依然有一定的距离，依然依赖提问者技术水平，但作为代码辅助工具，对编写代码效率是很大的提升。

一些没写过复杂代码的自媒体经常尬吹，AI完成替代程序员的工作，其实大部分只是满足生成最基础的demo级别的通用任务，对于高度定制的业务，依然依赖提问者的技术广度和深度，对细节的掌控。

同样使用Deepseek，一个家庭主妇和张小龙，张小龙的确可能在完全不写代码的情况下使用Deepseek写出一个微信，而家庭主妇只能用Deepseek绘出一个类似的微信的UI，却无法运行起来。

但AI作为生产力工具，无疑大大减少了很多重复基础性工作，提升效率，让强者恒强。

需要开通Ptrade，QMT，掘金，Matic，BigQuant等量化工具的读者可以在公众号菜单获取联系方式。像BigQuan已经把AI编写实盘和回测的功能集成进去了。将公众号设为星标，第一时间收到笔者的最新文章啦。

ptrade支持北交所股票交易吗？

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 475 次浏览 • 2025-03-12 20:25 • 来自相关话题

目前为止不支持的。（2025-03-12）

可以运行下面的代码：
def initialize(context):
# 初始化策略
g.security = "600570.SS"
set_universe(g.security)
run_daily(context, func,'20:13')

def handle_data(context, data):
print('公众号：可转债量化分析')

def func(context):
info = get_Ashares(date=None)
print(info)
它会打印沪深A股的代码：
北交所有83开头的，或者找一个北交所的股票代码，在输出里面找一下：
[code]2025-03-12 20:13:00 - INFO - ['600000.SS', '600004.SS', '600006.SS', '600007.SS', '600008.SS', '600009.SS', '600010.SS', '600011.SS', '600012.SS', '600015.SS', '600016.SS', '600017.SS', '600018.SS', '600019.SS', '600020.SS', '600021.SS', '600022.SS', '600023.SS', '600025.SS', '600026.SS', '600027.SS', '600028.SS', '600029.SS', '600030.SS', '600031.SS', '600032.SS', '600033.SS', '600035.SS', '600036.SS', '600037.SS', '600038.SS', '600039.SS', '600048.SS', '600050.SS', '600051.SS', '600052.SS', '600053.SS', '600054.SS', '600055.SS', '600056.SS', '600057.SS', '600058.SS', '600059.SS', '600060.SS', '600061.SS', '600062.SS', '600063.SS', '600064.SS', '600066.SS', '600067.SS', '600070.SS', '600071.SS', '600072.SS', '600073.SS', '600075.SS', '600076.SS', '600078.SS', '600079.SS', '600080.SS', '600081.SS', '600082.SS', '600084.SS', '600085.SS', '600088.SS', '600089.SS', '600094.SS', '600095.SS', '600096.SS', '600097.SS', '600098.SS', '600099.SS', '600100.SS', '600101.SS', '600103.SS', 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'300663.SZ', '300664.SZ', '300665.SZ', '300666.SZ', '300667.SZ', '300668.SZ', '300669.SZ', '300670.SZ', '300671.SZ', '300672.SZ', '300673.SZ', '300674.SZ', '300675.SZ', '300676.SZ', '300677.SZ', '300678.SZ', '300679.SZ', '300680.SZ', '300681.SZ', '300682.SZ', '300683.SZ', '300684.SZ', '300685.SZ', '300686.SZ', '300687.SZ', '300688.SZ', '300689.SZ', '300690.SZ', '300691.SZ', '300692.SZ', '300693.SZ', '300694.SZ', '300695.SZ', '300696.SZ', '300697.SZ', '300698.SZ', '300699.SZ', '300700.SZ', '300701.SZ', '300702.SZ', '300703.SZ', '300705.SZ', '300706.SZ', '300707.SZ', '300708.SZ', '300709.SZ', '300710.SZ', '300711.SZ', '300712.SZ', '300713.SZ', '300715.SZ', '300716.SZ', '300717.SZ', '300718.SZ', '300719.SZ', '300720.SZ', '300721.SZ', '300722.SZ', '300723.SZ', '300724.SZ', '300725.SZ', '300726.SZ', '300727.SZ', '300729.SZ', '300730.SZ', '300731.SZ', '300732.SZ', '300733.SZ', '300735.SZ', '300736.SZ', '300737.SZ', '300738.SZ', '300739.SZ', '300740.SZ', '300741.SZ', '300743.SZ', '300745.SZ', 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'300827.SZ', '300828.SZ', '300829.SZ', '300830.SZ', '300831.SZ', '300832.SZ', '300833.SZ', '300834.SZ', '300835.SZ', '300836.SZ', '300837.SZ', '300838.SZ', '300839.SZ', '300840.SZ', '300841.SZ', '300842.SZ', '300843.SZ', '300844.SZ', '300845.SZ', '300846.SZ', '300847.SZ', '300848.SZ', '300849.SZ', '300850.SZ', '300851.SZ', '300852.SZ', '300853.SZ', '300854.SZ', '300855.SZ', '300856.SZ', '300857.SZ', '300858.SZ', '300859.SZ', '300860.SZ', '300861.SZ', '300862.SZ', '300863.SZ', '300864.SZ', '300865.SZ', '300866.SZ', '300867.SZ', '300868.SZ', '300869.SZ', '300870.SZ', '300871.SZ', '300872.SZ', '300873.SZ', '300875.SZ', '300876.SZ', '300877.SZ', '300878.SZ', '300879.SZ', '300880.SZ', '300881.SZ', '300882.SZ', '300883.SZ', '300884.SZ', '300885.SZ', '300886.SZ', '300887.SZ', '300888.SZ', '300889.SZ', '300890.SZ', '300891.SZ', '300892.SZ', '300893.SZ', '300894.SZ', '300895.SZ', '300896.SZ', '300897.SZ', '300898.SZ', '300899.SZ', '300900.SZ', '300901.SZ', '300902.SZ', '300903.SZ', '300904.SZ', '300905.SZ', '300906.SZ', '300907.SZ', '300908.SZ', '300909.SZ', '300910.SZ', '300911.SZ', '300912.SZ', '300913.SZ', '300915.SZ', '300916.SZ', '300917.SZ', '300918.SZ', '300919.SZ', '300920.SZ', '300921.SZ', '300922.SZ', '300923.SZ', '300925.SZ', '300926.SZ', '300927.SZ', '300928.SZ', '300929.SZ', '300930.SZ', '300931.SZ', '300932.SZ', '300933.SZ', '300935.SZ', '300936.SZ', '300937.SZ', '300938.SZ', '300939.SZ', '300940.SZ', '300941.SZ', '300942.SZ', '300943.SZ', '300945.SZ', '300946.SZ', '300947.SZ', '300948.SZ', '300949.SZ', '300950.SZ', '300951.SZ', '300952.SZ', '300953.SZ', '300955.SZ', '300956.SZ', '300957.SZ', '300958.SZ', '300959.SZ', '300960.SZ', '300961.SZ', '300962.SZ', '300963.SZ', '300964.SZ', '300965.SZ', '300966.SZ', '300967.SZ', '300968.SZ', '300969.SZ', '300970.SZ', '300971.SZ', '300972.SZ', '300973.SZ', '300975.SZ', '300976.SZ', '300977.SZ', '300978.SZ', '300979.SZ', '300980.SZ', '300981.SZ', '300982.SZ', '300983.SZ', '300984.SZ', '300985.SZ', '300986.SZ', '300987.SZ', '300988.SZ', '300989.SZ', '300990.SZ', '300991.SZ', '300992.SZ', '300993.SZ', '300994.SZ', '300995.SZ', '300996.SZ', '300997.SZ', '300998.SZ', '300999.SZ', '301000.SZ', '301001.SZ', '301002.SZ', '301003.SZ', '301004.SZ', '301005.SZ', '301006.SZ', '301007.SZ', '301008.SZ', '301009.SZ', '301010.SZ', '301011.SZ', '301012.SZ', '301013.SZ', '301015.SZ', '301016.SZ', '301017.SZ', '301018.SZ', '301019.SZ', '301020.SZ', '301021.SZ', '301022.SZ', '301023.SZ', '301024.SZ', '301025.SZ', '301026.SZ', '301027.SZ', '301028.SZ', '301029.SZ', '301030.SZ', '301031.SZ', '301032.SZ', '301033.SZ', '301035.SZ', '301036.SZ', '301037.SZ', '301038.SZ', '301039.SZ', '301040.SZ', '301041.SZ', '301042.SZ', '301043.SZ', '301045.SZ', '301046.SZ', '301047.SZ', '301048.SZ', '301049.SZ', '301050.SZ', '301051.SZ', '301052.SZ', '301053.SZ', '301055.SZ', '301056.SZ', '301057.SZ', '301058.SZ', '301059.SZ', '301060.SZ', '301061.SZ', '301062.SZ', '301063.SZ', '301065.SZ', '301066.SZ', '301067.SZ', '301068.SZ', '301069.SZ', '301070.SZ', '301071.SZ', '301072.SZ', '301073.SZ', '301075.SZ', '301076.SZ', '301077.SZ', '301078.SZ', '301079.SZ', '301080.SZ', '301081.SZ', '301082.SZ', '301083.SZ', '301085.SZ', '301086.SZ', '301087.SZ', '301088.SZ', '301089.SZ', '301090.SZ', '301091.SZ', '301092.SZ', '301093.SZ', '301095.SZ', '301096.SZ', '301097.SZ', '301098.SZ', '301099.SZ', '301100.SZ', '301101.SZ', '301102.SZ', '301103.SZ', '301105.SZ', '301106.SZ', '301107.SZ', '301108.SZ', '301109.SZ', '301110.SZ', '301111.SZ', '301112.SZ', '301113.SZ', '301115.SZ', '301116.SZ', '301117.SZ', '301118.SZ', '301119.SZ', '301120.SZ', '301121.SZ', '301122.SZ', '301123.SZ', '301125.SZ', '301126.SZ', '301127.SZ', '301128.SZ', '301129.SZ', '301130.SZ', '301131.SZ', '301132.SZ', '301133.SZ', '301135.SZ', '301136.SZ', '301137.SZ', '301138.SZ', '301139.SZ', '301141.SZ', '301148.SZ', '301149.SZ', '301150.SZ', '301151.SZ', '301152.SZ', '301153.SZ', '301155.SZ', '301156.SZ', '301157.SZ', '301158.SZ', '301159.SZ', '301160.SZ', '301161.SZ', '301162.SZ', '301163.SZ', '301165.SZ', '301166.SZ', '301167.SZ', '301168.SZ', '301169.SZ', '301170.SZ', '301171.SZ', '301172.SZ', '301173.SZ', '301175.SZ', '301176.SZ', '301177.SZ', '301178.SZ', '301179.SZ', '301180.SZ', '301181.SZ', '301182.SZ', '301183.SZ', '301185.SZ', '301186.SZ', '301187.SZ', '301188.SZ', '301189.SZ', '301190.SZ', '301191.SZ', '301192.SZ', '301193.SZ', '301195.SZ', '301196.SZ', '301197.SZ', '301198.SZ', '301199.SZ', '301200.SZ', '301201.SZ', '301202.SZ', '301203.SZ', '301205.SZ', '301206.SZ', '301207.SZ', '301208.SZ', '301209.SZ', '301210.SZ', '301211.SZ', '301212.SZ', '301213.SZ', '301215.SZ', '301216.SZ', '301217.SZ', '301218.SZ', '301219.SZ', '301220.SZ', '301221.SZ', '301222.SZ', '301223.SZ', '301225.SZ', '301226.SZ', '301227.SZ', '301228.SZ', '301229.SZ', '301230.SZ', '301231.SZ', '301232.SZ', '301233.SZ', '301234.SZ', '301235.SZ', '301236.SZ', '301237.SZ', '301238.SZ', '301239.SZ', '301246.SZ', '301248.SZ', '301251.SZ', '301252.SZ', '301255.SZ', '301256.SZ', '301257.SZ', '301258.SZ', '301259.SZ', '301260.SZ', '301261.SZ', '301262.SZ', '301263.SZ', '301265.SZ', '301266.SZ', '301267.SZ', '301268.SZ', '301269.SZ', '301270.SZ', '301272.SZ', '301273.SZ', '301275.SZ', '301276.SZ', '301277.SZ', '301278.SZ', '301279.SZ', '301280.SZ', '301281.SZ', '301282.SZ', '301283.SZ', '301285.SZ', '301286.SZ', '301287.SZ', '301288.SZ', '301289.SZ', '301290.SZ', '301291.SZ', '301292.SZ', '301293.SZ', '301295.SZ', '301296.SZ', '301297.SZ', '301298.SZ', '301299.SZ', '301300.SZ', '301301.SZ', '301302.SZ', '301303.SZ', '301305.SZ', '301306.SZ', '301307.SZ', '301308.SZ', '301309.SZ', '301310.SZ', '301311.SZ', '301312.SZ', '301313.SZ', '301314.SZ', '301315.SZ', '301316.SZ', '301317.SZ', '301318.SZ', '301319.SZ', '301320.SZ', '301321.SZ', '301322.SZ', '301323.SZ', '301325.SZ', '301326.SZ', '301327.SZ', '301328.SZ', '301329.SZ', '301330.SZ', '301331.SZ', '301332.SZ', '301333.SZ', '301335.SZ', '301336.SZ', '3013 查看全部

目前为止不支持的。（2025-03-12）

可以运行下面的代码：

def initialize(context):

    # 初始化策略

    g.security = "600570.SS"

    set_universe(g.security)

    run_daily(context, func,'20:13')



def handle_data(context, data):

    print('公众号：可转债量化分析')

    

    

def func(context):

    info = get_Ashares(date=None)

    print(info)

它会打印沪深A股的代码：
北交所有83开头的，或者找一个北交所的股票代码，在输出里面找一下：
[code]2025-03-12 20:13:00 - INFO - ['600000.SS', '600004.SS', '600006.SS', '600007.SS', '600008.SS', '600009.SS', '600010.SS', '600011.SS', '600012.SS', '600015.SS', '600016.SS', '600017.SS', '600018.SS', '600019.SS', '600020.SS', '600021.SS', '600022.SS', '600023.SS', '600025.SS', '600026.SS', '600027.SS', '600028.SS', '600029.SS', '600030.SS', '600031.SS', '600032.SS', '600033.SS', '600035.SS', '600036.SS', '600037.SS', '600038.SS', '600039.SS', '600048.SS', '600050.SS', '600051.SS', '600052.SS', '600053.SS', '600054.SS', '600055.SS', '600056.SS', '600057.SS', '600058.SS', '600059.SS', '600060.SS', '600061.SS', '600062.SS', '600063.SS', '600064.SS', '600066.SS', '600067.SS', '600070.SS', '600071.SS', '600072.SS', '600073.SS', '600075.SS', '600076.SS', '600078.SS', '600079.SS', '600080.SS', '600081.SS', '600082.SS', '600084.SS', '600085.SS', '600088.SS', '600089.SS', '600094.SS', '600095.SS', '600096.SS', '600097.SS', '600098.SS', '600099.SS', '600100.SS', '600101.SS', '600103.SS', 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ptrade python最新版本支持3.11

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 770 次浏览 • 2025-02-27 17:42 • 来自相关话题

为更好的给投资者提供更优质的交易服务。

国金证券 PTRADE智能策略交易终端预期3月底4月中做实盘版本升级。

操作手册和开发手册请登录测试客户端后点击右上角帮助和量化菜单下帮助获取。

量化接口升级说明下载链接:https:/pan.baidu.com/s/1S5xXHpOLFVDYdJrOgYDBqA 提取码:gjz9。

本次主干版本升级涉及的问题修复、功能优化和需求实现较多，策略量化AP变动较大，python版本升级311。

如您有在运行的策略程序、工具功能等，请务必进行测试环境验证调整，确认策略程序在python311环境、工具功能等可正常运行。

实盘确认升级完成后，您需要将测试环境验证后策略迁移实盘后重新启用。

如您需新开通测试环境账户，可与我司服务老师联系获取。感谢各位长期以来对我公司的信任和支持，由此给各位带来的不便敬请谅解。谢谢!

需要开通的可以联系：查看全部

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QMT获取北交所市场代码

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 514 次浏览 • 2025-02-21 11:30 • 来自相关话题

现在qmt支持北交所交易，但前提也是需要你的账号已经开通了北交所的权限。

现在的券商只要你开了科创板，可以直接开通北交所，不再需要20交易日，50w的要求。

QMT获取北交所代码：

运行输出结果：

需要开通量化api权限的券商，可以扫码关注并咨询查看全部

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ptrade支持外网，mysql 远程数据库的券商

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 645 次浏览 • 2025-02-17 14:16 • 来自相关话题

目前大部分券商不支持获取外部网络数据，全部数据都是通过内置的api函数获取。

比如如果你要获取可转债的一些强赎数据，内置数据是不支持的。

那么如果你想要获取集思录的数据，那么就会无能为力。

不过有一个券商可以支持访问外部数据的。因为ptrade内置了pymysq，redis，zeromq，wsocket等第三方库，

所以你可以在ptrade内部，直接范围mysql的数据，zeromq的数据，甚至直接和外部的api进行双向通信。

实例中直接用requests访问的百度

实盘，模拟盘中均可操作。

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ptrade测试端get_price部分数据为空，天坑

Ptrade • 李魔佛发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 691 次浏览 • 2025-02-13 18:57 • 来自相关话题

江海证券支持QMT，miniQMT，且低门槛开通

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1015 次浏览 • 2025-02-12 00:46 • 来自相关话题

最近新推出的支持QMT，miniQMT的券商，江海证券。

江海证券有限公司于2003年12月15日在哈尔滨市市场监督管理局登记成立。法定代表人孙名扬，公司经营范围包括证券经纪，证券承销与保荐，证券投资咨询，证券自营等。

这logo看起来有点像银河呢。

江海证券现有分支机构75家，其中17家分公司，58家营业部，遍布北京、上海、广州、深圳、厦门、青岛、大连、成都、武汉、长沙、合肥及黑龙江省内等主要城市，形成了“覆盖龙江、辐射沿海、布局全国”的业务发展格局。

不过上面的是2018年的数据，最新的可能会少一些。因为现在很多营业部都更加注重线上业务。也就是通过线上就可以开通账号。

目前江海证券能够开通量化QMT，和miniQMT的自动化交易权限。

下载地址：

江海证券QMT实盘_实盘_1.0.0.36190.exe

或者直接到官网：
https://www.jhzq.com.cn/main/home/software/index.shtml
选择QMT下载即可

江海证券也支持无限易量化平台。

需要的可以咨询公众号：查看全部

最近新推出的支持QMT，miniQMT的券商，江海证券。

江海证券有限公司于2003年12月15日在哈尔滨市市场监督管理局登记成立。法定代表人孙名扬，公司经营范围包括证券经纪，证券承销与保荐，证券投资咨询，证券自营等。

这logo看起来有点像银河呢。

江海证券现有分支机构75家，其中17家分公司，58家营业部，遍布北京、上海、广州、深圳、厦门、青岛、大连、成都、武汉、长沙、合肥及黑龙江省内等主要城市，形成了“覆盖龙江、辐射沿海、布局全国”的业务发展格局。

不过上面的是2018年的数据，最新的可能会少一些。因为现在很多营业部都更加注重线上业务。也就是通过线上就可以开通账号。

目前江海证券能够开通量化QMT，和miniQMT的自动化交易权限。

下载地址：

江海证券QMT实盘_实盘_1.0.0.36190.exe

或者直接到官网：
https://www.jhzq.com.cn/main/home/software/index.shtml
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聚宽打板策略代码转为ptrade代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1076 次浏览 • 2025-02-02 17:42 • 来自相关话题

策略简述：
根据昨日涨停或最近N天的股票出现连板的数量，然后选股。
高开X之后进入股票池。
然后加入均线，热度，板块等因子，盘中买入。

PS: 现在的ptrade回测速度是越来越慢的了。估计是用户越来越多的缘故了。。。
比我刚开始用的那个时候，简直慢了有100倍.....

查看全部

策略简述：
根据昨日涨停或最近N天的股票出现连板的数量，然后选股。
高开X之后进入股票池。
然后加入均线，热度，板块等因子，盘中买入。

PS: 现在的ptrade回测速度是越来越慢的了。估计是用户越来越多的缘故了。。。
比我刚开始用的那个时候，简直慢了有100倍.....

ptrade一个策略里可以同时执行多少个run_daily?

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 870 次浏览 • 2025-01-17 10:28 • 来自相关话题

ptrade里的run_daily 是一个定时函数，可以在交易日里指定时间运行你的函数和任务。

run_daily 可以在0-24小时都能够执行，并没有限制要求交易时间09:30到15:00.

因此如果需要执行集合竞价的部分，那么就需要用run_daily 去操作了。

比如开盘打新，尾盘逆回购，

而ptrade里面也对run_daily做了限制，就是一个策略里面同时只能设置5个run_daily

对于一般人而已，应该够用的了。如果不够，那么就用handle_data处理，也是可以。handle_data，里面可以加一个时间判断的语句，那么你可以一天在指定时间执行多少个任务都没有问题，随意突破5个。

更多技术问题，可以关注公众号：可转债量化分析查看全部

ptrade里的run_daily 是一个定时函数，可以在交易日里指定时间运行你的函数和任务。

run_daily 可以在0-24小时都能够执行，并没有限制要求交易时间09:30到15:00.

因此如果需要执行集合竞价的部分，那么就需要用run_daily 去操作了。

比如开盘打新，尾盘逆回购，

而ptrade里面也对run_daily做了限制，就是一个策略里面同时只能设置5个run_daily

对于一般人而已，应该够用的了。如果不够，那么就用handle_data处理，也是可以。handle_data，里面可以加一个时间判断的语句，那么你可以一天在指定时间执行多少个任务都没有问题，随意突破5个。

更多技术问题，可以关注公众号：可转债量化分析

不同券商的ptrade实盘客户端的回测时间

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1399 次浏览 • 2024-12-03 15:41 • 来自相关话题

券商的模拟客户端在任何时间都可以回测。

而券商的实盘客户端的回测时间会有做限制。

1. 国金：实盘客户端不允许回测。

2. 国盛：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

3. 湘财：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

需要开通量化账号的读者朋友，可以关注公众号：

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券商的模拟客户端在任何时间都可以回测。

而券商的实盘客户端的回测时间会有做限制。

1. 国金：实盘客户端不允许回测。

2. 国盛：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

3. 湘财：实盘客户端回测时间为收盘后15:30之后

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ptrade上的get_cb_info函数无法使用

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1011 次浏览 • 2024-11-20 10:32 • 来自相关话题

比如示例代码：
def initialize(context):
pass

def handle_data(context, data):
df = get_cb_info()
log.info(df)
最后跑出来的结果如下：
2024-11-20 10:22:00 - ERROR - 用户策略执行异常
2024-11-20 10:22:00 - ERROR - Exception: Traceback (most recent call last):
File /home/fly/sim_backtest/result/29fa7074-a6e6-11ef-b05b-c40778d9af27/user_strategy.py, line 6 in handle_data
df = get_cb_info()
--> data = BarDict(600570.SS)
--> context = <StrategyContext {'recorded_vars': {}, 'commission': <Commission {'cost': 0.0003, 'min_trade_cost': 5.0, 'tax': 0.001}>, 'blotter': <Blotter {'current_dt': date ...
NameError: name 'get_cb_info' is not defined

说明这个函数就根本没有做进去了。

目前我试的券商，国盛ptrade是无法使用的。

所以如果需要获取可转债的数据，需要自己写一个接口获取。我之前的很多文章里面也有写过类似的api接口。可以参考参考。

查看全部

比如示例代码：

def initialize(context):

    pass



def handle_data(context, data):

    df = get_cb_info()

    log.info(df)

最后跑出来的结果如下：

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - 用户策略执行异常

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - Exception: Traceback (most recent call last):

  File /home/fly/sim_backtest/result/29fa7074-a6e6-11ef-b05b-c40778d9af27/user_strategy.py, line 6 in handle_data

    df = get_cb_info()

    --> data = BarDict(600570.SS)

    --> context = <StrategyContext {'recorded_vars': {}, 'commission': <Commission {'cost': 0.0003, 'min_trade_cost': 5.0, 'tax': 0.001}>, 'blotter': <Blotter {'current_dt': date ...

NameError: name 'get_cb_info' is not defined

说明这个函数就根本没有做进去了。

目前我试的券商，国盛ptrade是无法使用的。

所以如果需要获取可转债的数据，需要自己写一个接口获取。我之前的很多文章里面也有写过类似的api接口。可以参考参考。

QMT获取市场可转债代码

可转债 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1159 次浏览 • 2024-11-14 11:12 • 来自相关话题

QMT本身内置的数据包含了可转债的代码，不需要额外通过外部网络获取。

#encoding:gbk

def init(ContextInfo):
pass

def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深转债', realtime))

欢迎关注公众号：可转债量化分析查看全部

QMT本身内置的数据包含了可转债的代码，不需要额外通过外部网络获取。

#encoding:gbk



def init(ContextInfo):

    pass

    

def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深转债', realtime))

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ptrade：登录请求失败，服务器状态400

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 954 次浏览 • 2024-11-11 10:03 • 来自相关话题

登录之后打开交易菜单，显示：
ptrade：登录请求失败，服务器状态400

用户数多，占用了资源多了，服务器没有扩容，导致资源不够用了。

周一一大早就崩了。

券商ptrade的运营工作人员只能重启。但不增加资源，不优化隔离资源分配，一旦内存不够，cpu负载占满，全部人一起陪葬，这样好么？

查看全部

登录之后打开交易菜单，显示：
ptrade：登录请求失败，服务器状态400

用户数多，占用了资源多了，服务器没有扩容，导致资源不够用了。

周一一大早就崩了。

券商ptrade的运营工作人员只能重启。但不增加资源，不优化隔离资源分配，一旦内存不够，cpu负载占满，全部人一起陪葬，这样好么？

Ptrade获取历史涨停的股票|python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1200 次浏览 • 2024-11-01 18:41 • 来自相关话题

用当天的收盘价对比最高价，如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股，在过去10天里是否出现涨停。

下面的ptrade的代码片段。需要完整代码，可关注公众号私信获取。

def hit_limit_recent():
# 选出最近N天正股有涨停的可转债
N =10
scale = 5
latest_price = 160
bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)
zg_list = list(bond_zg_dict.values())
panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')
df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")
target_list = []
for code in zg_list:
stock_df = df[code]

hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]
if len(hit_high) > 0:
# print(hit_high.index)
target_list.append(code)

zz_target_list = []
for code,zg_code in bond_zg_dict.items():
if zg_code in target_list:
print(code, bond_name_dict[code])
zz_target_list.append(code)

return zz_target_list当然，会有一个情形，就是实际最后是开板状态，但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态，需要利用tick的委卖买来判断。
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用当天的收盘价对比最高价，如果是相等的就是涨停。
下面的程序用于监控可转债的正股，在过去10天里是否出现涨停。

下面的ptrade的代码片段。需要完整代码，可关注公众号私信获取。

def hit_limit_recent():

    # 选出最近N天正股有涨停的可转债

    N =10

    scale = 5

    latest_price = 160

    bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)

    zg_list = list(bond_zg_dict.values())

    panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')

    df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")

    target_list = []

    for code in zg_list:

        stock_df = df[code]



        hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]

        if len(hit_high) > 0:

            # print(hit_high.index)

            target_list.append(code)



    zz_target_list = []

    for code,zg_code in bond_zg_dict.items():

        if zg_code in target_list:

            print(code, bond_name_dict[code])

            zz_target_list.append(code)



    return zz_target_list

当然，会有一个情形，就是实际最后是开板状态，但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态，需要利用tick的委卖买来判断。

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1282 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

策略需求：
适合大资金，求稳。

挑选低价格的AAA可转债，比如正股是银行，高分红的国企股，比如大秦铁路的转债，大秦转债等，且到期收益为正。作为标的池。

然后先在标的池里挑选出一个价格最低的转债，1/3 仓位买入，其余仓位买入银华日利。

程序每分钟监控。或者不用那么频繁，可以设置每小时，每天都可以。

如果转债价格下跌了X，就卖出银华日利（1/10仓位），买入转债；（这里仓位随意举例）

如果转债价格上涨了Y，就卖出转债（1/5仓位），买入银华日利；（这里仓位随意举例）

一般AAA的大规模转债，其波动比较小，很少会遇到趋势上涨。所以大部分的时间是做有波动的高抛低吸。

但，一旦遇到趋势上涨，或者突破，那么按照策略会不断卖出转债；

一旦转债仓位为0，就可以在标的池买入另外一只标的（1/3仓位），从而继续下一轮的高抛低吸。

如果转债价格一直跌，但由于AAA的转债有保底，且有回售，转股，下修等各种手段，来兜底，

所以一般遇到跌幅行情，下跌不会超过10%，所以策略可以一直在卖出银华日利，买入转债；

如果中途，出现了其他好的标的，你需要手动交易，那么可以手动卖出银华日利或者可转债，腾出仓位，来操作。

也就是这个策略的可转债，纯粹当做现金来替代来使用。

接着就是使用QMT和Ptrade实现。

待续............

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QMT获取不到行情，一般是什么原因？或者获取行情有中断的情况

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1497 次浏览 • 2024-09-29 10:27 • 来自相关话题

8-9成原因是因为你选择的行情服务器掉线了

或者你获取的5档tick行情，但是你的行情菜单那里，选择的是最新价，这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

然后还有一个问题，如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数，获取的股票数量很多（比如全市场的股票），那么第一次的启动数据会非常的慢，并且你的内存消耗非常大，整个QMT像死机了一样。

如何解决？下回分解
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8-9成原因是因为你选择的行情服务器掉线了

或者你获取的5档tick行情，但是你的行情菜单那里，选择的是最新价，这样你也是无法获取到 5档tick数据的。

然后还有一个问题，如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数，获取的股票数量很多（比如全市场的股票），那么第一次的启动数据会非常的慢，并且你的内存消耗非常大，整个QMT像死机了一样。

如何解决？下回分解

Ptrade回测模式下获取实时的分钟数据：只能使用handle_data，数据不能用get_snapshot

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1592 次浏览 • 2024-09-21 17:32 • 来自相关话题

好久没有使用Ptrade做分钟级别的回测了。
发现有点蛋疼，记录一下。

因为回测模式下，不能使用run_interval 函数；

而run_daily模式，只能在固定时间运行，无法分钟级别。

所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据，也无法使用 get_snapshot ，get_gear_price,函数。

所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。

而handle_data 里面的data数据，使用方法如下：

import datetime

target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]

def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))

# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号：可转债量化分析 ---- start ----")

def handle_data(context, data):
execution(context, data)

获取数据结果：2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06
用同花顺，对了一下结果，是满足的了。

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import datetime



target_list = [

'600000.SS', 

'000333.SZ'

]



def execution(context, data):

    now = context.current_dt.strftime('%H:%M')

	for code in target_list:

        tick_info = data[code]

        price = tick_info['price']

        print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))

        







# 标准

def initialize(context):

    log.info("公众号：可转债量化分析 ---- start ----")





def handle_data(context, data):

    execution(context, data)

获取数据结果：

2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22

2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26

2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14

2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27

2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06

用同花顺，对了一下结果，是满足的了。

QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候，运行是3秒一次的

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1740 次浏览 • 2024-09-13 11:46 • 来自相关话题

平时很少用handlebar驱动。

刚好有个策略是一分钟周期运行的，所以就用了handle驱动。

结果发现，经常查询重复买入。

调试后发现，原来这个handlebar是3m触发一次的。

如果要一分钟运行一次，还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

INTERVAL_STRING 用1分钟表示。

示例代码：
一分钟打印当前时间：
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号：可转债量化分析
import datetime
import json
import redis

####### 以下为固定配置，请勿随意修改 ##########
# 注意：程序需要在9：30前启动

START_TIME = '09:30' # 启动时间，可以修改为开盘任意时间9：30-14：57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户

INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)

def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')

def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

def handlebar(ContextInfo):
pass

def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)

公众号：查看全部

平时很少用handlebar驱动。

刚好有个策略是一分钟周期运行的，所以就用了handle驱动。

结果发现，经常查询重复买入。

调试后发现，原来这个handlebar是3m触发一次的。

如果要一分钟运行一次，还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)

INTERVAL_STRING 用1分钟表示。

示例代码：
一分钟打印当前时间：

# -*-coding:gbk-*-

# 作者公众号：可转债量化分析

import datetime

import json

import redis



####### 以下为固定配置，请勿随意修改 ##########

# 注意：程序需要在9：30前启动



START_TIME = '09:30'  # 启动时间，可以修改为开盘任意时间9：30-14：57

STOCK_ACCOUNT = ''  # 股票账户





INTERVAL_SECOND = 60  # 交易间隔

INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)



def today_date():

    return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')





def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print('策略初始化 {}'.format(now))

    now = datetime.datetime.now()

    running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)

    print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))

    ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)







def handlebar(ContextInfo):

    pass

    

def execution(ContextInfo):

    if not ContextInfo.is_last_bar():

        return

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)

公众号：

QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据，如何破解

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1817 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

QMT禁止redis获取股票行情数据，如何破解

因为QMT没有转债的规模，而国信iquant本身又把requests 库给封禁了，它无法通过requests 获取任何外部数据，比如访问东财，tushare都会提示访问超时。（后面发现它修改了requests的源码）

于是发现iquant的redis是内置库，不需要pip安装，所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下，redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis，然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里，使用requests 调用API的部分，改成redis。

可是运行后发现报错：

2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显，敏感信息检测到，禁止！

居然对redis的数据进行检验，很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示，找到目录：

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis，下面的client.py

找到对应的行：

的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容，看正则表达式和变量命名（search_stock），类似股票代码的数据传输被阻止了，检测到之后直接raise Error，程序会停止的。

解决办法，也很简单，直接把这一段代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT，不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略，发现一起正常了。

需要开通QMT和代写量化策略，可以关注公众号：查看全部

QMT禁止redis获取股票行情数据，如何破解

因为QMT没有转债的规模，而国信iquant本身又把requests 库给封禁了，它无法通过requests 获取任何外部数据，比如访问东财，tushare都会提示访问超时。（后面发现它修改了requests的源码）

于是发现iquant的redis是内置库，不需要pip安装，所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。

简单测试了一下，redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis，然后QMT可以获取到这个字符数据

于是就把原来的策略里，使用requests 调用API的部分，改成redis。

可是运行后发现报错：

2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021

DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!

报错信息说的很明显，敏感信息检测到，禁止！

居然对redis的数据进行检验，很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。

于是根据报错的提示，找到目录：

D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis，下面的client.py

找到对应的行：

的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容，看正则表达式和变量命名（search_stock），类似股票代码的数据传输被阻止了，检测到之后直接raise Error，程序会停止的。

解决办法，也很简单，直接把这一段代码删除就好了。

然后需要重启你的QMT，不然修改的代码不会生效。

然后重新运行的你的策略，发现一起正常了。

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低门槛入金2W开通QMT miniQMT，股票费率免5，0.1元起

券商万一免五 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2140 次浏览 • 2024-08-31 14:29 • 来自相关话题

实打实的低门槛，低佣券商，入金2W，开通QMT，miniQMT；
而且费率是直接可以调到万0.754，免五，0.1元起。简直比万一免五还要低！

目前属于活动期间才有的低费率。

需要开户的，可以联系公众号，开户后有QMT技术支持交流群

######### 最新更新，此券商活动已停止 #############
查看全部

实打实的低门槛，低佣券商，入金2W，开通QMT，miniQMT；
而且费率是直接可以调到万0.754，免五，0.1元起。简直比万一免五还要低！

目前属于活动期间才有的低费率。

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国信iquant requests 爬虫获取数据还有使用 tushare，akshare 无法连接，提示超时

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1795 次浏览 • 2024-08-28 14:29 • 来自相关话题

经过验证，比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
#encoding:gbk

import requests

def get_baidu():

url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)

def init(ContextInfo):
get_baidu()

def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错，同时访问baidu.com 超时：

明显是国信的iquant内部设置了proxy，导致request出去的时候走了proxy。

所以连baidu都访问不了。

而tushare，akshare底层是周的爬虫（requests）, 所以对于iquant，底层走http requests的库，或者获取数据的手段是失效了的。

不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。

笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库，为啥用redis，因为iquant没有内置pymysql，需要自己安装，客户也不懂怎么安装，（到iquant的安装文件路径下的python 包路径下，运行 pip install pymysq）

而iquant内置了redis 的库，所以可以直接import redis

redis测试代码：
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)

base_usage()
上面的代码是正常运行，不报错，就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口，密码而已。

按照网上的redis连接教程使用就好了。

查看全部

经过验证，比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行

#encoding:gbk





import requests



def get_baidu():



    url = 'https://www.baidu.com'

    req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})

    print(req.text)

    

def init(ContextInfo):

    get_baidu()

    

def handlebar(ContextInfo):

    pass

会报错，同时访问baidu.com 超时：

明显是国信的iquant内部设置了proxy，导致request出去的时候走了proxy。

所以连baidu都访问不了。

而tushare，akshare底层是周的爬虫（requests）, 所以对于iquant，底层走http requests的库，或者获取数据的手段是失效了的。

不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。

笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库，为啥用redis，因为iquant没有内置pymysql，需要自己安装，客户也不懂怎么安装，（到iquant的安装文件路径下的python 包路径下，运行 pip install pymysq）

而iquant内置了redis 的库，所以可以直接import redis

redis测试代码：

def base_usage():

    print('start')

    r = RedisCls()

    data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}

    key = 'test_key'

    r.push(key, json.dumps(data))

    print('push')

    print(r.delete('key'))  # reutrn 1 if delete success, else return 0

    start_time = time.time()

    ret_data = r.pop(key)

    end_time = time.time()

    print('cost time: ', end_time - start_time)

    print(ret_data)







base_usage()

上面的代码是正常运行，不报错，就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口，密码而已。

按照网上的redis连接教程使用就好了。

QMT如何获取持仓成本盈亏比例

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1777 次浏览 • 2024-08-25 07:50 • 来自相关话题

比如多次买入一个股票，每次买入不同的数量，如果中间又有分红除权，虽然可以通过自己写一个计算函数记录，但是会非常复杂。

那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢？

position 持仓对象里面有一个字段：

m_dOpenPrice: 持仓成本

可以用来获取当前的持仓成本：

具体代码如下：
# encoding:gbk

ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有，可以联系我开通 QMT权限

def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass

def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)

得到的输出结果：

扫码免费开通QMT：

查看全部

比如多次买入一个股票，每次买入不同的数量，如果中间又有分红除权，虽然可以通过自己写一个计算函数记录，但是会非常复杂。

那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢？

position 持仓对象里面有一个字段：

m_dOpenPrice: 持仓成本

可以用来获取当前的持仓成本：

具体代码如下：

# encoding:gbk



ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有，可以联系我开通 QMT权限





def init(ContextInfo):

    # hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票

    pass





def handlebar(ContextInfo):

    # 计算当前主图的cci

    position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')

    for i in position_info:

        print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',

              i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),

              '持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),

              '持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)

              )

得到的输出结果：

扫码免费开通QMT：

python Ptrade获取热门板块，连板股票 python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2350 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

之前有人咨询，ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易，本身有获取板块信息的API函数：

Ptrade API文档：https://ptradeapi.com/#get_sort_msg

get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str)；
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)

示例代码：按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')

def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)

for data in sort_data:
log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

log.info('\n')

def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号：可转债量化分析\n")

def handle_data(context, data):
pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：
prod_code: 行业代码(str:str)；
prod_name: 行业名称(str:str)；
hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；
trade_mins: 交易分钟数(str:int)；
trade_status: 交易状态(str:str)；
preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；
open_px: 今日开盘价(str:float)；
last_px: 最新价(str:float)；
high_px: 最高价(str:float)；
low_px: 最低价(str:float)；
wavg_px: 加权平均价(str:float)；
business_amount: 总成交量(str:int)；
business_balance: 总成交额(str:int)；
px_change: 涨跌额(str:float)；
amplitude: 振幅(str:int)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；
circulation_amount: 流通股本(str:int)；
total_shares: 总股本(str:int)；
market_value: 市值(str:int)；
circulation_value: 流通市值(str:int)；
vol_ratio: 量比(str:float)；
shares_per_hand: 每手股数(str:int)；
rise_count: 上涨家数(str:int)；
fall_count: 下跌家数(str:int)；
member_count: 成员个数(str:int)；
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；
prod_code: 股票代码(str:str)；
prod_name: 证券名称(str:str)；
hq_type_code: 类型代码(str:str)；
last_px: 最新价(str:float)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；
prod_code: 股票代码(str:str)；
prod_name: 证券名称(str:str)；
hq_type_code: 类型代码(str:str)；
last_px: 最新价(str:float)；
px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

这个返回数据是实时的，可以用来选股，选择热门股，热门板块，涨停板块，昨日涨停，昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有昨日连板的板块个股，有9个，在rise_first_grp 字段里面：

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！
查看全部

之前有人咨询，ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易，本身有获取板块信息的API函数：

Ptrade API文档：https://ptradeapi.com/#get_sort_msg

get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名

get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str)；
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)

示例代码：按概念板块涨幅倒序排名

import datetime

START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')





def execution(context):

    #获取XBHS.GN的概念排名信息

    sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)



    for data in sort_data:

        log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))

        for sub_stock in data['rise_first_grp']:

            log.info('{} 涨幅 ：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

        

        log.info('\n')





def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, time=START_TIME)  # 扫描

    log.info("公众号：可转债量化分析\n")



def handle_data(context, data):

    pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：

prod_code: 行业代码(str:str)；

prod_name: 行业名称(str:str)；

hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；

trade_mins: 交易分钟数(str:int)；

trade_status: 交易状态(str:str)；

preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；

open_px: 今日开盘价(str:float)；

last_px: 最新价(str:float)；

high_px: 最高价(str:float)；

low_px: 最低价(str:float)；

wavg_px: 加权平均价(str:float)；

business_amount: 总成交量(str:int)；

business_balance: 总成交额(str:int)；

px_change: 涨跌额(str:float)；

amplitude: 振幅(str:int)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

circulation_amount: 流通股本(str:int)；

total_shares: 总股本(str:int)；

market_value: 市值(str:int)；

circulation_value: 流通市值(str:int)；

vol_ratio: 量比(str:float)；

shares_per_hand: 每手股数(str:int)；

rise_count: 上涨家数(str:int)；

fall_count: 下跌家数(str:int)；

member_count: 成员个数(str:int)；

rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

这个返回数据是实时的，可以用来选股，选择热门股，热门板块，涨停板块，昨日涨停，昨日连板板块。

比如上面运行结果里就有昨日连板的板块个股，有9个，在rise_first_grp 字段里面：

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1908 次浏览 • 2024-08-08 14:01 • 来自相关话题

接下来完成代码实现部分：

主要框架如下：

盘前我们先去读取数据库的数据：

格式很简单，就记录了代码和名字：

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()

run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描

def handle_data(context, data):
pass

def tick_data(context, data):
pass

def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))

def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。

def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)

send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。

然后基本完成了整体的代码编写，里面一些自定义的函数为了判断下一次通知要等待多久。

因为不能因为同一个股票满足条件了，然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。

而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（一）

查看全部

接下来完成代码实现部分：

主要框架如下：

盘前我们先去读取数据库的数据：

格式很简单，就记录了代码和名字：

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

def initialize(context):

    # 初始化策略

    engine = DBSelector().get_engine()

    df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

    df['code']=df['code'].astype(str)

    result = {}

    for index, row in df.iterrows():

        code = add_code_postfix(row['code'])

        result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}

    g.holding_stock_dict = result

    g.holding_stock_list = list(result.keys())

    g.__cache = Cache()



    run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL)  # 扫描





def handle_data(context, data):

    pass





def tick_data(context, data):

    pass



def before_trading_start(context, data):

    '''

    盘前

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))





def after_trading_end(context, data):

    '''

    盘后

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))

然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。

def execution(context):

    tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)

    for code, tick in tick_info.items():

        px_change_rate = tick['px_change_rate']

        if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):

            if g.__cache.check(code):

                # 通知

                name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']

                source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']

                msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,

                                              name, px_change_rate, source)

                send_message_via_wechat(msg)

send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。

然后基本完成了整体的代码编写，里面一些自定义的函数为了判断下一次通知要等待多久。

因为不能因为同一个股票满足条件了，然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。

而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（一）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2163 次浏览 • 2024-08-07 10:23 • 来自相关话题

背景：
因为有多个券商，比如银河，华宝，国金，国盛等。而且也有家人的账户，可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话，没有时间管得过来。设置条件单比较繁琐，也不一定能管得过来。

要求：
把所有的持仓股Excel导出，输入的数据库（这里选择mysql），然后Ptrade读取了股票池，每隔3s扫描一次行情，如果遇到大涨或者大跌的个股，转债，ETF，就发送微信消息提醒（涨幅/跌幅大于7%）

这个是某个客户的简单需求。

后面就按照上面的需求做一个客户端，除了可以录入上述资料，还能提供web服务，输入，删除持仓股，做到实时更新。

最后提醒效果如下：

国金QMT的字样，用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如有可能是家人1-银河，家人2-国盛，这样的哈

下一篇：
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

欢迎关注公众号：可转债量化分析查看全部

国金QMT的字样，用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如有可能是家人1-银河，家人2-国盛，这样的哈

下一篇：
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

欢迎关注公众号：可转债量化分析

ptrade获取的历史数据最长到哪一年？ptrade如何获取上证指数

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1589 次浏览 • 2024-06-30 13:48 • 来自相关话题

Ptrade获取日线，分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明：

7、该接口只能获取2005年后的数据。

ptrade官网api接口文档：
https://ptradeapi.com/#

实测也是符合要求的：

ptrade如何获取上证指数，代码是 000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')
ptrade获取上证指数2005年的数据：

需要低佣，低门槛开通ptrade的朋友，可以扫描关注关注号：查看全部

Ptrade获取日线，分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明：

7、该接口只能获取2005年后的数据。

ptrade官网api接口文档：
https://ptradeapi.com/#

实测也是符合要求的：

ptrade如何获取上证指数，代码是 000001.SS

test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')

ptrade获取上证指数2005年的数据：

需要低佣，低门槛开通ptrade的朋友，可以扫描关注关注号：

国金证券QMT测试客户端 - 获取可融券股票数据

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并且相应的第三方库版本亦做了升级。

count = 10

code_list = ['000695.SZ','001367.SZ']

df = get_history(count, frequency='1d', field=['open','close'], security_list=code_list, fq=None, include=False, fill='nan',is_dict=False)

print(type(df))

print(df)

返回的dataframe数据格式如下

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>



			   code   open  close

2025-05-15  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-16  000695.SZ    NaN    NaN

2025-05-19  000695.SZ  10.34  10.34

2025-05-20  000695.SZ  11.37  11.37

2025-05-21  000695.SZ  12.51  12.51

2025-05-22  000695.SZ  13.76  13.76

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

如果要提取 000695.SZ的数据，只需要

df[df['code']=='000695.SZ']

就可以了。

           code        open  close

2025-05-09  001367.SZ  29.89  29.58

2025-05-12  001367.SZ  29.70  29.60

2025-05-13  001367.SZ  30.11  29.96

2025-05-14  001367.SZ  29.96  29.83

2025-05-15  001367.SZ  29.80  30.18

2025-05-16  001367.SZ  30.13  30.39

2025-05-19  001367.SZ  30.46  30.01

2025-05-20  001367.SZ  20.25  20.08

2025-05-21  001367.SZ  20.05  20.70

2025-05-22  001367.SZ  20.98  22.77

然后dataframe提取收盘价或者开盘价

# 收盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['close']

# 开盘价

df[df['code']=='001367.SZ']['open']

再拿收盘价来计算MACD：

# 计算 MACD 值

def MACD(series):

    ema_short = series.ewm(span=12).mean()

    ema_long = series.ewm(span=26).mean()

    macd_series = ema_short - ema_long

    return macd_series.iloc[-1]



close_price_series = df[df['code']=='001367.SZ']['close']

macd_val = MACD(close_price_series)

{'001367.SZ', array([(20250509, 29.89, 29.58), (20250512, 29.7 , 29.6 ),

       (20250513, 30.11, 29.96), (20250514, 29.96, 29.83),

       (20250515, 29.8 , 30.18), (20250516, 30.13, 30.39),

       (20250519, 30.46, 30.01), (20250520, 20.25, 20.08),

       (20250521, 20.05, 20.7 ), (20250522, 20.98, 22.77)]

}

get_individual_entrust(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

code_list = ['001367.SZ']

df = get_individual_entrust(code_list)

print(df[['business_time','hq_px','business_amount','order_no']])

    business_time(时间戳)  hq_px(委托价格)  business_amount(委托数量)  order_no(委托编号)

  20250523145702150  24.60              100  32493957

  20250523145714840  24.95              100  32505581

  20250523145718430  25.05             1000  32509041

  20250523145719840  25.05             1000  32510350

  20250523145721750  25.05              400  32512000

  20250523145727610  25.05              200  32517007

  20250523145730270  25.05              400  32519085

  20250523145730330  25.04             1600  32519133

  20250523145732330  25.05             2900  32520779

  20250523145740780  25.05              500  32527204

  20250523145743550  25.05              400  32529290

  20250523145743810  25.05              200  32529474

  20250523145749460  25.05             4300  32533295

  20250523145749910  25.05             1000  32533630

  20250523145749960  25.05              300  32533666

# 省略若干.....

  20250523145926790  25.05              100  32589496

  20250523145927480  25.05             1200  32589844

  20250523145936090  25.05              200  32594134

  20250523145946600  25.05              300  32601758

  20250523145946800  25.05            49100  32601865

  20250523145950800  25.05            36800  32607381

  20250523145953780  25.05            55200  32611265

  20250523145954240  25.05              500  32611713

  20250523145956830  25.05            55300  32614479

  20250523145957020  25.04             8500  32614683

get_individual_transaction(stocks=None, data_count=50, start_pos=0, search_direction=1, is_dict=False)

同样用上面的股票例子获取到的数据如下：

	business_time      hq_px         business_amount   business_direction

   20250523145648440   0.00             2500                   1

   20250523145648970   0.00             3200                   1

   20250523145649300   0.00              100                   1

   20250523145649370   0.00              900                   1

   20250523145649880   0.00             1800                   1

   20250523145650150   0.00              800                   1

   20250523145650360   0.00              200                   1

   20250523145650400   0.00              500                   1

   20250523145650420   0.00              100                   1

   20250523145652050   0.00              800                   1

# 省略若干.....

  20250523145659220   0.00            24100                   1

  20250523145659550   0.00              700                   1

  20250523145659600   0.00              400                   1

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05             1600                   0

  20250523150000000  25.05              800                   0

  20250523150000000  25.05             1730                   0

  20250523150000000  25.05              670                   0

  20250523150000000  25.05             2430                   0

  20250523150000000  25.05             1200                   0

  20250523150000000  25.05             9270                   0

  20250523150000000  25.05              148                   0

  20250523150000000  25.05              100                   0

  20250523150000000  25.05              200                   0

  20250523150000000  25.05             1000                   0

  20250523150000000  25.05             2000                   0

business_direction是成交方向，0是卖出，1是买入，从而判断该笔成交的资金是流入还是流出。

获取分时成交

get_tick_direction(symbols=None, query_date=0, start_pos=0, search_direction=1, data_count=50, is_dict=False)

	 time_stamp  		hq_px  		business_amount  business_count

  20250523143721000  25.05              100               1

  20250523143724000  25.05              200               1

  20250523143745000  25.05              444               1

  20250523143809000  25.05            10000               2

  20250523144024000  25.05              100               1

  20250523144048000  25.05             1500               1

  20250523144106000  25.05              300               1

  20250523144112000  25.05            11692               2

  20250523144124000  25.05              100               1

  20250523144142000  25.05              100               1

  20250523144157000  25.05              100               1

  20250523144200000  25.05             2360               1

# 省略若干.....

  20250523145415000  25.05             1381               1

  20250523145421000  25.05              480               1

  20250523145439000  25.05              100               1

  20250523145451000  25.05             1753               1

  20250523145521000  25.05             5384               3

  20250523145539000  25.05             3600               2

  20250523145557000  25.05             1000               1

  20250523145609000  25.05              400               2

  20250523145615000  25.05              100               1

  20250523150000000  25.05            21348              14

{'bid_grp': {1: [13.68, 15225900, 4905, {1: 33200, 2: 104800, 3: 1000, 4: 100, 5: 51800, 6: 6300, 7: 777800, 8: 184000, 9: 8888, 10: 100, 11: 600, 12: 141800, 13: 100, 14: 141800, 15: 2700, 

16: 900, 17: 58600, 18: 2900, 19: 800, 20: 133800, 21: 2800, 22: 900, 23: 2900, 24: 800, 25: 400, 26: 400, 27: 48200, 28: 51800, 29: 99400, 30: 26600, 31: 81800, 32: 493000, 33: 427300, 34: 27700, 35: 2800, 36: 460500, 

37: 170200, 38: 166500, 39: 24100, 40: 800, 41: 29300, 42: 500, 43: 500, 44: 500, 45: 2800, 46: 1300, 47: 61700, 48: 27000, 49: 500, 50: 78900}], 

2: [13.67, 30200, 32], 

3: [13.66, 11100, 16], 

4: [13.65, 134400, 11], 

5: [13.64, 8500, 7], 

6: [13.63, 1000, 3], 

7: [13.62, 200, 2], 

8: [13.6, 7300, 17], 

9: [13.59, 600, 2], 

10: [13.58, 10700, 7]}, 



 # 因为是涨停，所以委卖是空的，挂单就立马成交，委托队列是空的

'offer_grp': {1: [0.0, 0, 0, {}], 

2: [0.0, 0, 0], 

3: [0.0, 0, 0], 

4: [0.0, 0, 0], 

5: [0.0, 0, 0], 

6: [0.0, 0, 0], 

7: [0.0, 0, 0], 

8: [0.0, 0, 0], 

9: [0.0, 0, 0], 

10: [0.0, 0, 0]}

}

ptrade的python版本升级到3.11, 部分数据返回格式也改变了，无语

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 222 次浏览 • 2025-05-07 14:22 • 来自相关话题

比如：get_history - 获取历史行情
返回数据可以为dataframe，也可以为dict。
为python3.5会根据数据入参不同，返回dataframe，pannel

而新的函数返回，只有dataframe，当然这很好。只是以前的代码需要改动做兼容。

而修改的地方不止这一处。

Ptrade LOF跌停抄底T+0 程序

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 272 次浏览 • 2025-04-29 09:02 • 来自相关话题

部署Ptrade deepseek编程AI助手

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 948 次浏览 • 2025-03-22 19:19 • 来自相关话题

不少小伙伴使用Deepseek或者豆包等AI工具写ptrade，qmt代码，发现基本都是无法运行，并且改动起来也很吃力。

在模型这里选择 Deepseek-R1 或者 Deepseek-V3

然后点击导入文档

这里需要几分钟的时间解析，内容审核。因为这个个人定制的知识库，是可以发布出去公开使用的，所以会对问答的内容做审核。

ptrade支持北交所股票交易吗？

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 475 次浏览 • 2025-03-12 20:25 • 来自相关话题

目前为止不支持的。（2025-03-12）

可以运行下面的代码：

def initialize(context):

    # 初始化策略

    g.security = "600570.SS"

    set_universe(g.security)

    run_daily(context, func,'20:13')



def handle_data(context, data):

    print('公众号：可转债量化分析')

    

    

def func(context):

    info = get_Ashares(date=None)

    print(info)

ptrade python最新版本支持3.11

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 770 次浏览 • 2025-02-27 17:42 • 来自相关话题

需要开通的可以联系：

ptrade支持外网，mysql 远程数据库的券商

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 645 次浏览 • 2025-02-17 14:16 • 来自相关话题

需要开通的朋友可以公众号联系：
费率也支持万0.854 免5哦~

聚宽打板策略代码转为ptrade代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1076 次浏览 • 2025-02-02 17:42 • 来自相关话题

策略简述：
根据昨日涨停或最近N天的股票出现连板的数量，然后选股。
高开X之后进入股票池。
然后加入均线，热度，板块等因子，盘中买入。

PS: 现在的ptrade回测速度是越来越慢的了。估计是用户越来越多的缘故了。。。
比我刚开始用的那个时候，简直慢了有100倍.....

ptrade一个策略里可以同时执行多少个run_daily?

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 870 次浏览 • 2025-01-17 10:28 • 来自相关话题

不同券商的ptrade实盘客户端的回测时间

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1399 次浏览 • 2024-12-03 15:41 • 来自相关话题

ptrade上的get_cb_info函数无法使用

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1011 次浏览 • 2024-11-20 10:32 • 来自相关话题

比如示例代码：

def initialize(context):

    pass



def handle_data(context, data):

    df = get_cb_info()

    log.info(df)

最后跑出来的结果如下：

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - 用户策略执行异常

2024-11-20 10:22:00 - ERROR - Exception: Traceback (most recent call last):

  File /home/fly/sim_backtest/result/29fa7074-a6e6-11ef-b05b-c40778d9af27/user_strategy.py, line 6 in handle_data

    df = get_cb_info()

    --> data = BarDict(600570.SS)

    --> context = <StrategyContext {'recorded_vars': {}, 'commission': <Commission {'cost': 0.0003, 'min_trade_cost': 5.0, 'tax': 0.001}>, 'blotter': <Blotter {'current_dt': date ...

NameError: name 'get_cb_info' is not defined

ptrade：登录请求失败，服务器状态400

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 954 次浏览 • 2024-11-11 10:03 • 来自相关话题

登录之后打开交易菜单，显示：
ptrade：登录请求失败，服务器状态400

Ptrade获取历史涨停的股票|python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1200 次浏览 • 2024-11-01 18:41 • 来自相关话题

def hit_limit_recent():

    # 选出最近N天正股有涨停的可转债

    N =10

    scale = 5

    latest_price = 160

    bond_name_dict, bond_zg_dict = get_all_bond_info(scale=scale,latest_price=latest_price)

    zg_list = list(bond_zg_dict.values())

    panel_info = get_history(N, frequency='1d', field=['close','high_limit'], security_list=zg_list, fq='pre', include=False, fill='nan')

    df = panel_info.swapaxes("minor_axis", "items")

    target_list = []

    for code in zg_list:

        stock_df = df[code]



        hit_high = stock_df[stock_df['close']==stock_df['high_limit']]

        if len(hit_high) > 0:

            # print(hit_high.index)

            target_list.append(code)



    zz_target_list = []

    for code,zg_code in bond_zg_dict.items():

        if zg_code in target_list:

            print(code, bond_name_dict[code])

            zz_target_list.append(code)



    return zz_target_list

当然，会有一个情形，就是实际最后是开板状态，但是收盘价格和涨停价格一样。
这种属于涨停开板状态，需要利用tick的委卖买来判断。

可转债现金替代策略 | QMT | Ptrade

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1282 次浏览 • 2024-10-15 11:05 • 来自相关话题

Ptrade回测模式下获取实时的分钟数据：只能使用handle_data，数据不能用get_snapshot

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1592 次浏览 • 2024-09-21 17:32 • 来自相关话题





import datetime



target_list = [

'600000.SS', 

'000333.SZ'

]



def execution(context, data):

    now = context.current_dt.strftime('%H:%M')

	for code in target_list:

        tick_info = data[code]

        price = tick_info['price']

        print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))

        







# 标准

def initialize(context):

    log.info("公众号：可转债量化分析 ---- start ----")





def handle_data(context, data):

    execution(context, data)

获取数据结果：

2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22

2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26

2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14

2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18

2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2

2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19

2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25

2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27

2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28

2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06

用同花顺，对了一下结果，是满足的了。

QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据，如何破解

QMT • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1817 次浏览 • 2024-09-10 11:26 • 来自相关话题

python Ptrade获取热门板块，连板股票 python代码

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2350 次浏览 • 2024-08-23 16:57 • 来自相关话题

get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)

import datetime

START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')





def execution(context):

    #获取XBHS.GN的概念排名信息

    sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)



    for data in sort_data:

        log.info('板块： {} '.format(data['prod_name']))

        for sub_stock in data['rise_first_grp']:

            log.info('{} 涨幅 ：{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))

        

        log.info('\n')





def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, time=START_TIME)  # 扫描

    log.info("公众号：可转债量化分析\n")



def handle_data(context, data):

    pass

上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。

get_sort_msg 返回的数据结构体如下：

具体字段的含义：

prod_code: 行业代码(str:str)；

prod_name: 行业名称(str:str)；

hq_type_code: 行业板块代码(str:str)；

time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int)；

trade_mins: 交易分钟数(str:int)；

trade_status: 交易状态(str:str)；

preclose_px: 昨日收盘价(str:float)；

open_px: 今日开盘价(str:float)；

last_px: 最新价(str:float)；

high_px: 最高价(str:float)；

low_px: 最低价(str:float)；

wavg_px: 加权平均价(str:float)；

business_amount: 总成交量(str:int)；

business_balance: 总成交额(str:int)；

px_change: 涨跌额(str:float)；

amplitude: 振幅(str:int)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

circulation_amount: 流通股本(str:int)；

total_shares: 总股本(str:int)；

market_value: 市值(str:int)；

circulation_value: 流通市值(str:int)；

vol_ratio: 量比(str:float)；

shares_per_hand: 每手股数(str:int)；

rise_count: 上涨家数(str:int)；

fall_count: 下跌家数(str:int)；

member_count: 成员个数(str:int)；

rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...])；

prod_code: 股票代码(str:str)；

prod_name: 证券名称(str:str)；

hq_type_code: 类型代码(str:str)；

last_px: 最新价(str:float)；

px_change_rate: 涨跌幅(str:float)；

需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦，提供不同券商ptrade，低门槛，低费率，还有技术支持群！

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（二）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1908 次浏览 • 2024-08-08 14:01 • 来自相关话题

接下来完成代码实现部分：

主要框架如下：

盘前我们先去读取数据库的数据：

格式很简单，就记录了代码和名字：

df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

def initialize(context):

    # 初始化策略

    engine = DBSelector().get_engine()

    df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)

    df['code']=df['code'].astype(str)

    result = {}

    for index, row in df.iterrows():

        code = add_code_postfix(row['code'])

        result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}

    g.holding_stock_dict = result

    g.holding_stock_list = list(result.keys())

    g.__cache = Cache()



    run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL)  # 扫描





def handle_data(context, data):

    pass





def tick_data(context, data):

    pass



def before_trading_start(context, data):

    '''

    盘前

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))





def after_trading_end(context, data):

    '''

    盘后

    '''

    if DEBUG:

        log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))

然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。

def execution(context):

    tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)

    for code, tick in tick_info.items():

        px_change_rate = tick['px_change_rate']

        if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):

            if g.__cache.check(code):

                # 通知

                name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']

                source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']

                msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,

                                              name, px_change_rate, source)

                send_message_via_wechat(msg)

【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件（一）

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2163 次浏览 • 2024-08-07 10:23 • 来自相关话题

ptrade获取的历史数据最长到哪一年？ptrade如何获取上证指数

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1589 次浏览 • 2024-06-30 13:48 • 来自相关话题

Ptrade获取日线，分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明：

7、该接口只能获取2005年后的数据。

ptrade官网api接口文档：
https://ptradeapi.com/#

实测也是符合要求的：

ptrade如何获取上证指数，代码是 000001.SS

test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')

ptrade获取上证指数2005年的数据：

需要低佣，低门槛开通ptrade的朋友，可以扫描关注关注号：

Ptrade成交回调函数无法执行的原因？ | ptrade bug

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1459 次浏览 • 2024-05-28 00:08 • 来自相关话题

目前的ptrade有一个隐藏很深的bug。

就是回调函数里面有一个字段entrust_no.

这个字段是什么意思呢？是营业部的下单编号。比如你挂了一个委托单，就会有一个entrust_no, 比如 100001

这个编号对于一天的数据来说，是唯一不重复的，也就是一天内再不会出现100001。

而ptrade的成交回调依赖的是这个entrust_no，如果系统里面已经触发过了一个entrust_no 为 100001的成交委托，那么如果又有一个重复的订单entrust_no 100001成交，那么，此时的ptrade的成交回调函数是不会触发的！

那么上面说的一天内这个entrust_no是不会重复的。

可是，这个entrust_no挂单编号，在同一个营业部单元里，第二天会重复的，比如你第二天挂单也是entrust_no 100001，并且你的ptrade策略没有重启，也就是一直运行的话，那么如果碰巧你的下单entrust_no上昨天或者之前某一天（ptrade策略没有重启开始算起），entrust_no重复了的情况下。

此时的ptrade 成交回调函数 on_trade_repsonse 是不会执行的！！！

天坑！
查看全部

国盛证券的Ptrade数据无论是回测还是实盘很有问题，前复权不正确，数据断崖

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1728 次浏览 • 2024-04-18 00:19 • 来自相关话题

连基本的历史数据都无法保证数据正确。

举个例子，比如煤炭ETF 515220，

在4月12日进行的除权，1股变2股，因此，所以4月12日之后的价格会是原来的1/2，如果做前复权，那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。

结果国盛的ptrade的历史数据，取的是前复权数据，前复权数据，（重点强调），在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。

测试代码很简单：
def initialize(context):
run_daily(context, event, '09:38')

def handle_data(context, data):
pass

def event(context):
his60 = get_history(60, '1d', ['close'], ['515220.SS'], fq='pre', include=False)
print(his60)运行时间改成任意的就行。

获取历史数据用
get_history，取过去60天的前复权的数据。然后就是断崖的数据。已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码，在东莞证券，国金证券，湘财证券的ptrade上运行，均能得到正确的数据。

然后更为搞笑的，这么一个问题，反馈了，没有回应。无语。

查看全部

连基本的历史数据都无法保证数据正确。

举个例子，比如煤炭ETF 515220，

在4月12日进行的除权，1股变2股，因此，所以4月12日之后的价格会是原来的1/2，如果做前复权，那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。

结果国盛的ptrade的历史数据，取的是前复权数据，前复权数据，（重点强调），在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。

测试代码很简单：

def initialize(context):

    run_daily(context, event, '09:38')





def handle_data(context, data):

    pass





def event(context):

    his60 = get_history(60, '1d', ['close'],  ['515220.SS'], fq='pre', include=False)

    print(his60)

运行时间改成任意的就行。

获取历史数据用
get_history，取过去60天的前复权的数据。然后就是断崖的数据。已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码，在东莞证券，国金证券，湘财证券的ptrade上运行，均能得到正确的数据。

然后更为搞笑的，这么一个问题，反馈了，没有回应。无语。

Ptrade|QMT|银行股息率轮动实盘自动化交易

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 1563 次浏览 • 2024-03-05 09:33 • 来自相关话题

看有没有人需要，前排占坑 -- Task --

ptrade调试经验分享（坑）委托成交回调函数

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2114 次浏览 • 2023-12-22 10:30 • 来自相关话题

特么的在里面的报错了是不会有任何显示！！！！！！

之前的代码里面，由于少了一个if，导致如果code不在
g.start_buy_sell_queue
这个集合里面的话，就会报错。（但正常情况下都会有值，但问题就出现在一些特殊情况下）

不然你试试在
on_trade_response
里面直接raise一个Exception出来，日志里也不会有任何显示。

切近！！
on_trade_response 里面做好安全防护！！最好是有些业务逻辑完成了在里面print一下，以确保是执行到后面的。查看全部

特么的在里面的报错了是不会有任何显示！！！！！！

之前的代码里面，由于少了一个if，导致如果code不在
g.start_buy_sell_queue
这个集合里面的话，就会报错。（但正常情况下都会有值，但问题就出现在一些特殊情况下）

不然你试试在
on_trade_response
里面直接raise一个Exception出来，日志里也不会有任何显示。

切近！！
on_trade_response 里面做好安全防护！！最好是有些业务逻辑完成了在里面print一下，以确保是执行到后面的。

ptrade精确参与集合竞价交易时间设置问题

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2439 次浏览 • 2023-11-16 10:10 • 来自相关话题

最近几次的集合竞价都没有卖出成功。

查了下日志。run_daily 设置的9:25运行，下单委托的时间在9:25:01 这个时间就被推到9:30开盘去成交了。
所以实际没有参与到9:25的集合竞价。

所以要参与集合竞价，需要设定在9:24分开始，然后不断在一个循环里面，用更小的时间颗粒，比如100ms去监听。

等到9:24:59的时间，才去下单。
import datetime
import time

RUN_TIME = '09:24'

def execution(context):

while 1:
current_second = datetime.datetime.now().strftime('%S')
if current_second >= '58':
break
time.sleep(0.1)

do_something()

def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, RUN_TIME)

def handle_data(context, data):
pass

具体代码可以参照我的知识星球

查看全部

import datetime 

import time



RUN_TIME = '09:24'



def execution(context):



    while 1:

        current_second = datetime.datetime.now().strftime('%S')

        if current_second >= '58':

            break

        time.sleep(0.1)



    do_something()



def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, RUN_TIME)



def handle_data(context, data):

    pass

具体代码可以参照我的知识星球

QMT | Ptrade 量化策略代写服务

量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3263 次浏览 • 2023-11-01 10:43 • 来自相关话题

迅投的QMT和恒生电子的Ptrade，还有掘金，量化策略编程, 实盘和回测都行。只要你的需求明确，白纸黑字描述清楚，都可以做。股票，ETF，可转债都行。

多年交易经验，量化交易与开发经验。所以很多策略，其实用户大体描述，就知道要注意哪些地方，会提出一些建议，用户要注意，需不需要添加一些判读条件等等。（当然，策略的具体参数都是设置可以调节的，你不需要把实际的参数告诉我，代码给你后，你自己运行策略的时候把你策略的真正参数填上去就好了。）

有偿，收费，价格美丽。根据策略实际的复杂程度与预估的工时，收费。（不根据代码数量，因为我写代码很精简）

我也帮你们咨询过了迅投的客服。因为他们官网也有提供策略代写服务。他们是不问你策略，直接是5000起步哦。然后根据策略，在5000的基础上不断加。

咨询完，我都感觉我自己以前的报价太低了，呜。

PS：之前还有迅投的前员工私底下接单写策略，然后到我的星球里面白嫖我的代码，调用我接口数据，被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈，找到我让我修改接口数据哈。

需要的代写策略的盆友，可以关注公众号，在菜单栏那里的“代写量化程序”或者后台回复：策略代写，获取联系方式哦

扫码关注公众号：

查看全部

咨询完，我都感觉我自己以前的报价太低了，呜。

PS：之前还有迅投的前员工私底下接单写策略，然后到我的星球里面白嫖我的代码，调用我接口数据，被我发现后举报到星球的。后面那个客户发现代码里面藏有我的公众号信息哈，找到我让我修改接口数据哈。

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量化交易 • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3771 次浏览 • 2023-10-22 12:54 • 来自相关话题

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https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqptrade_ceshi.rar

测试时间10:00--17:00 如有什么问题，请和我们联系。谢谢！

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国盛证券 - 国盛智投软件下载（测试版）Ptrade

https://download.gszq.com/ptrade/PTrade1.0-Client-V201906-00-000.zip

仿真账户：******* / ********
量化回测：支持1分钟、日线回测。
量化交易：支持LEVEL1 tick股票交易。
量化研究：提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。

国盛证券-迅投QMT软件下载（测试版）

https://download.gszq.com/xt/XtItClient_x64_QMT_test_1.0.0.22650.exe

仿真账户：*******/********
支持VBA、Python开发策略可以安装第三方库软件帮助有文档，测试版历史数据不是很准确，以熟悉界面为主。

如果需要测试账号, 需要开通券商账号后找券商经理获取.
可以扫码联系开通

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ptrade 全局对象g持久化对象保存失败

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2059 次浏览 • 2023-10-18 09:36 • 来自相关话题

2023-10-18 09:25:12 - ERROR - 全局对象g持久化对象保存失败，对象名：TARGET_STOCK_CODE，错误原因：Traceback (most recent call last):
File "./fly_docker/IQEngine/utils/global_variable.py", line 50, in save
_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'IQEngine.user_module.PositionManager'>: attribute lookup PositionManager on IQEngine.user_module failed

原因是全局变量g 不能被持久化, 需要前面加__, 比如g.Name 要改成 g.__Name

全局变量g中不能被序列化的变量将不会被保存。您可在initialize中初始化该变量时名字以'__'开头；
涉及到IO(打开的文件，实例化的类对象等)的对象是不能被序列化的；
全局变量g中以'__'开头的变量为私有变量，持久化时将不会被保存；

具体可以参加 API文档:
https://ptradeapi.com 查看全部

2023-10-18 09:25:12 - ERROR - 全局对象g持久化对象保存失败，对象名：TARGET_STOCK_CODE，错误原因：Traceback (most recent call last):
File "./fly_docker/IQEngine/utils/global_variable.py", line 50, in save
_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'IQEngine.user_module.PositionManager'>: attribute lookup PositionManager on IQEngine.user_module failed

原因是全局变量g 不能被持久化, 需要前面加__, 比如g.Name 要改成 g.__Name

全局变量g中不能被序列化的变量将不会被保存。您可在initialize中初始化该变量时名字以'__'开头；
涉及到IO(打开的文件，实例化的类对象等)的对象是不能被序列化的；
全局变量g中以'__'开头的变量为私有变量，持久化时将不会被保存；

具体可以参加 API文档:
https://ptradeapi.com

ptrade/qmt 判断股票是否涨停

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 2794 次浏览 • 2023-10-09 11:03 • 来自相关话题

1. 可以直接用代码实现:
以ptrade为例:

先通过 get_snapshot - 取行情快照

其中里面有2个字段:
up_px:涨停价格(str:float)；
down_px:跌停价格(str:float)；用当前的最新价格和涨停跌停价格比较:

last_px:最新成交价(str:float)；

if last_px>=up_px 就是达到涨停价,

还有判断此时的卖一上是否有挂单. 如果还有卖单, 说明此时的涨停板并没有封住, 被人砸开了.

跌停板的判断也是如此.

2. 使用现有的API函数, 更加简单方便, 这个方法只适用于ptrade, qmt没有类似的函数.

check_limit - 代码涨跌停状态判断

使用场景
该函数仅在交易模块可用。

接口说明
该接口用于标识当日股票的涨跌停情况。

注意事项：

无

参数
security：单只股票代码或者多只股票代码组成的列表，必填字段(list[str]/str)；

返回
正常返回一个dict类型数据，包含每只股票代码的涨停状态。多只股票代码查询时其中部分股票代码查询异常则该代码返回既不涨停也不跌停状态0。(dict[str:int])

涨跌停状态说明：

2：触板涨停（已经是涨停价格，但还有卖盘）；
1：涨停；
0：既不涨停也不跌停；
-1：跌停；
-2：触板跌停（已经是跌停价格，但还有买盘）；
示例代码:
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
# 代码涨跌停状态
stock_flag = check_limit(g.security)
log.info(stock_flag)
公众号: 可转债量化分析

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1. 可以直接用代码实现:
以ptrade为例:

先通过 get_snapshot - 取行情快照

其中里面有2个字段:

up_px:涨停价格(str:float)；

down_px:跌停价格(str:float)；

用当前的最新价格和涨停跌停价格比较:

last_px:最新成交价(str:float)；

if last_px>=up_px 就是达到涨停价,

还有判断此时的卖一上是否有挂单. 如果还有卖单, 说明此时的涨停板并没有封住, 被人砸开了.

跌停板的判断也是如此.

2. 使用现有的API函数, 更加简单方便, 这个方法只适用于ptrade, qmt没有类似的函数.

check_limit - 代码涨跌停状态判断

使用场景

该函数仅在交易模块可用。



接口说明

该接口用于标识当日股票的涨跌停情况。



注意事项：



无



参数

security：单只股票代码或者多只股票代码组成的列表，必填字段(list[str]/str)；



返回

正常返回一个dict类型数据，包含每只股票代码的涨停状态。多只股票代码查询时其中部分股票代码查询异常则该代码返回既不涨停也不跌停状态0。(dict[str:int])



涨跌停状态说明：



2：触板涨停（已经是涨停价格，但还有卖盘）；

1：涨停；

0：既不涨停也不跌停；

-1：跌停；

-2：触板跌停（已经是跌停价格，但还有买盘）；

示例代码:

def initialize(context):

    g.security = '600570.SS'

    set_universe(g.security)



def handle_data(context, data):

    # 代码涨跌停状态

    stock_flag = check_limit(g.security)

    log.info(stock_flag)

公众号: 可转债量化分析

小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘

Ptrade • 李魔佛发表了文章 • 0 个评论 • 3133 次浏览 • 2023-10-07 14:14 • 来自相关话题

运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。

当前策略持有30只。

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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓；主仓依然在可转债。

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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。

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