[
{
"path": ".github/workflows/tests.yml",
"content": "name: Run Tests\n\npermissions:\n contents: read\non: [push, pull_request]\n\njobs:\n test:\n runs-on: ubuntu-latest\n strategy:\n matrix:\n python-version: [\"3.10\"]\n\n steps:\n - uses: actions/checkout@v4\n\n - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}\n uses: actions/setup-python@v5\n with:\n python-version: ${{ matrix.python-version }}\n\n - name: Install dependencies\n run: |\n python -m pip install --upgrade pip\n pip install -r requirements-dev.txt\n\n - name: Run tests with pytest\n run: |\n export PYTHONPATH=\"${PYTHONPATH}:${{ github.workspace }}\"\n pytest tests/ --cov=src --cov-report=xml -m \"not local_only\"\n\n - name: Upload coverage to Codecov\n uses: codecov/codecov-action@v3\n with:\n file: ./coverage.xml\n"
},
{
"path": ".gitignore",
"content": "# Byte-compiled / optimized / DLL files\n__pycache__/\n#*.py[cod]\n*$py.class\n\n# C extensions\n*.so\n\n# Distribution / packaging\n.Python\nbuild/\ndevelop-eggs/\ndist/\ndownloads/\neggs/\n.eggs/\nlib/\nlib64/\nparts/\nsdist/\nvar/\nwheels/\nshare/python-wheels/\n*.egg-info/\n.installed.cfg\n*.egg\nMANIFEST\n\n# PyInstaller\n# Usually these files are written by a python script from a template\n# before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.\n*.manifest\n*.spec\n\n# Installer logs\npip-log.txt\npip-delete-this-directory.txt\n\n# Unit test / coverage reports\nhtmlcov/\n.tox/\n.nox/\n.coverage\n.coverage.*\n.cache\nnosetests.xml\ncoverage.xml\n*.cover\n*.py,cover\n.hypothesis/\n.pytest_cache/\ncover/\n\n# Translations\n*.mo\n*.pot\n\n# Django stuff:\n*.log\nlocal_settings.py\ndb.sqlite3\ndb.sqlite3-journal\n\n# Flask stuff:\ninstance/\n.webassets-cache\n\n# Scrapy stuff:\n.scrapy\n\n# Sphinx documentation\ndocs/_build/\n\n# PyBuilder\n.pybuilder/\ntarget/\n\n# Jupyter Notebook\n.ipynb_checkpoints\n\n# IPython\nprofile_default/\nipython_config.py\n\n# pyenv\n# For a library or package, you might want to ignore these files since the code is\n# intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:\n# .python-version\n\n# pipenv\n# According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.\n# However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies\n# having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not\n# install all needed dependencies.\n#Pipfile.lock\n\n# poetry\n# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.\n# This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more\n# commonly ignored for libraries.\n# https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control\n#poetry.lock\n\n# pdm\n# Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.\n#pdm.lock\n# pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it\n# in version control.\n# https://pdm.fming.dev/#use-with-ide\n.pdm.toml\n\n# PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm\n__pypackages__/\n\n# Celery stuff\ncelerybeat-schedule\ncelerybeat.pid\n\n# SageMath parsed files\n*.sage.py\n\n# Environments\n.env\n.venv\nenv/\nvenv/\nENV/\nenv.bak/\nvenv.bak/\n\n# Spyder project settings\n.spyderproject\n.spyproject\n\n# Rope project settings\n.ropeproject\n\n# mkdocs documentation\n/site\n\n# mypy\n.mypy_cache/\n.dmypy.json\ndmypy.json\n\n# Pyre type checker\n.pyre/\n\n# pytype static type analyzer\n.pytype/\n\n# Cython debug symbols\ncython_debug/\n\n# PyCharm\n# JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can\n# be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore\n# and can be added to the global gitignore or merged into this file. For a more nuclear\n# option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.\n\n.DS_Store\n.idea/\n*.dmp\n\n# cache\n_cache/_daily*\n_cache/_sector*\n_cache/_tmp*\n\n_cache/_index_*\n_cache/_ak_*\n_cache/_api_*\n\n_cache/debug/\n_cache/prod_*\n_cache/test_*\n_cache/tick_*\n_cache/_code_names.csv\n\ncredentials.py\n"
},
{
"path": ".vscode/settings.json",
"content": "{\n \"terminal.integrated.env.windows\": {\n \"PYTHONPATH\":\"${workspaceFolder}\"\n },\n \"terminal.integrated.env.osx\": {\n \"PYTHONPATH\":\"${workspaceFolder}\"\n },\n \"terminal.integrated.env.linux\": {\n \"PYTHONPATH\":\"${workspaceFolder}\"\n }\n}"
},
{
"path": "LICENSE",
"content": " Apache License\n Version 2.0, January 2004\n http://www.apache.org/licenses/\n\n TERMS AND CONDITIONS FOR USE, REPRODUCTION, AND DISTRIBUTION\n\n 1. Definitions.\n\n \"License\" shall mean the terms and conditions for use, reproduction,\n and distribution as defined by Sections 1 through 9 of this document.\n\n \"Licensor\" shall mean the copyright owner or entity authorized by\n the copyright owner that is granting the License.\n\n \"Legal Entity\" shall mean the union of the acting entity and all\n other entities that control, are controlled by, or are under common\n control with that entity. For the purposes of this definition,\n \"control\" means (i) the power, direct or indirect, to cause the\n direction or management of such entity, whether by contract or\n otherwise, or (ii) ownership of fifty percent (50%) or more of the\n outstanding shares, or (iii) beneficial ownership of such entity.\n\n \"You\" (or \"Your\") shall mean an individual or Legal Entity\n exercising permissions granted by this License.\n\n \"Source\" form shall mean the preferred form for making modifications,\n including but not limited to software source code, documentation\n source, and configuration files.\n\n \"Object\" form shall mean any form resulting from mechanical\n transformation or translation of a Source form, including but\n not limited to compiled object code, generated documentation,\n and conversions to other media types.\n\n \"Work\" shall mean the work of authorship, whether in Source or\n Object form, made available under the License, as indicated by a\n copyright notice that is included in or attached to the work\n (an example is provided in the Appendix below).\n\n \"Derivative Works\" shall mean any work, whether in Source or Object\n form, that is based on (or derived from) the Work and for which the\n editorial revisions, annotations, elaborations, or other modifications\n represent, as a whole, an original work of authorship. For the purposes\n of this License, Derivative Works shall not include works that remain\n separable from, or merely link (or bind by name) to the interfaces of,\n the Work and Derivative Works thereof.\n\n \"Contribution\" shall mean any work of authorship, including\n the original version of the Work and any modifications or additions\n to that Work or Derivative Works thereof, that is intentionally\n submitted to Licensor for inclusion in the Work by the copyright owner\n or by an individual or Legal Entity authorized to submit on behalf of\n the copyright owner. For the purposes of this definition, \"submitted\"\n means any form of electronic, verbal, or written communication sent\n to the Licensor or its representatives, including but not limited to\n communication on electronic mailing lists, source code control systems,\n and issue tracking systems that are managed by, or on behalf of, the\n Licensor for the purpose of discussing and improving the Work, but\n excluding communication that is conspicuously marked or otherwise\n designated in writing by the copyright owner as \"Not a Contribution.\"\n\n \"Contributor\" shall mean Licensor and any individual or Legal Entity\n on behalf of whom a Contribution has been received by Licensor and\n subsequently incorporated within the Work.\n\n 2. Grant of Copyright License. Subject to the terms and conditions of\n this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n copyright license to reproduce, prepare Derivative Works of,\n publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute the\n Work and such Derivative Works in Source or Object form.\n\n 3. Grant of Patent License. Subject to the terms and conditions of\n this License, each Contributor hereby grants to You a perpetual,\n worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable\n (except as stated in this section) patent license to make, have made,\n use, offer to sell, sell, import, and otherwise transfer the Work,\n where such license applies only to those patent claims licensable\n by such Contributor that are necessarily infringed by their\n Contribution(s) alone or by combination of their Contribution(s)\n with the Work to which such Contribution(s) was submitted. If You\n institute patent litigation against any entity (including a\n cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that the Work\n or a Contribution incorporated within the Work constitutes direct\n or contributory patent infringement, then any patent licenses\n granted to You under this License for that Work shall terminate\n as of the date such litigation is filed.\n\n 4. Redistribution. You may reproduce and distribute copies of the\n Work or Derivative Works thereof in any medium, with or without\n modifications, and in Source or Object form, provided that You\n meet the following conditions:\n\n (a) You must give any other recipients of the Work or\n Derivative Works a copy of this License; and\n\n (b) You must cause any modified files to carry prominent notices\n stating that You changed the files; and\n\n (c) You must retain, in the Source form of any Derivative Works\n that You distribute, all copyright, patent, trademark, and\n attribution notices from the Source form of the Work,\n excluding those notices that do not pertain to any part of\n the Derivative Works; and\n\n (d) If the Work includes a \"NOTICE\" text file as part of its\n distribution, then any Derivative Works that You distribute must\n include a readable copy of the attribution notices contained\n within such NOTICE file, excluding those notices that do not\n pertain to any part of the Derivative Works, in at least one\n of the following places: within a NOTICE text file distributed\n as part of the Derivative Works; within the Source form or\n documentation, if provided along with the Derivative Works; or,\n within a display generated by the Derivative Works, if and\n wherever such third-party notices normally appear. The contents\n of the NOTICE file are for informational purposes only and\n do not modify the License. You may add Your own attribution\n notices within Derivative Works that You distribute, alongside\n or as an addendum to the NOTICE text from the Work, provided\n that such additional attribution notices cannot be construed\n as modifying the License.\n\n You may add Your own copyright statement to Your modifications and\n may provide additional or different license terms and conditions\n for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or\n for any such Derivative Works as a whole, provided Your use,\n reproduction, and distribution of the Work otherwise complies with\n the conditions stated in this License.\n\n 5. Submission of Contributions. Unless You explicitly state otherwise,\n any Contribution intentionally submitted for inclusion in the Work\n by You to the Licensor shall be under the terms and conditions of\n this License, without any additional terms or conditions.\n Notwithstanding the above, nothing herein shall supersede or modify\n the terms of any separate license agreement you may have executed\n with Licensor regarding such Contributions.\n\n 6. Trademarks. This License does not grant permission to use the trade\n names, trademarks, service marks, or product names of the Licensor,\n except as required for reasonable and customary use in describing the\n origin of the Work and reproducing the content of the NOTICE file.\n\n 7. Disclaimer of Warranty. Unless required by applicable law or\n agreed to in writing, Licensor provides the Work (and each\n Contributor provides its Contributions) on an \"AS IS\" BASIS,\n WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or\n implied, including, without limitation, any warranties or conditions\n of TITLE, NON-INFRINGEMENT, MERCHANTABILITY, or FITNESS FOR A\n PARTICULAR PURPOSE. You are solely responsible for determining the\n appropriateness of using or redistributing the Work and assume any\n risks associated with Your exercise of permissions under this License.\n\n 8. Limitation of Liability. In no event and under no legal theory,\n whether in tort (including negligence), contract, or otherwise,\n unless required by applicable law (such as deliberate and grossly\n negligent acts) or agreed to in writing, shall any Contributor be\n liable to You for damages, including any direct, indirect, special,\n incidental, or consequential damages of any character arising as a\n result of this License or out of the use or inability to use the\n Work (including but not limited to damages for loss of goodwill,\n work stoppage, computer failure or malfunction, or any and all\n other commercial damages or losses), even if such Contributor\n has been advised of the possibility of such damages.\n\n 9. Accepting Warranty or Additional Liability. While redistributing\n the Work or Derivative Works thereof, You may choose to offer,\n and charge a fee for, acceptance of support, warranty, indemnity,\n or other liability obligations and/or rights consistent with this\n License. However, in accepting such obligations, You may act only\n on Your own behalf and on Your sole responsibility, not on behalf\n of any other Contributor, and only if You agree to indemnify,\n defend, and hold each Contributor harmless for any liability\n incurred by, or claims asserted against, such Contributor by reason\n of your accepting any such warranty or additional liability.\n\n END OF TERMS AND CONDITIONS\n\n APPENDIX: How to apply the Apache License to your work.\n\n To apply the Apache License to your work, attach the following\n boilerplate notice, with the fields enclosed by brackets \"[]\"\n replaced with your own identifying information. (Don't include\n the brackets!) The text should be enclosed in the appropriate\n comment syntax for the file format. We also recommend that a\n file or class name and description of purpose be included on the\n same \"printed page\" as the copyright notice for easier\n identification within third-party archives.\n\n Copyright [yyyy] [name of copyright owner]\n\n Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n you may not use this file except in compliance with the License.\n You may obtain a copy of the License at\n\n http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n\n Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n See the License for the specific language governing permissions and\n limitations under the License.\n"
},
{
"path": "README.md",
"content": "# SilverQuant\n\n[](https://www.python.org/)\n[](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)\n[](https://www.myquant.cn/)\n\n---\n\n> 成功的秘诀有三条：\n>\n> 第一，尽量避免风险，保住本金\n>\n> 第二，尽量避免风险，保住本金\n>\n> 第三，坚决牢记第一、二条。\n>\n> —— 沃伦·爱德华·巴菲特 Warren Edward Buffett\n\n---\n\n来跟我大声读三遍：先轻仓模拟。先轻仓模拟？先轻仓模拟！🤤\n\n提问前先看下我辛苦写的说明好不啦，蠢尚可救，懒无药医！🙄\n\n如果觉得好用就给个星星反馈一下，好让作者有动力更新吖！😘\n\n目前暂未建立任何付费分享渠道，请明辨真假，谨防冒牌货！🥸\n\nGithub 因某些原因不便境内服务器部署，这里有：[国内镜像](https://gitee.com/silver6wings/silverQuant)\n\n# 鸣谢\n\n* 感谢 [@owen590](https://github.com/owen590) 从第一行代码开始至今提供的宝贵意见 \n* 感谢 [@dominicx](https://github.com/dominicx) 提交的PR，修复作者未覆盖的交易场景细节\n* 感谢 [@nackel](https://github.com/nackel) 提交的PR，添加飞书机器人模块的支持\n* 感谢 [@vipally](https://github.com/vipally) 提交的PR，优化部分MyTT公式和vscode配置\n\n# 项目简介\n\nSilverQuant 是基于 [MiniQMT](https://dict.thinktrader.net/nativeApi/start_now.html)\n开发的A股证券🇨🇳全自动交易框架，开箱即可运行\n\n旨在帮助新进入量化领域的同学解决大部分技术启动问题，支持在本地执行策略\n\n组件化设计可以快速根据策略思路搭建原型并建立模拟测试，还能一键切换实盘\n\n术的层面有千百门战法，回归道的层面，交易的游戏总结起来就只有四个关卡：\n\n1. 保住本金不大幅亏损\n2. 可以实现阶段性获利\n3. 能够稳定持续的盈利\n4. 尽可能地提高利润率\n\n本框架赠予您一套短线防弹衣，避免初入市场即被深度套牢，帮您闯过第一关\n\n之后的道路，还需各位少侠自渡，时常自省，踏实自悟，各有渡口，各乘归舟\n\n是修行的路，也注定是凶险的路，起落有时，顺逆皆安，岁月沉香，星河璀璨\n\n希望您也可以在修罗场里的磨砺中，能打造出属于自己合适的交易模式，共勉\n\n# 设计规格\n\n> `release_x.x.x` 分支为稳定发布版本；\n\n> `main` 分支为最近待发布版本;\n\n> `develop` 分支为开发版本，包含所有最近的更新；\n>\n> 查看完整变更历史: [[CHANGELOG]](_doc/CHANGELOG.md)\n\n以下为架构示意图，帮助二次开发的朋友们更好地理解和快速上手\n\n\n\n数据源\n\n> 历史数据源：主要使用第三方`AKShare`, `Tushare`, `TDX` 以及 `MiniQMT` 自带的数据源\n\n> 盘中数据源：主要使用 `MiniQMT` 提供的 Tick 级别的数据源\n\n策略\n\n> 策略可以设置执行频率，秒级处理最新的截面数据，订阅范围可以自行定义\n\n交易端\n\n> 交易端可以对接 QMT 实盘和掘金的模拟盘，支持市价单、限价单以及撤单\n\n> 目前暂无TWAP，VWAP以及冰山指令等拆单算法\n\n\n# 快速开始\n\n## 系统需求\n\n> 至少是 Windows 系统，国内交易软件生态大都不支持 Mac 和 Linux\n\n## 软件下载\n\n> 下载 Github 桌面版\n> \n> https://desktop.github.com/\n\n> 下载 PyCharm CE for Windows（注意是社区免费版即可，不必需Professional）\n> \n> https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=windows\n> \n> *注：[VSCode](https://code.visualstudio.com/) 因为配置过程更复杂，所以不做新手推荐*\n\n> 下载对应的券商版 QMT（需要提前找券商客户经理开通账户的 QMT 权限）\n> \n> 截至2024年底，支持QMT的券商可以在[这里](https://www.bilibili.com/opus/1014402646051651589)查询，以[某券商](https://miniqmt.com/)为例：\n> \n> WinRAR下载\n> \n> https://www.win-rar.com/start.html?&L=0\n> \n> https://www.rarlab.com/download.htm\n> \n> 某券商版 QMT 实盘\n> \n> https://download.gjzq.com.cn/gjty/organ/gjzqqmt.rar\n> \n> 某券商版 QMT 模拟\n> \n> https://download.gjzq.com.cn/temp/organ/gjzqqmt_ceshi.rar\n\n> 如果需要问财大模型相关功能，需要下载 Node.JS 版本 v16+\n>\n> https://nodejs.org/zh-cn\n\n> 如果需要模拟盘先做策略测试，需要下载 掘金3 的仿真交易软件\n> \n> https://www.myquant.cn/terminal\n\n> 如果需要数据策略分离类架构，需要安装 redis，Windows MSI 安装包在下边找\n>\n> https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases\n\n\n## 配置环境\n\n克隆项目到本地\n\n> 可以直接在Github Desktop里克隆\n> \n> 也可以直接在终端输入 `gh repo clone silver6wings/SilverQuant` 然后在Github Desktop里打开\n\n用 PyCharm 打开刚才 clone 的 SilverQuant 文件夹：主菜单 File > Open，选择 SilverQuant 文件夹\n\n安装 Python 3.10 版本（作者研发用的稳定版本，不强求但用这个潜在问题一定最少）\n \n> 1. 可以打开PyCharm在IDE里安装\n> 2. 也可以直接去Python官网下载：https://www.python.org/downloads/release/python-31010/\n\n安装对应的包\n \n> 在PyCharm里安装依赖，打开终端(Terminal)输入：`pip install -r requirements.txt`\n> \n> *注：如果事先已经打开了终端，需要关闭并重新打开终端看到类似 `(venv)` 之后再执行上述命令*\n\n如果安装慢可以使用镜像源，在指令后加 ` -i [镜像网址]` \n\n> 可用的镜像网址\n> \n> * https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/\n> * https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/\n> * http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/\n> * http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/\n\n## 启动程序\n\n### 启动QMT交易软件\n\n启动券商版迅投QMT的（勾选）`极简模式`，最新版的为`独立交易`，确认左下角数据源的链接状态正常\n\n### 配置 Credentials\n\n> 复制项目根目录下的`credentials_sample.py`，改名为`credential.py`并填入自己的参数\n> \n> 1. `AUTHENTICATION` 是远程策略获取推送服务的密钥，其他策略不需要可置空\n> 2. `CACHE_BASE_PATH` 是本地策略缓存文件夹路径，可不用修改\n> 3. `QMT_XXX`的两项是账户相关，需要股票账户id和QMT安装位置，找不到`userdata_mini`文件夹需要先运行QMT一次\n> 4. `DING_XXX`的两项是群通知相关，钉钉通知需要建群，然后建立机器人获取 Webhook URL\n> 5. `GM_XXX`的两项是模拟盘相关，模拟盘需要自行获取掘金的 Secret Tokens\n\n### 申请钉钉机器人\n\n> 如果需要钉钉机器人播报，可以自行建通知群，首先拉至少三人创建一个普通群\n>\n> 1. 群设置里：机器人 -> 添加机器人 -> 自定义机器人 -> 添加\n> 2. 安全设置：加签 获取 `DING_SECRET`\n> 3. 勾选“同意xxxx”，并下一步\n> 4. Webhook栏，点击复制，获取 `DING_TOKENS`\n> 5. 配置到`credentials.py`\n\n### 申请掘金模拟盘\n\n> 如果需要模拟盘测试，需要先下载安装掘金3客户端，链接见上文\n> \n> 1. 新用户可以先拿手机号注册一个新的账号\n> 2. 在`系统设置`中找到 密钥管理(Token) 即 `GM_CLIENT_TOKEN`\n> 3. 在`账户管理`中添加仿真账户，并完成模拟入金和模拟交易费率设置\n> 4. 在账户管理中找到`复制账户ID`，获取 `GM_ACCOUNT_ID`\n> 5. 配置到`credentials.py`\n\n### 启动脚本\n\n> PyCharm 中打开 SilverQuant 项目根目录\n> \n> 1. 找到 `run_xxxxxx.py` 文件，根目录下\n> 2. 找到 `IS_PROD = False` 代码处，将 False 改为 True 切换成实盘\n> 3. 确认 QMT 交易软件正在运行\n> 4. 启动 `run_xxxxxx.py` 文件，点击绿色小三角\n\n# 入口说明\n\n策略本身有一些开箱即用的启动程序，可以直接运行。\n\n由于 QMT 针对单个操作系统 instance 只能单开，所以每次尽可能只 run 一个策略，以防冲突。\n\n```\nrun_wencai_qmt.py\n利用同花顺问财大模型选股买入，\n需自行定义prompt选股问句，在`selector/select_wencai.py`中定义\n可以用来快速建立原型，做模拟盘测试，预估大致收益，一般至少测试一个月\n如果需要复杂卖出策略，需要参考`run_remote.py`加入下载历史数据代码\n\nrun_wencai_tdx.py\n使用问财和通达信的数据源，可以脱离QMT客户端运行模拟盘\n```\n```\nrun_remote.py\n对于需要Linux或者分布式大数据计算的场景\n可以自行搭建推票服务，程序会通过http协议远程读取数据执行买入\n```\n```\nrun_shield.py\n适用于手动买入，量化卖出的半自动场景需求\n```\n```\nrun_swords.py\n票池打板的模板，当封板且满足封板要求的时候进行买入，需要优化\n```\n```\nrun_swords_tdx.py\n票池打板的模板，同上，只不过票池是读取本地通达信的自选股列表\n```\n```\nrun_ai_gen.py\n适用于进阶学习，公式选股的样板，请勿用于实盘，因为确实不赚钱\n```\n\n# 高级配置\n\n> 查看进阶配置文档: [[CONFIGURATION]](_doc/CONFIGURATION.md)\n\n# 已知问题\n\n> 开仓价从`Mini QMT`直接获取，目前不会根据除权情况动态调整，可能会因为除权价格降低导致非正常止损卖出。\n> \n> Akshare & Pywencai 等库由于各大网站限流策略，经常被Ban IP，注意数据量控制问题。\n> \n> 使用 Tushare 的历史日线数据源有不复权的问题，使用历史数据时注意tick的lastClose与昨日收盘不一致问题。\n> \n> ETF 由于日线库不全所以会有日线相关指标卖出策略失效，请注意测试时这种情况不报错。\n\n# 常见问题 Q & A\n\nAbout QMT\n```\n如果出现程序在控制台没有持续输出，需要在QMT中检查行情源是否正确设置\n```\n\nAbout setup\n```\n启动之前最好重启一下系统刷新所有的软件配置\n```\n\nAbout node.js\n\n```\n如果出现类似如下错误，说明在使用pywencai的过程中node版本过高，非严重问题\n可以通过降低版本，或者配置系统环境变量 NODE_NO_WARNINGS=1 解决报警输出\n\n(node:44993) [DEP0040] DeprecationWarning: The `punycode` module is deprecated. Please use a userland alternative instead.\n(Use `node --trace-deprecation ...` to show where the warning was created)\n```\n\nAbout pywencai\n``` \npywencai的原理是去 https://www.iwencai.com/ 抓取数据，\n记得一定要先安装 Node.js，安装完毕至少要重启PyCharm一次\n否则会报错：'NoneType' object has no attribute 'get' \n其次检查自己的选股提示词 (Prompt) 能不能在网页上搜到票\n最后，间隔建议设置为30秒或者更长，否则容易被封IP\n$ pip install pywencai --upgrade \n```\n\nAbout akshare\n```\nakshare 会去各个官方网站抓取公开数据，网站改版会导致爬虫失效\nakshare 更新比较及时，升级 akshare 版本到最新会解决一些问题\n$ pip install akshare --upgrade\n```\n\nAbout tushare\n\n可以在 tushare 的官网 [tushare.pro](https://tushare.pro/register?reg=430410) 注册获得 token\n```\ntushare 作为 akshare 的备用数据源，需要配置对应的 token 才可以使用\n框架支持多个 token，请参考 reader/tushare_token_sample.py \n```\n\nAbout mytt\n\n框架内置 [MyTT](https://github.com/mpquant/MyTT) 的部分代码\n```\n同时针对部分核心函数不支持动态参数的局限添加改进后的强化版本\n```\n\n---\n\n# 免责声明\n\n本项目遵循 Apache 2.0 开原许可协议\n\n* 财不入急门，强烈建议在您的策略被验证成熟之前，至少先轻仓实盘谨慎测试\n* 对于代码使用过程中造成的任何损失，作者不承担任何责任，请注意合规使用\n* 对于代码改进有任何想法和建议，欢迎在 [Issues](https://github.com/silver6wings/SilverQuant/issues) 提交问题或直接提交PR修复\n\n# 关于作者\n\n本作者是一位在外企打工多年的牛马，未曾供职过任何金融机构\n\n量化只是业余兴趣爱好，项目一定有不少瑕疵待完善，还请谅解\n\n使用过程中若遇到任何深度的问题，资源或项目有意向寻求合作\n\n带着你的Star和Github的ID添加作者的WX工作号: `junchaoyu_`\n\n这里有卧虎藏龙的技术支持群讨论各种问题，欢迎各路英雄好汉\n"
},
{
"path": "SECURITY.md",
"content": "# Security Policy\n\n## Supported Versions\n\nUse this section to tell people about which versions of your project are\ncurrently being supported with security updates.\n\n| Version | Supported |\n| ------- | ------------------ |\n| 5.1.x | :white_check_mark: |\n| 5.0.x | :x: |\n| 4.0.x | :white_check_mark: |\n| < 4.0 | :x: |\n\n## Reporting a Vulnerability\n\nUse this section to tell people how to report a vulnerability.\n\nTell them where to go, how often they can expect to get an update on a\nreported vulnerability, what to expect if the vulnerability is accepted or\ndeclined, etc.\n"
},
{
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"content": "HEADER|MTP1.00 | 1434069| 3665| |XSHG01|20240328-16:29:59.629|0|E111 \nMD001|000001|上证指数| 353200026| 392929088720.40| 2993.1388| 2988.5899| 3033.3666| 2984.1201| 3010.6636| 3010.6636| |15:30:39.000\nMD001|000002|Ａ股指数| 352910589| 392619497222.00| 3137.9148| 3133.1384| 3180.0332| 3128.4309| 3156.2214| 3156.2214| |15:30:39.000\nMD001|000003|Ｂ股指数| 234102| 144151873.40| 248.8426| 248.6608| 254.1532| 248.6385| 252.9425| 252.9425| |15:30:39.000\nMD001|000004|工业指数| 209092003| 274050765081.90| 2681.1177| 2677.7670| 2733.9540| 2677.7670| 2711.0014| 2711.0014| |15:30:39.000\nMD001|000005|商业指数| 33754788| 31036324679.80| 2337.9572| 2333.5281| 2360.7293| 2325.9989| 2338.7576| 2338.7576| |15:30:39.000\nMD001|000006|地产指数| 5700817| 3233112972.20| 4501.6536| 4487.4025| 4539.4083| 4481.5836| 4499.8714| 4499.8714| |15:30:39.000\nMD001|000007|公用指数| 29314753| 16668513724.70| 4274.0243| 4267.0585| 4319.8003| 4255.4608| 4301.6912| 4301.6912| |15:30:39.000\nMD001|000008|综合指数| 75337665| 67940372261.70| 2625.3732| 2620.2991| 2630.5538| 2601.3670| 2613.4413| 2613.4413| |15:30:39.000\nMD001|000009|上证380 | 57984468| 75299953941.00| 5011.6019| 5007.6782| 5101.7543| 5007.6782| 5061.8406| 5061.8406| |15:30:39.000\nMD001|000010|上证180 | 94953394| 133600033131.00| 7657.5189| 7644.4456| 7743.2702| 7622.8124| 7681.8402| 7681.8402| |15:30:39.000\nMD001|000011|基金指数| 636447078| 94283896576.00| 5881.1598| 5879.5598| 5970.3294| 5877.5048| 5924.1317| 5924.1317| |15:30:39.000\nMD001|000012|国债指数| 26792914| 27160543768.00| 209.8880| 209.9043| 210.0036| 209.9043| 210.0023| 210.0023| |15:30:39.000\nMD001|000015|红利指数| 33118233| 21210698684.00| 3062.5135| 3056.5723| 3068.6560| 3032.8809| 3053.3678| 3053.3678| |15:30:39.000\nMD001|000016|上证50 | 36870800| 59543019163.00| 2398.9372| 2395.2173| 2424.7673| 2387.4163| 2401.9872| 2401.9872| |15:30:39.000\nMD001|000017|新综指 | 344166542| 381994374898.00| 2529.1732| 2525.3276| 2563.1411| 2521.5243| 2543.9434| 2543.9434| |15:30:39.000\nMD001|000018|180金融 | 35784738| 27968281056.00| 4319.8410| 4311.5780| 4320.5437| 4269.6511| 4283.1572| 4283.1572| |15:30:39.000\nMD001|000019|治理指数| 78278538| 89369359074.00| 1012.6100| 1010.8956| 1021.9731| 1007.0441| 1014.5463| 1014.5463| |15:30:39.000\nMD001|000020|中型综指| 62549229| 83390745225.00| 1026.4777| 1024.4879| 1055.7768| 1024.4879| 1044.9729| 1044.9729| |15:30:39.000\nMD001|000021|180治理 | 56781182| 68690794498.00| 895.4848| 893.8628| 902.6217| 889.7554| 896.1964| 896.1964| |15:30:39.000\nMD001|000022|沪公司债| 1917462| 1889359938.00| 237.8481| 237.8707| 237.8720| 237.8581| 237.8716| 237.8716| |15:30:39.000\nMD001|000025|180基建 | 15721430| 11690563605.00| 1768.9968| 1764.6814| 1782.8832| 1759.5482| 1777.0360| 1777.0360| |15:30:39.000\nMD001|000026|180资源 | 12502848| 17122144525.00| 3710.2261| 3705.7546| 3761.2787| 3684.7853| 3748.3479| 3748.3479| |15:30:39.000\nMD001|000027|180运输 | 2457419| 2312429773.00| 748.7105| 748.1486| 755.2341| 744.3964| 753.0182| 753.0182| |15:30:39.000\nMD001|000028|180成长 | 15354728| 41950695196.00| 3034.3063| 3028.8769| 3084.1847| 3027.8177| 3055.8416| 3055.8416| |15:30:39.000\nMD001|000029|180价值 | 53687049| 43517421065.00| 3590.1853| 3582.6560| 3596.5902| 3553.5815| 3573.4545| 3573.4545| |15:30:39.000\nMD001|000030|180R成长| 45652408| 95289796039.00| 1916.3383| 1913.7932| 1953.3104| 1913.7932| 1935.2899| 1935.2899| |15:30:39.000\nMD001|000031|180R价值| 83984730| 96856521908.00| 2578.0362| 2573.5126| 2594.0759| 2559.6158| 2576.0452| 2576.0452| |15:30:39.000\nMD001|000032|上证能源| 13331836| 12035714751.00| 2100.9756| 2098.9696| 2117.7540| 2080.3629| 2107.8466| 2107.8466| |15:30:39.000\nMD001|000033|上证材料| 20471814| 21138702934.00| 2200.7427| 2197.4765| 2243.8413| 2195.2753| 2229.9900| 2229.9900| |15:30:39.000\nMD001|000034|上证工业| 20339622| 20883420382.00| 2000.3380| 1998.2543| 2023.1920| 1997.4363| 2010.2156| 2010.2156| |15:30:39.000\nMD001|000035|上证可选| 12064102| 18730397900.00| 2511.8666| 2512.4117| 2575.0040| 2512.4117| 2553.5046| 2553.5046| |15:30:39.000\nMD001|000036|上证消费| 2932214| 11563783815.00| 12058.4007| 12016.9661| 12179.4883| 11962.6169| 12036.6831| 12036.6831| |15:30:39.000\nMD001|000037|上证医药| 4039093| 13490760707.00| 5687.2060| 5675.2122| 5768.7078| 5653.3365| 5706.6209| 5706.6209| |15:30:39.000\nMD001|000038|上证金融| 33120098| 24764167340.00| 4258.7829| 4249.2870| 4257.2127| 4207.5723| 4221.9633| 4221.9633| |15:30:39.000\nMD001|000039|上证信息| 11769892| 35401854192.00| 2725.3034| 2723.5285| 2820.7985| 2717.7101| 2784.2948| 2784.2948| |15:30:39.000\nMD001|000040|上证电信| 10148851| 12048789203.00| 3214.8294| 3211.8646| 3279.0298| 3211.8646| 3261.2176| 3261.2176| |15:30:39.000\nMD001|000041|上证公用| 10295578| 7768535174.00| 2494.9048| 2489.1641| 2514.3927| 2468.7296| 2505.6481| 2505.6481| |15:30:39.000\nMD001|000042|上证央企| 50854809| 43621907775.00| 1493.3350| 1490.8656| 1497.9474| 1481.3498| 1489.9071| 1489.9071| |15:30:39.000\nMD001|000043|超大盘 | 21992486| 36003293714.00| 1881.5335| 1878.9335| 1898.2941| 1872.0800| 1882.5812| 1882.5812| |15:30:39.000\nMD001|000044|上证中盘| 58082594| 74057013968.00| 3458.5411| 3451.8246| 3500.0842| 3444.2664| 3479.4015| 3479.4015| |15:30:39.000\nMD001|000045|上证小盘| 70286904| 71575925509.00| 4248.0589| 4244.9627| 4324.4761| 4244.9627| 4289.3339| 4289.3339| |15:30:39.000\nMD001|000046|上证中小| 128369498| 145632939477.00| 3834.7226| 3829.4844| 3891.5727| 3828.2062| 3864.5606| 3864.5606| |15:30:39.000\nMD001|000047|上证全指| 165240298| 205175958640.00| 3023.3422| 3018.9664| 3062.4657| 3014.2359| 3038.1974| 3038.1974| |15:30:39.000\nMD001|000048|责任指数| 28452633| 40033255172.00| 1221.0279| 1219.3437| 1232.0389| 1214.2118| 1220.5692| 1220.5692| |15:30:39.000\nMD001|000049|上证民企| 15076843| 34893693418.00| 1437.5656| 1435.2420| 1473.3672| 1435.2420| 1457.4426| 1457.4426| |15:30:39.000\nMD001|000050|50等权 | 36870800| 59543019163.00| 1826.1146| 1824.2915| 1849.2961| 1819.8796| 1831.9408| 1831.9408| |15:30:39.000\nMD001|000051|180等权 | 94953394| 133600033131.00| 7125.7311| 7114.7322| 7230.6696| 7108.4790| 7174.6056| 7174.6056| |15:30:39.000\nMD001|000052|50基本 | 36870800| 59543019163.00| 2406.8338| 2403.4333| 2420.1304| 2388.4940| 2399.9939| 2399.9939| |15:30:39.000\nMD001|000053|180基本 | 94953394| 133600033131.00| 10046.3905| 10024.1998| 10093.4617| 9961.7460| 10023.4949| 10023.4949| |15:30:39.000\nMD001|000054|上证海外| 52571996| 52665385073.00| 1153.7758| 1151.5740| 1162.0219| 1145.8749| 1154.8700| 1154.8700| |15:30:39.000\nMD001|000055|上证地企| 19003069| 32098766308.00| 1259.5467| 1257.4948| 1272.9801| 1252.9865| 1261.9777| 1261.9777| |15:30:39.000\nMD001|000056|上证国企| 69857878| 75720674083.00| 1077.2771| 1075.4453| 1084.3096| 1070.4359| 1076.8847| 1076.8847| |15:30:39.000\nMD001|000057|全指成长| 27268783| 56501868185.00| 3126.1194| 3121.7538| 3180.7237| 3121.7538| 3151.4892| 3151.4892| |15:30:39.000\nMD001|000058|全指价值| 86314758| 69399500147.00| 3834.5548| 3827.5564| 3851.0154| 3800.7805| 3825.5441| 3825.5441| |15:30:39.000\nMD001|000059|全R成长 | 89430272| 147444720280.00| 2527.3933| 2524.1763| 2576.5010| 2524.1763| 2552.6764| 2552.6764| |15:30:39.000\nMD001|000060|全R价值 | 148476248| 160342352242.00| 3488.8672| 3483.3964| 3518.4158| 3470.6736| 3493.7223| 3493.7223| |15:30:39.000\nMD001|000061|沪企债30| 628| 651680.00| 171.5473| 171.5599| 171.5599| 171.4764| 171.4764| 171.4764| |15:30:39.000\nMD001|000062|上证沪企| 11288795| 16133910034.00| 1577.7757| 1577.0633| 1591.1233| 1570.1184| 1577.2063| 1577.2063| |15:30:39.000\nMD001|000063|上证周期| 48296611| 43173849974.00| 2877.7703| 2871.9301| 2889.5747| 2849.8984| 2869.5488| 2869.5488| |15:30:39.000\nMD001|000064|非周期 | 38019313| 79584828970.00| 2915.1439| 2910.3622| 2964.6618| 2910.3622| 2938.0687| 2938.0687| |15:30:39.000\nMD001|000065|上证龙头| 53701928| 78460719688.00| 2928.6881| 2924.9523| 2973.6971| 2924.9523| 2951.1560| 2951.1560| |15:30:39.000\nMD001|000066|上证商品| 25491826| 26406895968.00| 2521.5073| 2519.1014| 2563.0735| 2517.1563| 2550.1023| 2550.1023| |15:30:39.000\nMD001|000067|上证新兴| 19595756| 44156258772.00| 5662.3527| 5658.0267| 5796.4132| 5658.0267| 5742.3455| 5742.3455| |15:30:39.000\nMD001|000068|上证资源| 24082059| 25910423818.00| 2794.3690| 2791.4244| 2838.6075| 2781.1660| 2824.8698| 2824.8698| |15:30:39.000\nMD001|000069|消费80 | 11694100| 35921706183.00| 4699.7291| 4690.7987| 4773.6830| 4682.7760| 4723.0890| 4723.0890| |15:30:39.000\nMD001|000070|能源等权| 13331836| 12035714751.00| 2942.8862| 2940.7438| 2986.9797| 2926.0564| 2969.5471| 2969.5471| |15:30:39.000\nMD001|000071|材料等权| 20471814| 21138702934.00| 2911.6942| 2909.3422| 2969.6999| 2909.3422| 2950.8715| 2950.8715| |15:30:39.000\nMD001|000072|工业等权| 20339622| 20883420382.00| 2585.4337| 2582.8053| 2618.6699| 2582.8053| 2602.5159| 2602.5159| |15:30:39.000\nMD001|000073|可选等权| 12064102| 18730397900.00| 2742.4715| 2738.3332| 2802.1567| 2738.3332| 2776.9109| 2776.9109| |15:30:39.000\nMD001|000074|消费等权| 2932214| 11563783815.00| 7414.9736| 7407.5746| 7511.3117| 7376.4524| 7429.0111| 7429.0111| |15:30:39.000\nMD001|000075|医药等权| 4039093| 13490760707.00| 6720.8564| 6707.4984| 6821.1431| 6673.5671| 6745.1444| 6745.1444| |15:30:39.000\nMD001|000076|金融等权| 32233145| 23932094137.00| 4121.5450| 4108.3333| 4115.0522| 4064.8528| 4085.7993| 4085.7993| |15:30:39.000\nMD001|000077|信息等权| 11769892| 35401854192.00| 3245.2446| 3241.9465| 3354.5389| 3234.6107| 3310.7217| 3310.7217| |15:30:39.000\nMD001|000078|电信等权| 10148851| 12048789203.00| 2613.3425| 2614.2241| 2679.2565| 2614.2144| 2662.2710| 2662.2710| |15:30:39.000\nMD001|000079|公用等权| 10295578| 7768535174.00| 2368.8694| 2363.0372| 2393.1404| 2345.7202| 2379.7979| 2379.7979| |15:30:39.000\nMD001|000090|上证流通| 344166542| 381994374898.00| 1075.8490| 1074.2068| 1093.2733| 1074.2068| 1084.3690| 1084.3690| |15:30:39.000\nMD001|000091|沪财中小| 25904865| 27320719904.00| 9782.0852| 9751.7695| 10023.9987| 9751.7695| 9955.4017| 9955.4017| |15:30:39.000\nMD001|000092|资源50 | 24095750| 28553446200.00| 3437.4797| 3433.7859| 3489.0508| 3423.4149| 3471.0578| 3471.0578| |15:30:39.000\nMD001|000093|180分层 | 94953394| 133600033131.00| 9968.3255| 9949.9565| 10116.7158| 9941.9020| 10047.5068| 10047.5068| |15:30:39.000\nMD001|000094|上证上游| 23954391| 25768069536.00| 3048.2093| 3043.9876| 3096.6142| 3030.4451| 3082.7761| 3082.7761| |15:30:39.000\nMD001|000095|上证中游| 48942232| 78284503690.00| 2505.6691| 2503.6634| 2559.2794| 2503.6634| 2534.7626| 2534.7626| |15:30:39.000\nMD001|000096|上证下游| 28401071| 53932451561.00| 4197.2231| 4190.3930| 4264.2144| 4190.3930| 4226.9299| 4226.9299| |15:30:39.000\nMD001|000097|高端装备| 18569538| 46167291890.00| 7131.6772| 7129.9872| 7327.4581| 7129.9872| 7255.6536| 7255.6536| |15:30:39.000\nMD001|000098|上证F200| 110654223| 108328432518.00| 4458.0022| 4448.6814| 4477.9476| 4421.1773| 4448.9188| 4448.9188| |15:30:39.000\nMD001|000099|上证F300| 65327053| 70978886367.00| 7079.0191| 7070.8588| 7212.9751| 7070.8588| 7149.8081| 7149.8081| |15:30:39.000\nMD001|000100|上证F500| 175981276| 179307318885.00| 4995.2537| 4985.4987| 5028.0113| 4962.7330| 4993.9188| 4993.9188| |15:30:39.000\nMD001|000101|5年信用 | 110700| 100754234.00| 236.5469| 236.5674| 236.5948| 236.5670| 236.5929| 236.5929| |15:30:39.000\nMD001|000102|沪投资品| 21534779| 31061959233.00| 5550.3058| 5546.7127| 5638.0674| 5539.7155| 5594.6711| 5594.6711| |15:30:39.000\nMD001|000103|沪消费品| 4594093| 21158019808.00| 8295.2935| 8279.2001| 8410.1273| 8264.5714| 8329.9349| 8329.9349| |15:30:39.000\nMD001|000104|380能源 | 4659315| 4542062246.00| 1641.3756| 1638.5929| 1663.5623| 1629.7261| 1650.0506| 1650.0506| |15:30:39.000\nMD001|000105|380材料 | 7084355| 6929671240.00| 3671.0555| 3666.4955| 3745.2460| 3666.4955| 3714.9446| 3714.9446| |15:30:39.000\nMD001|000106|380工业 | 19887465| 23450109884.00| 4433.4491| 4435.9713| 4542.5837| 4435.9713| 4509.3728| 4509.3728| |15:30:39.000\nMD001|000107|380可选 | 1980277| 4014231969.00| 5015.0016| 5006.3091| 5085.8787| 4997.1501| 5046.0418| 5046.0418| |15:30:39.000\nMD001|000108|380消费 | 1375617| 1947586931.00| 12294.4946| 12294.2227| 12436.6234| 12249.0943| 12314.4871| 12314.4871| |15:30:39.000\nMD001|000109|380医药 | 2824771| 7066472847.00| 10063.9783| 10062.1768| 10187.1864| 9985.3816| 10080.1572| 10080.1572| |15:30:39.000\nMD001|000110|380金融 | 8639580| 5459239125.00| 3063.0730| 3058.0497| 3074.3417| 3034.5122| 3051.7209| 3051.7209| |15:30:39.000\nMD001|000111|380信息 | 3879774| 11605218192.00| 5545.4779| 5547.8170| 5743.8435| 5538.1498| 5672.6492| 5672.6492| |15:30:39.000\nMD001|000112|380电信 | 3550539| 7117143205.00| 4309.6044| 4287.8316| 4455.7995| 4285.2351| 4403.5945| 4403.5945| |15:30:39.000\nMD001|000113|380公用 | 2825576| 1982376825.00| 2579.2859| 2574.7873| 2599.2110| 2557.3841| 2587.6245| 2587.6245| |15:30:39.000\nMD001|000114|持续产业| 9244587| 12384989750.00| 1239.2039| 1238.8461| 1255.8804| 1238.1909| 1246.1490| 1246.1490| |15:30:39.000\nMD001|000115|380等权 | 57984468| 75299953941.00| 6606.0349| 6599.8031| 6746.9522| 6599.8031| 6690.0315| 6690.0315| |15:30:39.000\nMD001|000116|信用100 | 438360| 419028027.00| 188.6974| 188.7118| 188.7600| 188.7083| 188.7494| 188.7494| |15:30:39.000\nMD001|000117|380成长 | 11020713| 24093245783.00| 3495.0500| 3491.9146| 3564.4524| 3490.5280| 3526.9682| 3526.9682| |15:30:39.000\nMD001|000118|380价值 | 26337306| 20607333648.00| 8427.1021| 8415.9130| 8493.6665| 8380.9746| 8439.6035| 8439.6035| |15:30:39.000\nMD001|000119|380R成长| 35950569| 59397128659.00| 3290.5731| 3288.5082| 3369.3394| 3288.5082| 3336.2003| 3336.2003| |15:30:39.000\nMD001|000120|380R价值| 51267163| 55911216524.00| 7491.6666| 7484.9252| 7593.7778| 7475.0255| 7545.1119| 7545.1119| |15:30:39.000\nMD001|000121|医药主题| 4156979| 13894353244.00| 8158.7394| 8145.4149| 8276.6679| 8103.2346| 8188.7721| 8188.7721| |15:30:39.000\nMD001|000122|农业主题| 5553093| 4467369506.00| 1533.9656| 1529.4913| 1550.7582| 1527.4368| 1541.6035| 1541.6035| |15:30:39.000\nMD001|000123|180动态 | 35346055| 62776074129.00| 4781.2115| 4777.0602| 4879.2709| 4777.0602| 4829.9156| 4829.9156| |15:30:39.000\nMD001|000125|180稳定 | 59373772| 70776321557.00| 10158.7690| 10137.7420| 10230.8732| 10087.7324| 10159.1066| 10159.1066| |15:30:39.000\nMD001|000126|消费50 | 8351550| 24892380016.00| 8141.3743| 8130.3914| 8288.5169| 8115.3974| 8199.6624| 8199.6624| |15:30:39.000\nMD001|000128|380基本 | 57984468| 75299953941.00| 7304.0470| 7295.3108| 7382.1034| 7277.7052| 7332.6598| 7332.6598| |15:30:39.000\nMD001|000129|180波动 | 64688145| 66916313956.00| 12948.2267| 12927.3118| 13054.8667| 12868.4921| 12968.8774| 12968.8774| |15:30:39.000\nMD001|000130|380波动 | 22791540| 14961810360.00| 11113.1405| 11104.1602| 11232.7889| 11079.2447| 11164.2280| 11164.2280| |15:30:39.000\nMD001|000131|上证高新| 5697738| 19184166935.00| 1849.9447| 1847.7620| 1912.3437| 1842.8683| 1883.2429| 1883.2429| |15:30:39.000\nMD001|000132|上证100 | 10992106| 19473417937.00| 5040.0531| 5044.4986| 5139.0613| 5040.7734| 5091.8206| 5091.8206| |15:30:39.000\nMD001|000133|上证150 | 14046326| 17723745442.00| 4072.7906| 4057.3471| 4194.4735| 4057.3471| 4151.4170| 4151.4170| |15:30:39.000\nMD001|000134|上证银行| 33365099| 19001484193.00| 803.6473| 801.1832| 801.1832| 789.3093| 791.7010| 791.7010| |15:30:39.000\nMD001|000135|180高贝 | 26485782| 48819034036.00| 4340.9380| 4337.6393| 4416.7311| 4337.6393| 4375.7097| 4375.7097| |15:30:39.000\nMD001|000136|180低贝 | 42549811| 40382991491.00| 11215.1987| 11211.8892| 11295.2077| 11082.8969| 11217.4294| 11217.4294| |15:30:39.000\nMD001|000137|380高贝 | 14713783| 23044136586.00| 3622.4243| 3621.4943| 3737.4360| 3621.4943| 3693.2611| 3693.2611| |15:30:39.000\nMD001|000138|380低贝 | 18281932| 15930537604.00| 6633.6284| 6628.9784| 6686.8062| 6603.8420| 6652.6147| 6652.6147| |15:30:39.000\nMD001|000139|上证转债| 14458478| 19968212468.00| 342.9265| 342.8487| 344.5167| 342.8487| 343.4411| 343.4411| |15:30:39.000\nMD001|000141|380动态 | 25843150| 40481126977.00| 2827.2817| 2824.5584| 2894.3920| 2824.5584| 2866.2200| 2866.2200| |15:30:39.000\nMD001|000142|380稳定 | 32147772| 34711346407.00| 7950.3133| 7945.3514| 8058.7507| 7931.5995| 8007.2931| 8007.2931| |15:30:39.000\nMD001|000145|优势资源| 19454711| 22207985152.00| 5253.9818| 5250.0615| 5344.7345| 5232.4345| 5318.0199| 5318.0199| |15:30:39.000\nMD001|000146|优势制造| 12950229| 21779253588.00| 6010.8847| 6010.9843| 6137.5109| 6010.9843| 6083.0254| 6083.0254| |15:30:39.000\nMD001|000147|优势消费| 4923583| 16799620362.00| 6961.9884| 6942.3265| 7049.2253| 6922.2250| 6970.5952| 6970.5952| |15:30:39.000\nMD001|000148|消费领先| 38005979| 61818711426.00| 7602.7362| 7589.4270| 7710.5766| 7583.1718| 7641.8956| 7641.8956| |15:30:39.000\nMD001|000149|180红利 | 37033220| 29594801558.00| 3428.0599| 3416.3913| 3416.5566| 3373.1578| 3391.7638| 3391.7638| |15:30:39.000\nMD001|000150|380红利 | 7123542| 6052911074.00| 11802.6535| 11791.6335| 11885.4317| 11741.0503| 11818.4301| 11818.4301| |15:30:39.000\nMD001|000151|上国红利| 28497914| 17838343645.00| 1565.4919| 1561.7220| 1565.0354| 1547.7315| 1558.2635| 1558.2635| |15:30:39.000\nMD001|000152|上央红利| 34187583| 22564829003.00| 2446.0344| 2434.5891| 2438.2880| 2411.3135| 2423.1056| 2423.1056| |15:30:39.000\nMD001|000153|上民红利| 3302678| 3170545383.00| 2898.7016| 2893.2083| 2945.0977| 2891.2935| 2930.6403| 2930.6403| |15:30:39.000\nMD001|000155|市值百强| 68085542| 103974795905.00| 2541.0578| 2537.2447| 2570.8164| 2529.5546| 2549.7324| 2549.7324| |15:30:39.000\nMD001|000158|上证环保| 8570256| 12790191965.00| 1245.5275| 1244.9259| 1269.1815| 1244.9259| 1255.7902| 1255.7902| |15:30:39.000\nMD001|000159|沪股通 | 271996339| 316409516458.00| 2762.7540| 2758.7235| 2804.9279| 2757.7957| 2782.1027| 2782.1027| |15:30:39.000\nMD001|000160|沪新丝路| 30785800| 26481982605.00| 1740.5421| 1737.5764| 1762.0707| 1734.0686| 1750.4497| 1750.4497| |15:30:39.000\nMD001|000161|沪中国造| 23085153| 43680394084.00| 1393.4457| 1393.7164| 1426.8962| 1393.7164| 1414.7823| 1414.7823| |15:30:39.000\nMD001|000162|沪互联+ | 18064107| 38230892900.00| 2731.6439| 2727.9768| 2812.0893| 2727.3422| 2785.4180| 2785.4180| |15:30:39.000\nMD001|000170|50AH优选| 26238723| 38521967528.70| 4422.6460| 4412.1242| 4485.5346| 4407.5136| 4448.5343| 0.0000| |15:59:55.000\nMD001|000300|沪深300 | 143334717| 232530806334.50| 3502.7866| 3498.4820| 3551.2143| 3489.3861| 3520.9648| 3520.9648| |15:30:39.000\nMD001|000682|科创信息| 3462472| 16102194538.00| 929.3051| 931.3190| 957.5340| 928.4862| 945.0627| 945.0627| |15:30:39.000\nMD001|000683|科创生物| 1213950| 4864088067.00| 889.8455| 889.4762| 904.5736| 884.8375| 892.9334| 892.9334| |15:30:39.000\nMD001|000685|科创芯片| 2374875| 12722328102.00| 1012.2538| 1014.0325| 1041.2555| 1009.8883| 1024.8226| 1024.8226| |15:30:39.000\nMD001|000687|科创高装| 2682743| 7812055272.00| 902.0969| 902.6613| 926.6640| 902.4188| 918.4393| 918.4393| |15:30:39.000\nMD001|000688|科创50 | 18867049| 56229248134.00| 752.8206| 753.8954| 771.4793| 753.2329| 763.2749| 763.2749| |15:30:39.000\nMD001|000689|科创材料| 1533352| 3727763058.00| 687.8395| 688.6664| 708.0503| 688.6430| 699.6589| 699.6589| |15:30:39.000\nMD001|000690|科创成长| 2238960| 8546749739.00| 803.4889| 805.2571| 824.8027| 805.1252| 810.6677| 810.6677| |15:30:39.000\nMD001|000691|科创ESG | 2942586| 13663675189.00| 934.3672| 935.5429| 959.1103| 934.0502| 949.3861| 949.3861| |15:30:39.000\nMD001|000692|科创新能| 2052407| 4898212536.00| 990.5957| 991.5298| 1016.9767| 991.5298| 1003.3095| 1003.3095| |15:30:39.000\nMD001|000693|科创机械| 2218304| 5475731554.00| 950.8301| 950.6709| 982.9711| 950.4573| 974.0197| 974.0197| |15:30:39.000\nMD001|000695|科长三角| 2349058| 9085615693.00| 640.8836| 641.9869| 655.7812| 640.0180| 647.1936| 647.1936| |15:30:39.000\nMD001|000697|科大湾区| 2450884| 7383620049.00| 857.2216| 858.6784| 887.5549| 855.4203| 877.2072| 877.2072| |15:30:39.000\nMD001|000698|科创100 | 4553322| 14730362392.00| 831.1083| 832.0221| 857.0183| 829.9055| 845.0461| 845.0461| |15:30:39.000\nMD001|000802|500沪市 | 54783105| 59116578752.00| 5681.1709| 5679.2066| 5789.0800| 5679.2066| 5734.7361| 5734.7361| |15:30:39.000\nMD001|000814|细分医药| 5327059| 17425668266.70| 7642.7554| 7626.9321| 7762.9963| 7598.1813| 7678.8194| 7678.8194| |15:30:39.000\nMD001|000819|有色金属| 22672181| 24713875567.70| 4879.5934| 4877.0825| 5004.6527| 4877.0825| 4969.5484| 4969.5484| |15:30:39.000\nMD001|000823|800有色 | 19290570| 20435840099.00| 5554.9931| 5549.1229| 5691.0871| 5545.0908| 5655.7374| 5655.7374| |15:04:02.000\nMD001|000827|中证环保| 19538408| 33241214320.10| 1408.5913| 1408.1907| 1430.9137| 1407.3489| 1418.2628| 1418.2628| |15:30:39.000\nMD001|000847|腾讯济安| 28643526| 39371606525.00| 2751.7179| 2745.1860| 2800.2453| 2745.1860| 2774.0107| 2774.0107| |15:04:02.000\nMD001|000849|300非银 | 11813130| 15194557358.00| 7268.3258| 7262.2284| 7363.4555| 7245.6376| 7283.9208| 7283.9208| |15:04:02.000\nMD001|000851|百发100 | 25336907| 32859959144.00| 12791.4473| 12764.7242| 13047.7829| 12764.7242| 12929.3406| 12929.3406| |15:04:02.000\nMD001|000852|中证1000| 178598735| 187597295821.20| 5266.2306| 5262.2197| 5430.7667| 5262.2197| 5382.2363| 5382.2363| |15:30:39.000\nMD001|000853|CSSW丝路| 18391175| 51060422896.00| 1359.1088| 1357.4502| 1378.9432| 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1132.6208| 1130.6555| 1150.1414| 1130.6555| 1141.1172| 1141.1172| |15:04:01.000\nMD001|000867|港中小企| 26702333| 9035881981.20| 1772.5535| 1773.1218| 1802.6941| 1770.5897| 1790.9968| 0.0000| |15:59:55.000\nMD001|000869|HK银行 | 13974091| 6729003685.70| 2604.5933| 2602.2090| 2604.1129| 2555.2877| 2584.0331| 0.0000| |15:59:55.000\nMD001|000891|新兴综指| 310880479| 455065152982.00| 1184.0866| 1183.4078| 1219.1850| 1183.4078| 1206.9016| 1206.9016| |15:04:02.000\nMD001|000901|小康指数| 60509249| 66210133134.00| 5267.7114| 5255.6785| 5315.7574| 5236.6872| 5283.9113| 5283.9113| |15:30:39.000\nMD001|000903|中证100 | 60829884| 117135435315.80| 3332.4214| 3329.7091| 3384.0383| 3322.0085| 3354.2732| 3354.2732| |15:30:39.000\nMD001|000905|中证500 | 116318192| 140612607112.30| 5156.6840| 5156.4803| 5276.6382| 5156.4803| 5223.8060| 5223.8060| |15:30:39.000\nMD001|000906|中证800 | 259652908| 373143413446.80| 3773.4268| 3769.9330| 3834.5891| 3766.9825| 3800.5332| 3800.5332| |15:30:39.000\nMD001|000913|300医药 | 3776205| 14679935729.10| 8055.4837| 8031.7254| 8155.4123| 8003.7629| 8068.3298| 8068.3298| |15:30:39.000\nMD001|000914|300金融 | 48135397| 37496522294.20| 4951.8029| 4941.7325| 4961.0931| 4900.4387| 4918.3355| 4918.3355| |15:30:39.000\nMD001|000928|中证能源| 11627646| 11541457423.60| 3016.3085| 3013.5545| 3042.0956| 2988.8534| 3028.7240| 3028.7240| |15:30:39.000\nMD001|000932|中证消费| 5243060| 18165462594.90| 17574.1826| 17523.5737| 17738.3608| 17451.1720| 17529.0227| 17529.0227| |15:30:39.000\nMD001|000933|中证医药| 8762613| 25299406586.80| 7970.8030| 7952.9286| 8080.4683| 7922.3909| 7994.5873| 7994.5873| |15:30:39.000\nMD001|000934|中证金融| 63608038| 46604538064.80| 4665.1750| 4656.7822| 4679.4965| 4622.4065| 4638.0621| 4638.0621| |15:30:39.000\nMD001|000935|中证信息| 35975183| 85800167800.90| 3504.7232| 3505.6240| 3634.7381| 3502.8313| 3589.8468| 3589.8468| |15:30:39.000\nMD001|000974|800金融 | 58287570| 42628438558.00| 5136.4170| 5127.7264| 5148.9166| 5086.7096| 5104.4119| 5104.4119| |15:04:02.000\nMD001|000982|500等权 | 116318192| 140612607112.30| 6401.0205| 6399.4436| 6544.1199| 6399.4436| 6479.7550| 6479.7550| |15:30:39.000\nMD001|000986|全指能源| 16508136| 14507765791.70| 2453.1690| 2450.8103| 2476.8933| 2433.0117| 2464.0066| 2464.0066| |15:30:39.000\nMD001|000987|全指材料| 44639247| 45104668133.20| 3102.3549| 3099.5700| 3165.4352| 3099.5700| 3140.2598| 3140.2598| |15:30:39.000\nMD001|000989|全指可选| 25425853| 49107616569.00| 4471.1442| 4475.5461| 4577.1602| 4465.2915| 4534.7687| 4534.7687| |15:30:39.000\nMD001|000991|全指医药| 10666525| 31368829184.70| 8554.8484| 8534.5163| 8665.1623| 8493.9090| 8572.0365| 8572.0365| |15:30:39.000\nMD001|000992|全指金融| 80360393| 54407628159.20| 4461.6694| 4453.7654| 4478.7250| 4423.5577| 4439.7426| 4439.7426| |15:30:39.000\nMD001|000993|全指信息| 49204237| 105218853333.30| 4583.8185| 4585.3165| 4759.3280| 4581.9876| 4701.3795| 4701.3795| |15:30:39.000\nMD002|600000|浦发银行| 34535966| 246970623.00| 7.170| 7.190| 7.200| 7.110| 7.170| 7.170| 7.160| 132400| 7.170| 783900| 7.150| 67500| 7.180| 152800| 7.140| 63200| 7.190| 549349| 7.130| 142700| 7.200| 476845| 7.120| 278731| 7.210| 252600|E110 |15:00:00.830\nMD002|600004|白云机场| 13123950| 131265412.00| 9.890| 9.890| 10.100| 9.870| 10.070| 10.070| 10.060| 49500| 10.070| 16300| 10.050| 32000| 10.080| 77000| 10.040| 23900| 10.090| 79400| 10.030| 32300| 10.100| 207990| 10.020| 34200| 10.110| 64000|E110 |15:00:00.790\nMD002|600006|东风汽车| 93569817| 744200828.00| 7.700| 7.700| 8.110| 7.690| 8.010| 8.010| 8.000| 102200| 8.010| 136700| 7.990| 283066| 8.020| 350700| 7.980| 169400| 8.030| 152100| 7.970| 187100| 8.040| 124700| 7.960| 70600| 8.050| 250700|E110 |15:00:00.400\nMD002|600007|中国国贸| 4904008| 107951519.00| 21.700| 21.560| 22.280| 21.550| 21.990| 21.990| 21.990| 5900| 22.000| 3400| 21.980| 1000| 22.010| 1000| 21.960| 1700| 22.030| 16000| 21.950| 300| 22.050| 2000| 21.940| 500| 22.060| 26300|E110 |15:00:00.980\nMD002|600008|首创环保| 50362711| 137725632.00| 2.730| 2.730| 2.750| 2.720| 2.740| 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|15:00:00.980\nMD002|600629|华建集团| 19623600| 100189588.00| 5.010| 4.990| 5.170| 4.970| 5.140| 5.140| 5.130| 37500| 5.140| 97100| 5.120| 123100| 5.150| 293700| 5.110| 91800| 5.160| 198800| 5.100| 99400| 5.170| 157500| 5.090| 77100| 5.180| 270500|E110 |15:00:00.970\nMD002|600630|龙头股份| 26478953| 260976674.00| 9.710| 9.710| 9.950| 9.690| 9.830| 9.830| 9.830| 125300| 9.840| 51600| 9.820| 608000| 9.850| 60000| 9.810| 57100| 9.860| 31300| 9.800| 94500| 9.870| 30800| 9.790| 48600| 9.880| 222800|E110 |15:00:00.790\nMD002|600633|浙数文化| 42323903| 471988756.00| 11.140| 10.810| 11.550| 10.810| 11.210| 11.210| 11.210| 97900| 11.220| 74889| 11.200| 133400| 11.230| 29400| 11.190| 63100| 11.240| 22400| 11.180| 99400| 11.250| 42700| 11.170| 13400| 11.260| 22200|E110 |15:00:00.950\nMD002|600635|大众公用| 12570032| 36162649.00| 2.870| 2.870| 2.900| 2.850| 2.870| 2.870| 2.870| 201888| 2.880| 201300| 2.860| 624000| 2.890| 206200| 2.850| 427500| 2.900| 543270| 2.840| 65400| 2.910| 413990| 2.830| 140500| 2.920| 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|15:00:00.980\nMD002|600649|城投控股| 18193307| 64406870.00| 3.570| 3.550| 3.570| 3.520| 3.540| 3.540| 3.530| 164300| 3.540| 41201| 3.520| 435600| 3.550| 282100| 3.510| 161000| 3.560| 330900| 3.500| 616600| 3.570| 324014| 3.490| 65600| 3.580| 258100|E110 |15:00:01.070\nMD002|600650|锦江在线| 2129920| 16784875.00| 7.800| 7.770| 7.970| 7.770| 7.880| 7.880| 7.880| 2800| 7.890| 500| 7.860| 11400| 7.900| 22300| 7.850| 31600| 7.910| 7700| 7.840| 14500| 7.920| 3900| 7.830| 3500| 7.930| 23000|E110 |15:00:00.950\nMD002|600651|飞乐音响| 29007664| 95108100.00| 3.230| 3.240| 3.380| 3.190| 3.260| 3.260| 3.260| 179700| 3.270| 63300| 3.250| 63700| 3.280| 236400| 3.240| 91400| 3.290| 313600| 3.230| 217700| 3.300| 170200| 3.220| 110700| 3.310| 216300|E110 |15:00:00.980\nMD002|600653|申华控股| 10317684| 16993446.00| 1.620| 1.620| 1.660| 1.620| 1.640| 1.640| 1.640| 483700| 1.650| 485660| 1.630| 1161000| 1.660| 806300| 1.620| 288300| 1.670| 877100| 1.610| 112900| 1.680| 601700| 1.600| 501500| 1.690| 485900|E110 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113100|E110 |15:00:00.170\nMD002|600660|福耀玻璃| 15794098| 676878563.00| 42.800| 42.500| 43.350| 42.010| 42.950| 42.950| 42.950| 746| 42.960| 500| 42.940| 100| 42.970| 1800| 42.930| 11300| 42.980| 1800| 42.910| 10000| 42.990| 2300| 42.900| 21300| 43.000| 12837|E110 |15:00:01.070\nMD002|600661|昂立教育| 12116948| 127860465.00| 10.350| 10.300| 10.800| 10.150| 10.640| 10.640| 10.640| 1700| 10.650| 7200| 10.630| 34500| 10.660| 17000| 10.620| 101000| 10.670| 1900| 10.610| 1500| 10.680| 700| 10.600| 3700| 10.700| 8000|E110 |15:00:00.980\nMD002|600662|外服控股| 6711950| 30478930.00| 4.450| 4.460| 4.600| 4.450| 4.540| 4.540| 4.540| 52000| 4.550| 2000| 4.530| 88300| 4.560| 22800| 4.520| 18400| 4.570| 143600| 4.510| 4500| 4.580| 96300| 4.500| 20500| 4.590| 133900|E110 |15:00:00.950\nMD002|600663|陆家嘴 | 4359027| 37146976.00| 8.450| 8.360| 8.600| 8.360| 8.520| 8.520| 8.520| 10755| 8.530| 9800| 8.510| 19660| 8.540| 8800| 8.500| 12200| 8.550| 3600| 8.490| 13200| 8.560| 400| 8.480| 22700| 8.570| 15500|E110 |15:00:00.070\nMD002|600664|哈药股份| 24394824| 71267326.00| 2.910| 2.900| 2.960| 2.870| 2.930| 2.930| 2.930| 8600| 2.940| 393800| 2.920| 489060| 2.950| 558300| 2.910| 536400| 2.960| 717200| 2.900| 291246| 2.970| 578500| 2.890| 395700| 2.980| 224700|E110 |15:00:00.970\nMD002|600665|天地源 | 14129284| 39549283.00| 2.760| 2.740| 2.840| 2.740| 2.810| 2.810| 2.800| 179650| 2.810| 5550| 2.790| 217200| 2.820| 205600| 2.780| 77600| 2.830| 236700| 2.770| 47100| 2.840| 415400| 2.760| 65100| 2.850| 285700|E110 |15:00:00.950\nMD002|600666|ST瑞德 | 23022468| 36641040.00| 1.580| 1.580| 1.610| 1.580| 1.590| 1.590| 1.580| 718200| 1.590| 441800| 1.570| 1023200| 1.600| 999200| 1.560| 260900| 1.610| 1198500| 1.550| 138600| 1.620| 686600| 1.540| 201200| 1.630| 1231300|E110 |15:00:00.370\nMD002|600667|太极实业| 56560104| 372173691.00| 6.430| 6.430| 6.690| 6.430| 6.610| 6.610| 6.610| 94700| 6.620| 141100| 6.600| 392300| 6.630| 152300| 6.590| 90500| 6.640| 162700| 6.580| 82500| 6.650| 223800| 6.570| 91200| 6.660| 236700|E110 |15:00:00.730\nMD002|600668|尖峰集团| 2341885| 21173953.00| 8.950| 9.040| 9.130| 8.930| 9.020| 9.020| 9.020| 2600| 9.030| 18200| 9.010| 35200| 9.040| 10100| 9.000| 33400| 9.050| 1000| 8.990| 1200| 9.060| 22000| 8.980| 6000| 9.070| 27400|E110 |15:00:00.370\nMD002|600671|*ST目药 | 531100| 4760889.00| 9.050| 9.030| 9.060| 8.820| 8.960| 8.960| 8.950| 500| 8.960| 1400| 8.940| 3500| 9.000| 1000| 8.930| 6000| 9.030| 34700| 8.900| 4800| 9.040| 1100| 8.890| 3500| 9.050| 41800|E110 |15:00:00.790\nMD002|600673|东阳光 | 12598360| 108788052.00| 8.590| 8.600| 8.750| 8.550| 8.670| 8.670| 8.670| 20900| 8.680| 100600| 8.660| 81400| 8.690| 13200| 8.650| 78600| 8.700| 67300| 8.640| 30000| 8.710| 4600| 8.630| 37800| 8.720| 26000|E110 |15:00:00.820\nMD002|600674|川投能源| 10345721| 170760850.00| 16.530| 16.520| 16.650| 16.330| 16.600| 16.600| 16.590| 25200| 16.600| 5600| 16.580| 14000| 16.610| 1000| 16.570| 72500| 16.620| 8100| 16.560| 29500| 16.630| 61000| 16.550| 45100| 16.640| 67100|E110 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4300|E110 |15:00:00.730\nMD002|603192|汇得科技| 5521362| 84696127.00| 15.190| 15.430| 15.800| 15.070| 15.310| 15.310| 15.310| 10100| 15.340| 3500| 15.300| 18100| 15.350| 1900| 15.290| 9900| 15.360| 3200| 15.280| 3900| 15.370| 16000| 15.270| 1400| 15.380| 500|E110 |15:00:00.370\nMD002|603193|润本股份| 3295638| 50706618.00| 14.890| 15.010| 15.700| 14.820| 15.690| 15.690| 15.690| 1600| 15.700| 9600| 15.680| 5400| 15.710| 2900| 15.670| 13400| 15.720| 6100| 15.660| 1900| 15.740| 400| 15.650| 8600| 15.750| 3000|E110 |15:00:00.520\nMD002|603195|公牛集团| 1083183| 111374799.00| 102.980| 102.570| 104.000| 101.000| 102.490| 102.490| 102.480| 5000| 102.490| 48| 102.470| 300| 102.540| 100| 102.460| 200| 102.560| 100| 102.450| 200| 102.600| 100| 102.430| 100| 102.630| 200|E110 |15:00:00.500\nMD002|603196|日播时尚| 4897600| 54395311.00| 10.770| 10.770| 11.270| 10.650| 11.150| 11.150| 11.140| 10400| 11.150| 1700| 11.130| 76000| 11.160| 7100| 11.120| 14100| 11.170| 5400| 11.110| 1000| 11.180| 3700| 11.100| 500| 11.190| 2500|E110 |15:00:00.950\nMD002|603197|保隆科技| 3388890| 158754183.00| 46.260| 46.180| 47.760| 46.020| 46.730| 46.730| 46.720| 8500| 46.730| 3400| 46.710| 1100| 46.750| 300| 46.700| 4300| 46.760| 500| 46.690| 700| 46.780| 200| 46.680| 500| 46.800| 200|E110 |15:00:01.070\nMD002|603198|迎驾贡酒| 2812758| 184438749.00| 65.930| 66.000| 66.600| 65.000| 65.200| 65.200| 65.200| 10950| 65.300| 600| 65.180| 1500| 65.340| 100| 65.160| 900| 65.390| 3800| 65.150| 500| 65.400| 3700| 65.130| 800| 65.410| 500|E110 |15:00:01.070\nMD002|603199|九华旅游| 3608952| 130038253.00| 35.400| 34.810| 36.960| 34.490| 36.450| 36.450| 36.450| 15300| 36.460| 300| 36.440| 2500| 36.470| 600| 36.430| 5100| 36.500| 900| 36.420| 2300| 36.520| 200| 36.410| 100| 36.530| 100|E110 |15:00:00.340\nMD002|603200|上海洗霸| 12352669| 270437024.00| 21.520| 21.280| 22.780| 20.920| 22.500| 22.500| 22.500| 119900| 22.510| 3300| 22.490| 17200| 22.520| 4300| 22.480| 12300| 22.530| 1100| 22.470| 8800| 22.550| 9698| 22.460| 2900| 22.560| 1100|E110 |15:00:00.970\nMD002|603201|常润股份| 1067575| 25133456.00| 23.480| 23.520| 23.800| 23.130| 23.450| 23.450| 23.400| 200| 23.450| 7400| 23.350| 100| 23.460| 7000| 23.250| 3700| 23.470| 2900| 23.240| 2100| 23.480| 8660| 23.230| 5800| 23.490| 200|E110 |15:00:00.970\nMD002|603203|快克智能| 1824617| 35860721.00| 19.180| 19.280| 19.980| 19.250| 19.640| 19.640| 19.640| 5400| 19.650| 700| 19.630| 6900| 19.660| 3700| 19.620| 4100| 19.670| 4900| 19.610| 6200| 19.680| 100| 19.600| 3300| 19.690| 2500|E110 |15:00:00.970\nMD002|603206|嘉环科技| 5258115| 77738143.00| 14.150| 14.150| 15.170| 14.150| 14.950| 14.950| 14.940| 6800| 14.950| 4000| 14.930| 6100| 14.960| 1500| 14.920| 9600| 14.970| 2000| 14.910| 6700| 14.980| 4500| 14.900| 7900| 14.990| 1000|E110 |15:00:00.660\nMD002|603208|江山欧派| 1643453| 45499263.00| 26.800| 26.940| 28.180| 26.600| 27.910| 27.910| 27.910| 792| 27.920| 1800| 27.900| 5600| 27.960| 1000| 27.890| 700| 27.970| 300| 27.880| 2100| 27.980| 500| 27.870| 1100| 27.990| 1100|E110 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|15:00:00.790\nMD002|603297|永新光学| 709845| 57345679.00| 80.720| 80.130| 81.990| 79.300| 80.750| 80.750| 80.750| 1800| 80.850| 500| 80.640| 300| 80.860| 2300| 80.610| 1900| 80.870| 700| 80.600| 100| 80.940| 900| 80.550| 100| 80.950| 400|E110 |15:00:00.000\nMD002|603298|杭叉集团| 3968589| 105866321.00| 26.560| 26.560| 27.090| 26.380| 26.600| 26.600| 26.600| 3300| 26.610| 1500| 26.590| 4900| 26.620| 6200| 26.580| 700| 26.640| 13600| 26.570| 4700| 26.650| 200| 26.560| 3900| 26.660| 1400|E110 |15:00:00.950\nMD002|603299|苏盐井神| 27715485| 242018648.00| 8.720| 8.600| 9.150| 8.420| 8.930| 8.930| 8.920| 25100| 8.930| 93113| 8.910| 16900| 8.940| 120100| 8.900| 13100| 8.950| 188300| 8.890| 12800| 8.960| 34300| 8.880| 300| 8.970| 12600|E110 |15:00:00.520\nMD002|603300|华铁应急| 26523715| 161124674.00| 5.960| 5.980| 6.150| 5.950| 6.140| 6.140| 6.130| 102400| 6.140| 111438| 6.120| 127900| 6.150| 443100| 6.110| 146000| 6.160| 167500| 6.100| 294900| 6.170| 132800| 6.090| 86200| 6.180| 126100|E110 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1700|E110 |15:00:00.950\nMD002|603307|扬州金泉| 941100| 35014578.00| 37.400| 36.730| 38.200| 35.600| 38.140| 38.140| 38.120| 20300| 38.140| 700| 38.080| 500| 38.150| 1000| 38.070| 1000| 38.160| 3000| 37.990| 500| 38.170| 5700| 37.810| 300| 38.180| 2500|E110 |15:00:00.950\nMD002|603308|应流股份| 16136417| 217429835.00| 12.500| 12.970| 13.750| 12.930| 13.750| 13.750| 13.750| 1876600| 0.000| 0| 13.740| 8900| 0.000| 0| 13.730| 500| 0.000| 0| 13.710| 1900| 0.000| 0| 13.700| 11000| 0.000| 0|E110 |15:00:00.980\nMD002|603309|维力医疗| 4485800| 48008114.00| 10.660| 10.620| 10.870| 10.580| 10.660| 10.660| 10.660| 7650| 10.670| 2200| 10.650| 33950| 10.680| 1600| 10.640| 18900| 10.690| 49600| 10.630| 6200| 10.700| 7900| 10.620| 4800| 10.710| 1000|E110 |15:00:00.370\nMD002|603311|金海高科| 2207420| 19317575.00| 8.590| 8.600| 8.820| 8.590| 8.740| 8.740| 8.740| 3000| 8.750| 5000| 8.730| 10100| 8.760| 12200| 8.720| 4900| 8.770| 11600| 8.710| 12700| 8.780| 18400| 8.700| 31800| 8.790| 30900|E110 |15:00:00.370\nMD002|603312|西典新能| 2731000| 74417256.00| 26.930| 26.900| 27.650| 26.730| 27.250| 27.250| 27.240| 16500| 27.250| 6200| 27.200| 200| 27.260| 14300| 27.190| 600| 27.270| 1200| 27.180| 700| 27.280| 4300| 27.170| 1800| 27.290| 1400|E110 |15:00:00.370\nMD002|603313|梦百合 | 3894430| 36348214.00| 9.320| 9.320| 9.410| 9.230| 9.300| 9.300| 9.290| 25000| 9.300| 62200| 9.280| 1100| 9.310| 3100| 9.270| 10600| 9.320| 6900| 9.260| 21000| 9.330| 5100| 9.250| 7500| 9.340| 9300|E110 |15:00:00.950\nMD002|603315|福鞍股份| 7668011| 96162682.00| 11.990| 11.860| 13.100| 11.850| 12.530| 12.530| 12.520| 1900| 12.530| 89800| 12.510| 2400| 12.550| 3100| 12.490| 13400| 12.560| 1100| 12.480| 16800| 12.580| 59100| 12.470| 15400| 12.590| 3000|E110 |15:00:00.370\nMD002|603316|诚邦股份| 9985030| 55301864.00| 5.360| 5.550| 5.670| 5.410| 5.560| 5.560| 5.560| 22300| 5.570| 5200| 5.550| 76600| 5.580| 7000| 5.540| 55500| 5.590| 30800| 5.530| 47500| 5.600| 80300| 5.520| 26200| 5.610| 2100|E110 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金融\", \"open\": 5406.162, \"high\": 5431.201, \"low\": 5378.102, \"traded\": 5420.781, \"volume\": 2743534400, \"amount\": 31188828671.9, \"pre_close\": 5410.438}\n{\"code\": \"399928.SZ\", \"name\": \"中证能源\", \"open\": 2512.681, \"high\": 2559.603, \"low\": 2499.756, \"traded\": 2545.845, \"volume\": 1253497900, \"amount\": 11820474975.0, \"pre_close\": 2502.922}\n{\"code\": \"399932.SZ\", \"name\": \"中证消费\", \"open\": 22899.824, \"high\": 22939.491, \"low\": 22679.381, \"traded\": 22833.243, \"volume\": 660357000, \"amount\": 26660834766.5, \"pre_close\": 22917.033}\n{\"code\": \"399933.SZ\", \"name\": \"中证医药\", \"open\": 10923.574, \"high\": 10955.842, \"low\": 10844.882, \"traded\": 10888.133, \"volume\": 876295300, \"amount\": 28824329110.4, \"pre_close\": 10935.933}\n{\"code\": \"399934.SZ\", \"name\": \"中证金融\", \"open\": 5113.657, \"high\": 5136.173, \"low\": 5086.573, \"traded\": 5127.003, \"volume\": 4921210900, \"amount\": 44337435612.2, \"pre_close\": 5116.182}\n{\"code\": \"399935.SZ\", \"name\": \"中证信息\", \"open\": 4204.911, \"high\": 4246.896, \"low\": 4171.736, \"traded\": 4202.695, \"volume\": 3030168900, \"amount\": 64667802090.1, \"pre_close\": 4210.267}\n{\"code\": \"399959.SZ\", \"name\": \"军工指数\", \"open\": 1607.292, \"high\": 1639.105, \"low\": 1606.151, \"traded\": 1628.466, \"volume\": 538255111, \"amount\": 14776789071.42, \"pre_close\": 1608.833}\n{\"code\": \"399965.SZ\", \"name\": \" 800地产\", \"open\": 4436.111, \"high\": 4457.104, \"low\": 4362.876, \"traded\": 4397.937, \"volume\": 1000842046, \"amount\": 6678977006.45, \"pre_close\": 4375.068}\n{\"code\": \"399966.SZ\", \"name\": \" 800非银\", \"open\": 5116.593, \"high\": 5153.978, \"low\": 5095.444, \"traded\": 5146.227, \"volume\": 2051082290, \"amount\": 24264449899.72, \"pre_close\": 5130.838}\n{\"code\": \"399967.SZ\", \"name\": \"中证军工\", \"open\": 11461.618, \"high\": 11662.29, \"low\": 11453.891, \"traded\": 11565.208, \"volume\": 964323624, \"amount\": 20688917332.9, 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"content": "# Changelog\n\n所有关于本项目的显著变更都将记录在本文件中。\n\n## [ To Do List ]\n\n- LimitSeller 逻辑优化\n\n## [ 4.6.0 ] 2026-05-08\n\n### 修改\n- 优化AKShare远程数据缓存逻辑强，加入Fallback机制\n- 加入QMT本地数据缓存定期清空机制\n- 除权接口替换掉AKShare的访问百度的接口\n- Subscriber 小幅度重构优化\n- TuShare数据源容错能力提升\n- 盘中文件最高最低价缓存忽略集合竞价阶段数据\n- 样例策略文件的类型注释统一\n\n## [ 4.5.0 ] 2026-02-25\n\n### 修改\n- 修复最小价格记录的bug\n- 稳定性提高，防御部分网络抖动\n- 控制台输出文案优化\n\n## [ 4.4.0 ] 2026-01-29\n\n### 修改\n- 系统日志优化\n- 负成本清算显示变动为0\n\n### 删除\n- 第三方库日志内容精简\n\n## [ 4.3.0 ] 2026-01-08\n\n### 添加\n- 临跌停卖点模块，用以预防跌停被锁死的极端风险\n- 竞价结束callback接口\n\n### 修改\n- 部分文案优化\n- Subscriber代码拆分重构\n\n### 删除\n- 旧版scheduler移除\n\n## [ 4.2.0 ] 2025-11-18\n\n### 添加\n- Baostock 数据源添加\n- Redis 数据策略分离的 Demo\n\n### 修改\n- AKShare 指数成份的缓存机制\n- Daily Report 添加成本价显示\n- 线程安全优化 @nackel\n- TDX 除权细节优化 @dominicx\n- apscheduler 稳定性增强 @dominicx\n\n### 删除\n- xtquant 静态库删除，改为 pip install\n\n## [ 4.1.0 ] 2025-10-27\n\n### 添加\n\n- MiniQMT 的数据源支持\n- TDX Zip 的数据源支持\n- Tushare 数据源支持复权数据\n- 增加临近盘前任务回调和检查\n- backtest/gm_template 基于掘金的回测框架模版\n\n### 修改\n\n- Mootdx 部分小bug修复\n- AKShare 添加本地缓存机制 AKCache 缓存部分接口\n- AKShare 日线行情从东财改为sina减少被ban IP的概率\n- Daily History 添加日内不重复更新机制\n- Messager 美观度优化\n- Subscriber 盘中Tick记录优化\n\n### 删除\n\n- 无\n\n## [ 4.0.0 ] 2025-10-07\n\n### 添加\n- buyer: 添加批量买入逻辑\n- buyer: 添加单日买入上限\n- subscriber: 添加临近开盘的回调周期函数\n\n### 修改\n- held_info: 持仓记录支持不止天数的文件缓存结构\n- daily_history: 优化了除权更新的逻辑\n\n### 删除\n- buyer: 无需再传入account_id\n- runners: 移除旧版Scheduler定时器的样例实现\n"
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{
"path": "_doc/CONFIGURATION.md",
"content": "# 进阶配置\n\n最好需要一定的编程基础，自定义组合卖出策略时需要添加代码\n\n## 参数配置\n\n> 修改参数后需要重新启动程序生效\n\nPool Conf 股票池相关的参数\n\n> * white_indexes 白名单指数列表，买点会选择这些指数的成分券\n> * black_prompts 黑名单问财语句，会拉黑当天问财语句里选出来的这些股票绝对不买\n\nBuy Conf 买点相关的参数\n\n> * time_ranges 扫描买点时间段，如果不用买点只用卖点的话可以改成 time_ranges = []\n> * interval 扫描买点间隔，取60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n> * order_premium 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n>\n> 其他看代码中详细说明\n\nSell Conf 卖点相关的参数\n\n> * time_ranges 扫描卖点时间段，如果不用买点只用卖点的话可以改成 time_ranges = []\n> * interval 扫描卖点间隔，取60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n> * order_premium 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n>\n> 其他看代码中详细说明\n\n## 注意事项\n\n与手动买卖结合的注意点\n\n> * 尽量保持空仓开始，如果账户预先有股票则可能由于程序未记录持仓历史导致无法正确卖出\n> * 确保手动买入的时候程序已经，程序也会自动记录主观买入的持仓\n> * 使用过程，需要保证每日开市连续竞价前启动程序，否则无法正确记录持仓时间和历史的最高价导致卖出无法符合预期\n\n本地策略缓存的使用指导\n\n> 要在`CACHE_BASE_PATH`对应的目录里看缓存的信息复盘，可以参考如下：\n> * `assets.csv` 里记录的是账户资金曲线历史\n> * `deal_hist.csv` 里记录的是交易单委托历史\n>\n> 要在`CACHE_BASE_PATH`对应的目录里查看缓存是否正确，可以参考如下：\n> * `positions.json` 里记录的是持仓天数\n> * `max_price.json` 里记录的是历史最高价格\n\n## 组合卖出\n\n可以选择拼接适合固定交易模式的数个卖出组件来构建自定义的`GroupSeller`组合卖出的策略群\n\n以下为预定义的卖出策略单元：\n\n```\nHard Seller: 硬性止损\n\n根据建仓价的下跌比例绝对止损\nhard_time_range = ['09:31', '14:57']\nearn_limit = 9.999 # 绝对止盈率\nrisk_limit = 0.979 # 绝对止损率\nrisk_tight = 0.002 # 换仓下限乘数\n```\n```\nSwitch Seller: 换仓卖出\n\n盈利未达预期则卖出换仓\nswitch_time_range = ['14:30', '14:57']\nswitch_hold_days = 3 # 持仓天数\nswitch_require_daily_up = 0.003 # 换仓上限乘数\n```\n```\nFall Seller: 回落止盈\n\n历史最高价回落比例止盈\nfall_time_range = ['09:31', '14:57']\nfall_from_top = [\n (1.02, 9.99, 0.02),\n (1.01, 1.02, 0.05),\n]\n```\n```\nReturn Seller: 回撤止盈\n\n浮盈回撤百分止盈\nreturn_time_range = ['09:31', '14:57']\nreturn_of_profit = [\n (1.07, 9.99, 0.20),\n (1.05, 1.07, 0.50),\n (1.03, 1.05, 0.80),\n]\n```\n\n```\nOpen Day Seller: (需要历史数据) 开仓日当天相关参数卖出\n\nopening_time_range = ['14:40', '14:57']\nopen_low_rate = 0.99 # 低于开仓日最低价比例\nopen_vol_rate = 0.60 # 低于开仓日成交量比例\n```\n```\nMA Seller: (需要历史数据) 跌破均线卖出\n\n均线一般为价格的一个支撑位\nma_time_range = ['09:31', '14:57']\nma_above = 5 # 跌破N日均线卖出\n```\n```\nCCI Seller: (需要历史数据) CCI 冲高或回落卖出\n\ncci_time_range = ['09:31', '14:57']\ncci_upper = 330.0 # cci 高卖点阈值\ncci_lower = 10.0 # cci 低卖点阈值\n```\n```\nWR Seller: (需要历史数据) WR上穿卖出\n\nwr_time_range = ['09:31', '14:57']\nwr_cross = 25 # wr 卖点阈值\n```\n```\nVolume Drop Seller: (需要历史数据) 次日成交量萎缩卖出\n\nnext_time_range = ['09:31', '14:57']\nnext_volume_dec_threshold = 0.08 # 次日缩量止盈的阈值\nnext_volume_dec_minute = '09:46' # 次日缩量止盈的时间点\nnext_volume_dec_limit = 1.03 # 次日缩量止盈的最大涨幅\n```\n```\nIncidentBlocker: 上涨过程阻断器\n\n开盘一直在上涨的过程中不执行任何卖出（注意GroupSeller的继承顺序）\n```\n```\nUpping Blocker: (需要历史数据) 双涨趋势阻断器\n\n日内均价和MACD同时上升时，不执行后续的卖出策略（注意GroupSeller的继承顺序）\n```"
},
{
"path": "_doc/DEVELOPMENT.md",
"content": ""
},
{
"path": "backtest/gm_template.py",
"content": "# coding=utf-8\n# from __future__ import print_function, absolute_import\n\nimport sys\nimport math\nfrom typing import List, Dict, Set, Optional\n\nimport numpy as np\nfrom mytt.MyTT_advance import SMA, WMA, ATR\nfrom tools.utils_cache import get_prefixes_stock_codes\nfrom tools.utils_dfcf import *\n\n\n_FILENAME = sys.argv[0].split('\\\\')[-1]\n_BACKTEST_INTERVAL = '300s'\n_BACKTEST_START_TIME = '2025-04-12 09:30:00'\n_BACKTEST_END_TIME = '2025-04-30 15:00:00'\n_BACKTEST_INIT_CASH = 100000\n\ncode_list = get_prefixes_stock_codes({'00', '60'}, True)\n\ncache_quotes: Dict[str, Dict] = {} # 记录实时的价格信息\ncache_select: Dict[str, Set] = {} # 记录选股历史，去重\ncache_indicators: Dict[str, Dict] = {} # 记录技术指标相关值\n\nheld_days = {}\n\n\nclass Parameter:\n # 下单持仓\n switch_begin = '09:45' # 每天最早换仓时间\n hold_days = 3 # 持仓天数\n max_count = 10 # 持股数量上限\n amount_each = 10000 # 每个仓的资金上限\n order_premium = 0.08 # 保证成功下单成交的溢价\n upper_buy_count = 3 # 单次选股最多买入股票数量（若单次未买进当日不会再买这只\n # 止盈止损\n upper_income = 1.45 # 止盈率（ATR失效时使用）\n lower_income = 0.97 # 止损率（ATR失效时使用）\n sw_upper_multi = 0.02 # 换仓上限乘数\n sw_lower_multi = 0.005 # 换仓下限乘数\n atr_time_period = 3 # 计算atr的天数\n atr_upper_multi = 1.25 # 止盈atr的乘数\n atr_lower_multi = 0.85 # 止损atr的乘数\n sma_time_period = 3 # 卖点sma的天数\n # 策略参数\n L = 20 # 选股HMA短周期\n M = 40 # 选股HMA中周期\n N = 60 # 选股HMA长周期\n S = 5 # 选股SMA周期\n inc_limit = 1.02 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n min_price = 2.00 # 限制最低可买入股票的现价\n # 历史指标\n day_count = 69 # 70个足够算出周期为60的 HMA\n data_cols = ['close', 'high', 'low'] # 历史数据需要的列\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef calculate_indicators(data: pd.DataFrame) -> Optional[Dict]:\n row_close = data['close']\n row_high = data['high']\n row_low = data['low']\n\n close_3d = row_close.tail(Parameter.atr_time_period).values\n high_3d = row_high.tail(Parameter.atr_time_period).values\n low_3d = row_low.tail(Parameter.atr_time_period).values\n\n return {\n 'PAST_69': row_close.tail(Parameter.day_count).values,\n 'CLOSE_3D': close_3d,\n 'HIGH_3D': high_3d,\n 'LOW_3D': low_3d,\n }\n\n\ndef before_trade_day(context) -> None:\n for code in held_days:\n held_days[code] += 1\n\n history_codes = code_list\n count = 0\n for code in history_codes:\n temp_df = get_history_data(context, code, Parameter.day_count, ['close', 'high', 'low'])\n if not temp_df.isnull().values.any() and len(temp_df) == Parameter.day_count:\n cache_indicators[code] = calculate_indicators(temp_df)\n count += 1\n print(f'{count} stock indicators prepared')\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef get_hma(data: np.array, n: int) -> np.array:\n wma1 = WMA(data, n // 2)\n wma2 = WMA(data, n)\n sqrt_n = int(np.sqrt(n))\n\n diff = 2 * wma1 - wma2\n hma = WMA(diff, sqrt_n)\n\n return hma\n\n\ndef get_sma(data: np.array, n: int) -> np.array:\n sma = SMA(data, n)\n return sma\n\n\ndef decide_stock(quote: Dict, indicator: Dict) -> (bool, Dict):\n curr_close = quote['lastPrice']\n curr_open = quote['open']\n last_close = quote['lastClose']\n\n if not curr_close > Parameter.min_price:\n return False, {}\n\n if not curr_open < curr_close < last_close * Parameter.inc_limit:\n return False, {}\n\n sma05 = get_sma(np.append(indicator['PAST_69'], [curr_close]), Parameter.S)\n sma60 = get_sma(np.append(indicator['PAST_69'], [curr_close]), Parameter.L)\n\n if not (sma05[-2] < sma05[-1]):\n return False, {}\n\n if not (sma60[-2] < sma60[-1] < last_close):\n return False, {}\n\n hma60 = get_hma(np.append(indicator['PAST_69'], [curr_close]), Parameter.N)\n hma40 = get_hma(np.append(indicator['PAST_69'], [curr_close]), Parameter.M)\n hma20 = get_hma(np.append(indicator['PAST_69'], [curr_close]), Parameter.L)\n\n if not (hma20[-1] < hma40[-1] < hma60[-1]):\n return False, {}\n\n if hma20[-2] < hma40[-2] < hma60[-2]:\n return False, {}\n\n return True, {}\n\n\ndef select_stocks(quotes: Dict) -> List[Dict[str, any]]:\n selections = []\n for code in quotes:\n if code not in cache_indicators:\n continue\n\n passed, info = decide_stock(quotes[code], cache_indicators[code])\n if passed:\n selection = {'code': code, 'price': quotes[code]['lastPrice']}\n selection.update(info)\n selections.append(selection)\n return selections\n\n\ndef scan_buy(context, quotes, curr_date, curr_time):\n selections = select_stocks(quotes)\n print(selections, end='')\n\n # 选出一个以上的股票\n if len(selections) > 0:\n selections = sorted(selections, key=lambda x: x['price']) # 选出的股票按照现价从小到大排序\n\n position_codes = [\n dfcf_symbol_to_code(position['symbol'])\n for position in context.account().positions()\n ]\n position_count = len(position_codes)\n available_cash = context.account().cash['available']\n\n buy_count = max(0, Parameter.max_count - position_count) # 确认剩余的仓位\n buy_count = min(buy_count, available_cash // Parameter.amount_each) # 确认现金够用\n buy_count = min(buy_count, len(selections)) # 确认选出的股票够用\n buy_count = min(buy_count, Parameter.upper_buy_count) # 限制一秒内下单数量\n buy_count = int(buy_count)\n\n for i in range(len(selections)): # 依次买入\n if buy_count > 0:\n code = selections[i]['code']\n price = selections[i]['price']\n buy_volume = math.floor(Parameter.amount_each / price / 100) * 100\n\n if buy_volume <= 0:\n logging.debug(f'{code} 价格过高')\n elif code in position_codes:\n logging.debug(f'{code} 正在持仓')\n elif curr_date in cache_select and code in cache_select[curr_date]:\n logging.debug(f'{code} 今日已选')\n else:\n buy_count = buy_count - 1\n\n # 如果今天未被选股过 and 目前没有持仓则记录（意味着不会加仓\n order_buy(code, price, buy_volume)\n held_days[code] = 0\n else:\n break\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef get_last_1_sma(row_close, period) -> float:\n sma = SMA(row_close, period)\n return sma[-1]\n\n\ndef get_atr(row_close, row_high, row_low, period) -> float:\n atr = ATR(row_close, row_high, row_low, period)\n return atr[-1]\n\n\ndef scan_sell(context, quotes, curr_date, curr_time):\n for position in context.account().positions():\n code = dfcf_symbol_to_code(position['symbol'])\n if (code in quotes) and (code in held_days):\n # 如果有数据且有持仓时间记录\n quote = quotes[code]\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position['vwap']\n sell_volume = position['volume']\n\n # 换仓：未满足盈利目标的仓位\n held_day = held_days[code]\n switch_upper = cost_price * (1 + held_day * Parameter.sw_upper_multi)\n switch_lower = cost_price * (Parameter.lower_income + held_day * Parameter.sw_lower_multi)\n\n if held_day > Parameter.hold_days and curr_time >= Parameter.switch_begin:\n if switch_lower < curr_price < switch_upper:\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, '换仓卖单')\n\n # 判断持仓超过一天\n if held_day > 0:\n if (code in quotes) and (code in cache_indicators):\n if curr_price <= switch_lower:\n # 绝对止损卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'ABS止损委托')\n elif curr_price >= cost_price * Parameter.upper_income:\n # 绝对止盈卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'ABS止盈委托')\n else:\n quote = quotes[code]\n close = np.append(cache_indicators[code]['CLOSE_3D'], quote['lastPrice'])\n high = np.append(cache_indicators[code]['HIGH_3D'], quote['high'])\n low = np.append(cache_indicators[code]['LOW_3D'], quote['low'])\n\n sma = get_last_1_sma(close, Parameter.sma_time_period)\n atr = get_atr(close, high, low, Parameter.atr_time_period)\n\n atr_upper = sma + atr * Parameter.atr_upper_multi\n atr_lower = sma - atr * Parameter.atr_lower_multi\n\n if curr_price <= atr_lower:\n # ATR止损卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'ATR止损委托')\n elif curr_price >= atr_upper:\n # ATR止盈卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'ATR止盈委托')\n else:\n if curr_price <= switch_lower:\n # 默认绝对止损卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'DEF止损委托')\n elif curr_price >= cost_price * Parameter.upper_income:\n # 默认绝对止盈卖出\n order_sell(code, curr_price, sell_volume, 'DEF止盈委托')\n\n\n# ==== 框架部分 ====\n\n\ndef execute_strategy(context, curr_date: str, curr_time: str, prev_time: str, quotes: dict):\n # 盘前\n if prev_time == '09:30':\n before_trade_day(context)\n print(f'========== {curr_date} START ==========')\n\n print(curr_date, curr_time, len(quotes), end=':')\n # 早盘\n if '09:31' <= curr_time <= '11:30':\n scan_sell(context, quotes, curr_date, curr_time)\n scan_buy(context, quotes, curr_date, curr_time)\n # 午盘\n elif '13:00' <= curr_time <= '14:56':\n scan_sell(context, quotes, curr_date, curr_time)\n\n print('')\n\n\ndef init(context):\n context.backtest_interval = _BACKTEST_INTERVAL\n context.period = Parameter.day_count\n context.symbol = [code_to_dfcf_symbol(code) for code in code_list]\n\n # 订阅行情\n subscribe(symbols=context.symbol, frequency=_BACKTEST_INTERVAL, wait_group=True)\n subscribe(symbols=context.symbol, frequency='1d', count=context.period)\n\n\ndef on_bar(context, bars):\n if bars[0]['frequency'] != context.backtest_interval:\n return\n\n now = bars[0]['eob']\n curr_date = now.strftime('%Y-%m-%d')\n curr_time = now.strftime('%H:%M')\n prev_time = bars[0]['bob'].strftime('%H:%M')\n\n global cache_quotes\n cache_quotes = update_cache_quote(cache_quotes, bars, curr_time)\n\n # 执行预定策略\n if '09:30' < curr_time < '14:57':\n legal_quotes = {\n k: v\n for k, v in cache_quotes.items()\n if v['lastClose'] is not None and v['lastPrice'] != 0\n }\n if len(legal_quotes) > 0:\n execute_strategy(context, curr_date, curr_time, prev_time, legal_quotes)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n '''\n strategy_id策略ID, 由系统生成\n filename文件名, 请与本文件名保持一致\n mode运行模式, 实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST\n token绑定计算机的ID, 可在系统设置-密钥管理中生成\n backtest_start_time回测开始时间\n backtest_end_time回测结束时间\n backtest_adjust股票复权方式, 不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST\n backtest_initial_cash回测初始资金\n backtest_commission_ratio回测佣金比例\n backtest_slippage_ratio回测滑点比例\n backtest_match_mode市价撮合模式，以下一tick/bar开盘价撮合:0，以当前tick/bar收盘价撮合：1\n '''\n run(strategy_id='94928c8f-a42a-11f0-99d4-c6b1e26dfd7a',\n filename=_FILENAME,\n mode=MODE_BACKTEST,\n token='970a008e02b631efd0d7fa53caeed0ee700e2342',\n backtest_start_time=_BACKTEST_START_TIME,\n backtest_end_time=_BACKTEST_END_TIME,\n backtest_adjust=ADJUST_PREV,\n backtest_initial_cash=_BACKTEST_INIT_CASH,\n backtest_commission_ratio=0.0005, # 万五的手续费\n backtest_slippage_ratio=0.0001, # 万一的滑点\n backtest_match_mode=1)\n"
},
{
"path": "credentials_sample.py",
"content": "# 将本文件复制重命名为 credentials.py 生效\n\nCACHE_PROD_PATH = './_cache/prod_pwc' # 生产环境缓存目录\nCACHE_TEST_PATH = './_cache/test_pwc' # 测试环境缓存目录\n\n# 本地通达信安装目录，用以mootdx数据加速以及访问通达信自选列表\nTDX_FOLDER = r'C:\\new_tdx'\nTUSHARE_TOKEN = [\n # 可以设置多个token\n ['(your token)', '(your label)'],\n]\n\n# 具体账号信息请咨询对应券商客服经理\nQMT_ACCOUNT_ID = '55009728'\nQMT_CLIENT_PATH = r'C:\\国金证券QMT交易端\\userdata_mini'\n\n# 申请方式见文档：https://github.com/silver6wings/SilverQuant?tab=readme-ov-file#%E7%94%B3%E8%AF%B7%E9%92%89%E9%92%89%E6%9C%BA%E5%99%A8%E4%BA%BA\nDING_SECRET = 'SECa0ab7f3ba9742c0*********'\nDING_TOKENS = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=**********************'\n\n# 申请方式见文档：https://github.com/silver6wings/SilverQuant?tab=readme-ov-file#%E7%94%B3%E8%AF%B7%E6%8E%98%E9%87%91%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E7%9B%98\nGM_CLIENT_TOKEN = 'ad239ba1e307c4e5f31fce19a6c173fb********'\nGM_ACCOUNT_ID = '189ca421-49db-11ef-9fa8-0016********'\n\n# 需自行搭建服务，用于推送选股结果\nRECOMMEND_HOST = 'http://127.0.0.1:5000'\nAUTHENTICATION = '*********************'\n"
},
{
"path": "delegate/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "delegate/base_delegate.py",
"content": "import threading\n\nfrom abc import ABC, abstractmethod\nfrom tools.utils_cache import InfoItem, load_json, save_json\n\n\nDEFAULT_STRATEGY_NAME = '空白策略'\n\n\nclass BaseDelegate(ABC):\n def __init__(self):\n self.callback = None\n\n @abstractmethod\n def check_asset(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n def check_orders(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n def check_positions(self):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_market_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_market_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_limit_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_limit_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_cancel_all(self, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_cancel_buy(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME):\n pass\n\n @abstractmethod\n def order_cancel_sell(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME):\n pass\n\n @staticmethod\n def is_position_holding(position: dict) -> bool:\n return False\n\n @abstractmethod\n def get_holding_position_count(self, positions: list, only_stock: bool = False) -> int:\n return 0\n\n @abstractmethod\n def shutdown(self) -> None:\n pass\n\n\n# -----------------------\n# 持仓自动发现更新进缓存\n# -----------------------\ndef update_position_held(lock: threading.Lock, delegate: BaseDelegate, path: str):\n with lock:\n positions = delegate.check_positions()\n if positions is None:\n print('[扫描仓位] 未能获取持仓数据')\n elif len(positions) <= 0:\n print('[扫描仓位] 当前空仓')\n else:\n position_codes = [position.stock_code for position in positions]\n print('[扫描仓位] 当前持仓', position_codes)\n\n held_info = load_json(path)\n\n # 添加未被缓存记录的持仓：默认当日买入\n for position in positions:\n if position.can_use_volume > 0:\n if position.stock_code not in held_info.keys():\n held_info[position.stock_code] = {InfoItem.DayCount: 0}\n\n # 删除已清仓的held_info记录\n holding_codes = list(held_info.keys())\n for code in holding_codes:\n if len(code) > 0 and code[0] != '_' and (code not in position_codes):\n del held_info[code]\n\n save_json(path, held_info)\n"
},
{
"path": "delegate/base_subscriber.py",
"content": "import os\nimport time\nimport datetime\nimport random\nimport threading\nimport traceback\nfrom typing import Dict, Callable, Optional\n\nimport pandas as pd\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\nfrom delegate.daily_reporter import DailyReporter\nfrom delegate.daily_history import DailyHistoryCache\n\nfrom tools.utils_cache import StockNames, check_is_open_day, load_pickle, save_pickle, get_trading_date_list\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\nfrom tools.utils_mootdx import get_tdxzip_history\nfrom tools.utils_remote import DataSource, ExitRight, get_daily_history\n\n\ndef get_today() -> str:\n return datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')\n\n\nclass BaseSubscriber:\n def __init__(\n self,\n # 基本信息\n account_id: str,\n delegate: Optional[BaseDelegate],\n strategy_name: str,\n path_deal: str,\n path_assets: str,\n # 回调\n execute_strategy: Callable, # 策略回调函数\n execute_call_end: Callable = None, # 策略竞价结束回调\n execute_interval: int = 1, # 策略执行间隔，单位（秒）\n before_trade_day: Callable = None, # 盘前函数\n near_trade_begin: Callable = None, # 盘后函数\n finish_trade_day: Callable = None, # 盘后函数\n # 非QMT\n custom_sub_begin: Callable = None, # 使用外部数据时的自定义启动\n custom_unsub_end: Callable = None, # 使用外部数据时的自定义关闭\n # 通知\n ding_messager: BaseMessager = None,\n # 日报\n open_middle_end_report: bool = False, # 午盘结束的报告\n open_today_deal_report: bool = False, # 每日交易记录报告\n open_today_hold_report: bool = False, # 每日持仓记录报告\n today_report_show_bank: bool = False, # 是否显示银行流水（国金QMT会卡死所以默认关闭）\n ):\n self.account_id = '**' + str(account_id)[-4:]\n self.delegate = delegate\n if self.delegate is not None:\n self.delegate.subscriber = self\n\n self.strategy_name = strategy_name\n self.path_deal = path_deal\n self.path_assets = path_assets\n\n self.execute_strategy = execute_strategy\n self.execute_call_end = execute_call_end\n self.execute_interval = execute_interval\n self.before_trade_day = before_trade_day # 提前准备某些耗时长的任务\n self.near_trade_begin = near_trade_begin # 有些数据临近开盘才更新，这里保证内存里的数据正确\n self.finish_trade_day = finish_trade_day # 盘后及时做一些总结汇报入库类的整理工作\n\n self.custom_begin_sub = custom_sub_begin\n self.custom_end_unsub = custom_unsub_end\n\n self.open_middle_end_report = open_middle_end_report\n self.open_today_deal_report = open_today_deal_report\n self.open_today_hold_report = open_today_hold_report\n self.today_report_show_bank = today_report_show_bank\n\n self.messager = ding_messager\n\n self.scheduler = None\n self.create_scheduler()\n\n self.stock_names = StockNames()\n self.daily_reporter = DailyReporter(\n account_id=self.account_id,\n delegate=self.delegate,\n strategy_name=self.strategy_name,\n path_deal=self.path_deal,\n path_assets=self.path_assets,\n messager=self.messager,\n use_outside_data=True,\n today_report_show_bank=self.today_report_show_bank,\n )\n\n self.cache_limits: Dict[str, str] = { # 限制执行次数的缓存集合\n 'prev_seconds': '', # 限制每秒一次跑策略扫描的缓存\n 'prev_minutes': '', # 限制每分钟屏幕心跳换行的缓存\n }\n self.cache_history: Dict[str, pd.DataFrame] = {} # 记录历史日线行情的信息 { code: DataFrame }\n\n # 这个成员变量区别于cache_history，保存全部股票的日线数据550天，cache_history只包含code_list中指定天数数据\n self.history_day_klines : Dict[str, pd.DataFrame] = {}\n\n self.code_list = []\n self.before_job_success_flag = ''\n self.near_trade_success_flag = ''\n self.history_download_date = ''\n\n # -----------------------\n # 监测主策略执行\n # -----------------------\n def callback_run_no_quotes(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n now = datetime.datetime.now()\n\n curr_date = now.strftime('%Y-%m-%d')\n curr_time = now.strftime('%H:%M')\n\n # 每分钟输出一行开头\n if self.cache_limits['prev_minutes'] != curr_time:\n self.cache_limits['prev_minutes'] = curr_time\n print(f'\\n[{curr_date} {curr_time}]', end='')\n\n curr_seconds = now.strftime('%S')\n if self.cache_limits['prev_seconds'] != curr_seconds:\n self.cache_limits['prev_seconds'] = curr_seconds\n\n if int(curr_seconds) % self.execute_interval == 0:\n print('.', end='') # cache_quotes 肯定没数据，这里就是输出观察线程健康\n # str(%Y-%m-%d), str(%H:%M), str(%S)\n self.execute_strategy(curr_date, curr_time, curr_seconds, {})\n\n def callback_open_no_quotes(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:开启', output='[MSG START]\\n')\n\n print('[启动策略]')\n\n if self.custom_begin_sub is not None:\n threading.Thread(target=self.custom_begin_sub).start()\n\n def callback_close_no_quotes(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n print('\\n[关闭策略]')\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:结束', output='[MSG STOP]\\n')\n\n if self.custom_end_unsub is not None:\n threading.Thread(target=self.custom_end_unsub).start()\n\n def update_code_list(self, code_list: list[str]):\n print(f'[订阅列表] {code_list}\\n', end='')\n self.code_list = code_list\n\n # -----------------------\n # 任务接口\n # -----------------------\n def clear_all(self):\n self.history_day_klines.clear()\n\n def before_trade_day_wrapper(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n self.clear_all()\n\n if self.before_trade_day is not None:\n print(f'[定时任务] 盘前任务开始')\n try:\n self.before_trade_day()\n self.before_job_success_flag = get_today()\n print(f'[定时任务] 盘前任务完成 {self.before_job_success_flag}\\n', end='')\n except Exception as e:\n print(f'[定时任务] 盘前任务出错: {e}\\n', end='')\n\n def near_trade_begin_wrapper(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n if self.near_trade_begin is not None:\n print(f'[定时任务] 临盘任务开始')\n try:\n self.near_trade_begin()\n self.near_trade_success_flag = get_today()\n print(f'[定时任务] 临盘任务完成 {self.near_trade_success_flag}\\n', end='')\n except Exception as e:\n print(f'[定时任务] 临盘任务出错: {e}\\n', end='')\n\n\n def finish_trade_day_wrapper(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n if self.finish_trade_day is not None:\n print(f'[定时任务] 盘后任务开始')\n try:\n self.finish_trade_day()\n print(f'[定时任务] 盘后任务完成\\n', end='')\n except Exception as e:\n print(f'[定时任务] 盘后任务出错: {e}\\n', end='')\n\n def execute_call_end_wrapper(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n if self.execute_call_end is not None:\n print(f'[定时任务] 竞价任务开始')\n self.execute_call_end()\n try:\n print(f'[定时任务] 竞价任务完成\\n', end='')\n except Exception as e:\n print(f'[定时任务] 竞价任务出错: {e}\\n', end='')\n\n # 检查是否完成盘前准备\n def check_before_finished(self):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n if self.before_trade_day is not None and self.before_job_success_flag != get_today():\n print('[定时任务] 重新执行盘前任务开始\\n', end='')\n self.before_trade_day_wrapper()\n print(f'[定时任务] 重新执行盘前任务完成\\n', end='')\n if self.near_trade_begin is not None and self.near_trade_success_flag != get_today():\n print(f'[定时任务] 重新执行临盘任务开始\\n', end='')\n self.near_trade_begin_wrapper()\n print(f'[定时任务] 重新执行临盘任务完成\\n', end='')\n\n # -----------------------\n # 盘后报告总结\n # -----------------------\n def daily_summary(self):\n now = datetime.datetime.now()\n if not check_is_open_day(now.strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n print(f'[每日总结] 开始')\n curr_date = now.strftime('%Y-%m-%d')\n\n if self.open_today_deal_report:\n try:\n self.daily_reporter.today_deal_report(today=curr_date)\n except Exception as e:\n print('[每日总结] 交易报告出错: ', e)\n traceback.print_exc()\n\n if self.open_today_hold_report:\n try:\n if self.delegate is not None:\n positions = self.delegate.check_positions()\n self.daily_reporter.today_hold_report(today=curr_date, positions=positions)\n else:\n print('[每日总结] 获取持仓信息必需 delegate')\n except Exception as e:\n print('[每日总结] 持仓报告出错: ', e)\n traceback.print_exc()\n\n try:\n if self.delegate is not None:\n asset = self.delegate.check_asset()\n self.daily_reporter.check_asset(today=curr_date, asset=asset, is_afternoon=(now.hour > 12))\n except Exception as e:\n print('[每日总结] 账户报告出错: ', e)\n traceback.print_exc()\n\n print(f'[每日总结] 结束')\n\n # -----------------------\n # 定时器\n # -----------------------\n def _start_scheduler(self):\n run_time_ranges = [\n # 上午时间段: 09:15:00 到 11:29:59\n {\n 'hour': '9',\n 'minute': '15-59',\n 'second': '0-59' # 9:15到9:59的每秒\n },\n {\n 'hour': '10',\n 'minute': '0-59',\n 'second': '0-59' # 10:00到10:59的每秒\n },\n {\n 'hour': '11',\n 'minute': '0-29',\n 'second': '0-59' # 11:00到11:29的每秒（包含59秒）\n },\n # 下午时间段: 13:00:00 到 14:59:59\n {\n 'hour': '13-14',\n 'minute': '0-59',\n 'second': '0-59' # 13:00到14:59的每秒\n }\n ]\n\n for idx, cron_params in enumerate(run_time_ranges):\n self.scheduler.add_job(self.callback_run_no_quotes, 'cron', **cron_params, id=f\"run_{idx}\")\n\n if self.before_trade_day is not None: # 03:00 ~ 06:59\n random_hour = random.randint(0, 3) + 3\n random_minute = random.randint(0, 59)\n self.scheduler.add_job(self.before_trade_day_wrapper, 'cron', hour=random_hour, minute=random_minute)\n\n if self.finish_trade_day is not None: # 16:05 ~ 16:15\n random_minute = random.randint(0, 10) + 5\n self.scheduler.add_job(self.finish_trade_day_wrapper, 'cron', hour=16, minute=random_minute)\n\n if self.execute_call_end is not None:\n self.scheduler.add_job(self.execute_call_end_wrapper, 'cron', hour=9, minute=25, second=45)\n\n if self.open_middle_end_report:\n self.scheduler.add_job(self.daily_summary, 'cron', hour=11, minute=32)\n\n self.scheduler.add_job(self.prev_check_open_day, 'cron', hour=1, minute=0)\n self.scheduler.add_job(self.check_before_finished, 'cron', hour=8, minute=55) # 检查当天是否完成准备\n self.scheduler.add_job(self.callback_open_no_quotes, 'cron', hour=9, minute=14, second=30)\n self.scheduler.add_job(self.callback_close_no_quotes, 'cron', hour=11, minute=30, second=30)\n self.scheduler.add_job(self.callback_open_no_quotes, 'cron', hour=12, minute=59, second=30)\n self.scheduler.add_job(self.callback_close_no_quotes, 'cron', hour=15, minute=0, second=30)\n self.scheduler.add_job(self.daily_summary, 'cron', hour=15, minute=2)\n\n try:\n print('[定时任务] 计划启动')\n self.scheduler.start()\n except KeyboardInterrupt:\n print('[定时任务] 手动结束')\n os.system('pause')\n except Exception as e:\n print('[定时任务] 执行出错：', e)\n os.system('pause')\n finally:\n self.delegate.shutdown()\n print('[定时任务] 关闭完成')\n\n def create_scheduler(self):\n from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler\n from apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor\n executors = {\n 'default': ThreadPoolExecutor(32),\n }\n job_defaults = {\n 'coalesce': True,\n 'misfire_grace_time': 180,\n 'max_instances': 3\n }\n self.scheduler = BlockingScheduler(timezone='Asia/Shanghai', executors=executors, job_defaults=job_defaults)\n\n def start_scheduler(self):\n temp_now = datetime.datetime.now()\n temp_date = temp_now.strftime('%Y-%m-%d')\n temp_time = temp_now.strftime('%H:%M')\n # 盘中执行需要补齐\n if '08:05' < temp_time < '15:30' and check_is_open_day(temp_date):\n self.before_trade_day_wrapper()\n self.near_trade_begin_wrapper()\n if '09:15' < temp_time < '11:30' or '13:00' <= temp_time < '14:57':\n self.callback_open_no_quotes() # 重启时如果在交易时间则订阅Tick\n\n self._start_scheduler()\n\n # -----------------------\n # 检查是否交易日\n # -----------------------\n def prev_check_open_day(self):\n now = datetime.datetime.now()\n curr_date = now.strftime('%Y-%m-%d')\n curr_time = now.strftime('%H:%M')\n print(f'\\n[{curr_date} {curr_time}]', end='')\n is_open_day = check_is_open_day(curr_date)\n if self.delegate is not None:\n self.delegate.is_open_day = is_open_day\n\n\nclass HistorySubscriber(BaseSubscriber):\n # -----------------------\n # 盘前下载数据缓存\n # -----------------------\n def _download_from_remote(\n self,\n target_codes: list,\n start: str,\n end: str,\n adjust: ExitRight,\n columns: list[str],\n data_source: DataSource,\n ):\n print(f'Prepared TIME RANGE: {start} - {end}')\n t0 = datetime.datetime.now()\n print(f'Downloading {len(target_codes)} stocks:')\n\n group_size = 200\n down_count = 0\n for i in range(0, len(target_codes), group_size):\n sub_codes = [sub_code for sub_code in target_codes[i:i + group_size]]\n print(i, sub_codes) # 已更新数量\n\n # TUSHARE 批量下载限制总共8000天条数据，所以暂时弃用\n # if data_source == DataSource.TUSHARE:\n # # 使用 TUSHARE 数据源批量下载\n # dfs = get_ts_daily_histories(sub_codes, start, end, columns)\n # self.cache_history.update(dfs)\n # time.sleep(0.1)\n\n # 默认使用 AKSHARE 数据源\n for code in sub_codes:\n df = get_daily_history(code, start, end, columns=columns, adjust=adjust, data_source=data_source)\n time.sleep(0.5)\n if df is not None:\n self.cache_history[code] = df\n down_count += 1\n\n print(f'Download completed with {down_count} stock histories succeed!')\n t1 = datetime.datetime.now()\n print(f'Prepared TIME COST: {t1 - t0}')\n\n def _download_from_tdx(self, target_codes: list, start: str, end: str, adjust: ExitRight, columns: list[str]):\n print(f'Prepared time range: {start} - {end}')\n t0 = datetime.datetime.now()\n\n full_history = get_tdxzip_history(adjust=adjust)\n self.history_day_klines = full_history\n\n days = len(get_trading_date_list(start, end))\n\n i = 0\n for code in target_codes:\n if code in full_history:\n i += 1\n self.cache_history[code] = full_history[code][columns].tail(days).copy()\n print(f'[HISTORY] Find {i}/{len(target_codes)} codes returned.')\n\n t1 = datetime.datetime.now()\n print(f'Prepared TIME COST: {t1 - t0}')\n\n def download_cache_history(\n self,\n cache_path: str, # DATA SOURCE 是tushare的时候不需要\n code_list: list[str],\n start: str,\n end: str,\n adjust: ExitRight,\n columns: list[str],\n data_source: DataSource,\n ):\n # ======== 每日一次性全量数据源 ========\n if data_source == DataSource.AKSHARE or data_source == DataSource.TDXZIP:\n temp_indicators = load_pickle(cache_path)\n if temp_indicators is not None and len(temp_indicators) > 0:\n # 如果有缓存就读缓存\n self.cache_history.clear()\n self.cache_history = {}\n self.cache_history.update(temp_indicators)\n print(f'{len(self.cache_history)} histories loaded from {cache_path}')\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:'\n f'历史{len(self.cache_history)}支')\n else:\n # 如果没缓存就刷新白名单\n self.cache_history.clear()\n self.cache_history = {}\n if data_source == DataSource.AKSHARE:\n self._download_from_remote(code_list, start, end, adjust, columns, data_source)\n else:\n print('[提示] 使用TDX ZIP文件作为数据源，请在RUN代码中添加调度任务 check_xdxr_cache '\n '更新除权除息数据，建议运行时段在05:30之后')\n print('[提示] 使用TDX ZIP文件作为数据源，请在RUN代码中建议在 near_trade_begin 中执行 '\n 'download_cache_history 获取历史数据，避免 before_trade_day 执行时间太早未更新除权信息')\n self._download_from_tdx(code_list, start, end, adjust, columns)\n\n save_pickle(cache_path, self.cache_history)\n print(f'{len(self.cache_history)} of {len(code_list)} histories saved to {cache_path}')\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:'\n f'历史{len(self.cache_history)}支')\n\n if data_source == DataSource.TDXZIP and (self.history_day_klines is None or len(self.history_day_klines) == 0):\n self.history_day_klines = get_tdxzip_history(adjust=adjust)\n\n # ======== 预加载每日增量数据源 ========\n elif data_source == DataSource.TUSHARE or data_source == DataSource.MOOTDX:\n hc = DailyHistoryCache()\n hc.set_data_source(data_source=data_source)\n if hc.daily_history is not None:\n if self.history_download_date == get_today():\n print(f'[历史日线] {get_today()} 已下载过，跳过重复下载')\n return\n\n hc.daily_history.remove_recent_exit_right_histories(5) # 一周数据\n hc.daily_history.download_recent_daily(20) # 一个月数据\n self.history_download_date = get_today()\n # 下载后加载进内存\n start_date = datetime.datetime.strptime(start, '%Y%m%d')\n end_date = datetime.datetime.strptime(end, '%Y%m%d')\n delta = abs(end_date - start_date)\n self.cache_history = hc.daily_history.get_subset_copy(code_list, delta.days + 1)\n\n else:\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:\\n无法识别的数据源')\n\n\n # 重新加载历史数据进内存\n def refresh_memory_history(self, code_list: list[str], start: str, end: str, data_source: DataSource):\n if not check_is_open_day(get_today()):\n return\n\n hc = DailyHistoryCache()\n hc.set_data_source(data_source=data_source)\n if hc.daily_history is not None:\n start_date = datetime.datetime.strptime(start, '%Y%m%d')\n end_date = datetime.datetime.strptime(end, '%Y%m%d')\n delta = abs(end_date - start_date)\n self.cache_history = hc.daily_history.get_subset_copy(code_list, delta.days + 1)\n"
},
{
"path": "delegate/daily_backtest.py",
"content": "from datetime import datetime, timedelta\nfrom typing import Dict, List, Callable, Optional\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n\n\nclass Context:\n _instance = None\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super().__new__(cls)\n return cls._instance\n\n def __setattr__(self, name, value):\n # 禁止设置保留属性（双下划线开头和结尾）\n if name.startswith('__') and name.endswith('__'):\n raise AttributeError(f\"Cannot set reserved attribute: {name}\")\n super().__setattr__(name, value)\n\n def clear(self):\n self.__dict__.clear()\n\n\ndef backtest(\n daily_data: Dict[str, pd.DataFrame],\n stock_list: List[str],\n start_date: int,\n end_date: int,\n bars_count: int,\n handle_bars: Callable[[int, str, pd.DataFrame], None],\n before_day: Optional[Callable[[int], None]] = None,\n after_day: Optional[Callable[[int], None]] = None\n) -> None:\n \"\"\"\n 高效回测框架 - 按时间顺序逐天遍历，处理局部数据缺失\n\n 参数:\n data_dict: 股票数据字典 {股票代码: DataFrame}\n stock_list: 要处理的股票列表\n start_date: 回测开始日期 (整数格式YYYYMMDD)\n end_date: 回测结束日期 (整数格式YYYYMMDD)\n bar_count: 每次处理的K线数量\n hand_bars: 每只股票每根K线的回调函数\n before_day: 每日开始前的回调函数 (可选)\n after_day: 每日结束后的回调函数 (可选)\n \"\"\"\n # 第一步：创建统一的交易日历\n all_dates = set()\n for df in daily_data.values():\n mask = (df['datetime'] >= start_date) & (df['datetime'] <= end_date)\n valid_dates = df.loc[mask, 'datetime'].unique()\n all_dates.update(valid_dates)\n\n # 转换为排序后的日期数组（升序）\n trade_dates = np.sort(np.array(list(all_dates)))\n\n # 第二步：为每只股票预构建索引映射\n stock_data = {}\n for stock in stock_list:\n if stock not in daily_data:\n continue\n\n df = daily_data[stock]\n # 筛选日期范围内的数据\n\n date_obj = datetime.strptime(str(start_date), '%Y%m%d')\n # 7天 / 5工作日 + 10天 长假\n new_date = date_obj - timedelta(days=int(bars_count * 1.5) + 10)\n begin_date = int(new_date.strftime('%Y%m%d'))\n mask = (df['datetime'] >= begin_date) & (df['datetime'] <= end_date)\n df_sub = df.loc[mask].copy()\n\n if df_sub.empty:\n continue\n\n # 确保按日期升序排列\n df_sub.sort_values('datetime', inplace=True)\n df_sub.reset_index(drop=True, inplace=True)\n\n # 创建日期到位置的映射\n date_to_idx = {date: idx for idx, date in enumerate(df_sub['datetime'])}\n\n # 存储处理后的数据\n stock_data[stock] = {\n 'df': df_sub,\n 'date_to_idx': date_to_idx,\n 'min_idx': 0,\n 'max_idx': len(df_sub) - 1\n }\n\n # 第三步：按时间顺序遍历每个交易日\n for current_date in trade_dates:\n # 盘前处理\n if before_day:\n before_day(current_date)\n\n # 处理当天的所有股票\n for stock in stock_list:\n if stock not in stock_data:\n continue\n\n data = stock_data[stock]\n df = data['df']\n date_to_idx = data['date_to_idx']\n\n # 检查当前日期是否存在\n if current_date not in date_to_idx:\n continue\n\n current_idx = date_to_idx[current_date]\n\n # 关键修改：从当前日期倒推bar_count条数据（处理停牌导致的局部缺失）\n # 计算窗口开始位置\n window_start_idx = current_idx - bars_count + 1\n\n # 如果窗口起始位置小于最小索引，则从最小索引开始\n if window_start_idx < data['min_idx']:\n window_start_idx = data['min_idx']\n\n # 获取窗口数据\n window = df.iloc[window_start_idx:current_idx + 1]\n\n # 调用K线处理函数\n if len(window) >= bars_count:\n handle_bars(current_date, stock, window.copy())\n\n # 盘后处理\n if after_day:\n after_day(current_date)\n"
},
{
"path": "delegate/daily_history.py",
"content": "import os\nimport datetime\nimport time\nimport traceback\nimport pandas as pd\n\nfrom tools.utils_basic import symbol_to_code\nfrom tools.utils_cache import AKCacheProtected, get_prev_trading_date, get_recent_exit_right_codes_from_fhps\nfrom tools.utils_remote import DataSource, ExitRight, get_daily_history, get_ts_daily_histories\n\n\nDEFAULT_INIT_DAY_COUNT: int = 550 # 默认足够覆盖两年\n\n\nclass DailyHistoryCache:\n _instance = None\n daily_history = None\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super(DailyHistoryCache, cls).__new__(cls)\n cls.daily_history = None # Initialize data as None initially\n return cls._instance\n\n def __init__(self):\n self.data_source = DailyHistory.default_data_source\n # init 之后一定set之后daily_history才不会是None\n\n def set_data_source(self, data_source: DataSource, init_day_count: int = DEFAULT_INIT_DAY_COUNT):\n if self.daily_history is None or self.data_source != data_source:\n self.data_source = data_source\n self.daily_history = DailyHistory(data_source=self.data_source, init_day_count=init_day_count)\n self.daily_history.load_history_from_disk_to_memory()\n\n\nclass DailyHistory:\n default_columns: list[str] = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n default_root_path: str = '_cache/_daily'\n default_kline_folder: str = 'kline'\n default_data_source: DataSource = DataSource.MOOTDX\n # TUSHARE 数据源 不要超过8000，7000为安全\n # MOOTDX 数据源 不要超过800，700为安全\n\n def __init__(\n self,\n root_path: str = default_root_path,\n data_source: DataSource = default_data_source,\n init_day_count: int = DEFAULT_INIT_DAY_COUNT,\n ):\n self.root_path = f'{root_path}_{data_source}'\n self.data_source = data_source\n self.init_day_count = init_day_count\n self.last_update_time = f'{self.root_path}/_last_update_time.txt'\n\n os.makedirs(self.root_path, exist_ok=True)\n os.makedirs(f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}', exist_ok=True)\n self.cache_history: dict[str, pd.DataFrame] = {}\n\n def __getitem__(self, item: str) -> pd.DataFrame:\n if item not in self.cache_history:\n self.cache_history[item] = pd.DataFrame(columns=self.default_columns)\n return self.cache_history[item]\n\n def _has_datetime_column(self, df: pd.DataFrame, code: str, stage: str) -> bool:\n if df is None:\n print(f'[历史日线] {stage} {code} skipped: dataframe is None')\n return False\n if not isinstance(df, pd.DataFrame):\n print(f'[历史日线] {stage} {code} skipped: invalid dataframe type {type(df)}')\n return False\n if 'datetime' not in df.columns:\n print(f'[历史日线] {stage} {code} skipped: missing datetime column')\n return False\n return True\n\n # 获取数据副本\n def get_subset_copy(self, codes: list[str], days: int) -> dict[str, pd.DataFrame]:\n if codes is None:\n codes = self.cache_history.keys()\n\n ans = {}\n i = 0\n for code in codes:\n if code in self.cache_history:\n i += 1\n ans[code] = self[code].tail(days).copy()\n print(f'[历史日线] Find {i}/{len(codes)} codes returned.')\n return ans\n\n # 获取代码列表\n def get_code_list(self, force_download: bool = False, prefixes: set[str] = None) -> list[str]:\n code_list_path = f'{self.root_path}/_code_list.csv'\n\n # 获取远程所有股票代码列表，目前只支持 akshare\n if force_download:\n try:\n df = AKCacheProtected.stock_info_a_code_name()\n df.to_csv(code_list_path, index=False)\n except Exception as e:\n print('[历史日线] Download code list failed! ', e)\n\n # 获取本地列表时 prefix 生效\n if os.path.exists(code_list_path):\n df = pd.read_csv(code_list_path, dtype={'code': str}, index_col=False)\n if prefixes is None:\n return [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['code'].values]\n else:\n return [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['code'].values if symbol[:2] in prefixes]\n\n else:\n return []\n\n # ==============\n # 内部下载代码\n # ==============\n\n def _download_codes(self, code_list: list[str], day_count: int, interval: int = 5) -> None:\n now = datetime.datetime.now()\n forward_day = 1 # 不算今天\n start_date = get_prev_trading_date(now, forward_day + day_count)\n end_date = get_prev_trading_date(now, forward_day)\n\n downloaded_count = 0\n download_failure = []\n\n group_size = 10\n for i in range(0, len(code_list), group_size):\n group_codes = [sub_code for sub_code in code_list[i:i + group_size]]\n\n for code in group_codes:\n try_limit = 2\n try_count = 0\n df = None\n while try_count < try_limit:\n try_count += 1\n try:\n df = get_daily_history(\n code=code,\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n columns=self.default_columns,\n adjust=ExitRight.QFQ,\n data_source=self.data_source,\n )\n time.sleep(interval)\n except Exception:\n pass\n if df is None or len(df) == 0:\n download_failure.append(code)\n continue\n else:\n df.to_csv(f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv', index=False)\n downloaded_count += 1\n\n print(f'[历史日线] [{downloaded_count}/{min(i + group_size, len(code_list))}]', group_codes)\n # 有可能是当天新股没有数据，下载失败也正常\n print(f'[历史日线] Download finished with {len(download_failure)} fails: {download_failure}')\n\n # 自动补全本地缺失股票代码\n def _download_local_missed(self):\n code_list = self.get_code_list()\n print(f'[历史日线] Checking local missed codes from {len(code_list)}...')\n missing_codes = []\n for code in code_list:\n path = f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv'\n if not os.path.exists(path):\n missing_codes.append(code)\n\n print(f'[历史日线] Downloading missing {len(missing_codes)} codes...')\n self._download_codes(missing_codes, self.init_day_count)\n\n # 下载本地缺失的股票代码数据\n def _download_remote_missed(self) -> None:\n print('[历史日线] Searching local missed code...')\n prev_code_list = self.get_code_list()\n curr_code_list = self.get_code_list(force_download=True)\n gap_codes = []\n for code in curr_code_list:\n if code not in prev_code_list:\n gap_codes.append(code)\n print(f'[历史日线] Downloading {len(gap_codes)} gap codes data of {self.init_day_count} days...')\n self._download_codes(gap_codes, self.init_day_count)\n\n # ==============\n # 全量更新逻辑\n # ==============\n\n def load_history_from_disk_to_memory(self, auto_update: bool = True) -> None:\n code_list = self.get_code_list()\n if len(code_list) == 0:\n self.download_all_to_disk()\n\n if auto_update:\n self._download_local_missed()\n\n print(f'[历史日线] Loading {len(code_list)} codes...', end='')\n self.cache_history.clear()\n error_count = 0\n i = 0\n for code in code_list:\n i += 1\n if i % 1000 == 0:\n print('.', end='')\n path = f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv'\n try:\n df = pd.read_csv(path, dtype={'datetime': int})\n if not self._has_datetime_column(df, code, 'load'):\n error_count += 1\n continue\n self.cache_history[code] = df\n except Exception as e:\n print(code, e)\n error_count += 1\n print(f'\\n[历史日线] Loading finished with {error_count}/{i} errors')\n\n def download_all_to_disk(self, renew_code_list: bool = True, interval: int = 5) -> None:\n code_list = self.get_code_list(force_download=renew_code_list)\n print(f'[历史日线] Downloading all {len(code_list)} codes data of {self.init_day_count} days...')\n self._download_codes(code_list, self.init_day_count, interval=interval)\n\n # ==============\n # 部分更新逻辑\n # ==============\n\n # 下载具体某天的数据 TUSHARE\n def _update_codes_by_tushare(self, target_date: str, code_list: list[str]) -> set[str]:\n target_date_int = int(target_date)\n print(f'[历史日线] Updating {target_date} ', end='')\n\n loss_list = [] # 找到缺失当天数据的codes\n for code in code_list:\n cache_df = self[code]\n if not self._has_datetime_column(cache_df, code, 'cache check'):\n self.cache_history[code] = pd.DataFrame(columns=self.default_columns)\n cache_df = self[code]\n if not (cache_df['datetime'] == target_date_int).any():\n loss_list.append(code)\n\n updated_codes = set()\n updated_count = 0\n group_size = 400\n for i in range(0, len(loss_list), group_size):\n time.sleep(0.5)\n group_codes = [sub_code for sub_code in loss_list[i:i + group_size]]\n\n dfs = get_ts_daily_histories(\n codes=group_codes,\n start_date=target_date,\n end_date=target_date,\n columns=self.default_columns,\n # adjust=ExitRight.QFQ,\n )\n\n # 填补缺失的日期\n for code in dfs:\n df = dfs[code]\n if not self._has_datetime_column(df, code, 'tushare update'):\n continue\n cache_df = self[code]\n if not self._has_datetime_column(cache_df, code, 'cache append'):\n self.cache_history[code] = pd.DataFrame(columns=self.default_columns)\n cache_df = self[code]\n if len(df) == 1 and (not (cache_df['datetime'] == target_date_int).any()):\n updated_codes.add(code)\n updated_count += 1\n if self.cache_history[code] is None or len(self.cache_history[code]) == 0:\n self.cache_history[code] = df # concat len = 0 的 df 会报 warning\n else:\n self.cache_history[code] = pd.concat([self.cache_history[code], df], ignore_index=True)\n print('.', end='')\n print(f' {updated_count} codes updated!')\n return updated_codes\n\n # 下载一段时间的数据，逐个下载\n def _update_codes_one_by_one(self, days: int, code_list: list[str]) -> set[str]:\n now = datetime.datetime.now()\n start_date = get_prev_trading_date(now, days)\n end_date = get_prev_trading_date(now, 1)\n print(f'[历史日线] Updating {start_date} - {end_date}', end='')\n\n updated_codes = set()\n updated_count = 0\n group_size = 100\n for i in range(0, len(code_list), group_size):\n print(f'\\n[历史日线] [{min(i + group_size, len(code_list))}]', end='')\n group_codes = [sub_code for sub_code in code_list[i:i + group_size]]\n for code in group_codes:\n df = get_daily_history(\n code=code,\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n columns=self.default_columns,\n adjust=ExitRight.QFQ,\n data_source=self.data_source,\n )\n if df is not None and len(df) > 0:\n if not self._has_datetime_column(df, code, 'history update'):\n print('x', end='')\n continue\n cache_df = self[code]\n if not self._has_datetime_column(cache_df, code, 'cache append'):\n self.cache_history[code] = pd.DataFrame(columns=self.default_columns)\n cache_df = self[code]\n updated = False\n for forward_day in range(days, 0, -1):\n target_date_int = int(get_prev_trading_date(now, forward_day))\n target_date_df = df[df['datetime'] == target_date_int]\n if len(target_date_df) == 1 and (not (cache_df['datetime'] == target_date_int).any()):\n updated = True\n if self.cache_history[code] is None or len(self.cache_history[code]) == 0:\n self.cache_history[code] = target_date_df # concat len = 0 的 df 会报 warning\n else:\n self.cache_history[code] = pd.concat(\n [self.cache_history[code], target_date_df], ignore_index=True)\n cache_df = self.cache_history[code]\n if updated:\n updated_codes.add(code)\n updated_count += 1\n print('.', end='')\n else:\n print('x', end='')\n print(f' {updated_count} codes updated!')\n return updated_codes\n\n # 平时手动操作补单日数据使用\n def download_single_daily(self, target_date: str) -> None:\n if len(self.cache_history) == 0:\n self.load_history_from_disk_to_memory()\n code_list = self.get_code_list()\n updated_codes = self._update_codes_by_tushare(target_date, code_list)\n print('[历史日线] Sort and Save all history data ', end='')\n i = 0\n for code in updated_codes:\n i += 1\n if i % 1000 == 0:\n print('.', end='')\n if not self._has_datetime_column(self[code], code, 'save'):\n continue\n self.cache_history[code] = self[code].sort_values(by='datetime')\n self.cache_history[code].to_csv(f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv', index=False)\n print(f'\\n[历史日线] Finished with {i} files updated')\n\n # 更新近几日数据，不用全部下载，速度快也不容易被Ban IP\n def download_recent_daily(self, days: int) -> None:\n if len(self.cache_history) == 0:\n self.load_history_from_disk_to_memory()\n\n try:\n self._download_remote_missed() # 先把之前的历史更新上，可能会有长度不够的问题\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] _download_remote_missed 异常: {e}')\n traceback.print_exc()\n\n try:\n code_list = self.get_code_list()\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] get_code_list 异常: {e}')\n traceback.print_exc()\n return\n\n # TUSHARE 支持一次下载多个票，AKSHARE & MOOTDX 只能全部扫描一遍，所以加个缓存标记以防重复加载浪费时间\n if self.data_source == DataSource.TUSHARE:\n now = datetime.datetime.now()\n all_updated_codes = set()\n # 每日 18:59 之后默认更新当日数据\n forward_end = 0\n if now.hour > 18:\n forward_end -= 1\n\n for forward_day in range(days, forward_end, -1):\n target_date = get_prev_trading_date(now, forward_day)\n try:\n sub_updated_codes = self._update_codes_by_tushare(target_date, code_list)\n all_updated_codes.update(sub_updated_codes)\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] _update_codes_by_tushare({target_date}) 异常: {e}')\n traceback.print_exc()\n else:\n try:\n ttl = self.since_last_update_datetime()\n if ttl is not None and ttl < 12 * 3600: # 上次更新时间太近就不重复执行\n return\n\n all_updated_codes = self._update_codes_one_by_one(days, code_list)\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] _update_codes_one_by_one({days}) 异常: {e}')\n traceback.print_exc()\n return\n\n # 排序存储所有更新过的数据\n print('[历史日线] Sorting and Saving all history data ', end='')\n i = 0\n for code in all_updated_codes:\n i += 1\n if i % 1000 == 0:\n print('.', end='')\n if not self._has_datetime_column(self[code], code, 'save'):\n continue\n self.cache_history[code] = self[code].sort_values(by='datetime')\n self.cache_history[code].to_csv(f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv', index=False)\n print(f'\\n[历史日线] Finished with {i} files updated')\n\n self.write_last_update_datetime()\n\n def write_last_update_datetime(self):\n now = datetime.datetime.now()\n with open(self.last_update_time, 'w', encoding='utf-8') as f:\n f.write(now.isoformat())\n\n def since_last_update_datetime(self):\n try:\n with open(self.last_update_time, 'r', encoding='utf-8') as f:\n last_time_str = f.read().strip()\n\n last_time = datetime.datetime.fromisoformat(last_time_str)\n now = datetime.datetime.now()\n time_delta = now - last_time\n return time_delta.total_seconds()\n except Exception as e:\n print(f\"Get local history update TTL failed: {str(e)}\")\n return None\n\n # ==============\n # 除权更新逻辑\n # ==============\n\n def remove_single_history(self, code: str) -> bool:\n file_path = f'{self.root_path}/{self.default_kline_folder}/{code}.csv'\n try:\n if not os.path.isfile(file_path):\n return False\n os.remove(file_path)\n return True\n except PermissionError:\n print(f'[历史日线] No Permission deleting {file_path}')\n return False\n except OSError as e:\n print(f'[历史日线] Error when deleting: {e}')\n return False\n\n @staticmethod\n def get_recent_exit_right_codes(days: int) -> list[str]:\n return get_recent_exit_right_codes_from_fhps(days)\n\n def remove_recent_exit_right_histories(self, days: int) -> None:\n try:\n codes = self.get_recent_exit_right_codes(days)\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] 获取最近 {days} 天除权列表异常，跳过清理: {e}')\n return\n\n removed_count = 0\n for code in codes:\n try:\n if self.remove_single_history(code):\n removed_count += 1\n except Exception as e:\n print(f'[历史日线] 删除 {code} 历史缓存失败: {e}')\n print(f'[历史日线] Removed {removed_count} histories with Exit Right announced')\n"
},
{
"path": "delegate/daily_reporter.py",
"content": "import os\nimport datetime\nfrom typing import Optional\n\nimport pandas as pd\nfrom xtquant import xtdata\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\n\nfrom tools.constants import MSG_INNER_SEPARATOR, MSG_OUTER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_basic import code_to_symbol\nfrom tools.utils_cache import StockNames, get_prev_trading_date_str\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\n\ndef colour_text(text: str, to_red: bool, to_green: bool):\n color = '#3366FF'\n # （红色RGB为：220、40、50，绿色RGB为：22、188、80）\n if to_red:\n color = '#DC2832'\n if to_green:\n color = '#16BC50'\n\n return f'{text}'\n\n\n# 获取总仓位价格增幅\ndef get_total_asset_increase(path_assets: str, curr_date: str, curr_asset: float) -> Optional[float]:\n if os.path.exists(path_assets):\n df = pd.read_csv(path_assets) # 读取\n prev_asset = df.tail(1)['asset'].values[0] # 获取最近的日期资产\n df.loc[len(df)] = [curr_date, curr_asset] # 添加最新的日期资产\n if datetime.datetime.now().hour > 12: # 防止午盘重写\n df.to_csv(path_assets, index=False) # 存储\n return curr_asset - prev_asset\n else:\n df = pd.DataFrame({'date': [curr_date], 'asset': [curr_asset]})\n if datetime.datetime.now().hour > 12: # 防止午盘重写\n df.to_csv(path_assets, index=False)\n return None\n\n\nclass DailyReporter:\n def __init__(\n self,\n account_id: str,\n strategy_name: str,\n delegate: Optional[BaseDelegate],\n path_deal: str,\n path_assets: str,\n messager: BaseMessager = None,\n use_outside_data: bool = False, # 默认使用原版 QMT data （定期 call 数据但不传入quotes）\n today_report_show_bank: bool = False, # 是否显示银行流水（国金QMT会卡死所以默认关闭）\n ):\n self.account_id = account_id\n self.delegate = delegate\n self.strategy_name = strategy_name\n self.path_deal = path_deal\n self.path_assets = path_assets\n\n self.messager = messager\n self.use_outside_data = use_outside_data\n self.today_report_show_bank = today_report_show_bank\n self.stock_names = StockNames()\n\n def today_deal_report(self, today: str):\n if not os.path.exists(self.path_deal):\n print('Missing deal record file!')\n title = f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 未找到记录'\n text = f'{title}\\n\\n[{today}] 未交易'\n else:\n df = pd.read_csv(self.path_deal, encoding='gbk')\n if '日期' in df.columns:\n df = df[df['日期'] == today]\n\n title = f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 委托统计'\n text = f'{title}\\n\\n[{today}] 交易{len(df)}单'\n\n if len(df) > 0:\n for index, row in df.iterrows():\n # ['日期', '时间', '代码', '名称', '类型', '注释', '成交价', '成交量']\n text += MSG_OUTER_SEPARATOR\n text += f'{row[\"时间\"]} {row[\"注释\"]} {code_to_symbol(row[\"代码\"])} '\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'{row[\"名称\"]} {row[\"成交量\"]}股 {row[\"成交价\"]}元 '\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(text)\n\n def today_hold_report(self, today: str, positions):\n text = ''\n hold_count = 0\n display_list = []\n\n # 处理持仓数据\n for position in positions:\n if position.volume > 0:\n code = position.stock_code\n if code in ['888880.SH', '131990.SZ']: # 逆回购 标准券 # 逆回购不需计算 盈亏\n continue\n\n if self.use_outside_data:\n from tools.utils_remote import get_mootdx_quotes\n quotes = get_mootdx_quotes([code])\n else:\n quotes = xtdata.get_full_tick([code])\n\n curr_price = None\n if (code in quotes) and ('lastPrice' in quotes[code]):\n curr_price = quotes[code]['lastPrice']\n\n open_price = position.open_price\n if open_price == 0.0 or curr_price is None:\n continue\n\n # 负成本不显示变化\n total_change = curr_price - open_price if open_price > 0 else 0\n ratio_change = curr_price / open_price - 1 if open_price > 0 else 0\n vol = position.volume\n hold_count += 1\n display_list.append([code, curr_price, open_price, vol, ratio_change, total_change])\n\n sorted_list_desc = sorted(display_list, key=lambda x: x[4], reverse=True)\n\n # 渲染输出内容\n for i in range(hold_count):\n [code, curr_price, open_price, vol, ratio_change, total_change] = sorted_list_desc[i]\n total_change = colour_text(\n f\"{total_change * vol:.2f}\",\n total_change > 0.000001,\n total_change < -0.000001)\n ratio_prefix = '+' if ratio_change > 0 else ''\n ratio_change = colour_text(\n f'{ratio_prefix}{ratio_change * 100:.1f}%',\n ratio_change > 0.000001,\n ratio_change < -0.000001)\n\n text += MSG_OUTER_SEPARATOR\n text += f'{code_to_symbol(code)} ' \\\n f'{self.stock_names.get_name(code)} ' \\\n f'{curr_price * vol:.2f}元'\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'成本 {open_price:.3f} 浮 {total_change} ({ratio_change})'\n\n title = f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 持仓统计'\n text = f'{title}\\n\\n[{today}] 持仓{hold_count}支\\n{text}'\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(text)\n\n def check_asset(self, today: str, asset, is_afternoon: bool = True):\n title = f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} {\"午盘\" if is_afternoon else \"早盘\"}清点'\n text = title\n\n increase = get_total_asset_increase(self.path_assets, today, asset.total_asset)\n if increase is not None:\n text += MSG_OUTER_SEPARATOR\n\n total_change = colour_text(\n f'{\"+\" if increase > 0 else \"\"}{round(increase, 2)}',\n increase > 0,\n increase < 0,\n )\n ratio_change = colour_text(\n # (今日 - 昨日) / 昨日\n f'{\"+\" if increase > 0 else \"\"}{round(increase * 100 / (asset.total_asset - increase), 2)}%',\n increase > 0,\n increase < 0,\n )\n text += f'{\"当日\" if is_afternoon else \"盘中\"}变动: {total_change}元({ratio_change})'\n\n if self.today_report_show_bank \\\n and hasattr(self.delegate, 'xt_trader') \\\n and hasattr(self.delegate.xt_trader, 'query_bank_info'):\n cash_change = 0.0\n today_xt = today.replace('-', '')\n yesterday_xt = get_prev_trading_date_str(today, 1)\n bank_info = self.delegate.xt_trader.query_bank_info(self.delegate.account) # 银行信息查询\n for bank in bank_info:\n if bank.success or bank.error_msg == '':\n # 银行卡流水记录查询\n transfers = self.delegate.xt_trader.query_bank_transfer_stream(\n self.delegate.account, yesterday_xt, today_xt, bank.bank_no, bank.bank_account)\n total_change = sum(\n -t.balance\n if t.transfer_direction == '2' else t.balance\n for t in transfers if (t.success or t.error_msg == '') and t.date == today_xt and t.transfer_status == '成功'\n )\n cash_change += total_change\n\n if abs(cash_change) > 0.0001:\n cash_change_str = colour_text(\n f'{\"+\" if cash_change > 0 else \"\"}{round(cash_change, 2)}',\n cash_change > 0,\n cash_change < 0,\n )\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'银证转账: {cash_change_str}元'\n\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'{\"持仓\" if is_afternoon else \"浮动\"}市值: {round(asset.market_value, 2)}元' \\\n f'({round(asset.market_value / asset.total_asset * 100, 2)} %)'\n\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'剩余现金: {round(asset.cash, 2)}元'\n\n text += MSG_INNER_SEPARATOR\n text += f'资产总计: {round(asset.total_asset, 2)}元'\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(text)\n"
},
{
"path": "delegate/gm_callback.py",
"content": "import datetime\nimport threading\nfrom typing import Optional\n\nfrom gmtrade.api import *\nfrom gmtrade.pb.account_pb2 import Order, ExecRpt, AccountStatus\n\nfrom tools.constants import MSG_OUTER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_basic import gmsymbol_to_code\nfrom tools.utils_cache import StockNames, record_deal, new_held, del_key, del_held_day\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\n\nclass GmCallback:\n def __init__(\n self,\n account_id: str,\n strategy_name: str,\n ding_messager: BaseMessager,\n disk_lock: threading.Lock,\n path_deal: str,\n path_held: str,\n path_max_prices: str,\n path_min_prices: str,\n debug: bool = False,\n ):\n super().__init__()\n self.account_id = '**' + str(account_id)[-4:]\n self.strategy_name = strategy_name\n self.ding_messager = ding_messager\n self.disk_lock = disk_lock\n self.path_deal = path_deal\n self.path_held = path_held\n self.path_max_prices = path_max_prices\n self.path_min_prices = path_min_prices\n\n self.stock_names = StockNames()\n self.debug: bool = debug\n\n GmCache.gm_callback = self\n\n @staticmethod\n def register_callback():\n file_name = 'delegate.gm_callback.py'\n try:\n status = start(filename=file_name)\n if status == 0:\n print(f'[掘金信息] 使用 {file_name} 订阅回调成功\\n', end='')\n else:\n print(f'[掘金信息] 使用 {file_name} 订阅回调失败，状态码：{status}\\n', end='')\n except Exception as e0:\n print(f'[掘金信息] 使用 {file_name} 订阅回调异常：{e0}\\n', end='')\n try:\n # 直接使用当前模块进行注册，不使用filename参数\n status = start(filename='__main__')\n if status == 0:\n print(f'[掘金信息] 使用 __main__ 订阅回调成功\\n', end='')\n else:\n print(f'[掘金信息] 使用 __main__ 订阅回调失败，状态码：{status}\\n', end='')\n except Exception as e1:\n print(f'[掘金信息] 使用 __main__ 订阅回调异常：{e1}\\n', end='')\n try:\n # 如果start()不带参数失败，尝试使用空参数\n status = start()\n if status == 0:\n print(f'[掘金信息] 订阅回调成功\\n', end='')\n else:\n print(f'[掘金信息] 订阅回调失败，状态码：{status}\\n', end='')\n except Exception as e2:\n print(f'[掘金信息] 使用空参数订阅回调也失败：{e2}\\n', end='')\n\n @staticmethod\n def unregister_callback():\n print(f'[掘金信息] 取消订阅回调\\n', end='')\n # stop()\n\n def record_order(self, order_time: str, code: str, price: float, volume: int, side: str, remark: str):\n record_deal(\n lock=self.disk_lock,\n path=self.path_deal,\n timestamp=order_time,\n code=code,\n name=self.stock_names.get_name(code),\n order_type=side,\n remark=remark,\n price=round(price, 3),\n volume=volume,\n )\n\n def on_execution_report(self, rpt: ExecRpt):\n \"\"\"\n account_id: \"189ca421-49db-11ef-9fa8-00163e022aa6\"\n account_name: \"189ca421-49db-11ef-9fa8-00163e022aa6\"\n cl_ord_id: \"83fe1b04-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n order_id: \"83fe1b0b-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n exec_id: \"84287d81-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n symbol: \"SHSE.600000\"\n position_effect: 1\n side: 1\n exec_type: 15\n price: 8.300000190734863\n volume: 100\n amount: 830.0000190734863\n created_at {\n seconds: 1721962529\n nanos: 130021792\n }\n cost: 830.0000190734863\n \"\"\"\n pass\n\n def on_order_status(self, order: Order):\n if order.status == OrderStatus_Rejected:\n self.ding_messager.send_text_as_md(f'订单驳回：{order.symbol} {order.ord_rej_reason_detail}')\n\n elif order.status == OrderStatus_Filled:\n stock_code = gmsymbol_to_code(order.symbol)\n traded_volume = order.volume\n traded_price = order.price\n\n if order.side == OrderSide_Sell:\n del_held_day(self.disk_lock, self.path_held, stock_code)\n del_key(self.disk_lock, self.path_max_prices, stock_code)\n del_key(self.disk_lock, self.path_min_prices, stock_code)\n\n name = self.stock_names.get_name(stock_code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 卖成 {stock_code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {traded_volume}股 {traded_price:.2f}元',\n '[SOLD]')\n\n elif order.side == OrderSide_Buy:\n new_held(self.disk_lock, self.path_held, [stock_code])\n\n name = self.stock_names.get_name(stock_code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 买成 {stock_code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {traded_volume}股 {traded_price:.2f}元',\n '[BOUGHT]')\n elif order.status == OrderStatus_New:\n print(f'[NEW:{order.symbol}]', end='')\n elif order.status == OrderStatus_Canceled:\n print(f'[CANCELED:{order.symbol}]', end='')\n else:\n print(f'[掘金订单]{order.symbol} 订单状态：{order.status}\\n', end='')\n\n\nclass GmCache:\n gm_callback: Optional[GmCallback] = None\n\n\ndef on_execution_report(rpt: ExecRpt):\n # print(f'[掘金回调] {rpt.symbol} 成交状态已变化')\n GmCache.gm_callback.on_execution_report(rpt)\n\n\ndef on_order_status(order: Order):\n # print(f'[掘金回调] {order.symbol} 订单状态已变')\n GmCache.gm_callback.on_order_status(order)\n\n\ndef on_trade_data_connected():\n print('[掘金回调] 交易服务已连接\\n', end='')\n\n\ndef on_trade_data_disconnected():\n print('[掘金回调] 交易服务已断开\\n', end='')\n\n\ndef on_account_status(account_status: AccountStatus):\n print(f'[掘金回调] 账户状态已变化 状态：{account_status}\\n', end='')\n\n\ndef on_error(error_code, error_info):\n print(f'[掘金报错] 错误码:{error_code} 错误信息:{error_info}\\n', end='')\n"
},
{
"path": "delegate/gm_delegate.py",
"content": "\"\"\"\nhttps://sim.myquant.cn/sim/help/Python.html\n\"\"\"\nimport datetime\nfrom typing import List\n\nfrom gmtrade.api import *\nfrom gmtrade.pb.account_pb2 import Cash, Position, Order\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\nfrom delegate.gm_callback import GmCallback\n\nfrom credentials import GM_ACCOUNT_ID, GM_CLIENT_TOKEN\n\nfrom tools.constants import MSG_OUTER_SEPARATOR, MSG_INNER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_basic import code_to_gmsymbol, gmsymbol_to_code\nfrom tools.utils_cache import StockNames\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\n\nDEFAULT_GM_SERVER_HOST = 'api.myquant.cn:9000'\nDEFAULT_GM_STRATEGY_NAME = '模拟策略'\n\n\nclass GmAsset:\n def __init__(self, cash: Cash, account_id: str = ''):\n self.account_type = 0\n self.account_id = account_id\n self.cash = round(cash.available, 3)\n self.frozen_cash = round(cash.order_frozen, 3)\n self.market_value = round(cash.frozen, 3)\n self.total_asset = round(cash.nav, 3)\n\n\nclass GmOrder:\n def __init__(self, order: Order):\n self.account_id = order.account_id\n self.stock_code = gmsymbol_to_code(order.symbol)\n self.order_id = order.order_id\n self.order_volume = order.volume\n self.price = order.price\n self.order_type = order.order_type\n self.order_status = order.status\n\n\nclass GmPosition:\n def __init__(self, position: Position):\n self.account_id = position.account_id\n self.stock_code = gmsymbol_to_code(position.symbol)\n self.volume = position.volume\n self.can_use_volume = position.available\n self.open_price = position.vwap\n self.market_value = position.amount\n\n\nclass GmDelegate(BaseDelegate):\n def __init__(\n self,\n account_id: str = None,\n callback: GmCallback = None,\n ding_messager: BaseMessager = None,\n ):\n super().__init__()\n self.ding_messager = ding_messager\n self.stock_names = StockNames()\n\n self.account_id = '**' + str(account_id)[-4:]\n\n set_endpoint(DEFAULT_GM_SERVER_HOST)\n set_token(GM_CLIENT_TOKEN)\n\n self.account = account(account_id=GM_ACCOUNT_ID, account_alias='')\n login(self.account)\n\n if callback is not None:\n self.callback = callback\n self.callback.register_callback()\n\n def shutdown(self):\n self.callback.unregister_callback()\n\n def check_asset(self) -> GmAsset:\n cash: Cash = get_cash(self.account)\n return GmAsset(cash, GM_ACCOUNT_ID)\n\n def check_orders(self) -> List[GmOrder]:\n orders = get_orders(self.account)\n return [GmOrder(order) for order in orders]\n\n def check_positions(self) -> List[GmPosition]:\n positions = get_positions(self.account)\n return [GmPosition(position) for position in positions if position.volume > 0]\n\n def order_market_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME,\n ):\n \"\"\"\n [\n account_id: \"189ca421-49db-11ef-9fa8-00163e022aa6\"\n cl_ord_id: \"83fe1b04-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n order_id: \"83fe1b0b-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n ex_ord_id: \"83fe1b0b-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n symbol: \"SHSE.600000\"\n side: 1\n position_effect: 1\n order_type: 2\n order_qualifier: 3\n status: 1\n order_style: 1\n volume: 100\n created_at {\n seconds: 1721962528\n nanos: 852249292\n }\n updated_at {\n seconds: 1721962528\n nanos: 852249292\n }\n ]\n \"\"\"\n orders = order_volume(\n symbol=code_to_gmsymbol(code),\n price=price,\n volume=volume,\n side=OrderSide_Buy,\n order_type=OrderType_Market,\n order_qualifier=OrderQualifier_B5TC,\n position_effect=PositionEffect_Open,\n )\n print(f'[{remark}]{code}')\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 市买 {code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[MB]')\n return orders\n\n def order_market_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME,\n ):\n orders = order_volume(\n symbol=code_to_gmsymbol(code),\n price=price,\n volume=volume,\n side=OrderSide_Sell,\n order_type=OrderType_Market,\n order_qualifier=OrderQualifier_B5TC,\n position_effect=PositionEffect_Close,\n )\n print(f'[{remark}]{code}')\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 市卖 {code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[MS]')\n return orders\n\n def order_limit_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME,\n ):\n \"\"\"\n [\n account_id: \"189ca421-49db-11ef-9fa8-00163e022aa6\"\n cl_ord_id: \"83fe1b04-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n order_id: \"83fe1b0b-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n ex_ord_id: \"83fe1b0b-4afa-11ef-97f5-00163e022aa6\"\n symbol: \"SHSE.600000\"\n side: 1\n position_effect: 1\n order_type: 2\n order_qualifier: 3\n status: 1\n order_style: 1\n volume: 100\n created_at {\n seconds: 1721962528\n nanos: 852249292\n }\n updated_at {\n seconds: 1721962528\n nanos: 852249292\n }\n ]\n \"\"\"\n orders = order_volume(\n symbol=code_to_gmsymbol(code),\n price=price,\n volume=volume,\n side=OrderSide_Buy,\n order_type=OrderType_Limit,\n position_effect=PositionEffect_Open,\n )\n print(f'[{remark}]{code}')\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 限买 {code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[LB]')\n return orders\n\n def order_limit_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME,\n ):\n orders = order_volume(\n symbol=code_to_gmsymbol(code),\n price=price,\n volume=volume,\n side=OrderSide_Sell,\n order_type=OrderType_Limit,\n position_effect=PositionEffect_Close,\n )\n print(f'[{remark}]{code}')\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 限卖 {code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[LS]')\n return orders\n\n def order_cancel_all(self, strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME):\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 全撤'\n '[CA]')\n order_cancel_all()\n\n # order_1 = {'symbol': 'SHSE.600000', 'cl_ord_id': 'cl_ord_id_1', 'price': 11, 'side': 1, 'order_type': 1}\n # order_2 = {'symbol': 'SHSE.600004', 'cl_ord_id': 'cl_ord_id_2', 'price': 11, 'side': 1, 'order_type': 1}\n # orders = [order_1, order_2]\n # order_cancel(wait_cancel_orders=orders)\n\n def order_cancel_buy(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME):\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {name}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 撤买 {code}'\n '[CB]')\n\n orders = get_orders()\n candidate = []\n for order in orders:\n if order.side == OrderSide_Buy:\n candidate.append({\n 'symbol': code_to_gmsymbol(code),\n 'cl_ord_id': order.cl_ord_id,\n })\n order_cancel(candidate)\n\n def order_cancel_sell(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_GM_STRATEGY_NAME):\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{strategy_name} {name}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 撤卖 {code}'\n '[CS]')\n\n orders = get_orders()\n candidate = []\n for order in orders:\n if order.side == OrderSide_Sell:\n candidate.append({\n 'symbol': code_to_gmsymbol(code),\n 'cl_ord_id': order.cl_ord_id,\n })\n order_cancel(candidate)\n\n @staticmethod\n def is_position_holding(position: GmPosition) -> bool:\n return position.volume > 0\n\n def get_holding_position_count(self, positions: List[GmPosition]) -> int:\n return sum(1 for position in positions if self.is_position_holding(position))\n"
},
{
"path": "delegate/xt_callback.py",
"content": "import threading\nimport datetime\nimport logging\n\nfrom typing import Callable\n\nfrom xtquant import xtconstant\nfrom xtquant.xttrader import XtQuantTraderCallback\nfrom xtquant.xttype import XtOrder, XtTrade, XtOrderError, XtCancelError, XtOrderResponse, XtCancelOrderResponse\n\nfrom tools.constants import MSG_OUTER_SEPARATOR, MSG_INNER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_cache import record_deal, new_held, del_key, del_held_day, StockNames\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\n\nclass XtBaseCallback(XtQuantTraderCallback):\n def __init__(self):\n self.delegate = None\n\n def on_disconnected(self):\n # deprecated\n print(datetime.datetime.now(), '连接丢失，断线重连中...')\n if self.delegate is not None:\n self.delegate.xt_trader = None\n\n\nclass XtDefaultCallback(XtBaseCallback):\n def on_stock_trade(self, trade: XtTrade):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'成交回调 id:{trade.order_id} code:{trade.stock_code} remark:{trade.order_remark}',\n )\n\n def on_stock_order(self, order: XtOrder):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'委托回调 id:{order.order_id} code:{order.stock_code} remark:{order.order_remark}',\n )\n\n def on_order_stock_async_response(self, res: XtOrderResponse):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'异步委托回调 id:{res.order_id} sysid:{res.error_msg} remark:{res.order_remark}',\n )\n\n def on_order_error(self, order_error: XtOrderError):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'委托报错回调 id:{order_error.order_id} error_id:{order_error.error_id} error_msg:{order_error.error_msg}',\n )\n\n def on_cancel_order_stock_async_response(self, res: XtCancelOrderResponse):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'异步撤单回调 id:{res.order_id} sysid:{res.order_sysid} result:{res.cancel_result}',\n )\n\n def on_cancel_error(self, cancel_error: XtCancelError):\n print(\n datetime.datetime.now(),\n f'撤单报错回调 id:{cancel_error.order_id} error_id:{cancel_error.error_id} error_msg:{cancel_error.error_msg}',\n )\n\n # def on_account_status(self, status: XtAccountStatus):\n # print(\n # datetime.datetime.now(),\n # f'账号查询回调: id:{status.account_id} type:{status.account_type} status:{status.status} ',\n # )\n\n\nclass XtCustomCallback(XtBaseCallback):\n def __init__(\n self,\n account_id: str,\n strategy_name: str,\n ding_messager: BaseMessager,\n disk_lock: threading.Lock,\n path_deal: str,\n path_held: str,\n path_max_prices: str,\n path_min_prices: str,\n stock_traded_callback: Callable = None,\n ):\n super().__init__()\n self.account_id = '**' + str(account_id)[-4:]\n self.strategy_name = strategy_name\n self.ding_messager = ding_messager\n self.disk_lock = disk_lock\n self.path_deal = path_deal\n self.path_held = path_held\n self.path_max_prices = path_max_prices\n self.path_min_prices = path_min_prices\n\n self.stock_traded_callback = stock_traded_callback\n\n self.stock_names = StockNames()\n\n def record_order(self, order_time: str, code: str, price: float, volume: int, side: str, remark: str):\n record_deal(\n lock=self.disk_lock,\n path=self.path_deal,\n timestamp=order_time,\n code=code,\n name=self.stock_names.get_name(code),\n order_type=side,\n remark=remark,\n price=round(price, 3),\n volume=volume,\n )\n\n def on_stock_trade(self, trade: XtTrade):\n stock_code = trade.stock_code\n traded_volume = trade.traded_volume\n traded_price = trade.traded_price\n order_remark = trade.order_remark\n name = self.stock_names.get_name(stock_code)\n\n if trade.order_type == xtconstant.STOCK_SELL:\n del_held_day(self.disk_lock, self.path_held, stock_code)\n del_key(self.disk_lock, self.path_max_prices, stock_code)\n del_key(self.disk_lock, self.path_min_prices, stock_code)\n\n # traded_time = trade.traded_time\n # self.record_order(\n # order_datetime=traded_time,\n # code=stock_code,\n # price=traded_price,\n # volume=traded_volume,\n # side='卖出成交',\n # remark=order_remark,\n # )\n\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} {order_remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 卖成 {stock_code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {traded_volume}股 {traded_price:.2f}元',\n '[SOLD]')\n\n elif trade.order_type == xtconstant.STOCK_BUY:\n new_held(self.disk_lock, self.path_held, [stock_code])\n\n # traded_time = trade.traded_time\n # self.record_order(\n # order_datetime=traded_time,\n # code=stock_code,\n # price=traded_price,\n # volume=traded_volume,\n # side='买入成交',\n # remark=order_remark,\n # )\n\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} {order_remark}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 买成 {stock_code}{MSG_INNER_SEPARATOR}'\n f'{name} {traded_volume}股 {traded_price:.2f}元',\n '[BOUGHT]')\n\n if self.stock_traded_callback is not None:\n self.stock_traded_callback(trade)\n\n return\n\n def on_order_stock_async_response(self, res: XtOrderResponse):\n log = f'异步下单委托 {res.order_id} msg:{res.error_msg} remark:{res.order_remark}',\n logging.warning(log)\n\n def on_order_error(self, err: XtOrderError):\n log = f'异步下单出错 {err.order_id} msg:{err.error_msg} remark:{err.order_remark} '\n logging.warning(log)\n\n def on_cancel_order_stock_async_response(self, res: XtCancelOrderResponse):\n log = f'异步撤单委托 {res.order_id} msg:{res.error_msg} result:{res.cancel_result} ',\n logging.warning(log)\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 撤单成功{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} {res.cancel_result}'\n '[CANCEL]')\n\n def on_cancel_error(self, cancel_error: XtCancelError):\n log = f'异步撤单出错 {cancel_error.order_id} msg:{cancel_error.error_msg}',\n logging.warning(log)\n"
},
{
"path": "delegate/xt_delegate.py",
"content": "import sys\nimport time\nimport datetime\nimport logging\nfrom threading import Thread\nfrom typing import List, Optional\n\nfrom xtquant import xtconstant, xtdata\nfrom xtquant.xtconstant import STOCK_BUY, STOCK_SELL\nfrom xtquant.xttrader import XtQuantTrader\nfrom xtquant.xttype import StockAccount, XtPosition, XtOrder, XtAsset\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.constants import MSG_OUTER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_basic import get_code_exchange, is_stock\nfrom tools.utils_cache import StockNames, check_open_day\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\nfrom delegate.xt_callback import XtDefaultCallback\nif 'delegate.xt_subscriber' not in sys.modules:\n from delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\n\nDEFAULT_RECONNECT_SECONDS = 60\nDEFAULT_XT_STRATEGY_NAME = '默认策略'\n\nDEFAULT_CLIENT_PATH = QMT_CLIENT_PATH\nDEFAULT_ACCOUNT_ID = QMT_ACCOUNT_ID\n\n\nclass XtDelegate(BaseDelegate):\n def __init__(\n self,\n account_id: str = None,\n client_path: str = None,\n callback: object = None,\n keep_run: bool = True,\n ding_messager: BaseMessager = None,\n account_type: str = 'STOCK',\n ):\n super().__init__()\n self.ding_messager = ding_messager\n self.stock_names = StockNames()\n self.subscriber: Optional[XtSubscriber] = None # 数据代理\n self.xt_trader: Optional[XtQuantTrader] = None # 交易代理\n self.is_open_day = True # 默认当前是交易日\n\n if client_path is None:\n client_path = DEFAULT_CLIENT_PATH\n self.path = client_path\n\n if account_id is None:\n account_id = DEFAULT_ACCOUNT_ID\n self.account = StockAccount(account_id=account_id, account_type=account_type)\n self.callback = callback\n self.connect(self.callback)\n if keep_run:\n # 保证QMT持续连接\n Thread(target=self.keep_connected, daemon=True).start()\n\n def connect(self, callback: object) -> tuple[Optional[XtQuantTrader], bool]:\n session_id = int(time.time()) # 生成session id 整数类型 同时运行的策略不能重复\n print(f'[交易通道] 连接开始，临时 session_id: {session_id}\\n', end='')\n self.xt_trader = XtQuantTrader(self.path, session_id)\n\n if callback is None:\n callback = XtDefaultCallback()\n\n callback.delegate = self\n self.xt_trader.register_callback(callback)\n\n self.xt_trader.start() # 启动交易线程\n\n # 建立交易连接，返回0表示连接成功\n print('[交易通道] 正在建立交易连接...', end='')\n connect_result = self.xt_trader.connect()\n print(f'返回值：{connect_result}...', end='')\n if connect_result != 0:\n print('失败!')\n self.xt_trader = None\n return None, False\n print('成功!')\n\n # 对交易回调进行订阅，订阅后可以收到交易主推，返回0表示订阅成功\n print('[交易通道] 正在订阅主推回调...', end='')\n subscribe_result = self.xt_trader.subscribe(self.account)\n print(f'返回值：{subscribe_result}...', end='')\n if subscribe_result != 0:\n print('失败!\\n', end='')\n self.xt_trader = None\n return None, False\n print('成功!\\n', end='')\n\n print('[交易通道] 连接完毕！\\n', end='')\n return self.xt_trader, True\n\n def reconnect(self) -> None:\n if self.xt_trader is None and self.is_open_day: # 仅在交易日重连\n print('[交易通道] 开始重连交易接口\\n', end='')\n _, success = self.connect(self.callback)\n if success:\n print('[交易通道] 交易接口重连成功\\n', end='')\n if self.subscriber is not None:\n self.subscriber.resubscribe_tick(True)\n # else:\n # print('无需重连交易接口\\n', end='')\n\n def keep_connected(self) -> None:\n while True:\n time.sleep(DEFAULT_RECONNECT_SECONDS)\n self.reconnect()\n\n def shutdown(self) -> None:\n self.xt_trader.stop()\n self.xt_trader = None\n\n def order_submit(\n self,\n stock_code: str,\n order_type: int,\n order_volume: int,\n price_type: int,\n price: float,\n strategy_name: str,\n order_remark: str,\n ) -> bool:\n if self.xt_trader is not None:\n try:\n self.xt_trader.order_stock(\n account=self.account,\n stock_code=stock_code,\n order_type=order_type,\n order_volume=order_volume,\n price_type=price_type,\n price=price,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=order_remark,\n )\n return True\n except Exception as e:\n print(f'[交易通道] 下单失败: {e}')\n logging.error('[交易通道] 下单失败: %s', stock_code, exc_info=True)\n return False\n else:\n return False\n\n def order_submit_async(\n self,\n stock_code: str,\n order_type: int,\n order_volume: int,\n price_type: int,\n price: float,\n strategy_name: str,\n order_remark: str,\n ) -> bool:\n if self.xt_trader is not None:\n try:\n self.xt_trader.order_stock_async(\n account=self.account,\n stock_code=stock_code,\n order_type=order_type,\n order_volume=order_volume,\n price_type=price_type,\n price=price,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=order_remark,\n )\n return True\n except Exception as e:\n print(f'[交易通道] 异步下单失败: {e}')\n logging.error('[交易通道] 异步下单失败: %s', stock_code, exc_info=True)\n return False\n else:\n return False\n\n def order_cancel(self, order_id) -> int:\n cancel_result = self.xt_trader.cancel_order_stock(self.account, order_id)\n return cancel_result\n\n def order_cancel_async(self, order_id) -> int:\n cancel_result = self.xt_trader.cancel_order_stock_async(self.account, order_id)\n return cancel_result\n\n def check_asset(self) -> XtAsset:\n if self.xt_trader is not None:\n return self.xt_trader.query_stock_asset(self.account)\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n def check_order(self, order_id) -> XtOrder:\n if self.xt_trader is not None:\n return self.xt_trader.query_stock_order(self.account, order_id)\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n def check_orders(self, cancelable_only: bool = False) -> List[XtOrder]:\n if self.xt_trader is not None:\n orders = self.xt_trader.query_stock_orders(self.account, cancelable_only)\n if cancelable_only:\n '''\n 参考委托XtOrder数据结构说明，price_type为柜台返回的枚举值，且xtquant库未定义枚举值常量名。\n 以下常见情况不可取消委托，而GJ等柜台返回数据包含这部分数据需通过order的price_type值过滤掉。\n BROKER_PRICE_PROP_SUBSCRIBE\t\t\t54\t申购\n BROKER_PRICE_PROP_FUND_ENTRUST\t\t79\t基金申赎\n BROKER_PRICE_PROP_ETF\t\t\t\t81\tETF申购\n BROKER_PRICE_PROP_DEBT_CONVERSION\t91\t债转股\n '''\n return [order for order in orders if order.price_type not in [54, 79, 81, 91]]\n else:\n return orders\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n def check_positions(self) -> List[XtPosition]:\n if self.xt_trader is not None:\n return self.xt_trader.query_stock_positions(self.account)\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n def order_market_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME,\n ):\n if get_code_exchange(code) == 'SZ':\n price_type = xtconstant.MARKET_SZ_CONVERT_5_CANCEL\n price_submit = -1\n elif get_code_exchange(code) == 'SH':\n price_type = xtconstant.MARKET_PEER_PRICE_FIRST\n price_submit = price\n else:\n price_type = xtconstant.LATEST_PRICE\n price_submit = price\n\n self.order_submit(\n stock_code=code,\n order_type=xtconstant.STOCK_BUY,\n order_volume=volume,\n price_type=price_type,\n price=price_submit,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=remark,\n )\n\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 市买 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[MB]')\n\n def order_market_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME,\n ):\n if get_code_exchange(code) == 'SZ':\n price_type = xtconstant.MARKET_SZ_CONVERT_5_CANCEL\n price_submit = -1\n elif get_code_exchange(code) == 'SH':\n price_type = xtconstant.MARKET_PEER_PRICE_FIRST\n price_submit = price\n else:\n price_type = xtconstant.LATEST_PRICE\n price_submit = price\n\n self.order_submit(\n stock_code=code,\n order_type=xtconstant.STOCK_SELL,\n order_volume=volume,\n price_type=price_type,\n price=price_submit,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=remark,\n )\n\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 市卖 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[MS]')\n\n def order_limit_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME,\n ):\n self.order_submit(\n stock_code=code,\n price=price,\n order_volume=volume,\n order_type=xtconstant.STOCK_BUY,\n price_type=xtconstant.FIX_PRICE,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=remark,\n )\n\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 限买 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[LB]')\n\n def order_limit_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME,\n ):\n self.order_submit(\n stock_code=code,\n price=price,\n order_volume=volume,\n order_type=xtconstant.STOCK_SELL,\n price_type=xtconstant.FIX_PRICE,\n strategy_name=strategy_name,\n order_remark=remark,\n )\n\n if self.ding_messager is not None:\n name = self.stock_names.get_name(code)\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 限卖 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{name} {volume}股 {price:.2f}元',\n '[LS]')\n\n # # 已报\n # ORDER_REPORTED = 50\n # # 已报待撤\n # ORDER_REPORTED_CANCEL = 51\n # # 部成待撤\n # ORDER_PARTSUCC_CANCEL = 52\n # # 部撤\n # ORDER_PART_CANCEL = 53\n\n def order_cancel_all(self, strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME):\n orders = self.check_orders(cancelable_only=True)\n for order in orders:\n self.order_cancel_async(order.order_id)\n\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 全撤{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n '[CA]')\n\n def order_cancel_buy(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME):\n orders = self.check_orders(cancelable_only=True)\n for order in orders:\n if order.stock_code == code and order.order_type == STOCK_BUY:\n self.order_cancel_async(order.order_id)\n\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 撤买 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n '[CB]')\n\n def order_cancel_sell(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_XT_STRATEGY_NAME):\n orders = self.check_orders(cancelable_only=True)\n for order in orders:\n if order.stock_code == code and order.order_type == STOCK_SELL:\n self.order_cancel_async(order.order_id)\n\n if self.ding_messager is not None:\n self.ding_messager.send_text_as_md(\n f'{datetime.datetime.now().strftime(\"%H:%M:%S\")} 撤卖 {code}{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n '[CS]')\n\n def check_ipo_data(self) -> dict:\n if self.xt_trader is not None:\n return self.xt_trader.query_ipo_data()\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n def check_new_purchase_limit(self) -> dict:\n if self.xt_trader is not None:\n return self.xt_trader.query_new_purchase_limit(self.account)\n else:\n raise Exception('xt_trader为空')\n\n @check_open_day\n def purchase_ipo_stocks(self, buy_type: str = 'ALL'):\n \"\"\"\n 申购新股，可自行定时运行\n :param buy_type: 'ALL' 申购所有新股，'STOCK' 只申购新股不申购新债\n :return: 返回申购的新股列表\n \"\"\"\n selections = {}\n if self.xt_trader is not None:\n ipodata = self.xt_trader.query_ipo_data()\n limit_info = self.xt_trader.query_new_purchase_limit(self.account)\n else:\n return selections\n\n for code in ipodata:\n issuePrice = ipodata[code]['issuePrice']\n market = code[-2:]\n if market not in limit_info:\n continue\n if buy_type == 'STOCK' and ipodata[code]['type'] == 'BOND':\n continue\n volume = min(ipodata[code]['maxPurchaseNum'], limit_info[market])\n if volume <= 0:\n continue\n selection = {\n 'volume': volume,\n 'name': ipodata[code]['name'],\n 'type': ipodata[code]['type'],\n 'issuePrice': issuePrice,\n }\n self.stock_names.add_name(code, ipodata[code]['name']) # 临时加入股票名称缓存\n self.order_limit_open(code, issuePrice, volume, '新股申购')\n selections['code'] = selection\n return selections\n \n @staticmethod\n def is_position_holding(position: XtPosition) -> bool:\n return position.volume > 0\n\n def get_holding_position_count(self, positions: List[XtPosition], only_stock: bool = False) -> int:\n if only_stock:\n\n return sum(1 for position in positions\n if self.is_position_holding(position) and is_stock(position.stock_code))\n else:\n return sum(1 for position in positions\n if self.is_position_holding(position))\n\n\ndef xt_stop_exit():\n import time\n client = xtdata.get_client()\n while True:\n time.sleep(15) # 默认15秒之后断开\n if not client.is_connected():\n print('行情服务连接断开...')\n\n\ndef download_sector_data():\n \"\"\"解决板块数据下载卡顿问题\"\"\"\n client = xtdata.get_client()\n client.down_all_sector_data() \n"
},
{
"path": "delegate/xt_subscriber.py",
"content": "import os\nimport shutil\nimport time\nimport datetime\nimport random\nimport threading\nfrom typing import Dict, Callable, Optional\n\nimport pandas as pd\nfrom xtquant import xtdata\nfrom credentials import QMT_CLIENT_PATH\n\nfrom delegate.base_subscriber import HistorySubscriber, get_today\nfrom delegate.xt_delegate import XtDelegate\nfrom delegate.daily_reporter import DailyReporter\n\nfrom tools.utils_cache import check_is_open_day\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\nfrom tools.utils_remote import qmt_quote_to_tick, qmt_pad_list\n\n\nclass XtSubscriber(HistorySubscriber):\n def __init__(\n self,\n # 基本信息\n account_id: str, # 迅投账户\n delegate: Optional[XtDelegate], # 迅投代理\n strategy_name: str, # 策略名称\n path_deal: str, # 记录交易历史文件\n path_assets: str, # 记录资产净值文件\n # 回调\n execute_strategy: Callable, # 连续交易回调函数\n execute_call_end: Callable = None, # 竞价结束回调函数\n execute_interval: int = 1, # 策略执行间隔，单位（秒）\n before_trade_day: Callable = None, # 盘前函数\n near_trade_begin: Callable = None, # 盘后函数\n finish_trade_day: Callable = None, # 盘后函数\n # 订阅\n use_ap_scheduler: bool = True, # （已弃用）默认使用旧版 schedule\n # 通知\n ding_messager: BaseMessager = None,\n # 日报\n open_middle_end_report: bool = False, # 午盘结束的报告\n open_today_deal_report: bool = False, # 每日交易记录报告\n open_today_hold_report: bool = False, # 每日持仓记录报告\n today_report_show_bank: bool = False, # 是否显示银行流水（国金QMT会卡死所以默认关闭）\n # tick 缓存\n open_tick_memory_cache: bool = False, # 内存保留当日tick历史\n tick_memory_data_frame: bool = False, # 内存tick历史用df格式\n ):\n super().__init__(\n account_id=account_id,\n delegate=delegate,\n strategy_name=strategy_name,\n path_deal=path_deal,\n path_assets=path_assets,\n execute_strategy=execute_strategy,\n execute_call_end=execute_call_end,\n execute_interval=execute_interval,\n before_trade_day=before_trade_day,\n near_trade_begin=near_trade_begin,\n finish_trade_day=finish_trade_day,\n open_middle_end_report=open_middle_end_report,\n open_today_deal_report=open_today_deal_report,\n open_today_hold_report=open_today_hold_report,\n today_report_show_bank=today_report_show_bank,\n ding_messager=ding_messager,\n )\n self.use_ap_scheduler = use_ap_scheduler\n self.create_scheduler()\n\n self.open_tick = open_tick_memory_cache\n self.is_ticks_df = tick_memory_data_frame\n self.quick_ticks: bool = False # 是否开启quick tick模式\n self.today_ticks: Dict[str, list | pd.DataFrame] = {} # 记录tick的历史信息\n self.lock_quotes_update = threading.Lock() # 聚合实时打点缓存的锁\n\n self.cache_quotes: Dict[str, Dict] = {} # 记录实时的价格信息\n self.sub_sequence: int | None = None # 记录实时数据订阅号\n\n self.last_callback_time = datetime.datetime.now() # 上次返回quotes 时间\n\n self.__extend_codes = ['399001.SZ', '399006.SZ', '159101.SZ', '159315.SZ', '159915.SZ',\n '510500.SH', '510230.SH', '512680.SH', '588000.SH']\n\n self.code_list = ['000001.SH'] + self.__extend_codes\n\n self.daily_reporter = DailyReporter(\n account_id=self.account_id,\n delegate=self.delegate,\n strategy_name=self.strategy_name,\n path_deal=self.path_deal,\n path_assets=self.path_assets,\n messager=self.messager,\n use_outside_data=False,\n today_report_show_bank=self.today_report_show_bank,\n )\n\n # parquet/df 输出的统一列结构（无论 tick_memory_data_frame 开关如何，都需要用于落盘）\n self.tick_df_cols = ['local', 'time', 'price', 'high', 'low', 'lastClose', 'volume', 'amount'] \\\n + [f'askPrice{i}' for i in range(1, 6)] \\\n + [f'askVol{i}' for i in range(1, 6)] \\\n + [f'bidPrice{i}' for i in range(1, 6)] \\\n + [f'bidVol{i}' for i in range(1, 6)]\n\n # -----------------------\n # 策略触发主函数\n # -----------------------\n def callback_sub_whole(self, quotes: Dict) -> None:\n now = datetime.datetime.now()\n self.last_callback_time = now\n\n curr_date = now.strftime('%Y-%m-%d')\n curr_time = now.strftime('%H:%M')\n\n # 每分钟输出一行开头\n if self.cache_limits['prev_minutes'] != curr_time:\n self.cache_limits['prev_minutes'] = curr_time\n print(f'\\n[{curr_date} {curr_time}]', end='')\n\n curr_seconds = now.strftime('%S')\n with self.lock_quotes_update:\n self.cache_quotes.update(quotes) # 合并最新数据\n\n # 执行策略\n if self.cache_limits['prev_seconds'] != curr_seconds:\n self.cache_limits['prev_seconds'] = curr_seconds\n\n print_mark = \"'\" if int(curr_seconds) % 10 == 9 else \".\"\n print_mark = print_mark if len(self.cache_quotes) > 0 else \"x\"\n\n if int(curr_seconds) % self.execute_interval == 0:\n # 更全（默认：先记录再执行）\n if self.open_tick and (not self.quick_ticks):\n self.record_tick_to_memory(self.cache_quotes) # 这里用 cache_quotes 是防止积压导致丢数据\n\n # str(%Y-%m-%d) str(%H:%M) str(%S) dict(code: quotes)\n is_clear = self.execute_strategy(curr_date, curr_time, curr_seconds, self.cache_quotes)\n\n # 更快（先执行再记录）\n if self.open_tick and self.quick_ticks:\n self.record_tick_to_memory(self.cache_quotes) # 这里用 cache_quotes 是防止积压导致丢数据\n\n if is_clear:\n with self.lock_quotes_update:\n self.cache_quotes.clear() # execute_strategy() return True means need clear\n\n print(print_mark, end='') # 每秒钟开始的时候输出一个点\n\n # -----------------------\n # 监测主策略执行\n # -----------------------\n def callback_monitor(self):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n now = datetime.datetime.now()\n callback_timedelta = (now - self.last_callback_time).total_seconds()\n if callback_timedelta > 60:\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:中断\\n请检查QMT数据源 ',\n alert=True,\n )\n if len(self.code_list) > 1 and xtdata.get_client():\n print('[恢复行情订阅] 断线尝试重连\\n', end='')\n time.sleep(1)\n self.resubscribe_tick(notice=True)\n\n # -----------------------\n # 订阅 tick 相关\n # -----------------------\n def subscribe_tick(self, resume: bool = False):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:{\"恢复\" if resume else \"开启\"} '\n f'{len(self.code_list)}支',\n output='[Message] BEGIN SUBSCRIBING\\n')\n xtdata.enable_hello = False\n self.sub_sequence = xtdata.subscribe_whole_quote(self.code_list, callback=self.callback_sub_whole)\n print(f'[开启行情订阅] 订阅数:{len(self.code_list)} 订阅号:{self.sub_sequence}', end='')\n\n def unsubscribe_tick(self, pause: bool = False):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n if self.sub_sequence is not None:\n xtdata.unsubscribe_quote(self.sub_sequence)\n print(f'\\n[结束行情订阅] 订阅数:{len(self.code_list)} 订阅号:{self.sub_sequence}\\n', end='')\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:{\"暂停\" if pause else \"关闭\"}',\n output='[Message] END UNSUBSCRIBING\\n')\n\n def resubscribe_tick(self, notice: bool = True):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n prev_sub_sequence = None\n if self.sub_sequence is not None:\n prev_sub_sequence = self.sub_sequence\n xtdata.unsubscribe_quote(self.sub_sequence)\n\n self.sub_sequence = xtdata.subscribe_whole_quote(self.code_list, callback=self.callback_sub_whole)\n\n if self.messager is not None and notice:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:重启 {len(self.code_list)}支',\n output='\\n[Message] FINISH RESUBSCRIBING')\n print(f'\\n[重启行情订阅] 订阅数:{len(self.code_list)} 订阅号:{prev_sub_sequence} -> {self.sub_sequence}', end='')\n\n def update_code_list(self, code_list: list[str]):\n print(f'[订阅更新] {code_list}\\n', end='')\n # 加上证指数防止没数据不打点\n self.code_list = ['000001.SH'] + code_list\n extend = 10 - len(self.code_list)\n if extend > 0:\n self.code_list.extend(self.__extend_codes[:extend]) # 防止数据太少长时间不返回数据导致断流\n\n # -----------------------\n # 盘中实时的 tick 历史\n # -----------------------\n def record_tick_to_memory(self, quotes):\n # 记录 tick 历史到内存\n local_time = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S')\n if self.is_ticks_df:\n for code in quotes:\n tick = qmt_quote_to_tick(quotes[code])\n tick['local'] = local_time\n new_tick_df = pd.DataFrame([tick], columns=self.tick_df_cols)\n if code not in self.today_ticks:\n self.today_ticks[code] = new_tick_df\n else:\n self.today_ticks[code] = pd.concat([self.today_ticks[code], new_tick_df], ignore_index=True)\n else:\n for code in quotes:\n if code not in self.today_ticks:\n self.today_ticks[code] = []\n\n quote = quotes[code]\n\n # 昨收：QMT字段历史上出现过 lastLose / lastClose 两种写法，这里做兼容，避免 KeyError\n last_close = quote.get('lastClose', None)\n if last_close is None:\n last_close = quote.get('lastLose', 0) or 0\n last_close = float(last_close or 0.0)\n\n tick_ts_ms = quote.get('time', None)\n if isinstance(tick_ts_ms, (int, float)) and tick_ts_ms > 0:\n tick_time = datetime.datetime.fromtimestamp(tick_ts_ms / 1000).strftime('%H:%M:%S')\n else:\n tick_time = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S')\n\n ask_price = qmt_pad_list(quote.get('askPrice', []), target_length=5, fill=0.0)\n ask_vol = qmt_pad_list(quote.get('askVol', []), target_length=5, fill=0)\n bid_price = qmt_pad_list(quote.get('bidPrice', []), target_length=5, fill=0.0)\n bid_vol = qmt_pad_list(quote.get('bidVol', []), target_length=5, fill=0)\n self.today_ticks[code].append([\n tick_time, # 成交时间，格式：%H:%M:%S\n round(float(quote.get('lastPrice', 0) or 0), 3), # 成交价格\n round(float(quote.get('high', 0) or 0), 3), # 成交最高价\n round(float(quote.get('low', 0) or 0), 3), # 成交最低价\n round(last_close, 3), # 昨日收盘价\n int(quote.get('volume', 0) or 0), # 累计成交量（手）\n round(float(quote.get('amount', 0) or 0), 3), # 累计成交额（元）\n [round(float(p or 0.0), 3) for p in ask_price], # 卖价\n [int(v or 0) for v in ask_vol], # 卖量\n [round(float(p or 0.0), 3) for p in bid_price], # 买价\n [int(v or 0) for v in bid_vol], # 买量\n local_time, # 本机记录时间（local）\n ])\n\n def clean_ticks_history(self):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n self.today_ticks.clear()\n self.today_ticks = {}\n print(f\"[提示] 已清除tick缓存\")\n\n def save_tick_history(self):\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n out_dir = './_cache/debug'\n os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)\n parquet_file = f'{out_dir}/ticks_{self.strategy_name}_{datetime.datetime.now().strftime(\"%A\").lower()}.parquet'\n\n frames: list[pd.DataFrame] = []\n if self.is_ticks_df:\n for code, df in (self.today_ticks or {}).items():\n if df is None or len(df) == 0:\n continue\n code_df = df.copy()\n code_df.insert(0, 'code', code)\n frames.append(code_df)\n else:\n for code, ticks in (self.today_ticks or {}).items():\n if not isinstance(ticks, list) or len(ticks) == 0:\n continue\n\n # list 模式也拍平为与 df 模式一致的列结构（包含盘口 1~5 档），方便统一读写\n records: list[dict] = []\n err = []\n for t in ticks:\n # t: [time, price, high, low, lastClose, volume, amount, askPrice(list5), askVol(list5), bidPrice(list5), bidVol(list5), local]\n try:\n ask_p = list(t[7]) if isinstance(t[7], (list, tuple)) else []\n ask_v = list(t[8]) if isinstance(t[8], (list, tuple)) else []\n bid_p = list(t[9]) if isinstance(t[9], (list, tuple)) else []\n bid_v = list(t[10]) if isinstance(t[10], (list, tuple)) else []\n except Exception as e:\n err.append([str(t[0]), str(e)])\n ask_p, ask_v, bid_p, bid_v = [], [], [], []\n\n # list 模式新结构：末尾追加 local（本机记录时间）；旧结构缺失时退化为与 time 相同\n local = t[11] if (hasattr(t, \"__len__\") and len(t) > 11) else t[0]\n rec = {\n 'local': local,\n 'time': t[0],\n 'price': t[1],\n 'high': t[2],\n 'low': t[3],\n 'lastClose': t[4],\n 'volume': t[5],\n 'amount': t[6],\n }\n for i in range(5):\n rec[f'askPrice{i+1}'] = ask_p[i] if i < len(ask_p) else 0.0\n rec[f'askVol{i+1}'] = ask_v[i] if i < len(ask_v) else 0\n rec[f'bidPrice{i+1}'] = bid_p[i] if i < len(bid_p) else 0.0\n rec[f'bidVol{i+1}'] = bid_v[i] if i < len(bid_v) else 0\n records.append(rec)\n\n if len(err) > 0:\n print(f'[提示] {code} 的 tick 本地持久化时报错：{err}')\n\n code_df = pd.DataFrame.from_records(records, columns=self.tick_df_cols)\n code_df.insert(0, 'code', code)\n frames.append(code_df)\n\n if not frames:\n print(f\"[提示] 当日tick数据为空，未写入 {parquet_file}\")\n return\n\n all_df = pd.concat(frames, ignore_index=True)\n # parquet 写入依赖 pyarrow/fastparquet；本项目已在 requirements.txt 补充 pyarrow\n # zstd 在极少数环境可能不可用，这里做一次降级，确保“必然能写出文件”。\n try:\n all_df.to_parquet(parquet_file, index=False, compression='zstd', engine='pyarrow')\n except Exception as e:\n print(f\"[提示] 当日tick数据zstd压缩存储失败，改用snappy压缩存储：\", e)\n all_df.to_parquet(parquet_file, index=False, compression='snappy', engine='pyarrow')\n print(f\"[提示] 当日tick数据已存储为 {parquet_file} 文件 rows={len(all_df)}\")\n\n # -----------------------\n # 定时器\n # -----------------------\n\n def clear_all(self):\n super().clear_all()\n self.cache_quotes.clear()\n self.cache_history.clear()\n self.today_ticks.clear()\n self.code_list = ['000001.SH'] + self.__extend_codes # 这是唯一跟base不一样的地方\n\n self.clean_qmt_datadir_contents()\n\n def clean_qmt_datadir_contents(self):\n clear_dirs = [\n os.path.join(QMT_CLIENT_PATH, 'datadir', market)\n for market in ('SZ', 'SH', 'BJ')\n ]\n\n for folder in clear_dirs:\n if not os.path.isdir(folder):\n continue\n\n clear_count = 0\n fail_count = 0\n for entry in os.scandir(folder):\n try:\n if entry.is_dir(follow_symlinks=False):\n shutil.rmtree(entry.path)\n else:\n os.unlink(entry.path)\n clear_count += 1\n except Exception as e:\n fail_count += 1\n print(f'[提示] 清理QMT缓存失败: {entry.path} {e}')\n\n print(f'[提示] 已清理QMT缓存目录: {folder} 项数:{clear_count} 失败:{fail_count}')\n\n\n def _start_qmt_scheduler(self):\n # 默认定时任务列表\n cron_jobs = [\n ['01:00', self.prev_check_open_day, None],\n ['08:30', self.near_trade_begin_wrapper, None],\n ['08:55', self.check_before_finished, None],\n ['09:14', self.subscribe_tick, None],\n ['11:31', self.unsubscribe_tick, (True, )],\n ['12:59', self.subscribe_tick, (True, )],\n ['15:01', self.unsubscribe_tick, None],\n ['15:02', self.daily_summary, None],\n ]\n\n if self.open_tick:\n cron_jobs.append(['09:10', self.clean_ticks_history, None])\n cron_jobs.append(['15:10', self.save_tick_history, None])\n\n if self.before_trade_day is not None:\n # random 时间为了跑多个策略时防止短期预加载数据流量压力过大\n before_time = f'0{random.randint(0, 3) + 3}:{random.randint(0, 59)}' # 03:00 ~ 06:59\n cron_jobs.append([before_time, self.before_trade_day_wrapper, None])\n\n if self.finish_trade_day is not None:\n # random 时间为了跑多个策略时防止短期预加载数据流量压力过大\n finish_time = f'16:{random.randint(0, 10) + 5}' # 16:05 ~ 16:15\n cron_jobs.append([finish_time, self.finish_trade_day_wrapper, None])\n\n if self.open_middle_end_report:\n cron_jobs.append(['11:32', self.daily_summary, None])\n\n # 新版 apscheduler\n for cron_job in cron_jobs:\n [hr, mn] = cron_job[0].split(':')\n if cron_job[2] is None:\n self.scheduler.add_job(cron_job[1], 'cron', hour=hr, minute=mn)\n else:\n self.scheduler.add_job(cron_job[1], 'cron', hour=hr, minute=mn, args=list(cron_job[2]))\n\n if self.execute_call_end is not None:\n self.scheduler.add_job(self.execute_call_end_wrapper, 'cron', hour=9, minute=25, second=45)\n\n # 集合竞价结束后重拉订阅，缓解首笔成交/行情推送偏晚\n self.scheduler.add_job(self.resubscribe_tick, 'cron', hour=9, minute=25, second=30)\n\n # 数据源中断检查时间点\n monitor_time_list = [\n '09:35', '09:45', '09:55', '10:05', '10:15', '10:25',\n '10:35', '10:45', '10:55', '11:05', '11:15', '11:25',\n '13:05', '13:15', '13:25', '13:35', '13:45', '13:55',\n '14:05', '14:15', '14:25', '14:35', '14:45', '14:55',\n ]\n\n for monitor_time in monitor_time_list:\n [hr, mn] = monitor_time.split(':')\n self.scheduler.add_job(self.callback_monitor, 'cron', hour=hr, minute=mn)\n\n # 启动定时器\n try:\n print('[定时任务] 计划启动')\n self.scheduler.start()\n except KeyboardInterrupt:\n print('[定时任务] 手动结束')\n os.system('pause')\n except Exception as e:\n print('[定时任务] 执行出错：', e)\n os.system('pause')\n finally:\n self.delegate.shutdown()\n print('[定时任务] 关闭完成')\n try:\n import sys\n sys.exit(0)\n except SystemExit:\n os._exit(0)\n\n\n def start_scheduler(self):\n temp_now = datetime.datetime.now()\n temp_date = temp_now.strftime('%Y-%m-%d')\n temp_time = temp_now.strftime('%H:%M')\n # 盘中执行需要补齐\n if '08:05' < temp_time < '15:30' and check_is_open_day(temp_date):\n self.prev_check_open_day()\n self.before_trade_day_wrapper()\n self.near_trade_begin_wrapper()\n if '09:15' < temp_time < '11:30' or '13:00' <= temp_time < '14:57':\n self.subscribe_tick() # 重启时如果在交易时间则订阅Tick\n\n self._start_qmt_scheduler()\n\n\n# -----------------------\n# 临时获取quotes\n# -----------------------\ndef xt_get_ticks(code_list: list[str]) -> dict[str, dict]:\n # http://docs.thinktrader.net/pages/36f5df/#%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%85%A8%E6%8E%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE\n return xtdata.get_full_tick(code_list)\n"
},
{
"path": "mytt/LastBar.py",
"content": "import numpy as np\nimport pandas as pd\nfrom typing import Union, Any\n\n\n# ============\n# 单行单列操作\n# ============\n\n# 获取最后一个数值\ndef LAST_(n: pd.Series) -> Any:\n return n.iloc[-1]\n\n\n# 最后一个布尔数值转换成整数01\ndef INT_(n: Union[bool, pd.Series]) -> int:\n t = n.iloc[-1] if type(n) == pd.Series else n\n return 1 if t else 0\n\n\n# 最后一个布尔数值转换成整数10\ndef NOT_(n: Union[bool, pd.Series]) -> int:\n t = n.iloc[-1] if type(n) == pd.Series else n\n return 0 if t else 1\n\n\n# 获取一个整数\ndef INTPART_(n: Union[float, pd.Series]) -> int:\n t = n.iloc[-1] if type(n) == pd.Series else n\n return int(t)\n\n\n# ============\n# 单行多列操作\n# ============\n\n\n# 比较两列最后一个数值取较大值\ndef MAX_(a: Union[int, float, pd.Series], b: Union[int, float, pd.Series]):\n x = a.iloc[-1] if type(a) == pd.Series else a\n y = b.iloc[-1] if type(b) == pd.Series else b\n return max(x, y)\n\n\n# 比较两列最后一个数值取较小值\ndef MIN_(a: Union[int, float, pd.Series], b: Union[int, float, pd.Series]):\n x = a.iloc[-1] if type(a) == pd.Series else a\n y = b.iloc[-1] if type(b) == pd.Series else b\n return min(x, y)\n\n\n# 条件判断取值\ndef IF_(e: Union[int, pd.Series], n1: Union[int, pd.Series], n2: Union[int, pd.Series]):\n te = e.iloc[-1] if type(e) == pd.Series else e\n t1 = n1.iloc[-1] if type(n1) == pd.Series else n1\n t2 = n2.iloc[-1] if type(n2) == pd.Series else n2\n return t1 if te == 1 else t2\n\n\n# ============\n# 预知多行操作\n# ============\n\n\n# 向前数p周期内，e==1的个数\ndef COUNT_(e: pd.Series, p: Union[int, pd.Series]) -> int:\n # e需要是01，从当天为今天，向前数p-1天\n t = p.iloc[-1] if type(p) == pd.Series else p\n arr = e.iloc[-int(t):]\n return int(np.sum(arr))\n\n\n# n1上穿n2\ndef CROSS_(n1: pd.Series, n2: Union[int, pd.Series]) -> int:\n t = n2.iloc[-1] if type(n2) == pd.Series else n2\n return 1 if n1.iloc[-1] > t > n1.iloc[-2] else 0\n\n\n# 向前数p个数字\ndef REF_(n: pd.Series, p: Union[int, pd.Series]):\n t = p.iloc[-1] if type(p) == pd.Series else p\n assert t >= 0, \"参数应该>=0\"\n return n.iloc[-1 - t]\n\n\n# 从当天按1算\ndef HHV_(n: pd.Series, p: Union[int, pd.Series]):\n t = p.iloc[-1] if type(p) == pd.Series else p\n t = 1 if t == 0 else t\n return np.max(n.iloc[-int(t):])\n\n\n# 从当天按1算\ndef LLV_(n: pd.Series, p: Union[int, pd.Series]):\n t = p.iloc[-1] if type(p) == pd.Series else p\n t = 1 if t == 0 else t\n return np.min(n.iloc[-int(t):])\n\n\n# 均线，至少一天\ndef MA_(n: pd.Series, p: Union[int, pd.Series]):\n t = p.iloc[-1] if type(p) == pd.Series else p\n assert t > 0, \"参数应该>0\"\n return np.sum(n.iloc[-int(t):]) / t\n\n\n# ============\n# 未知多行操作\n# ============\n\n\n# 上一个e==1距离当前的周期数值\ndef BARSLAST_(e: pd.Series):\n t = 0\n while t < len(e):\n if e.iloc[-1 - t] == 1:\n return t\n t += 1\n return t # 找不到数据则为列长度\n\n\n# 上一个e==1时对应当时n的数值\ndef VALUEWHEN_(e: pd.Series, n: pd.Series):\n t = 0\n while t < len(e):\n if e.iloc[-1 - t] == 1:\n return n.iloc[-1 - t]\n t += 1\n return n.iloc[0] # 找不到数据则为第0个数据\n"
},
{
"path": "mytt/MyTT.py",
"content": "# MyTT 麦语言-通达信-同花顺指标实现 https://github.com/mpquant/MyTT\n# MyTT高级函数验证版本： https://github.com/mpquant/MyTT/blob/main/MyTT_plus.py\n# Python2老版本pandas特别的MyTT： https://github.com/mpquant/MyTT/blob/main/MyTT_python2.py \n# V2.1 2021-6-6 新增 BARSLAST函数 SLOPE,FORCAST线性回归预测函数\n# V2.3 2021-6-13 新增 TRIX,DPO,BRAR,DMA,MTM,MASS,ROC,VR,ASI等指标\n# V2.4 2021-6-27 新增 EXPMA,OBV,MFI指标, 改进SMA核心函数(核心函数彻底无循环)\n# V2.7 2021-11-21 修正 SLOPE,BARSLAST,函数,新加FILTER,LONGCROSS, 感谢qzhjiang对SLOPE,SMA等函数的指正\n# V2.8 2021-11-23 修正 FORCAST,WMA函数,欢迎qzhjiang,stanene,bcq加入社群，一起来完善myTT库\n# V2.9 2021-11-29 新增 HHVBARS,LLVBARS,CONST, VALUEWHEN功能函数\n# V2.92 2021-11-30 新增 BARSSINCEN函数,现在可以 pip install MyTT 完成安装 \n# V3.0 2021-12-04 改进 DMA函数支持序列,新增XS2 薛斯通道II指标\n# V3.1 2021-12-19 新增 TOPRANGE,LOWRANGE一级函数 \n# V3.2 2023-04-04 新增 CR指标\n\n\n# 以下所有函数如无特别说明，输入参数S均为numpy序列或者列表list，N为整型int\n# 应用层1级函数完美兼容通达信或同花顺，具体使用方法请参考通达信\n\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n\n\n# ------------------ 0级：核心工具函数 --------------------------------------------\ndef RD(N, D=3): return np.round(N, D) # 四舍五入取3位小数\n\n\ndef RET(S, N=1): return np.array(S)[-N] # 返回序列倒数第N个值,默认返回最后一个\n\n\ndef ABS(S): return np.abs(S) # 返回N的绝对值\n\n\ndef LN(S): return np.log(S) # 求底是e的自然对数,\n\n\ndef POW(S, N): return np.power(S, N) # 求S的N次方\n\n\ndef SQRT(S): return np.sqrt(S) # 求S的平方根\n\n\ndef MAX(S1, S2): return np.maximum(S1, S2) # 序列max\n\n\ndef MIN(S1, S2): return np.minimum(S1, S2) # 序列min\n\n\ndef IF(S, A, B): return np.where(S, A, B) # 序列布尔判断 return=A if S==True else B\n\n\ndef REF(S, N=1): # 对序列整体下移动N,返回序列(shift后会产生NAN)\n return pd.Series(S).shift(N).values\n\n\ndef DIFF(S, N=1): # 前一个值减后一个值,前面会产生nan\n return pd.Series(S).diff(N).values # np.diff(S)直接删除nan，会少一行\n\n\ndef STD(S, N): # 求序列的N日标准差，返回序列\n return pd.Series(S).rolling(N).std(ddof=0).values\n\n\ndef SUM(S, N): # 对序列求N天累计和，返回序列 N=0对序列所有依次求和\n return pd.Series(S).rolling(N).sum().values if N > 0 else pd.Series(S).cumsum().values\n\n\ndef CONST(S): # 返回序列S最后的值组成常量序列\n return np.full(len(S), S[-1])\n\n\ndef HHV(S,N): #HHV(C, 5) 最近5天收盘最高价\n return pd.Series(S).rolling(N).max().values\n\ndef LLV(S,N): #LLV(C, 5) 最近5天收盘最低价\n return pd.Series(S).rolling(N).min().values\n\n\ndef HHVBARS(S, N): # 求N周期内S最高值到当前周期数, 返回序列\n return pd.Series(S).rolling(N).apply(lambda x: np.argmax(x[::-1]), raw=True).values\n\n\ndef LLVBARS(S, N): # 求N周期内S最低值到当前周期数, 返回序列\n return pd.Series(S).rolling(N).apply(lambda x: np.argmin(x[::-1]), raw=True).values\n\n\ndef MA(S, N): # 求序列的N日简单移动平均值，返回序列\n return pd.Series(S).rolling(N).mean().values\n\n\ndef EMA(S, N): # 指数移动平均,为了精度 S>4*N EMA至少需要120周期 alpha=2/(span+1)\n return pd.Series(S).ewm(span=N, adjust=False).mean().values\n\n\ndef SMA(S, N, M=1): # 中国式的SMA,至少需要120周期才精确 (雪球180周期) alpha=1/(1+com)\n return pd.Series(S).ewm(alpha=M / N, adjust=False).mean().values # com=N-M/M\n\n\ndef WMA(S, N): # 通达信S序列的N日加权移动平均 Yn = (1*X1+2*X2+3*X3+...+n*Xn)/(1+2+3+...+Xn)\n return pd.Series(S).rolling(N).apply(lambda x: x[::-1].cumsum().sum() * 2 / N / (N + 1), raw=True).values\n\n\ndef DMA(S, A): # 求S的动态移动平均，A作平滑因子,必须 0B & A>0 & B>=0\n return np.array(pd.Series(S).rolling(A + 1).apply(lambda x: np.all(x[::-1][B:]), raw=True), dtype=bool)\n\n\n# ------------------ 1级：应用层函数(通过0级核心函数实现）使用方法请参考通达信--------------------------------\ndef COUNT(S, N): # COUNT(CLOSE>O, N): 最近N天满足S_BOO的天数 True的天数\n return SUM(S, N)\n\n\ndef EVERY(S, N): # EVERY(CLOSE>O, 5) 最近N天是否都是True\n return IF(SUM(S, N) == N, True, False)\n\n\ndef EXIST(S, N): # EXIST(CLOSE>3010, N=5) n日内是否存在一天大于3000点\n return IF(SUM(S, N) > 0, True, False)\n\n\ndef FILTER(S, N): # FILTER函数，S满足条件后，将其后N周期内的数据置为0, FILTER(C==H,5)\n for i in range(len(S)): S[i + 1:i + 1 + N] = 0 if S[i] else S[i + 1:i + 1 + N]\n return S # 例：FILTER(C==H,5) 涨停后，后5天不再发出信号\n\n\ndef BARSLAST(S): # 上一次条件成立到当前的周期, BARSLAST(C/REF(C,1)>=1.1) 上一次涨停到今天的天数\n M = np.concatenate(([0], np.where(S, 1, 0)))\n for i in range(1, len(M)): M[i] = 0 if M[i] else M[i - 1] + 1\n return M[1:]\n\n\ndef BARSLASTCOUNT(S): # 统计连续满足S条件的周期数 by jqz1226\n rt = np.zeros(len(S) + 1) # BARSLASTCOUNT(CLOSE>OPEN)表示统计连续收阳的周期数\n for i in range(len(S)): rt[i + 1] = rt[i] + 1 if S[i] else rt[i + 1]\n return rt[1:]\n\n\ndef BARSSINCEN(S, N): # N周期内第一次S条件成立到现在的周期数,N为常量 by jqz1226\n return pd.Series(S).rolling(N).apply(lambda x: N - 1 - np.argmax(x) if np.argmax(x) or x[0] else 0,\n raw=True).fillna(0).values.astype(int)\n\n\ndef CROSS(S1, S2): # 判断向上金叉穿越 CROSS(MA(C,5),MA(C,10)) 判断向下死叉穿越 CROSS(MA(C,10),MA(C,5))\n return np.concatenate(([False], np.logical_not((S1>S2)[:-1]) & (S1>S2)[1:])) # 不使用0级函数,移植方便 by jqz1226\n\n\ndef LONGCROSS(S1, S2, N): # 两条线维持一定周期后交叉,S1在N周期内都小于S2,本周期从S1下方向上穿过S2时返回1,否则返回0\n return np.array(np.logical_and(LAST(S1 < S2, N, 1), (S1 > S2)), dtype=bool) # N=1时等同于CROSS(S1, S2)\n\n\ndef VALUEWHEN(S, X): # 当S条件成立时,取X的当前值,否则取VALUEWHEN的上个成立时的X值 by jqz1226\n return pd.Series(np.where(S, X, np.nan)).ffill().values\n\n\ndef BETWEEN(S, A, B): # S处于A和B之间时为真。 包括 AS>B\n return ((A < S) & (S < B)) | ((A > S) & (S > B))\n\n\ndef TOPRANGE(S): # TOPRANGE(HIGH)表示当前最高价是近多少周期内最高价的最大值 by jqz1226\n rt = np.zeros(len(S))\n for i in range(1, len(S)): rt[i] = np.argmin(np.flipud(S[:i] < S[i]))\n return rt.astype('int')\n\n\ndef LOWRANGE(S): # LOWRANGE(LOW)表示当前最低价是近多少周期内最低价的最小值 by jqz1226\n rt = np.zeros(len(S))\n for i in range(1, len(S)): rt[i] = np.argmin(np.flipud(S[:i] > S[i]))\n return rt.astype('int')\n\n\n# ------------------ 2级：技术指标函数(全部通过0级，1级函数实现） ------------------------------\ndef MACD(CLOSE, SHORT=12, LONG=26, M=9): # EMA的关系，S取120日，和雪球小数点2位相同\n DIF = EMA(CLOSE, SHORT) - EMA(CLOSE, LONG);\n DEA = EMA(DIF, M);\n MACD = (DIF - DEA) * 2\n return RD(DIF), RD(DEA), RD(MACD)\n\n\ndef KDJ(CLOSE, HIGH, LOW, N=9, M1=3, M2=3): # KDJ指标\n LLN = LLV(LOW, N)\n RSV = (CLOSE - LLN) / (HHV(HIGH, N) - LLN) * 100\n K = EMA(RSV, (M1 * 2 - 1));\n D = EMA(K, (M2 * 2 - 1));\n J = K * 3 - D * 2\n return K, D, J\n\n\ndef RSI(CLOSE, N=24): # RSI指标,和通达信小数点2位相同\n DIF = CLOSE - REF(CLOSE, 1)\n return RD(SMA(MAX(DIF, 0), N) / SMA(ABS(DIF), N) * 100)\n\n\ndef WR(CLOSE, HIGH, LOW, N=10): # W&R 威廉指标\n HHN = HHV(HIGH, N)\n WR = (HHN - CLOSE) / (HHN - LLV(LOW, N)) * 100\n return RD(WR)\n\n\ndef BIAS(CLOSE, L1=6, L2=12, L3=24): # BIAS乖离率\n MA1 = MA(CLOSE, L1)\n MA2 = MA(CLOSE, L2)\n MA3 = MA(CLOSE, L3)\n BIAS1 = (CLOSE - MA1) / MA1 * 100\n BIAS2 = (CLOSE - MA2) / MA2 * 100\n BIAS3 = (CLOSE - MA3) / MA3 * 100\n return RD(BIAS1), RD(BIAS2), RD(BIAS3)\n\n\ndef BOLL(CLOSE, N=20, P=2): # BOLL指标，布林带\n MID = MA(CLOSE, N)\n WIDTH = STD(CLOSE, N) * P\n UPPER = MID + WIDTH\n LOWER = MID - WIDTH\n return RD(UPPER), RD(MID), RD(LOWER)\n\n\ndef PSY(CLOSE, N=12, M=6):\n PSY = COUNT(CLOSE > REF(CLOSE, 1), N) / N * 100\n PSYMA = MA(PSY, M)\n return RD(PSY), RD(PSYMA)\n\n\ndef CCI(CLOSE, HIGH, LOW, N=14):\n TP = (HIGH + LOW + CLOSE) / 3\n return (TP - MA(TP, N)) / (0.015 * AVEDEV(TP, N))\n\n\ndef ATR(CLOSE, HIGH, LOW, N=20): # 真实波动N日平均值\n TR = MAX(MAX((HIGH - LOW), ABS(REF(CLOSE, 1) - HIGH)), ABS(REF(CLOSE, 1) - LOW))\n return MA(TR, N)\n\n\ndef BBI(CLOSE, M1=3, M2=6, M3=12, M4=20): # BBI多空指标\n return (MA(CLOSE, M1) + MA(CLOSE, M2) + MA(CLOSE, M3) + MA(CLOSE, M4)) / 4\n\n\ndef DMI(CLOSE, HIGH, LOW, M1=14, M2=6): # 动向指标：结果和同花顺，通达信完全一致\n TR = SUM(MAX(MAX(HIGH - LOW, ABS(HIGH - REF(CLOSE, 1))), ABS(LOW - REF(CLOSE, 1))), M1)\n HD = HIGH - REF(HIGH, 1);\n LD = REF(LOW, 1) - LOW\n DMP = SUM(IF((HD > 0) & (HD > LD), HD, 0), M1)\n DMM = SUM(IF((LD > 0) & (LD > HD), LD, 0), M1)\n PDI = DMP * 100 / TR;\n MDI = DMM * 100 / TR\n ADX = MA(ABS(MDI - PDI) / (PDI + MDI) * 100, M2)\n ADXR = (ADX + REF(ADX, M2)) / 2\n return PDI, MDI, ADX, ADXR\n\n\ndef TAQ(HIGH, LOW, N): # 唐安奇通道(海龟)交易指标，大道至简，能穿越牛熊\n UP = HHV(HIGH, N);\n DOWN = LLV(LOW, N);\n MID = (UP + DOWN) / 2\n return UP, MID, DOWN\n\n\ndef KTN(CLOSE, HIGH, LOW, N=20, M=10): # 肯特纳交易通道, N选20日，ATR选10日\n MID = EMA((HIGH + LOW + CLOSE) / 3, N)\n ATRN = ATR(CLOSE, HIGH, LOW, M)\n UPPER = MID + 2 * ATRN;\n LOWER = MID - 2 * ATRN\n return UPPER, MID, LOWER\n\n\ndef TRIX(CLOSE, M1=12, M2=20): # 三重指数平滑平均线\n TR = EMA(EMA(EMA(CLOSE, M1), M1), M1)\n TRIX = (TR - REF(TR, 1)) / REF(TR, 1) * 100\n TRMA = MA(TRIX, M2)\n return TRIX, TRMA\n\n\ndef VR(CLOSE, VOL, M1=26): # VR容量比率\n LC = REF(CLOSE, 1)\n return SUM(IF(CLOSE > LC, VOL, 0), M1) / SUM(IF(CLOSE <= LC, VOL, 0), M1) * 100\n\n\ndef CR(CLOSE, HIGH, LOW, N=20): # CR价格动量指标\n MID = REF(HIGH + LOW + CLOSE, 1) / 3;\n return SUM(MAX(0, HIGH - MID), N) / SUM(MAX(0, MID - LOW), N) * 100\n\n\ndef EMV(HIGH, LOW, VOL, N=14, M=9): # 简易波动指标\n VOLUME = MA(VOL, N) / VOL;\n MID = 100 * (HIGH + LOW - REF(HIGH + LOW, 1)) / (HIGH + LOW)\n EMV = MA(MID * VOLUME * (HIGH - LOW) / MA(HIGH - LOW, N), N);\n MAEMV = MA(EMV, M)\n return EMV, MAEMV\n\n\ndef DPO(CLOSE, M1=20, M2=10, M3=6): # 区间震荡线\n DPO = CLOSE - REF(MA(CLOSE, M1), M2);\n MADPO = MA(DPO, M3)\n return DPO, MADPO\n\n\ndef BRAR(OPEN, CLOSE, HIGH, LOW, M1=26): # BRAR-ARBR 情绪指标\n AR = SUM(HIGH - OPEN, M1) / SUM(OPEN - LOW, M1) * 100\n BR = SUM(MAX(0, HIGH - REF(CLOSE, 1)), M1) / SUM(MAX(0, REF(CLOSE, 1) - LOW), M1) * 100\n return AR, BR\n\n\ndef DFMA(CLOSE, N1=10, N2=50, M=10): # 平行线差指标\n DIF = MA(CLOSE, N1) - MA(CLOSE, N2);\n DIFMA = MA(DIF, M) # 通达信指标叫DMA 同花顺叫新DMA\n return DIF, DIFMA\n\n\ndef MTM(CLOSE, N=12, M=6): # 动量指标\n MTM = CLOSE - REF(CLOSE, N);\n MTMMA = MA(MTM, M)\n return MTM, MTMMA\n\n\ndef MASS(HIGH, LOW, N1=9, N2=25, M=6): # 梅斯线\n MASS = SUM(MA(HIGH - LOW, N1) / MA(MA(HIGH - LOW, N1), N1), N2)\n MA_MASS = MA(MASS, M)\n return MASS, MA_MASS\n\n\ndef ROC(CLOSE, N=12, M=6): # 变动率指标\n ROC = 100 * (CLOSE - REF(CLOSE, N)) / REF(CLOSE, N);\n MAROC = MA(ROC, M)\n return ROC, MAROC\n\n\ndef EXPMA(CLOSE, N1=12, N2=50): # EMA指数平均数指标\n return EMA(CLOSE, N1), EMA(CLOSE, N2);\n\n\ndef OBV(CLOSE, VOL): # 能量潮指标\n return SUM(IF(CLOSE > REF(CLOSE, 1), VOL, IF(CLOSE < REF(CLOSE, 1), -VOL, 0)), 0) / 10000\n\n\ndef MFI(CLOSE, HIGH, LOW, VOL, N=14): # MFI指标是成交量的RSI指标\n TYP = (HIGH + LOW + CLOSE) / 3\n V1 = SUM(IF(TYP > REF(TYP, 1), TYP * VOL, 0), N) / SUM(IF(TYP < REF(TYP, 1), TYP * VOL, 0), N)\n return 100 - (100 / (1 + V1))\n\n\ndef ASI(OPEN, CLOSE, HIGH, LOW, M1=26, M2=10): # 振动升降指标\n LC = REF(CLOSE, 1);\n AA = ABS(HIGH - LC);\n BB = ABS(LOW - LC);\n CC = ABS(HIGH - REF(LOW, 1));\n DD = ABS(LC - REF(OPEN, 1));\n R = IF((AA > BB) & (AA > CC), AA + BB / 2 + DD / 4, IF((BB > CC) & (BB > AA), BB + AA / 2 + DD / 4, CC + DD / 4));\n X = (CLOSE - LC + (CLOSE - OPEN) / 2 + LC - REF(OPEN, 1));\n SI = 16 * X / R * MAX(AA, BB);\n ASI = SUM(SI, M1);\n ASIT = MA(ASI, M2);\n return ASI, ASIT\n\n\ndef XSII(CLOSE, HIGH, LOW, N=102, M=7): # 薛斯通道II\n AA = MA((2 * CLOSE + HIGH + LOW) / 4, 5) # 最新版DMA才支持 2021-12-4\n TD1 = AA * N / 100;\n TD2 = AA * (200 - N) / 100\n CC = ABS((2 * CLOSE + HIGH + LOW) / 4 - MA(CLOSE, 20)) / MA(CLOSE, 20)\n DD = DMA(CLOSE, CC);\n TD3 = (1 + M / 100) * DD;\n TD4 = (1 - M / 100) * DD\n return TD1, TD2, TD3, TD4\n\n # 望大家能提交更多指标和函数 https://github.com/mpquant/MyTT\n"
},
{
"path": "mytt/MyTT_advance.py",
"content": "# MyTT 麦语言-通达信-同花顺指标实现 https://github.com/mpquant/MyTT\n# 高级函数版本，本文件函数计算结果经过验证完全正确，可以正常使用，但代码比较复杂，做为进阶使用。\n# MyTT团队对每个函数精益求精，力争效率速度，代码优雅的完美统一，如果您有更好的实现方案，请不吝赐教！\n# 感谢以下团队成员的努力和贡献： 火焰，jqz1226, stanene, bcq\n\nimport math\nfrom typing import Optional\nfrom mytt.MyTT import *\n\n\n# ------------------------工具函数---------------------------------------------\n\ndef HHV(S, N): # HHV,支持N为序列版本\n # type: (np.ndarray, Optional[int,float, np.ndarray]) -> np.ndarray\n \"\"\"\n HHV(C, 5) # 最近5天收盘最高价\n \"\"\"\n if isinstance(N, (int, float)):\n return pd.Series(S).rolling(N).max().values\n else:\n res = np.repeat(np.nan, len(S))\n for i in range(len(S)):\n if (not np.isnan(N[i])) and 0 < N[i] <= i + 1:\n res[i] = S[i + 1 - N[i]:i + 1].max()\n return res\n\n\ndef LLV(S, N): # LLV,支持N为序列版本\n # type: (np.ndarray, Optional[int,float, np.ndarray]) -> np.ndarray\n \"\"\"\n LLV(C, 5) # 最近5天收盘最低价\n \"\"\"\n if isinstance(N, (int, float)):\n return pd.Series(S).rolling(N).min().values\n else:\n res = np.repeat(np.nan, len(S))\n for i in range(len(S)):\n if (not np.isnan(N[i])) and 0 < N[i] <= i + 1:\n res[i] = S[i + 1 - N[i]:i + 1].min()\n return res\n\n\ndef DSMA(X, N): # 偏差自适应移动平均线 type: (np.ndarray, int) -> np.ndarray\n \"\"\"\n Deviation Scaled Moving Average (DSMA) Python by: jqz1226, 2021-12-27\n Referred function from myTT: SUM, DMA\n \"\"\"\n a1 = math.exp(- 1.414 * math.pi * 2 / N)\n b1 = 2 * a1 * math.cos(1.414 * math.pi * 2 / N)\n c2 = b1\n c3 = -a1 * a1\n c1 = 1 - c2 - c3\n Zeros = np.pad(X[2:] - X[:-2], (2, 0), 'constant')\n Filt = np.zeros(len(X))\n for i in range(len(X)):\n Filt[i] = c1 * (Zeros[i] + Zeros[i - 1]) / 2 + c2 * Filt[i - 1] + c3 * Filt[i - 2]\n\n RMS = np.sqrt(SUM(np.square(Filt), N) / N)\n ScaledFilt = Filt / RMS\n alpha1 = np.abs(ScaledFilt) * 5 / N\n return DMA(X, alpha1)\n\n\ndef SUMBARSFAST(X, A):\n # type: (np.ndarray, Optional[np.ndarray, float, int]) -> np.ndarray\n \"\"\"\n 通达信SumBars函数的Python实现 by jqz1226\n SumBars函数将X向前累加，直到大于等于A, 返回这个区间的周期数。例如SUMBARS(VOL, CAPITAL),求完全换手的周期数。\n :param X: 数组。被累计的源数据。 源数组中不能有小于0的元素。\n :param A: 数组（一组）或者浮点数（一个）或者整数（一个），累加截止的界限数\n :return: 数组。各K线分别对应的周期数\n \"\"\"\n if any(X <= 0): raise ValueError('数组X的每个元素都必须大于0！')\n\n X = np.flipud(X) # 倒转\n length = len(X)\n\n if isinstance(A * 1.0, float): A = np.repeat(A, length) # 是单值则转化为数组\n A = np.flipud(A) # 倒转\n sumbars = np.zeros(length) # 初始化sumbars为0\n Sigma = np.insert(np.cumsum(X), 0, 0.0) # 在累加值前面插入一个0.0（元素变多1个，便于引用）\n\n for i in range(length):\n k = np.searchsorted(Sigma[i + 1:], A[i] + Sigma[i])\n if k < length - i: # 找到\n sumbars[length - i - 1] = k + 1\n return sumbars.astype(int)\n\n\n# ------------------------指标函数---------------------------------------------\n\ndef SAR(HIGH, LOW, N=10, S=2, M=20):\n \"\"\"\n 求抛物转向。 例如SAR(10,2,20)表示计算10日抛物转向，步长为2%，步长极限为20%\n Created by: jqz1226, 2021-11-24首次发表于聚宽(www.joinquant.com)\n \n :param HIGH: high序列\n :param LOW: low序列\n :param N: 计算周期\n :param S: 步长\n :param M: 步长极限\n :return: 抛物转向\n \"\"\"\n f_step = S / 100;\n f_max = M / 100;\n af = 0.0\n is_long = HIGH[N - 1] > HIGH[N - 2]\n b_first = True\n length = len(HIGH)\n\n s_hhv = REF(HHV(HIGH, N), 1) # type: np.ndarray\n s_llv = REF(LLV(LOW, N), 1) # type: np.ndarray\n sar_x = np.repeat(np.nan, length) # type: np.ndarray\n for i in range(N, length):\n if b_first: # 第一步\n af = f_step\n sar_x[i] = s_llv[i] if is_long else s_hhv[i]\n b_first = False\n else: # 继续多 或者 空\n ep = s_hhv[i] if is_long else s_llv[i] # 极值\n if (is_long and HIGH[i] > ep) or ((not is_long) and LOW[i] < ep): # 顺势：多创新高 或者 空创新低\n af = min(af + f_step, f_max)\n #\n sar_x[i] = sar_x[i - 1] + af * (ep - sar_x[i - 1])\n\n if (is_long and LOW[i] < sar_x[i]) or ((not is_long) and HIGH[i] > sar_x[i]): # 反空 或者 反多\n is_long = not is_long\n b_first = True\n return sar_x\n\n\ndef TDX_SAR(High, Low, iAFStep=2, iAFLimit=20): # type: (np.ndarray, np.ndarray, int, int) -> np.ndarray\n \"\"\" 通达信SAR算法,和通达信SAR对比完全一致 by: jqz1226, 2021-12-18\n :param High: 最高价序列\n :param Low: 最低价序列\n :param iAFStep: AF步长\n :param iAFLimit: AF极限值\n :return: SAR序列\n \"\"\"\n af_step = iAFStep / 100;\n af_limit = iAFLimit / 100\n SarX = np.zeros(len(High)) # 初始化返回数组\n\n # 第一个bar\n bull = True\n af = af_step\n ep = High[0]\n SarX[0] = Low[0]\n # 第2个bar及其以后\n for i in range(1, len(High)):\n # 1.更新：hv, lv, af, ep\n if bull: # 多\n if High[i] > ep: # 创新高\n ep = High[i]\n af = min(af + af_step, af_limit)\n else: # 空\n if Low[i] < ep: # 创新低\n ep = Low[i]\n af = min(af + af_step, af_limit)\n # 2.计算SarX\n SarX[i] = SarX[i - 1] + af * (ep - SarX[i - 1])\n\n # 3.修正SarX\n if bull:\n SarX[i] = max(SarX[i - 1], min(SarX[i], Low[i], Low[i - 1]))\n else:\n SarX[i] = min(SarX[i - 1], max(SarX[i], High[i], High[i - 1]))\n\n # 4. 判断是否：向下跌破，向上突破\n if bull: # 多\n if Low[i] < SarX[i]: # 向下跌破，转空\n bull = False\n tmp_SarX = ep # 上阶段的最高点\n ep = Low[i]\n af = af_step\n if High[i - 1] == tmp_SarX: # 紧邻即最高点\n SarX[i] = tmp_SarX\n else:\n SarX[i] = tmp_SarX + af * (ep - tmp_SarX)\n else: # 空\n if High[i] > SarX[i]: # 向上突破, 转多\n bull = True\n ep = High[i]\n af = af_step\n SarX[i] = min(Low[i], Low[i - 1])\n # end for\n return SarX\n"
},
{
"path": "mytt/MyTT_custom.py",
"content": "import numpy as np\nimport pandas as pd\n\n\ndef INT(S: pd.Series):\n S_filtered = np.nan_to_num(S, nan=0.0) # 或者使用其他合适的值\n return S_filtered.astype(int)\n\n\ndef NOT(S: pd.Series):\n return ~S\n\n\ndef GETCURRBARSCOUNT(L: int):\n return np.arange(L, 0, -1)\n\n\ndef SIN(S: pd.Series):\n return np.sin(S) # 求S的正弦值（弧度)\n\n\ndef COS(S: pd.Series):\n return np.cos(S) # 求S的余弦值（弧度)\n\n\ndef TAN(S: pd.Series):\n return np.tan(S) # 求S的正切值（弧度)\n\n\ndef ASIN(S: pd.Series):\n return np.arcsin(S) # 求S的反正弦值 [-1, 1]\n\n\ndef ACOS(S: pd.Series):\n return np.arccos(S) # 求S的反余弦值 [-1, 1]\n\n\ndef ATAN(S: pd.Series):\n return np.arctan(S) # 求S的反正切值 (-∞, +∞)\n\n\ndef CEILINE(S: pd.Series):\n return np.ceil(S) # 求S的向上取整\n\n\ndef FLOOR(S: pd.Series):\n return np.floor(S) # 求S的向下取整\n\n\ndef INTPART(S: pd.Series):\n return S.astype(int)\n\n\ndef CROSS_PLUS(S1: pd.Series, S2: pd.Series):\n S1 = pd.Series(S1)\n S2 = pd.Series(S2)\n return (S1 > S2) & (S1.shift(1) < S2)\n\n\ndef COUNT_PLUS(S: pd.Series, N):\n res = np.repeat(np.nan, len(S))\n for i in range(len(S)):\n if (not np.isnan(N[i])):\n if 0 < N[i] <= i + 1:\n res[i] = np.sum(S[max(0, i + 1 - N[i]):i + 1])\n if N[i] == 0:\n res[i] = 0\n return res.astype(int)\n\n\ndef REF_PLUS(S: pd.Series, N):\n result = np.repeat(np.nan, len(S))\n\n nCount = len(N)\n for i in range(len(S)):\n if i >= nCount:\n continue\n\n value = N[i]\n\n value = int(value)\n if value >= 0 and value <= i:\n result[i] = S[i - value]\n elif i:\n result[i] = result[i - 1]\n else:\n result[i] = S[i]\n\n return result\n"
},
{
"path": "mytt/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "public/README.md",
"content": "# 智慧共享空间\n\n## 说明\n\n这个目录下集合大家的智慧放一些扩展的组件\n\n每个人对自己文件夹下的组件的代码质量和风格进行维护\n\n（先写这两句，后续再添加）"
},
{
"path": "public/silver6wings/README.md",
"content": "# silver6wings 的插件库\n\n## 说明\n\nTODO: 暂时没想好放点啥\n"
},
{
"path": "public/silver6wings/_prod_shield_ma.py",
"content": "import logging\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import DataSource\n\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber, update_position_held\n\nfrom trader.pools import StocksPoolBlackEmpty as Pool\n# from trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_my_groups import LHSGroupSeller as Seller\n\n\nSTRATEGY_NAME = '均线防御'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\n\nHISTORY_DATA_SOURCE = DataSource.AKSHARE\nIS_PROD = True\nIS_DEBUG = True\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/held_days.json' # 记录持仓日期\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 用来存储选股和委托操作\nPATH_INFO = PATH_BASE + '/tmp_{}.pkl' # 用来缓存当天的指标信息\n\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\n\ncache_selected: Dict[str, Set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\ndef debug(*args, **kwargs):\n if IS_DEBUG:\n print(*args, **kwargs)\n\n\nclass PoolConf:\n # white_prefixes = {'00', '60'}\n # white_none_st = True\n # black_prompts = []\n\n # 忽略监控列表\n ignore_stocks = [\n # '000001.SZ', # 深交所股票尾部加.SZ\n # '600000.SH', # 上交所股票尾部加.SH\n ]\n\n day_count = 300 # 200个足够算出周期为120的均线数据\n price_adjust = 'qfq' # 历史价格复权\n columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n\n\n# class BuyConf:\n# time_ranges = [\n# ['09:30:05', '10:10:00']\n# ]\n# interval = 3\n# order_premium = 0.05 # 保证成功买入成交的溢价\n#\n# slot_count = 10 # 持股数量\n# slot_capacity = 10000 # 每个仓的资金上限\n# once_buy_limit = 10 # 单次选股最多买入股票数量（若单次未买进当日不会再买这只\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [\n ['09:45:00', '11:30:00'],\n ['13:00:00', '14:57:00'],\n ]\n interval = 3 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.05 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:45', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.07 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.005 # 硬性止损率每日上移\n\n ma_time_range = ['10:30', '14:57']\n ma_above = 10\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n print('held_increase()')\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'All held stock day +1!')\n\n print('refresh_code_list()')\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n # full_list = my_pool.get_code_list() + hold_list\n # target_list = [code for code in full_list if code not in PoolConf.ignore_stocks]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n\n print('prepare_history()')\n # 获取历史起止日期\n now = datetime.datetime.now()\n start = get_prev_trading_date(now, PoolConf.day_count)\n end = get_prev_trading_date(now, 1)\n\n my_suber.download_cache_history(\n cache_path='',\n code_list=hold_list,\n start=start,\n end=end,\n adjust=PoolConf.price_adjust,\n columns=PoolConf.columns,\n data_source=HISTORY_DATA_SOURCE,\n )\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: Dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: List) -> None:\n max_prices, held_days = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD, False)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_days, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: Dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n can_clear = False\n\n curr_ts = f\"{curr_time}:{curr_seconds}\"\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_ts <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n\n return can_clear\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + \"(测)\"\n print(f'正在启动 {STRATEGY_NAME}...')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n # my_buyer = Buyer(\n # account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n # strategy_name=STRATEGY_NAME,\n # delegate=my_delegate,\n # parameters=BuyConf,\n # )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "public/silver6wings/my_tdx_call.py",
"content": "import math\nimport logging\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, get_limit_up_price\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\n\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber, update_position_held\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhiteCustomTdx as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\n\n\nSTRATEGY_NAME = '竞价TDX' # 读通达信列表，09:20 挂涨停价买\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/held_days.json' # 记录持仓日期\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: Dict[str, Set] = {} # 记录选股历史，去重\ncache_history: Dict[str, pd.DataFrame] = {} # 记录历史日线行情的信息 { code: DataFrame }\n\n\ndef debug(*args, **kwargs):\n if IS_DEBUG:\n print(*args, **kwargs)\n\n\nclass PoolConf:\n tdx_codes_filepath = r'C:\\new_tdx\\T0002\\blocknew\\ZXG.blk'\n black_prompts = []\n\n # 忽略监控列表\n ignore_stocks = [\n '000001.SZ', # 深交所股票尾部加.SZ\n '600000.SH', # 上交所股票尾部加.SH\n ]\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['09:15', '09:25']]\n interval = 1 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.00 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 5 # 持股数量上限\n slot_capacity = 5000 # 每个仓的资金上限\n once_buy_limit = 5 # 单次选股最多买入股票数量（若单次未买进当日不会再买这只\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day():\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'All held stock day +1!')\n\n # refresh_code_list():\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n full_list = my_pool.get_code_list() + hold_list\n target_list = [code for code in full_list if code not in PoolConf.ignore_stocks]\n\n my_suber.update_code_list(target_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef select_stocks(\n quotes: Dict,\n curr_date: str,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n) -> List[Dict[str, any]]:\n selections = []\n\n for code in quotes:\n if code not in my_pool.cache_whitelist:\n # debug(code, f'不在白名单')\n continue\n\n if code in my_pool.cache_blacklist:\n # debug(code, f'在黑名单')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n last_close = round(quote['lastClose'], 3)\n selection = {\n 'code': code,\n 'price': get_limit_up_price(code, last_close) - 0.01,\n 'lastClose': last_close,\n 'curr_date': curr_date,\n }\n selections.append(selection)\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(\n quotes: Dict,\n curr_date: str,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n positions: List,\n) -> None:\n selections = select_stocks(quotes, curr_date, curr_time, curr_seconds)\n # debug(f'本次扫描:{len(quotes)}, 选股{selections})\n\n # 选出一个以上的股票\n if len(selections) > 0:\n position_codes = [position.stock_code for position in positions]\n position_count = get_holding_position_count(positions)\n available_cash = my_delegate.check_asset().cash\n available_slot = available_cash // BuyConf.slot_capacity\n\n buy_count = max(0, BuyConf.slot_count - position_count) # 确认剩余的仓位\n buy_count = min(buy_count, available_slot) # 确认现金够用\n buy_count = min(buy_count, len(selections)) # 确认选出的股票够用\n buy_count = min(buy_count, BuyConf.once_buy_limit) # 限制一秒内下单数量\n buy_count = int(buy_count)\n\n for i in range(len(selections)): # 依次买入\n # logging.info(f'买数相关：持仓{position_count} 现金{available_cash} 已选{len(selections)}')\n if buy_count > 0:\n code = selections[i]['code']\n price = selections[i]['price']\n last_close = selections[i]['lastClose']\n buy_volume = math.floor(BuyConf.slot_capacity / price / 100) * 100\n\n if buy_volume <= 0:\n debug(f'{code} 不够一手')\n elif code in position_codes:\n debug(f'{code} 正在持仓')\n elif curr_date in cache_selected and code in cache_selected[curr_date]:\n debug(f'{code} 今日已选')\n else:\n buy_count = buy_count - 1\n # 如果今天未被选股过 and 目前没有持仓则记录（意味着不会加仓\n my_buyer.order_buy(code=code, price=price, last_close=last_close,\n volume=buy_volume, remark='买入委托')\n else:\n break\n\n # 记录选股历史\n if curr_date not in cache_selected:\n cache_selected[curr_date] = set()\n\n for selection in selections:\n if selection['code'] not in cache_selected[curr_date]:\n cache_selected[curr_date].add(selection['code'])\n logging.warning(f\"记录选股 {selection['code']}\\t现价: {selection['price']:.2f}\")\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: Dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, curr_time, curr_seconds, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + \"[测]\"\n print(f'正在启动 {STRATEGY_NAME}...')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate, get_holding_position_count\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate, get_holding_position_count\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n\n # temp_now = datetime.datetime.now()\n # temp_date = temp_now.strftime('%Y-%m-%d')\n # temp_time = temp_now.strftime('%H:%M')\n #\n # # 定时任务启动\n # schedule.every().day.at('08:05').do(held_increase)\n # schedule.every().day.at('08:10').do(refresh_code_list)\n #\n # if '08:05' < temp_time < '15:30' and check_is_open_day(temp_date):\n # held_increase()\n #\n # if '08:10' < temp_time < '14:57':\n # refresh_code_list()\n #\n # if '09:15' < temp_time < '11:30' or '13:00' <= temp_time < '14:57':\n # my_suber.subscribe_tick() # 重启时如果在交易时间则订阅Tick\n #\n # try:\n # print('[定时器已启动]')\n # while True:\n # schedule.run_pending()\n # time.sleep(1)\n # except KeyboardInterrupt:\n # print('[手动结束进程]')\n # finally:\n # schedule.clear()\n # my_delegate.shutdown()\n"
},
{
"path": "reader/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "reader/tushare_agent.py",
"content": "import time\n\n\nts_token_index = 0\n\n\ndef get_tushare_pro(debugging=False):\n import tushare as ts\n from credentials import TUSHARE_TOKEN\n for _ in range(3):\n try:\n global ts_token_index\n ts_token_index += 1\n ts_token_index = ts_token_index % len(TUSHARE_TOKEN)\n ts_account = TUSHARE_TOKEN[ts_token_index]\n if debugging:\n print(ts_account)\n ts.set_token(ts_account[0])\n ts_pro_api = ts.pro_api()\n return ts_pro_api\n except:\n time.sleep(1)\n return None\n\n\nif __name__ == '__main__':\n for i in range(10):\n pro = get_tushare_pro(debugging=True)\n df = pro.daily(ts_code=\"000001.SZ\", start_date='20230606', end_date='20230610')\n print(df)\n"
},
{
"path": "requirements-dev.txt",
"content": "pytest\npytest-cov\nakshare>=1.16.0\nmootdx>=0.11.7\ntushare>=1.4.21\nrequests>=2.31.0\npycurl>=7.45.0\n"
},
{
"path": "requirements.txt",
"content": "numpy==2.2.4\npandas==2.2.3\npyarrow==23.0.0\nAPScheduler>=3.11.0\nakshare>=1.16.0\nmootdx>=0.11.7\npywencai>=0.12.3\nrequests>=2.31.0\nschedule>=1.2.1\ntushare>=1.4.21\npycurl>=7.45.0\nxtquant>=250516.1.1\n"
},
{
"path": "run_ai_gen.py",
"content": "import logging\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.constants import IndexSymbol\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, debug\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import DataSource, ExitRight, concat_ak_quote_dict\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhitePrefixesMA as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_groups import DeepseekGroupSeller as Seller\n\nfrom selector.selector_deepseek import select\n\ndata_source = DataSource.MOOTDX # DataSource.AKSHARE 数据源也可以 TUSHARE 需要配置 token\n\nSTRATEGY_NAME = 'AI智选' # DEEPSEEK 生成的策略，仅做展示使用，不保证收益\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\nPATH_INFO = PATH_BASE + '/tmp_{}.pkl' # 用来缓存当天的指标信息\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n white_prefixes = {'00', '60', '30'}\n white_index_symbol = IndexSymbol.INDEX_ZZ_ALL\n white_ma_above_period = 10\n\n black_prompts = [\n 'ST',\n '退市',\n '近一周大股东减持',\n ]\n day_count = 200 # 200个足够算出周期为120的均线数据\n price_adjust = ExitRight.QFQ # 历史价格复权\n columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['14:55', '14:57']]\n interval = 15\n order_premium = 0.05 # 保证成功买入成交的溢价\n\n slot_count = 30 # 持股数量上限\n slot_capacity = 10000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 30 # 单次选股最多买入股票数量\n inc_limit = 1.20 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n min_price = 3.00 # 限制最低可买入股票的现价\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1\n order_premium = 0.05 # 保证成功卖出成交的溢价\n\n switch_time_range = ['14:30', '14:57']\n switch_hold_days = 5 # 持仓天数\n switch_demand_daily_up = 0.002 # 换仓上限乘数\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.03 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.002 # 硬性止损率每日上移\n\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [\n (1.05, 9.99, 0.02),\n (1.02, 1.05, 0.05),\n ]\n\n return_time_range = ['09:31', '14:57']\n return_of_profit = [\n (1.07, 9.99, 0.35),\n (1.02, 1.07, 0.95),\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n my_suber.update_code_list(my_pool.get_code_list() + hold_list)\n\n # prepare_history() -> None:\n now = datetime.datetime.now()\n for i in range(15, 30):\n delete_file(PATH_INFO.format((now - datetime.timedelta(days=i)).strftime('%Y_%m_%d')))\n cache_path = PATH_INFO.format(now.strftime('%Y_%m_%d'))\n\n start = get_prev_trading_date(now, PoolConf.day_count)\n end = get_prev_trading_date(now, 1)\n\n # 白名单加持仓列表\n positions = my_delegate.check_positions()\n history_list = my_pool.get_code_list()\n history_list += [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n\n my_suber.download_cache_history(\n cache_path=cache_path,\n code_list=history_list,\n start=start,\n end=end,\n adjust=PoolConf.price_adjust,\n columns=PoolConf.columns,\n data_source=data_source\n )\n\n\ndef near_trade_begin():\n now = datetime.datetime.now()\n start = get_prev_trading_date(now, PoolConf.day_count)\n end = get_prev_trading_date(now, 1)\n\n positions = my_delegate.check_positions()\n history_list = my_pool.get_code_list()\n history_list += [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n # 使用 AKSHARE 数据源这些代码其实没作用\n my_suber.refresh_memory_history(code_list=history_list, start=start, end=end, data_source=data_source)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef check_stock(code: str, quote: dict, curr_date: str) -> bool:\n df = concat_ak_quote_dict(my_suber.cache_history[code], quote, curr_date)\n\n result_df = select(df, code, quote)\n buy = result_df['PASS'].values[-1]\n\n return buy\n\n\ndef select_stocks(quotes: dict, curr_date: str) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in quotes:\n if code not in my_suber.cache_history:\n # print(f'{code} 没有历史数据')\n continue\n\n if code not in my_pool.cache_whitelist:\n # debug(code, f'不在白名单')\n continue\n\n if code in my_pool.cache_blacklist:\n # debug(code, f'在黑名单')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n\n passed = check_stock(code, quote, curr_date)\n if not passed:\n # debug(f'{code} {info}')\n continue\n\n prev_close = quote['lastClose']\n curr_open = quote['open']\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n if not curr_price > BuyConf.min_price:\n debug(code, f'价格小于{BuyConf.min_price}')\n continue\n\n if not curr_open <= curr_price <= prev_close * BuyConf.inc_limit:\n debug(code, f'涨幅不符合区间 {curr_open} <= {curr_price} <= {prev_close * BuyConf.inc_limit}')\n continue\n\n # if quote['pvolume'] > 0:\n # average_price = quote['amount'] / quote['pvolume']\n # if not curr_price > average_price:\n # debug(code, f'现价小于当日成交均价')\n # continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, positions: list) -> None:\n selections = select_stocks(quotes, curr_date)\n debug(len(quotes), selections)\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n near_trade_begin=near_trade_begin,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_redis_pull.py",
"content": "import logging\n\nfrom credentials import *\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, debug\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import get_wencai_codes, get_mootdx_quotes\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.base_subscriber import HistorySubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolBlackWencai as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_groups import WencaiGroupSeller as Seller\n\nfrom selector.select_wencai import get_prompt\n\nimport redis\n\nREDIS_HOST = '192.168.1.6'\nREDIS_PORT = 6379\nREDIS_CHANNEL = 'quotes_data'\nREDIS_LATEST_KEY = f'{REDIS_CHANNEL}:latest'\nredis_client = redis.Redis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, db=0)\nmy_redis = redis_client.pubsub()\n\nSTRATEGY_NAME = '数据接收'\nSELECT_PROMPT = get_prompt('')\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n black_prompts = ['ST', '退市']\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['14:50', '14:57']]\n\n # wencai 尽可能时间长些，不然会被封IP\n interval = 30 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 50 # 持股数量上限\n slot_capacity = 10000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 10 # 单次选股最多买入股票数量\n inc_limit = 1.20 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.03 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.002 # 硬性止损率每日上移\n\n switch_time_range = ['14:30', '14:57']\n switch_hold_days = 5 # 持仓天数\n switch_demand_daily_up = 0.002 # 换仓上限乘数\n\n # 利润从最高点回落卖出\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [\n (1.08, 9.99, 0.02),\n (1.02, 1.08, 0.05),\n ]\n\n # 涨幅超过建仓价xA，并小于建仓价xB 时，回撤涨幅的C倍卖出\n # (A, B, C)\n return_time_range = ['09:31', '14:57']\n return_of_profit = [\n (1.20, 9.99, 0.100),\n (1.08, 1.20, 0.200),\n (1.05, 1.08, 0.300),\n (1.03, 1.05, 0.500),\n (1.02, 1.03, 0.800),\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef pull_stock_codes() -> list[str]:\n codes_wencai = get_wencai_codes([SELECT_PROMPT])\n codes_top = []\n\n for code in codes_wencai:\n if code not in my_pool.cache_blacklist:\n codes_top.append(code)\n\n return codes_top\n\n\ndef check_stock_codes(selected_codes: list[str], quotes: dict) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in selected_codes:\n if code not in quotes:\n debug(code, f'本次quotes没数据')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n last_close = quote['lastClose']\n if curr_price > last_close * BuyConf.inc_limit:\n continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, positions: list) -> None:\n selected_codes = pull_stock_codes()\n print(selected_codes)\n\n selections = {}\n if selected_codes is not None and len(selected_codes) > 0:\n once_quotes = get_mootdx_quotes(selected_codes)\n selections = check_stock_codes(selected_codes, once_quotes)\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n # hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n # print(f'[{hold_list}|{len(quotes.keys())}|{len(quotes)}]', end='')\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef empty_execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n # 这里的时间是本机时间，redis listener 的时间是数据推送服务器时间，需要注意时间不对齐的问题\n return curr_date is None and curr_time is None and curr_seconds is None and curr_quotes is None\n\n\ndef redis_subscribe():\n print('[开始监听]')\n my_redis.subscribe(REDIS_CHANNEL) # 订阅频道\n my_code_set = set(my_suber.code_list) # set 提高 in 操作的性能 O(1) 查找复杂度\n for message in my_redis.listen():\n try:\n if message['type'] == 'message':\n data = json.loads(message['data'])\n # latest-only 兼容：频道只发 {key, ts}，真实 payload 在 key 里\n if isinstance(data, dict) and 'curr_quotes' not in data:\n key = data.get('key') or REDIS_LATEST_KEY\n raw = redis_client.get(key)\n if not raw:\n continue\n data = json.loads(raw)\n curr_date = data['curr_date']\n curr_time = data['curr_time']\n curr_seconds = data['curr_seconds']\n curr_quotes = data['curr_quotes']\n pool_quotes = {code: curr_quotes[code] for code in my_code_set if code in curr_quotes}\n redis_execute_strategy(curr_date, curr_time, curr_seconds, pool_quotes)\n print('!' if len(curr_quotes) > 0 else 'x', end='') # 这里确保有数据\n except Exception as e:\n err = '[redis err] {}'.format(e)\n print(err, end='')\n\n\ndef redis_unsubscribe():\n my_redis.unsubscribe(REDIS_CHANNEL)\n print('[停止监听]')\n\n\ndef redis_execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> None:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, positions)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = HistorySubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=empty_execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n custom_sub_begin=redis_subscribe,\n custom_unsub_end=redis_unsubscribe,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_redis_push.py",
"content": "import logging\nimport redis\n\nfrom credentials import *\nfrom tools.utils_basic import logging_init\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\n\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhitePrefixes as Pool\n\n\nSTRATEGY_NAME = '数据推送'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nREDIS_HOST = '192.168.1.6'\nREDIS_PORT = 6379\nREDIS_CHANNEL = 'quotes_data'\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\nPATH_ASSETS = ''\nPATH_DEAL = ''\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n white_prefixes = {'00', '60', '30', '68'}\n white_none_st = False\n black_prompts = []\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n my_pool.refresh()\n my_suber.update_code_list(my_pool.get_code_list())\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n # print(curr_date, curr_time, curr_seconds, curr_quotes)\n print(f'[{len(curr_quotes)}]', end='')\n messages = {\n 'curr_date': curr_date,\n 'curr_time': curr_time,\n 'curr_seconds': curr_seconds,\n 'curr_quotes': curr_quotes,\n }\n my_redis.publish(REDIS_CHANNEL, json.dumps(messages)) # 发送消息到Redis频道\n return True\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + \"[测]\"\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n my_redis = redis.Redis(host=REDIS_HOST, port=REDIS_PORT, db=0)\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=None,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=False,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_remote.py",
"content": "import logging\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, debug\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import DataSource, ExitRight\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber, xt_get_ticks\n\nfrom trader.pools import StocksPoolBlackEmpty as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_groups import ClassicGroupSeller as Seller\n\nfrom tools.utils_remote import pull_stock_codes\n\ndata_source = DataSource.AKSHARE\n\nSTRATEGY_NAME = '远程选股'\nSELECTION_ID = 'REMOTE'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\nPATH_INFO = PATH_BASE + '/tmp_{}.pkl' # 用来缓存当天的指标信息\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n day_count = 100 # 100个自然日里有 > 60个交易日\n price_adjust = ExitRight.QFQ # 历史价格复权\n columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['14:45', '14:57']]\n interval = 10\n order_premium = 0.09 # 保证成功买入成交的溢价\n\n slot_count = 20 # 持股数量上限\n slot_capacity = 15000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 20 # 单次选股最多买入股票数量\n min_price = 2.00 # 限制最低可买入股票的现价\n inc_limit = 1.20 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.04 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.002 # 硬性止损率每日上移\n\n switch_time_range = ['09:35', '14:57']\n switch_hold_days = 1 # 持仓天数\n switch_demand_daily_up = 0.01 # 换仓上限乘数\n\n # 利润从最高点回落卖出\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [\n (1.08, 9.99, 0.03),\n (1.02, 1.08, 0.05),\n ]\n\n # 涨幅超过建仓价xA，并小于建仓价xB 时，回撤涨幅的C倍卖出\n # (A, B, C)\n return_time_range = ['09:31', '14:57']\n return_of_profit = [\n (1.20, 9.99, 0.300),\n (1.08, 1.20, 0.400),\n (1.05, 1.08, 0.500),\n (1.03, 1.05, 0.600),\n (1.02, 1.03, 0.700),\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n my_suber.update_code_list(my_pool.get_code_list() + hold_list)\n\n # prepare_history() -> None:\n now = datetime.datetime.now()\n for i in range(15, 30):\n delete_file(PATH_INFO.format((now - datetime.timedelta(days=i)).strftime('%Y_%m_%d')))\n cache_path = PATH_INFO.format(now.strftime('%Y_%m_%d'))\n\n start = get_prev_trading_date(now, PoolConf.day_count)\n end = get_prev_trading_date(now, 1)\n\n # 只有持仓列表\n positions = my_delegate.check_positions()\n holding_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n\n my_suber.download_cache_history(\n cache_path=cache_path,\n code_list=holding_list,\n start=start,\n end=end,\n adjust=PoolConf.price_adjust,\n columns=PoolConf.columns,\n data_source=data_source\n )\n\n\ndef near_trade_begin():\n now = datetime.datetime.now()\n start = get_prev_trading_date(now, PoolConf.day_count)\n end = get_prev_trading_date(now, 1)\n\n positions = my_delegate.check_positions()\n history_list = my_pool.get_code_list()\n history_list += [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n\n my_suber.refresh_memory_history(code_list=history_list, start=start, end=end, data_source=data_source)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef check_stock_codes(selected_codes: list[str], quotes: dict) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in selected_codes:\n if code not in quotes:\n debug(code, f'本次quotes没数据')\n continue\n\n # if code not in my_pool.cache_whitelist:\n # debug(code, f'不在白名单')\n # continue\n\n # if code in my_pool.cache_blacklist:\n # debug(code, f'在黑名单')\n # continue\n\n quote = quotes[code]\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n if not curr_price > BuyConf.min_price:\n debug(code, f'价格小于{BuyConf.min_price}')\n continue\n\n # if not curr_open < curr_price < prev_close * BuyConf.inc_limit:\n # debug(code, f'涨幅不符合区间 {curr_open} < {curr_price} < {prev_close * BuyConf.inc_limit}')\n # continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, positions: list) -> None:\n selected_codes, err_msg = pull_stock_codes(SELECTION_ID, RECOMMEND_HOST, AUTHENTICATION)\n if selected_codes is None:\n print(f'[{err_msg}]', end='')\n return\n else:\n print(f'[{len(selected_codes)}]')\n\n selections = {}\n # 选出一个以上的股票\n if selected_codes is not None and len(selected_codes) > 0:\n once_quotes = xt_get_ticks(selected_codes)\n selections = check_stock_codes(selected_codes, once_quotes)\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, positions)\n return True\n\n return True\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n near_trade_begin=near_trade_begin,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_shield.py",
"content": "import logging\nimport threading\n\nfrom credentials import DING_SECRET, DING_TOKENS, CACHE_PROD_PATH, CACHE_TEST_PATH, QMT_ACCOUNT_ID, QMT_CLIENT_PATH\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol\nfrom tools.utils_cache import all_held_inc, update_max_prices\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhiteIndexes as Pool\nfrom trader.seller_groups import ShieldGroupSeller as Seller\n\n\nSTRATEGY_NAME = '防御监控'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nCAN_BUY = False # 双重保险，改为 True 才会下单买\nCAN_SELL = False # 双重保险，改为 True 才会下单卖\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n white_indexes = []\n black_prompts = []\n\n # 忽略监控列表\n ignore_stocks = [\n '000001.SZ', # 深交所股票尾部加.SZ\n '600000.SH', # 上交所股票尾部加.SH\n ]\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.03 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.03 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.003 # 硬性止损率每日上移\n\n # 利润从最高点回落卖出\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [ # 至少保留收益范围\n (1.05, 9.99, 0.02), # [2.900 % ~ 879.020 %)\n (1.02, 1.05, 0.05), # [-3.100 % ~ -0.250 %)\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n\n # 持仓自动发现，对于连续做波段的票，会因为券商不同可能有成本价的问题，所以暂时禁用\n # update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n full_list = my_pool.get_code_list() + hold_list\n target_list = [code for code in full_list if code not in PoolConf.ignore_stocks]\n\n my_suber.update_code_list(target_list)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n CAN_SELL & bool(scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions))\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_swords.py",
"content": "import logging\nimport threading\nimport datetime\n\nfrom credentials import DING_SECRET, DING_TOKENS, CACHE_PROD_PATH, CACHE_TEST_PATH, QMT_ACCOUNT_ID, QMT_CLIENT_PATH\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, time_diff_seconds\nfrom tools.utils_cache import all_held_inc\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhiteCustomSymbol as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\n\n\nSTRATEGY_NAME = '进攻监控'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n white_codes_filepath = './_cache/_pool_whitelist.txt'\n black_prompts = []\n\n # 忽略监控列表\n ignore_stocks = [\n '000001.SZ', # 深交所股票尾部加.SZ\n '600000.SH', # 上交所股票尾部加.SH\n ]\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.00 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 5 # 持股数量上限\n slot_capacity = 5000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 5 # 单次选股最多买入股票数量\n\n # 开始时间，结束时间，封板量突破点，封板额突破点\n # start_time, end_time, block_volume, block_amount\n blocks = [\n ['09:31', '11:30', 1000, 10000],\n ['13:01', '14:55', 1000, 10000],\n ]\n\n # 封板秒数要求\n block_seconds = 3\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n full_list = my_pool.get_code_list() + hold_list\n target_list = [code for code in full_list if code not in PoolConf.ignore_stocks]\n\n my_suber.update_code_list(target_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef check_is_blocking(quote: dict, curr_time: str) -> tuple[bool, int, float]:\n ask_vol = quote['askVol'][0]\n bid_vol = quote['bidVol'][0]\n curr_price = quote['lastPrice']\n bid_amount = bid_vol * curr_price\n\n is_limiting_up = ask_vol < 0.001\n if not is_limiting_up:\n return False, 0, 0\n\n for block in BuyConf.blocks:\n if block[0] <= curr_time < block[1]:\n block_volume = block[2]\n block_amount = block[3]\n\n is_volume_stab = bid_vol > block_volume\n is_amount_stab = bid_amount > block_amount\n if is_volume_stab and is_amount_stab:\n return True, bid_vol, bid_amount\n\n return False, bid_vol, bid_amount\n\n\ndef check_block_ticks(\n quote: dict,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n ticks: list,\n) -> bool:\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n # 获取一段之前的最大价格\n max_price = curr_price\n i = len(ticks) - 1\n now_seconds = datetime.datetime.strptime(f'{curr_time}:{curr_seconds}', '%H:%M:%S')\n while i >= 0:\n i_seconds = datetime.datetime.strptime(ticks[i][0], '%H:%M:%S')\n if time_diff_seconds(now_seconds, i_seconds) > BuyConf.block_seconds:\n break\n i_price = ticks[i][1]\n if i_price < max_price: # 保证时间段内的价格都是最大\n return False\n\n max_price = max(max_price, i_price)\n i -= 1\n\n # 最后还要保证没有已经炸板的情况\n return curr_price >= max_price\n\n\ndef select_stocks(\n quotes: dict,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in quotes:\n if code not in my_pool.cache_whitelist:\n # debug(code, f'不在白名单')\n continue\n\n if code in my_pool.cache_blacklist:\n # debug(code, f'在黑名单')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n\n # 是否涨停封住\n limiting_up, bid_vol, bid_amt = check_is_blocking(quote, curr_time)\n if not limiting_up:\n # if bid_vol > 0 and bid_amt > 0:\n # debug(code, f'封单量{bid_vol} 封单额{bid_amt}')\n continue\n\n # 检查封板时间足够\n block_enough = check_block_ticks(quote, curr_time, curr_seconds, my_suber.today_ticks[code])\n if not block_enough:\n continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, positions: list) -> None:\n selections = select_stocks(quotes, curr_time, curr_seconds)\n # debug(f'本次扫描:{len(quotes)}, 选股{selections})\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, curr_time, curr_seconds, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_swords_tdx.py",
"content": "import logging\n\nfrom credentials import *\n\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, time_diff_seconds\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolWhiteCustomSymbol as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\n\n\nSTRATEGY_NAME = '打板TDX'\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: Dict[str, Set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n white_codes_filepath = './_cache/_pool_whitelist.txt'\n black_prompts = []\n\n # 忽略监控列表\n ignore_stocks = [\n '000001.SZ', # 深交所股票尾部加.SZ\n '600000.SH', # 上交所股票尾部加.SH\n ]\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.00 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 5 # 持股数量上限\n slot_capacity = 5000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 5 # 单次选股最多买入股票数量\n\n # 开始时间，结束时间，封板量突破点，封板额突破点\n # start_time, end_time, block_volume, block_amount\n blocks = [\n ['09:31', '11:30', 1000, 10000],\n ['13:01', '14:55', 1000, 10000],\n ]\n\n # 封板秒数要求\n block_seconds = 3\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n full_list = my_pool.get_code_list() + hold_list\n target_list = [code for code in full_list if code not in PoolConf.ignore_stocks]\n\n my_suber.update_code_list(target_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef check_is_blocking(quote: dict, curr_time: str) -> (bool, int, float):\n ask_vol = quote['askVol'][0]\n bid_vol = quote['bidVol'][0]\n curr_price = quote['lastPrice']\n bid_amount = bid_vol * curr_price\n\n is_limiting_up = ask_vol < 0.001\n if not is_limiting_up:\n return False, 0, 0\n\n for block in BuyConf.blocks:\n if block[0] <= curr_time < block[1]:\n block_volume = block[2]\n block_amount = block[3]\n\n is_volume_stab = bid_vol > block_volume\n is_amount_stab = bid_amount > block_amount\n if is_volume_stab and is_amount_stab:\n return True, bid_vol, bid_amount\n\n return False, bid_vol, bid_amount\n\n\ndef check_block_ticks(\n quote: dict,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n ticks: list,\n) -> bool:\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n # 获取一段之前的最大价格\n max_price = curr_price\n i = len(ticks) - 1\n now_seconds = datetime.datetime.strptime(f'{curr_time}:{curr_seconds}', '%H:%M:%S')\n while i >= 0:\n i_seconds = datetime.datetime.strptime(ticks[i][0], '%H:%M:%S')\n if time_diff_seconds(now_seconds, i_seconds) > BuyConf.block_seconds:\n break\n i_price = ticks[i][1]\n if i_price < max_price: # 保证时间段内的价格都是最大\n return False\n\n max_price = max(max_price, i_price)\n i -= 1\n\n # 最后还要保证没有已经炸板的情况\n return curr_price >= max_price\n\n\ndef select_stocks(\n quotes: Dict,\n curr_time: str,\n curr_seconds: str,\n) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in quotes:\n if code not in my_pool.cache_whitelist:\n # debug(code, f'不在白名单')\n continue\n\n if code in my_pool.cache_blacklist:\n # debug(code, f'在黑名单')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n\n # 是否涨停封住\n limiting_up, bid_vol, bid_amt = check_is_blocking(quote, curr_time)\n if not limiting_up:\n # if bid_vol > 0 and bid_amt > 0:\n # debug(code, f'封单量{bid_vol} 封单额{bid_amt}')\n continue\n\n # 检查封板时间足够\n block_enough = check_block_ticks(quote, curr_time, curr_seconds, my_suber.today_ticks[code])\n if not block_enough:\n continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: Dict, curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, positions: List) -> None:\n selections = select_stocks(quotes, curr_time, curr_seconds)\n # debug(f'本次扫描:{len(quotes)}, 选股{selections})\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: Dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, curr_time, curr_seconds, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_tick_memory_cache=True,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_wencai_qmt.py",
"content": "import logging\nimport threading\n\nfrom credentials import DING_SECRET, DING_TOKENS, CACHE_PROD_PATH, CACHE_TEST_PATH, QMT_ACCOUNT_ID, QMT_CLIENT_PATH\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, debug\nfrom tools.utils_cache import all_held_inc, update_max_prices, load_json\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import get_wencai_codes\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.xt_subscriber import XtSubscriber, xt_get_ticks\n\nfrom trader.pools import StocksPoolBlackWencai as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_groups import ClassicGroupSeller as Seller\n\nfrom selector.select_wencai import get_prompt\n\n\nSTRATEGY_NAME = '问财QMT'\nSELECT_PROMPT = get_prompt()\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 用来存储选股和委托操作\n\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\n\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n # white_indexes = []\n black_prompts = ['ST', '退市']\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['09:30', '10:30']]\n\n # wencai 尽可能时间长些，不然会被封IP\n interval = 30 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 10 # 持股数量上限\n slot_capacity = 10000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 10 # 单次选股最多买入股票数量\n inc_limit = 1.07 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n min_price = 3.00 # 限制最低可买入股票的现价\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 1 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.04 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.002 # 硬性止损率每日上移\n\n switch_time_range = ['09:35', '14:57']\n switch_hold_days = 1 # 持仓天数\n switch_demand_daily_up = 0.01 # 换仓上限乘数\n\n # 利润从最高点回落卖出\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [\n (1.08, 9.99, 0.03),\n (1.02, 1.08, 0.05),\n ]\n\n # 涨幅超过建仓价xA，并小于建仓价xB 时，回撤涨幅的C倍卖出\n # (A, B, C)\n return_time_range = ['09:31', '14:57']\n return_of_profit = [\n (1.20, 9.99, 0.300),\n (1.08, 1.20, 0.400),\n (1.05, 1.08, 0.500),\n (1.03, 1.05, 0.600),\n (1.02, 1.03, 0.700),\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n if positions is not None:\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n else:\n held = load_json(PATH_HELD)\n hold_list = [code for code in held if is_symbol(code)]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef pull_stock_codes() -> list[str]:\n codes_wencai = get_wencai_codes([SELECT_PROMPT])\n codes_top = []\n\n for code in codes_wencai:\n if code not in my_pool.cache_blacklist:\n codes_top.append(code)\n\n return codes_top\n\n\ndef check_stock_codes(selected_codes: list[str], quotes: dict) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in selected_codes:\n if code not in quotes:\n debug(code, f'本次quotes没数据')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n curr_price = quote['lastPrice']\n curr_open = quote['open']\n prev_close = quote['lastClose']\n\n if not curr_price > BuyConf.min_price:\n debug(code, f'价格小于{BuyConf.min_price}')\n continue\n\n if not curr_open * 0.97 <= curr_price <= prev_close * BuyConf.inc_limit:\n debug(code, f'涨幅不符合区间 {curr_open} <= {curr_price} <= {prev_close * BuyConf.inc_limit}')\n continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, positions: list) -> None:\n selected_codes = pull_stock_codes()\n debug(f'[{len(selected_codes)}]', end='')\n\n selections = {}\n if selected_codes is not None and len(selected_codes) > 0:\n once_quotes = xt_get_ticks(selected_codes)\n selections = check_stock_codes(selected_codes, once_quotes)\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = XtSubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n use_ap_scheduler=True,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "run_wencai_tdx.py",
"content": "import os\nimport sys\n\n# 添加父目录到模块搜索路径，方便设置开机启动任务\nsys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))\n\nimport logging\n\nfrom credentials import *\nfrom tools.utils_basic import logging_init, is_symbol, debug\nfrom tools.utils_cache import *\nfrom tools.utils_ding import DingMessager\nfrom tools.utils_remote import get_wencai_codes, get_mootdx_quotes\n\nfrom delegate.base_delegate import update_position_held\nfrom delegate.base_subscriber import HistorySubscriber\n\nfrom trader.pools import StocksPoolBlackWencai as Pool\nfrom trader.buyer import BaseBuyer as Buyer\nfrom trader.seller_groups import WencaiGroupSeller as Seller\n\nfrom selector.select_wencai import get_prompt\n\n\nSTRATEGY_NAME = '问财TDX'\nSELECT_PROMPT = get_prompt()\nDING_MESSAGER = DingMessager(DING_SECRET, DING_TOKENS)\nIS_PROD = False # 生产环境标志：False 表示使用掘金模拟盘 True 表示使用QMT账户下单交易\nIS_DEBUG = True # 日志输出标记：控制台是否打印debug方法的输出\n\nPATH_BASE = CACHE_PROD_PATH if IS_PROD else CACHE_TEST_PATH\n\nPATH_ASSETS = PATH_BASE + '/assets.csv' # 记录历史净值\nPATH_DEAL = PATH_BASE + '/deal_hist.csv' # 记录历史成交\nPATH_HELD = PATH_BASE + '/positions.json' # 记录持仓信息\nPATH_MAXP = PATH_BASE + '/max_price.json' # 记录建仓后历史最高\nPATH_MINP = PATH_BASE + '/min_price.json' # 记录建仓后历史最低\nPATH_LOGS = PATH_BASE + '/logs.txt' # 记录策略的历史日志\ndisk_lock = threading.Lock() # 操作磁盘文件缓存的锁\ncache_selected: dict[str, set] = {} # 记录选股历史，去重\n\n\nclass PoolConf:\n black_prompts = ['ST', '退市']\n\n\nclass BuyConf:\n time_ranges = [['14:50', '14:57']]\n\n # wencai 尽可能时间长些，不然会被封IP\n interval = 30 # 扫描买入间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n slot_count = 50 # 持股数量上限\n slot_capacity = 10000 # 每个仓的资金上限\n daily_buy_max = 10 # 单日买入股票上限\n once_buy_limit = 10 # 单次选股最多买入股票数量\n inc_limit = 1.20 # 相对于昨日收盘的涨幅限制\n\n\nclass SellConf:\n time_ranges = [['09:31', '11:30'], ['13:00', '14:57']]\n interval = 15 # 扫描卖出间隔，60的约数：1-6, 10, 12, 15, 20, 30\n order_premium = 0.02 # 保证市价单成交的溢价，单位（元）\n\n hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n earn_limit = 9.999 # 硬性止盈率\n risk_limit = 1 - 0.03 # 硬性止损率\n risk_tight = 0.002 # 硬性止损率每日上移\n\n switch_time_range = ['14:30', '14:57']\n switch_hold_days = 5 # 持仓天数\n switch_demand_daily_up = 0.002 # 换仓上限乘数\n\n # 利润从最高点回落卖出\n fall_time_range = ['09:31', '14:57']\n fall_from_top = [\n (1.08, 9.99, 0.02),\n (1.02, 1.08, 0.05),\n ]\n\n # 涨幅超过建仓价xA，并小于建仓价xB 时，回撤涨幅的C倍卖出\n # (A, B, C)\n return_time_range = ['09:31', '14:57']\n return_of_profit = [\n (1.20, 9.99, 0.100),\n (1.08, 1.20, 0.200),\n (1.05, 1.08, 0.300),\n (1.03, 1.05, 0.500),\n (1.02, 1.03, 0.800),\n ]\n\n\n# ======== 盘前 ========\n\n\ndef before_trade_day() -> None:\n # held_increase() -> None:\n if not check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return\n\n update_position_held(disk_lock, my_delegate, PATH_HELD)\n if all_held_inc(disk_lock, PATH_HELD):\n logging.warning('===== 所有持仓计数 +1 =====')\n print(f'[持仓计数] All stocks held day +1')\n\n # refresh_code_list() -> None:\n my_pool.refresh()\n positions = my_delegate.check_positions()\n if positions is not None:\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n else:\n held = load_json(PATH_HELD)\n hold_list = [code for code in held if is_symbol(code)]\n my_suber.update_code_list(hold_list)\n\n\n# ======== 买点 ========\n\n\ndef pull_stock_codes() -> list[str]:\n codes_wencai = get_wencai_codes([SELECT_PROMPT])\n codes_top = []\n\n for code in codes_wencai:\n if code not in my_pool.cache_blacklist:\n codes_top.append(code)\n\n return codes_top\n\n\ndef check_stock_codes(selected_codes: list[str], quotes: dict) -> dict[str, dict]:\n selections = {}\n\n for code in selected_codes:\n if code not in quotes:\n debug(code, f'本次quotes没数据')\n continue\n\n quote = quotes[code]\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n last_close = quote['lastClose']\n if curr_price > last_close * BuyConf.inc_limit:\n continue\n\n selections[code] = {\n 'price': max(quote['askPrice'] + [quote['lastPrice']]),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n }\n\n return selections\n\n\ndef scan_buy(quotes: dict, curr_date: str, positions: list) -> None:\n selected_codes = pull_stock_codes()\n print(selected_codes, quotes)\n\n selections = {}\n if selected_codes is not None and len(selected_codes) > 0:\n once_quotes = get_mootdx_quotes(selected_codes)\n selections = check_stock_codes(selected_codes, once_quotes)\n\n global cache_selected\n cache_selected = my_buyer.buy_selections(selections, cache_selected, curr_date, positions)\n\n\n# ======== 卖点 ========\n\n\ndef scan_sell(quotes: dict, curr_date: str, curr_time: str, positions: list) -> None:\n hold_list = [position.stock_code for position in positions if is_symbol(position.stock_code)]\n tdx_quotes = get_mootdx_quotes(hold_list)\n print(f'[{hold_list}|{len(tdx_quotes.keys())}|{len(quotes)}]', end='')\n\n max_prices, held_info = update_max_prices(disk_lock, tdx_quotes, positions, curr_time, PATH_MAXP, PATH_MINP, PATH_HELD)\n my_seller.execute_sell(tdx_quotes, curr_date, curr_time, positions, held_info, max_prices, my_suber.cache_history)\n\n\n# ======== 框架 ========\n\n\ndef execute_strategy(curr_date: str, curr_time: str, curr_seconds: str, curr_quotes: dict) -> bool:\n positions = my_delegate.check_positions()\n\n for time_range in SellConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % SellConf.interval == 0:\n scan_sell(curr_quotes, curr_date, curr_time, positions)\n\n for time_range in BuyConf.time_ranges:\n if time_range[0] <= curr_time <= time_range[1]:\n if int(curr_seconds) % BuyConf.interval == 0:\n scan_buy(curr_quotes, curr_date, positions)\n return True\n\n return False\n\n\nif __name__ == '__main__':\n logging_init(path=PATH_LOGS, level=logging.INFO)\n STRATEGY_NAME = STRATEGY_NAME if IS_PROD else STRATEGY_NAME + '[测]'\n print(f'[正在启动] {STRATEGY_NAME}')\n if IS_PROD:\n from delegate.xt_callback import XtCustomCallback\n from delegate.xt_delegate import XtDelegate\n\n my_callback = XtCustomCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = XtDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n client_path=QMT_CLIENT_PATH,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n else:\n from delegate.gm_callback import GmCallback\n from delegate.gm_delegate import GmDelegate\n\n my_callback = GmCallback(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n disk_lock=disk_lock,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_held=PATH_HELD,\n path_max_prices=PATH_MAXP,\n path_min_prices=PATH_MINP,\n )\n my_delegate = GmDelegate(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n callback=my_callback,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n\n my_pool = Pool(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n parameters=PoolConf,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n )\n my_buyer = Buyer(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=BuyConf,\n )\n my_seller = Seller(\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n parameters=SellConf,\n )\n my_suber = HistorySubscriber(\n account_id=QMT_ACCOUNT_ID,\n strategy_name=STRATEGY_NAME,\n delegate=my_delegate,\n path_deal=PATH_DEAL,\n path_assets=PATH_ASSETS,\n execute_strategy=execute_strategy,\n before_trade_day=before_trade_day,\n ding_messager=DING_MESSAGER,\n open_today_deal_report=True,\n open_today_hold_report=True,\n )\n my_suber.start_scheduler()\n"
},
{
"path": "scripts/git-hooks/pre-push",
"content": "#!/bin/bash\n# 团队共享的pre-push钩子：push前运行pytest测试\n\necho \"🔍 运行单元测试（pre-push钩子）...\"\n\n# 安装依赖（确保测试环境可用）\nif ! python -m pytest --version >/dev/null 2>&1; then\n echo \"⚠️ 未检测到pytest，尝试安装依赖...\"\n pip install -r requirements-dev.txt || {\n echo \"❌ 依赖安装失败，请手动安装：pip install -r requirements-dev.txt\"\n exit 1\n }\nfi\n\n# 运行pytest测试\npython -m pytest tests/ || {\n echo \"❌ 测试失败，禁止push\"\n exit 1\n}\n\necho \"✅ 测试通过，可以push\"\nexit 0\n"
},
{
"path": "selector/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "selector/select_prompts.py",
"content": "\"\"\"\n这里抄作业：https://backtest.10jqka.com.cn/backtest/app.html#/strategysquare\n\"\"\"\nprompts = [\n]\n\n\nif __name__ == '__main__':\n from selector.select_wencai import get_prompt\n get_prompt(0)\n"
},
{
"path": "selector/select_wencai.py",
"content": "\"\"\"\nhttps://www.iwencai.com/\n注意：\n若直接执行本文件报错未找到selector.select_prompts\n请设置项目 Working Directory 到根目录执行即可\n\"\"\"\nimport datetime\nimport pywencai\nfrom selector.select_prompts import prompts\n\n\ndefault_prompt = \"中证500成分股，非ST，非科创，MACD金叉，按价格从小到大\" # 这里自定义问财选股的问句prompt\n\n\ndef get_prompt(prompt_index: any = 0) -> str:\n ans = default_prompt\n\n if type(prompts) == list and prompt_index < len(prompts):\n ans = prompts[prompt_index]\n\n if type(prompts) == dict and prompt_index in prompts:\n ans = prompts[prompt_index]\n\n print(f'[{prompt_index}]: {ans}')\n return ans\n\n\ndef get_wencai_codes_prices(query, debugging=False) -> dict[str, str]:\n df = pywencai.get(query=query)\n\n if df is not None and type(df) is not dict and df.shape[0] > 0:\n possible_price_columns = [\n '现价(元)',\n '最新价',\n f'收盘价:不复权[{datetime.datetime.now().strftime(\"%Y%m%d\")}]',\n f'收盘价:不复权(元)[{datetime.datetime.now().strftime(\"%Y%m%d\")}]',\n ]\n\n target_col = None\n\n for temp_col in possible_price_columns:\n if temp_col in df.columns:\n target_col = temp_col\n break\n\n if target_col is None:\n return {}\n\n df['curr_price'] = df[target_col].astype(float)\n if debugging:\n now = datetime.datetime.now()\n # now_day = now.strftime(\"%Y-%m-%d\")\n # now_min = now.strftime(\"%H:%M\")\n print(f'Wencai: {now.strftime(\"%H:%M:%S\")}\\n', df[['股票代码', '股票简称', 'curr_price']])\n return df.set_index('股票代码')['curr_price'].to_dict()\n return {}\n\n\nif __name__ == '__main__':\n a = get_wencai_codes_prices([get_prompt()], debugging=True)\n print(a)\n i = 0\n for k in a:\n i += 1\n print(i, '\\t', k, '\\t', a[k])\n"
},
{
"path": "selector/selector_6msj.py",
"content": "\"\"\"\n广为流传的六脉神剑，当做例子其实也不咋赚钱\n\nDIFF:=EMA(CLOSE,8)-EMA(CLOSE,13);\nDEA:=EMA(DIFF,5);\n\n//DRAWICON(DIFF>DEA,1,1);\n//DRAWICON(DIFFDEA;\n\nRSV:= (CLOSE-LLV(LOW,8))/(HHV(HIGH,8)-LLV(LOW,8))*100;\nK:=SMA(RSV,3,1);\nD:=SMA(K,3,1);\n\n//DRAWICON(K>D,2,1);\n//DRAWICON(KD;\n\nRSV:=REF(CLOSE,1);\nRSI1:=(SMA(MAX(CLOSE-RSV,0),5,1))/(SMA(ABS(CLOSE-RSV),5,1))*100;\nRSI2:=(SMA(MAX(CLOSE-RSV,0),13,1))/(SMA(ABS(CLOSE-RSV),13,1))*100;\n\n//DRAWICON(RSI1>RSI2,3,1);\n//DRAWICON(RSI1RSI2;\n\nZN:=-(HHV(HIGH,13)-CLOSE)/(HHV(HIGH,13)-LLV(LOW,13))*100;\nJC1:=SMA(ZN,3,1);\nJC2:=SMA(JC1,3,1);\n\n//DRAWICON(JC1>JC2,4,1);\n//DRAWICON(JC1JC2;\n\nBBI:=(MA(CLOSE,3)+MA(CLOSE,5)+MA(CLOSE,8)+MA(CLOSE,13))/4;\n\n//DRAWICON(CLOSE>BBI,5,1);\n//DRAWICON(CLOSEBBI;\n\nMTM:=CLOSE-REF(CLOSE,1);\nMMS:=100*EMA(EMA(MTM,5),3)/EMA(EMA(ABS(MTM),5),3);\nMMM:=100*EMA(EMA(MTM,13),8)/EMA(EMA(ABS(MTM),13),8);\n\n//DRAWICON(MMS>MMM,6,1);\n//DRAWICON(MMSMMM;\n\nGZ:= SL1 AND SL2 AND SL3 AND SL4 AND SL5 AND SL6;\n\nLM:= 5;\nPC:= REF(COUNT(GZ = 0, LM), 1);\nLMZJ:= IF(GZ = 1 AND (REF(GZ, 1) = 0) AND (PC = LM), 6, 0),NODRAW;\n\nDD:= C > O; // 当日阳线\nEE:= C > REF(C, 1) * 1.02; // 当日涨幅 > 2%\nFF:= (H - MAX(C, O)) / (H - L) < 0.2; // 上影线 < K线长度 * 0.2\n\nBUY: LMZJ AND DD AND EE AND FF;\nHOLD: IF(GZ, 6, 0), NODRAW;\nSELL: IF(GZ = 0 AND REF(GZ, 1) = 1, 6, 0);\n\nDRAWICON(DIFF>DEA,1,4);\nDRAWICON(DIFFD,2,4);\nDRAWICON(KRSI2,3,4);\nDRAWICON(RSI1JC2,4,4);\nDRAWICON(JC1BBI,5,4);\nDRAWICON(CLOSEMMM,6,4);\nDRAWICON(MMS DEA\n\n RSV = (C - LLV(L, 8)) / (HHV(H, 8) - LLV(L, 8)) * 100\n K = SMA(RSV, 3, 1)\n D = SMA(K, 3, 1)\n SL2 = K > D\n\n QF = REF(C, 1)\n RSI1 = (SMA(MAX(C - QF, 0), 5, 1)) / (SMA(ABS(C - QF), 5, 1)) * 100\n RSI2 = (SMA(MAX(C - QF, 0), 13, 1)) / (SMA(ABS(C - QF), 13, 1)) * 100\n SL3 = RSI1 > RSI2\n\n ZN = -(HHV(H, 13) - C) / (HHV(H, 13) - LLV(L, 13)) * 100\n JC1 = SMA(ZN, 3, 1)\n JC2 = SMA(JC1, 3, 1)\n SL4 = JC1 > JC2\n\n BBI = (MA(C, 3) + MA(C, 6) + MA(C, 12) + MA(C, 24)) / 4\n SL5 = C > BBI\n\n MTM = C - REF(C, 1)\n MMS = 100 * EMA(EMA(MTM, 5), 3) / EMA(EMA(ABS(MTM), 5), 3)\n MMM = 100 * EMA(EMA(MTM, 13), 8) / EMA(EMA(ABS(MTM), 13), 8)\n SL6 = MMS > MMM\n\n GZ = SL1 & SL2 & SL3 & SL4 & SL5 & SL6\n\n LM = 5\n PC = REF(COUNT(~GZ, LM), 1)\n LMZJ = GZ & (REF(~GZ, 1)) & (PC == LM)\n\n df['SL1'] = SL1\n df['SL2'] = SL2\n df['SL3'] = SL3\n df['SL4'] = SL4\n df['SL5'] = SL5\n df['SL6'] = SL6\n df['GZ'] = GZ\n df['PC'] = PC\n\n df['DD'] = C > O\n df['EE'] = C > REF(C, 1) * 1.02\n df['FF'] = (H - MAX(C, O)) / (H - L) < 0.2\n\n df['PASS'] = LMZJ & df['DD'] & df['EE'] & df['FF']\n\n return df\n"
},
{
"path": "selector/selector_daban.py",
"content": "\"\"\"\n打板的样例公式\n\nAA: C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE;\nBB: C > REF(HHV(C, 30), 1);\nCC: C < LLV(C, 60) * 2.0;\nDD: VOL < REF(VOL, 1) * 3.00;\n\nMA10 := MA(C, 10);\nMA20 := MA(C, 20);\nMA30 := MA(C, 30)\nMA60 := MA(C, 60);\nEE: H < MA60 * 1.3;;\nFF: (SLOPE(MA10, 3) > 0) AND (SLOPE(MA20, 3) > 0) AND (SLOPE(MA30, 3) > 0) AND (SLOPE(MA60, 3) > 0);\nGG: (C > MA10) AND (MA10 > MA20) AND (MA20 > MA30) AND (MA30 > MA60);\nHH: COUNT(C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE, 60) < 3;\nII: COUNT(C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE, 3) < 1;\nJJ: ASKVOL(1) <= 0;\n\nBUY: AA AND BB AND CC AND DD AND EE AND FF AND GG AND HH AND II AND JJ;\n\"\"\"\n\nfrom mytt.MyTT import *\nfrom mytt.MyTT_advance import *\nfrom tools.utils_basic import get_limiting_up_rate\n\n\ndef select(df: pd.DataFrame, code: str, quote: dict):\n LIMITINGUPRATE = get_limiting_up_rate(code)\n\n # O = df.open\n H = df.high\n # L = df.low\n C = df.close\n VOL = df.volume\n # AMOUNT = df.amount\n\n df['AA'] = C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE # 价格是涨停\n df['BB'] = C > REF(HHV(C, 30), 1) # 当日首次突破前30日内收盘新高\n df['CC'] = C < LLV(C, 60) * 2.0 # 现价 < 前60日最低 * 2\n df['DD'] = VOL < REF(VOL, 1) * 3.00 # 当日成交量 < 昨日成交 * 4.00\n\n MA10 = MA(C, 10)\n MA20 = MA(C, 20)\n MA30 = MA(C, 30)\n MA60 = MA(C, 60)\n df['EE'] = H < MA60 * 1.3 # 当日最高价 < 60日均线价格 * 1.3\n df['FF'] = (SLOPE(MA10, 3) > 0) & (SLOPE(MA20, 3) > 0) & \\\n (SLOPE(MA30, 3) > 0) & (SLOPE(MA60, 3) > 0) # 均线上升趋势\n df['GG'] = (C > MA10) & (MA10 > MA20) & \\\n (MA20 > MA30) & (MA30 > MA60) # 现价10日20日30日60日均线呈多头排列\n df['HH'] = COUNT(C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE, 60) < 3 # 60天内涨停次数小于三次\n df['II'] = COUNT(C >= REF(C, 1) * LIMITINGUPRATE, 3) < 1 # 最近三天没有过涨停\n\n df['PASS'] = df['AA']\n for i in range(ord('B'), ord('I') + 1):\n df['PASS'] = df['PASS'] & df[f'{chr(i)}{chr(i)}']\n\n return df\n"
},
{
"path": "selector/selector_deepseek.py",
"content": "\"\"\"\n好的，用户现在想要一个通达信公式，筛选出截至昨天数据中，短期内可能上涨的股票。首先，我需要理解用户的需求。他们希望基于历史数据，通过技术指标预测短期内的上涨概率。但要注意，股票市场受多种因素影响，技术指标并不能保证100%准确，所以得在公式中强调这一点。\n接下来，我得回顾之前的对话历史。用户之前询问了HMA均线的计算方法，现在转向筛选股票。可能需要结合多个指标来提高准确性。常见的短期上涨信号包括均线金叉、成交量放大、MACD底背离、KDJ超卖等。\n首先，考虑均线系统。比如，5日均线上穿10日均线形成金叉，通常被视为短期买入信号。然后，成交量，如果上涨时成交量放大，可能说明有资金流入。MACD的底背离也是一个重要信号，当价格新低但MACD没有新低，可能预示反转。KDJ指标中，J值低于0可能超卖，有反弹可能。另外，ATR指标可以衡量波动性，结合价格突破近期波动区间可能也是一个信号。\n然后，我需要将这些指标组合成一个筛选公式。但要注意，通达信的公式语言可能不支持所有复杂逻辑，可能需要简化。比如，MACD底背离的实现比较复杂，可能需要用REF函数来比较当前和之前的数值。\n另外，用户提到“截至昨天时间的数据”，所以公式应该基于最新的数据，不需要考虑实时数据。同时，要确保所有指标的计算都是基于昨日收盘后的数据。\n可能还需要加入过滤条件，比如股价站在20日均线以上，表示中期趋势向上，增加短期上涨的概率。或者排除成交量过低的股票，避免流动性风险。\n然后，我需要测试这些条件组合的有效性。但回测在通达信中可能不太方便，所以最好在公式中注释说明这是基于常见技术分析理论的策略，实际效果需验证。\n最后，提醒用户注意风险，技术指标只是辅助工具，不能单独作为投资依据，应结合其他分析和风险管理。\n以下是一个基于技术分析常见理论的通达信选股公式模板，通过多维度条件筛选短期可能走强的股票。请注意：此公式仅提供逻辑参考，实际效果需验证，股市有风险，投资需谨慎。\n通达信选股公式（短期上涨概率筛选）\n\n {【趋势动能共振选股】By ChatGPT优化版}\n {核心逻辑：趋势启动 + 量价突破 + 动量加速}\n\n {————— 参数模块（可自定义调整）—————}\n 趋势周期:= 30; {趋势判定周期，建议20~60}\n 动量周期:= 5; {短期动量周期，建议5~10}\n 放量倍数:= 1.8; {成交量阈值倍数，建议1.2~2.0}\n 波动过滤:= 3; {最大ATR波动率%，过滤高风险股}\n\n {————— 核心条件1：趋势强度确认 —————}\n {动态均线系统}\n MA_趋势线:= EMA(C, 趋势周期); {EMA平滑长期趋势}\n 趋势角度:= ATAN((MA_趋势线/REF(MA_趋势线,1)-1)*100)*180/3.1416; {计算趋势线角度}\n COND_趋势:= 趋势角度 > 15; {趋势线上升角度>15度（强势标准）}\n\n {————— 核心条件2：量价突破验证 —————}\n {量能突破}\n VOL_基准:= MA(V, 动量周期); {动态成交量基准}\n COND_放量:= V > VOL_基准 * 放量倍数 AND C > REF(HHV(H, 动量周期),1); {放量突破近期高点}\n\n {价格动量}\n RSI_动量:= SMA(MAX(C-REF(C,1),0), 动量周期)/SMA(ABS(C-REF(C,1)), 动量周期)*100; {动量RSI}\n COND_动量:= RSI_动量 > 60 AND RSI_动量 > REF(RSI_动量, 3); {动量持续增强}\n\n {————— 核心条件3：风险控制模块 —————}\n {波动率过滤}\n ATR值:= MA(MAX(MAX(H-L,ABS(REF(C,1)-H)),ABS(REF(C,1)-L)), 动量周期);\n COND_波动:= (ATR值/C) < 波动过滤/100; {排除日内波动过大的股票}\n\n {流动性过滤}\n COND_流动性:= V > MA(V, 30) * 0.5; {成交量不低于30日均量的一半}\n\n {————— 综合选股条件 —————}\n 选股信号:\n COND_趋势 AND {趋势处于强势阶段}\n COND_放量 AND {量价突破关键位}\n COND_动量 AND {短期动量加速}\n COND_波动 AND {波动率可控}\n COND_流动性; {基础流动性保障}\n\n公式逻辑解析\n\n 均线系统：\n 要求5日、10日、20日均线呈多头排列（COND1），表明中期趋势向上。\n 短期均线金叉（CROSS_UP）增强短期上涨信号。\n\n 量价配合：\n 当日成交量放大至5日均量的1.2倍以上（COND3），且收阳线，表明资金流入。\n\n 技术指标共振：\n MACD底背离（COND4）：价格创新低但MACD未同步新低，预示下跌动能衰竭。\n KDJ超卖反弹（COND5）：J值从低于0的超卖区回升，反映短期超跌反弹需求。\n ATR突破（COND6）：突破近期波动区间上轨，可能开启趋势行情。\n\n 流动性过滤：\n 剔除日成交量低于10万手的股票（VOL_MIN），避免流动性风险。\n\n使用注意事项\n\n 回测验证：\n 建议通过通达信“条件选股”功能回测历史数据，调整参数或条件权重（如放宽VOL_MIN或减少条件数量）。\n\n 市场环境适配：\n 在震荡市中可弱化趋势条件（如去掉COND1），在单边市中可强化趋势要求。\n\n 风险提示：\n 技术指标具有滞后性，需结合基本面、消息面综合判断。\n 建议设置止损条件（如跌破5日均线离场）。\n\n 优化方向\n 增加动量指标：如加入RSI(6) > 50或CCI突破-100等条件。\n 板块联动：通过行业板块强度排名（需自定义板块数据）进一步过滤。\n 形态识别：加入“W底突破”“旗形整理”等形态识别条件（需复杂脚本支持）。\n 如果需要更简化的版本或针对特定策略调整，可以进一步说明需求！\n\n\"\"\"\n\n# from mytt.MyTT import *\nfrom mytt.MyTT_advance import *\nfrom mytt.MyTT_custom import *\n\n\ndef select(df: pd.DataFrame, code: str, quote: dict):\n if len(df.close) < 90:\n df['PASS'] = False\n return df\n\n O = df.open\n C = df.close\n H = df.high\n L = df.low\n V = df.volume\n\n # ————— 参数模块（可自定义调整）—————\n 趋势周期 = 30 # 趋势判定周期，建议20~60\n 动量周期 = 5 # 短期动量周期，建议5~10\n 放量倍数 = 1.6 # 成交量阈值倍数，建议1.2~2.0\n 波动过滤 = 3 # 最大ATR波动率%，过滤高风险股\n\n # ————— 核心条件1：趋势强度确认 —————\n # 动态均线系统\n MA_趋势线 = EMA(C, 趋势周期) # EMA平滑长期趋势\n 趋势角度 = ATAN((MA_趋势线 / REF(MA_趋势线, 1) - 1) * 100) * 180 / 3.1416 # 计算趋势线角度\n COND_趋势 = 趋势角度 > 15 # 趋势线上升角度>15度（强势标准）\n\n # ————— 核心条件2：量价突破验证 —————\n # 量能突破\n VOL_基准 = MA(V, 动量周期) # 动态成交量基准\n COND_放量 = (V > VOL_基准 * 放量倍数) & (C > REF(HHV(H, 动量周期), 1)) # 放量突破近期高点\n\n # 价格动量\n RSI_动量 = SMA(MAX(C - REF(C, 1), 0), 动量周期) / SMA(ABS(C - REF(C, 1)), 动量周期) * 100 # 动量RSI\n COND_动量 = (RSI_动量 > 60) & (RSI_动量 > REF(RSI_动量, 3)) # 动量持续增强\n\n # ————— 核心条件3：风险控制模块 —————\n # 波动率过滤\n ATR值 = MA(MAX(MAX(H - L, ABS(REF(C, 1) - H)), ABS(REF(C, 1) - L)), 动量周期)\n COND_波动 = (ATR值 / C) < 波动过滤 / 100 # 排除日内波动过大的股票\n\n # 流动性过滤\n COND_流动性 = V > MA(V, 30) * 0.5 # 成交量不低于30日均量的一半\n\n # ————— 综合选股条件 —————\n # 趋势处于强势阶段\n # 量价突破关键位\n # 短期动量加速\n # 波动率可控\n # 基础流动性保障\n 选股信号 = COND_趋势 & COND_放量 & COND_动量 & COND_波动 & COND_流动性\n\n df['PASS'] = 选股信号\n\n return df\n"
},
{
"path": "tests/conftest.py",
"content": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport shutil\nimport sys\nfrom pathlib import Path\n\n_here = Path(__file__).resolve().parent\n_ROOT = next((p for p in (_here, *_here.parents) if (p / \"tools\" / \"utils_cache_ak.py\").is_file()), _here.parent)\nif str(_ROOT) not in sys.path:\n sys.path.insert(0, str(_ROOT))\n\n\ndef pytest_configure(config):\n config.addinivalue_line(\"markers\", \"local_only: 仅本地跑\")\n from tools.utils_cache_ak import TRADE_DAY_CACHE_PATH\n\n c = Path(TRADE_DAY_CACHE_PATH)\n if c.is_file():\n return\n leg = _ROOT / \"_cache\" / \"_open_day_list_sina.csv\"\n if leg.is_file():\n c.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n shutil.copy(leg, c)\n return\n ds = \"2025-09-29,2025-09-30,2025-10-09,2025-10-10,2025-10-13,2025-10-14,2025-10-15,2025-10-16,2025-10-17,2025-10-20,2025-10-21,2025-10-22\".split(\",\")\n c.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n c.write_text(\",trade_date\\n\" + \"\\n\".join(f\"{i},{d}\" for i, d in enumerate(ds)) + \"\\n\", encoding=\"utf-8\")\n"
},
{
"path": "tests/local/test_tools_utils_remote.py",
"content": "import pytest\n\nimport os\nimport io\nimport datetime\n\nfrom tools.constants import ExitRight\nfrom tools.utils_cache import get_prev_trading_date_str, get_prev_trading_date_list, get_trading_date_list, \\\n symbol_to_code, save_pickle, load_pickle\n\n@pytest.mark.local_only\ndef test_get_mootdx_daily_history():\n from tools.utils_mootdx import get_mootdx_daily_history\n\n default_columns: list[str] = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n code = '603929.SH' #20250922 每股除权除息 10派10\n start_date = '20250915'\n df1 = get_mootdx_daily_history(code, start_date, '20250919', default_columns, ExitRight.QFQ)\n df2 = get_mootdx_daily_history(code, start_date, '20250922', default_columns, ExitRight.QFQ)\n # print(df1)\n # print(df2)\n df1_test = df1[df1['datetime'] == 20250919]\n df2_test = df2[df2['datetime'] == 20250919]\n #20250922 每股除权除息 10派10 故0919日期open需大于0922日期\n assert len(df1) > 0 and len(df2) > 0\n assert df1_test['open'].values[0] - 41.69 < 0.01\n assert df1_test['open'].values[0] - df2_test['open'].values[0] > 0.01\n assert df1_test['close'].values[0] - df2_test['close'].values[0] > 0.01\n assert df1_test['high'].values[0] - df2_test['high'].values[0] > 0.01\n assert df1_test['low'].values[0] - df2_test['low'].values[0] > 0.01\n\n\n@pytest.mark.local_only\ndef test_get_tdxzip_history():\n from tools.utils_mootdx import download_tdx_hsjday, get_tdxzip_history\n\n buffer = download_tdx_hsjday()\n assert buffer != False\n buffer.seek(0, io.SEEK_END)\n response_length = buffer.tell()\n buffer.close()\n file_size = response_length / 1024 / 1024\n assert file_size > 480.0\n \n full_history = get_tdxzip_history(adjust = ExitRight.QFQ)\n code = '002594.SZ' # 比亚迪\n xdxr_date = 20250729 # 比亚迪这次除权差异较大\n xrxr_date_close = 111.42\n assert len(full_history) > 5430\n assert len(full_history[code]) == 550\n assert full_history[code].loc[full_history[code]['datetime'] == xdxr_date]['close'].values[0] - xrxr_date_close < 0.01\n # '603929.SH' 20250919 open价格应该是 40.69\n assert full_history['603929.SH'].loc[full_history['603929.SH']['datetime'] == 20250919]['close'].values[0] - 40.69 < 0.01\n \n curr_date = datetime.datetime.now().strftime(\"%Y-%m-%d\")\n \n day_count = 120\n start = get_prev_trading_date_list(curr_date, day_count)[0].replace('-','')\n end = get_prev_trading_date_str(curr_date, 1)\n days = len(get_trading_date_list(start, end))\n assert days == day_count\n \n target_codes = ['000555.SZ', '002017.SZ', '603367.SH', '600078.SH','688098.SH','688001.SH', '920225.BJ','920022.BJ']\n default_columns: list[str] = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n cache_history = {}\n for code in target_codes:\n if code in full_history:\n cache_history[code] = full_history[code][default_columns].tail(days).copy()\n assert len(cache_history) == len(target_codes)\n assert len(cache_history['000555.SZ']) == day_count\n\n\n# 远程Github服务器访问接口会有问题，也只跑本地测试即可\n@pytest.mark.local_only\ndef test_check_xdxr_cache():\n from tools.utils_mootdx import PATH_TDX_XDXR, get_dividend_code_from_baidu, check_xdxr_cache\n\n if os.path.isfile(PATH_TDX_XDXR):\n cache_xdxr_orig = load_pickle(PATH_TDX_XDXR)\n updatedtime = cache_xdxr_orig.get('updatedtime', None)\n updated_date = updatedtime.strftime('%Y-%m-%d') # 文件存在的话\n assert updatedtime is not None\n else:\n cache_xdxr_orig = {}\n updated_date = get_prev_trading_date_str(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), 0)\n\n xcdf, divicount = get_dividend_code_from_baidu(updated_date)\n assert len(xcdf) > 0 # 百度除权信息接口正常\n assert len(xcdf) == divicount # 百度除权信息接口正常\n\n xdxr_count = len(cache_xdxr_orig)\n test_code = symbol_to_code(xcdf.iloc[-1]['code'])\n print(test_code)\n if xdxr_count > 0:\n for row in xcdf.itertuples():\n symbol = row.code\n code = symbol_to_code(symbol)\n cache_xdxr_orig.pop(code)\n test_code = code\n assert xdxr_count > len(cache_xdxr_orig)\n save_pickle(PATH_TDX_XDXR, cache_xdxr_orig)\n \n check_xdxr_cache(adjust=ExitRight.QFQ, force_refresh_updated_date=True)\n cache_xdxr_new = load_pickle(PATH_TDX_XDXR)\n assert len(cache_xdxr_new) > 0\n if xdxr_count > 0:\n assert len(cache_xdxr_new) == xdxr_count\n assert len(cache_xdxr_new[test_code]) > 0\n"
},
{
"path": "tests/test_sample.py",
"content": "import pytest\n\ndef add(a: float, b: float) -> float:\n \"\"\"返回两个数的和\"\"\"\n return a + b\n\n# def subtract(a: float, b: float) -> float:\n# \"\"\"返回两个数的差\"\"\"\n# return a - b\n#\n# def multiply(a: float, b: float) -> float:\n# \"\"\"返回两个数的积\"\"\"\n# return a * b\n#\n# def divide(a: float, b: float) -> float:\n# \"\"\"返回两个数的商，除数为0时抛出ValueError\"\"\"\n# if b == 0:\n# raise ValueError(\"除数不能为0\")\n# return a / b\n#\n# def test_add():\n# \"\"\"测试加法功能\"\"\"\n# assert add(2, 3) == 5\n# assert add(-1, 1) == 0\n# assert add(0, 0) == 0\n# assert add(2.5, 3.5) == 6.0\n#\n# def test_subtract():\n# \"\"\"测试减法功能\"\"\"\n# assert subtract(5, 3) == 2\n# assert subtract(3, 5) == -2\n# assert subtract(0, 0) == 0\n# assert subtract(4.5, 2.5) == 2.0\n#\n# def test_multiply():\n# \"\"\"测试乘法功能\"\"\"\n# assert multiply(2, 3) == 6\n# assert multiply(-1, 1) == -1\n# assert multiply(0, 5) == 0\n# assert multiply(2.5, 4) == 10.0\n#\n# def test_divide():\n# \"\"\"测试除法功能\"\"\"\n# assert divide(6, 3) == 2\n# assert divide(-6, 3) == -2\n# assert divide(5, 2) == 2.5\n#\n# # 测试异常情况\n# with pytest.raises(ValueError, match=\"除数不能为0\"):\n# divide(5, 0)\n\n# 参数化测试示例\n@pytest.mark.parametrize(\"a, b, expected\", [\n (2, 3, 5),\n (-1, 1, 0),\n (0, 0, 0),\n (2.5, 3.5, 6.0),\n])\n\ndef test_add_parametrized(a, b, expected):\n \"\"\"参数化测试加法功能\"\"\"\n assert add(a, b) == expected\n"
},
{
"path": "tests/test_tool_utils_cache.py",
"content": "# -*- coding: utf-8 -*-\nimport datetime\n\nimport pytest\n\nfrom tools.utils_cache import (\n get_next_trading_date,\n get_next_trading_date_str,\n get_prev_trading_date_list,\n get_trading_date_list,\n)\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n \"anchor, offset, basic, expected\",\n [\n (datetime.datetime(2025, 9, 29), 1, True, \"20250930\"),\n (datetime.datetime(2025, 9, 29), 2, True, \"20251009\"),\n (datetime.datetime(2025, 9, 29), 1, False, \"2025-09-30\"),\n ],\n)\ndef test_get_next_trading_date(anchor, offset, basic, expected):\n assert get_next_trading_date(anchor, offset, basic_format=basic) == expected\n\n\n@pytest.mark.parametrize(\n \"today_str, offset, basic, expected\",\n [\n (\"2025-09-29\", 1, True, \"20250930\"),\n (\"20250929\", 1, True, \"20250930\"),\n (\"20250929\", 1, False, \"2025-09-30\"),\n ],\n)\ndef test_get_next_trading_date_str_compact_and_hyphen(today_str, offset, basic, expected):\n assert get_next_trading_date_str(today_str, offset, basic_format=basic) == expected\n\n\ndef test_get_trading_date_list_range_and_compact_equivalence():\n hyphen = get_trading_date_list(\"2025-10-12\", \"2025-10-22\")\n compact = get_trading_date_list(\"20251012\", \"20251022\")\n assert list(hyphen) == list(compact)\n assert len(hyphen) == 8\n assert hyphen[0] == \"2025-10-13\"\n assert hyphen[-1] == \"2025-10-22\"\n\n assert list(get_trading_date_list(\"20251013\", \"20251022\")) == list(\n get_trading_date_list(\"2025-10-13\", \"2025-10-22\")\n )\n\n\ndef test_get_trading_date_list_same_day_returns_input_shape():\n assert get_trading_date_list(\"2025-10-13\", \"2025-10-13\") == [\"2025-10-13\"]\n assert get_trading_date_list(\"20251013\", \"20251013\") == [\"20251013\"]\n\n\ndef test_get_trading_date_list_reversed_range_single_anchor():\n out = get_trading_date_list(\"2025-10-22\", \"2025-10-13\")\n assert len(out) == 1\n assert out[0] == \"2025-10-22\"\n\n\ndef test_get_prev_trading_date_list_hyphen_vs_compact():\n a = get_prev_trading_date_list(\"2025-10-22\", 8)\n b = get_prev_trading_date_list(\"20251022\", 8)\n assert list(a) == list(b)\n assert len(a) == 8\n assert a[0] == \"2025-10-10\"\n assert a[-1] == \"2025-10-21\"\n"
},
{
"path": "toolbox/draw_two_lines.py",
"content": "from pyecharts import options as opts\nfrom pyecharts.charts import Grid, Line\n\n\ndef draw_two(\n data: list,\n path: str,\n title: str = '',\n names: list = None,\n color: list = None,\n maxmin_A: list = None,\n maxmin_B: list = None,\n init_range: list = None,\n):\n if names is None:\n names = ['A', 'B']\n\n if color is None:\n color = ['#d14a61', '#5793f3']\n\n x_data = data[0]\n y0_data = data[1]\n y1_data = data[2]\n\n max_A = max(y0_data) if maxmin_A is None else maxmin_A[0]\n min_A = min(y0_data) if maxmin_A is None else maxmin_A[1]\n\n max_B = max(y1_data) if maxmin_B is None else maxmin_B[0]\n min_B = min(y1_data) if maxmin_B is None else maxmin_B[1]\n\n display_start = 0 if maxmin_B is None else init_range[0]\n display_end = 100 if maxmin_B is None else init_range[1]\n\n bar = (\n Line()\n .add_xaxis(xaxis_data=x_data)\n .add_yaxis(\n series_name=names[0],\n y_axis=y0_data,\n color=color[0],\n label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),\n )\n .extend_axis(\n yaxis=opts.AxisOpts(\n name=names[1],\n type_=\"value\",\n max_=max_B,\n min_=min_B,\n # interval=5,\n axisline_opts=opts.AxisLineOpts(\n linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=color[1])\n ),\n axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter=\"{value}\"),\n )\n )\n .set_global_opts(\n title_opts=opts.TitleOpts(title=title),\n tooltip_opts=opts.TooltipOpts(\n is_show=True, trigger=\"axis\", axis_pointer_type=\"cross\"\n ),\n xaxis_opts=opts.AxisOpts(\n type_=\"category\",\n axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(is_show=True, type_=\"shadow\"),\n ),\n yaxis_opts=opts.AxisOpts(\n name=names[0],\n type_=\"value\",\n max_=max_A,\n min_=min_A,\n # interval=50,\n axisline_opts=opts.AxisLineOpts(\n linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=color[0])\n ),\n axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter=\"{value}\"),\n axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),\n splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),\n ),\n datazoom_opts=[\n opts.DataZoomOpts(\n is_show=True,\n # type_='inside',\n range_start=display_start,\n range_end=display_end,\n )\n ],\n )\n )\n\n line = (\n Line()\n .add_xaxis(xaxis_data=x_data)\n .add_yaxis(\n series_name=names[1],\n yaxis_index=1,\n y_axis=y1_data,\n color=color[1],\n label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),\n )\n )\n\n bar.overlap(line)\n grid = Grid(\n init_opts=opts.InitOpts(\n width='100%',\n page_title=title,\n )\n )\n grid.add(\n bar,\n opts.GridOpts(\n is_show=False,\n pos_left='10%',\n pos_right='10%'\n ),\n is_control_axis_index=True,\n )\n grid.render(path)\n\n\ndef closest_round_number(num):\n # 从最大两位数开始找到最大的整十数\n for factor in [100000, 10000, 1000, 100, 10]:\n closest_num = round((num) / factor + 0.1) * factor\n if closest_num > num:\n return closest_num\n return None\n\n\ndef test_closest():\n numbers = [48, 472, 6645, 24383] # 28对应30，24383对应25000\n\n for num in numbers:\n result = closest_round_number(num)\n print(f'For {num}, the closest round number is: {result}')\n\n\nif __name__ == '__main__':\n test_data = [\n ['{}月'.format(i) for i in range(1, 13)],\n [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3],\n [2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2],\n ]\n test_path = './_cache/debug/test.html'\n draw_two(test_data, test_path, 'test_title')\n"
},
{
"path": "toolbox/find_tick_history.py",
"content": "import json\nimport datetime\nimport pandas as pd\nfrom toolbox.draw_two_lines import draw_two\n\nstock_code = '301396.SZ'\nroot = './_cache/debug'\ntoday = datetime.datetime.now().date().strftime(\"%Y%m%d\")\n\nsource_path = f'{root}/tick_history.json'\ntarget_path = f'{root}/tick_{today}_{stock_code.split(\".\")[0]}.csv'\nvisualization_path = f'{root}/tick_{today}_{stock_code.split(\".\")[0]}.html'\n\nheaders = ['timestamp', 'price', 'volume', 'askPrice', 'askVol', 'bidPrice', 'bidVol']\n\n\ndef locate_and_save():\n with open(source_path, 'r') as file:\n ticks = json.load(file)[stock_code]\n\n with open(target_path, 'w') as w:\n w.write(', \\t'.join(headers))\n w.write('\\n')\n for tick in ticks:\n w.write(', \\t'.join([str(i) for i in tick]))\n w.write('\\n')\n\n\ndef visualization():\n # with open(source_path, 'r') as file:\n # data = json.load(file)[stock_code]\n #\n # x_data = [str(row[0]) for row in data]\n # y1_data = [row[1] for row in data]\n # y2_data = [row[6] for row in data]\n\n df = pd.read_csv(target_path)\n df.columns = headers\n x_data = list(df['timestamp'].astype(str).values)\n y1_data = list(df['price'].astype(float).values)\n y2_data = list(df['bidVol'].astype(float).values)\n\n print(x_data)\n print(y1_data)\n print(y2_data)\n\n data = [x_data, y1_data, y2_data]\n draw_two(data, visualization_path, stock_code)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n # locate_and_save()\n visualization()\n"
},
{
"path": "tools/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "tools/constants.py",
"content": "from enum import Enum\n\n\nMSG_INNER_SEPARATOR = '\\n \\n'\nMSG_OUTER_SEPARATOR = '\\n\\n '\n\n\nDEFAULT_DAILY_COLUMNS = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']\n\n\nclass StrValueEnum(str, Enum):\n def __str__(self) -> str:\n return self.value\n\n\n# 数据源常量\nclass DataSource(StrValueEnum):\n AKSHARE = 'akshare'\n TUSHARE = 'tushare'\n MOOTDX = 'mootdx'\n TDXZIP = 'tdxzip'\n MINIQMT = 'miniqmt'\n BAOSTOCK = 'baostock'\n\n\n# 复权常量\nclass ExitRight(StrValueEnum):\n BFQ = '' # 不复权\n QFQ = 'qfq' # 前复权\n HFQ = 'hfq' # 后复权\n\n\n# 逆回购常量\nREPURCHASE_CODES = ['131810.SZ', '131811.SZ', '131800.SZ', '131809.SZ', '131801.SZ', '131802.SZ',\n '131803.SZ', '131805.SZ', '131806.SZ', '204001.SH', '204002.SH', '204003.SH',\n '204004.SH', '204007.SH', '204014.SH', '204028.SH', '204091.SH', '204182.SH']\n\n\n# 指数常量\nclass IndexSymbol(StrValueEnum):\n INDEX_SH_ZS = '000001' # 上证指数\n INDEX_SZ_CZ = '399001' # 深证指数\n INDEX_SZ_50 = '399850' # 深证50\n INDEX_SZ_100 = '399330' # 深证100\n INDEX_HS_300 = '000300' # 沪深300\n INDEX_ZZ_100 = '000903' # 中证100\n INDEX_ZZ_500 = '000905' # 中证500\n INDEX_ZZ_800 = '000906' # 中证800\n INDEX_ZZ_1000 = '000852' # 中证1000\n INDEX_ZZ_2000 = '932000' # 中证2000\n INDEX_ZZ_ALL = '000985' # 中证全指\n INDEX_CY_ZS = '399006' # 创业指数\n INDEX_KC_50 = '000688' # 科创50\n INDEX_BZ_50 = '899050' # 北证50\n INDEX_ZX_100 = '399005' # 中小100\n INDEX_ZZ_A50 = '000050' # 中证A50\n INDEX_ZZ_A500 = '000510' # 中证A500\n\n\n# 仓位项常量\nclass InfoItem(StrValueEnum):\n IncDate = '_inc_date' # 执行所有持仓日+1操作的日期flag:'%Y-%m-%d'\n DayCount = 'day_count' # 持仓时间（单位：天）\n"
},
{
"path": "tools/utils_basic.py",
"content": "import datetime\nimport logging\nimport pandas as pd\nfrom decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP\n\n\ndef debug(*args, **kwargs):\n # 防御：某些脚本可能未定义 IS_DEBUG，此时默认视为 False\n if globals().get(\"IS_DEBUG\", False):\n print(*args, **kwargs)\n\n\n# pandas dataframe 显示配置优化\ndef pd_show_all() -> None:\n pd.set_option('display.expand_frame_repr', False)\n pd.set_option('display.width', 2000)\n pd.set_option('display.min_rows', 9999)\n pd.set_option('display.max_rows', 9999)\n pd.set_option('display.max_columns', 200)\n pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)\n pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)\n pd.set_option('display.float_format', lambda x: f'{x:.3f}')\n\n\n# logging 模块的初始化配置\ndef logging_init(path=None, level=logging.DEBUG, file_line=False, silence_libs=True):\n \"\"\"\n 初始化日志配置\n :param path: 日志文件路径，None则输出到控制台\n :param level: 日志级别\n :param file_line: 是否显示文件名和行号\n :param silence_libs: 是否静默第三方库日志\n \"\"\"\n file_line_fmt = \"\"\n if file_line:\n file_line_fmt = \"%(filename)s[line:%(lineno)d] - %(levelname)s: \"\n\n logging.basicConfig(\n level=level,\n format=file_line_fmt + \"%(asctime)s|%(message)s\",\n filename=path\n )\n\n # 静默常见第三方库的日志（完全忽略）\n if silence_libs:\n noisy_libs = [\n 'gmtrade', 'gmtradelogger', 'tushare', 'urllib3', 'requests',\n 'httpx', 'httpcore', 'asyncio', 'websockets',\n 'apscheduler', 'schedule', 'chardet',\n ]\n # 既设置顶层 logger，也把已创建的同前缀子 logger 一并静默（例如 gmtrade.xxx）\n for lib in noisy_libs:\n logging.getLogger(lib).setLevel(logging.CRITICAL)\n logging.getLogger(lib).propagate = False\n\n for name, obj in logging.root.manager.loggerDict.items():\n if not isinstance(obj, logging.Logger):\n continue\n if name == lib or name.startswith(lib + '.'):\n obj.setLevel(logging.CRITICAL) # 只输出崩溃级日志\n obj.propagate = False # 阻止传播到 root logger\n\n\n# 多文件 logger的配置\ndef logger_init(path=None, name='default') -> logging.Logger:\n logger = logging.getLogger(name)\n logger.setLevel(logging.DEBUG)\n\n # 移除已存在的处理器\n for handler in logger.handlers:\n logger.removeHandler(handler)\n\n if path is None:\n handler = logging.StreamHandler()\n handler.setLevel(logging.DEBUG)\n else:\n handler = logging.FileHandler(path)\n handler.setLevel(logging.DEBUG)\n\n formatter = logging.Formatter('%(asctime)s|%(message)s')\n handler.setFormatter(formatter)\n\n logger.addHandler(handler)\n return logger\n\n\n# 六位数symbol代码转换成带交易所后缀code格式\ndef symbol_to_code(symbol: str | int) -> str:\n symbol = str(symbol) if type(symbol) == int else symbol\n\n if symbol[:2] in ['00', '30', '15', '12']:\n return f'{symbol}.SZ'\n elif symbol[:2] in ['60', '68', '51', '52', '53', '55', '56', '58', '11']:\n return f'{symbol}.SH'\n elif symbol[:2] in ['83', '87', '43', '82', '88', '92']:\n return f'{symbol}.BJ'\n else:\n return f'{symbol}.--'\n\n\n# 带交易所后缀code格式转换成六位数symbol代码\ndef code_to_symbol(code: str) -> str:\n arr = code.split('.')\n assert len(arr) == 2, 'code不符合格式'\n return arr[0]\n\n\n# ==========\n# 新浪系列代码\n# ==========\n\n\ndef code_to_sina_symbol(code: str) -> str:\n [symbol, exchange] = code.split('.')\n if exchange == 'SZ':\n return 'sz' + symbol\n elif exchange == 'SH':\n return 'sh' + symbol\n elif exchange == 'BJ':\n return 'bj' + symbol\n return code # 这里先不变，不报错\n\n\ndef sina_symbol_to_code(sina_symbol: str) -> str:\n if len(sina_symbol) != 8:\n return sina_symbol # 这里先不变，不报错\n elif sina_symbol[0:2].lower() == 'sz':\n return sina_symbol[2:8] + '.SZ'\n elif sina_symbol[0:2].lower() == 'sh':\n return sina_symbol[2:8] + '.SH'\n elif sina_symbol[0:2].lower() == 'bj':\n return sina_symbol[2:8] + '.BJ'\n else:\n return sina_symbol # 这里先不变，不报错\n\n\n# ==========\n# 通达信系列代码\n# ==========\n\n\ndef code_to_tdxsymbol(code: str) -> str:\n [symbol, exchange] = code.split('.')\n if exchange == 'SZ':\n return '0' + symbol\n elif exchange == 'SH':\n return '1' + symbol\n elif exchange == 'BJ':\n return '2' + symbol\n return code # 这里先不变，不报错\n\n\ndef tdxsymbol_to_code(tdxsymbol: str) -> str:\n if len(tdxsymbol) != 7:\n return tdxsymbol # 这里先不变，不报错\n elif tdxsymbol[0] == '0':\n return tdxsymbol[1:7] + '.SZ'\n elif tdxsymbol[0] == '1':\n return tdxsymbol[1:7] + '.SH'\n elif tdxsymbol[0] == '2':\n return tdxsymbol[1:7] + '.BJ'\n else:\n return tdxsymbol # 这里先不变，不报错\n\n\ndef symbol_to_tdxsymbol(code: str) -> str:\n \"\"\" 转换代码函数 \"\"\"\n # 深证为0，沪市为1，北交所为2\n code = ''.join(c for c in code if c.isdigit()) # 只取股票代码中数字代码部分\n # A股，股票代码转换，如：1601068，2300250\n if len(code) == 6:\n if code[0] == \"6\" or code[0] == \"9\": # 上证股票\n return \"1\" + code\n if code[0] == \"0\" or code[0] == \"3\" or code[0] == \"2\": # 深证股票\n return \"0\" + code\n if code[0] == \"4\" or code[0] == \"8\": # 北证股票\n return \"2\" + code\n return code\n\n\n# ==========\n# 掘金系列代码\n# ==========\n\n\ndef symbol_to_gmsymbol(symbol: str | int) -> str:\n symbol = str(symbol) if type(symbol) == int else symbol\n\n if symbol[:2] in ['00', '30', '15', '12']:\n return f'SZSE.{symbol}'\n elif symbol[:2] in ['60', '68', '51', '52', '53', '55', '56', '58', '11']:\n return f'SHSE.{symbol}'\n elif symbol[:2] in ['83', '87', '43', '82', '88', '92']:\n return f'BJSE.{symbol}'\n else:\n return f'--SE.{symbol}'\n\n\ndef gmsymbol_to_symbol(gmsymbol: str) -> str:\n arr = gmsymbol.split('.')\n assert len(arr) == 2, 'code不符合格式'\n return arr[-1]\n\n\ndef code_to_gmsymbol(code: str) -> str:\n return symbol_to_gmsymbol(code_to_symbol(code))\n\n\ndef gmsymbol_to_code(gmsymbol: str) -> str:\n return symbol_to_code(gmsymbol_to_symbol(gmsymbol))\n\n\n# 判断是不是可交易股票代码 包含 股票 ETF 可转债\ndef is_symbol(code_or_symbol: str):\n return code_or_symbol[:2] in [\n '00', '30', # 深交所\n '60', '68', # 上交所\n '82', '83', '87', '88', '43', '92', # 北交所\n '15', '51', '52', '53', '55', '56', '58', # ETF\n '11', '12', # 可转债\n ]\n\n\ndef is_stock(code_or_symbol: str | int):\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['00', '30', '60', '68', '82', '83', '87', '88', '43', '92']\n\n\ndef is_stock_code(code: str):\n \"\"\" 判断是不是股票代码 \"\"\"\n ex = code.split('.')[1]\n if ex == 'SH' and code[:2] in ['00']:\n return False\n return code[:2] in ['00', '30', '60', '68', '82', '83', '87', '88', '43', '92']\n\n\ndef is_stock_10cm(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是10cm票 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['00', '60']\n\n\ndef is_stock_20cm(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是20cm票 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['30', '68']\n\n\ndef is_stock_30cm(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是20cm票 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['82', '83', '87', '88', '43', '92']\n\n\ndef is_stock_cy(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是创业板 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] == '30'\n\n\ndef is_stock_kc(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是科创板 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] == '68'\n\n\ndef is_stock_bj(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是北交所 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['82', '83', '87', '88', '43', '92']\n\n\ndef is_fund_etf(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是etf代码 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['15', '51', '52', '53', '55', '56', '58']\n\n\ndef is_bond(code_or_symbol: str | int):\n \"\"\" 判断是不是可转债 \"\"\"\n code_or_symbol = str(code_or_symbol) if type(code_or_symbol) == int else code_or_symbol\n return code_or_symbol[:2] in ['11', '12']\n\n\n# 获取symbol的交易所简称\ndef get_symbol_exchange(symbol: str) -> str:\n if symbol[:2] in ['00', '30', '15', '12']:\n return 'SZ'\n elif symbol[:2] in ['60', '68', '51', '52', '53', '55', '56', '58', '11']:\n return 'SH'\n elif symbol[:2] in ['83', '87', '43', '82', '88', '92']:\n return 'BJ'\n else:\n return ''\n\n\n# 获取code的交易所简称\ndef get_code_exchange(code: str) -> str:\n arr = code.split('.')\n assert len(arr) == 2, 'code不符合格式'\n return arr[1][:2]\n\n\n# 大数字转换成字母码\ndef map_num_to_chr(num):\n quotient = num // 100\n if quotient < 10:\n return chr(quotient + 48) # 将数字转换为对应的 ASCII 字符\n elif quotient < 36:\n return chr(quotient - 10 + 97) # 将数字转换为小写字母\n elif quotient < 62:\n return chr(quotient - 36 + 65) # 将数字转换为大写字母\n else:\n return '.'\n\n\ndef is_in_continuous_auction(curr_time: str) -> bool:\n \"\"\"当前时刻是否处于沪深连续竞价（curr_time 为 HH:MM[:SS] 等可与字符串区间比较的时间串）。\"\"\"\n return ('09:30' <= curr_time <= '11:30') or ('13:00' <= curr_time <= '14:57')\n\n\n# 获取当前时间在一天连续竞价交易时间的百分位\ndef get_current_time_percentage(time: str) -> float:\n [hr, mn, sc] = time.split(':')\n if hr == '09' and '30' <= mn <= '59':\n tsc = ((int(hr) - 9) * 60 + int(mn) - 30) * 60 + int(sc)\n elif hr == '10':\n tsc = ((int(hr) - 9) * 60 + int(mn) - 30) * 60 + int(sc)\n elif hr == '11' and '0' <= mn <= '30':\n tsc = ((int(hr) - 9) * 60 + int(mn) - 30) * 60 + int(sc)\n elif '13' <= hr <= '15':\n tsc = ((int(hr) - 13 + 2) * 60 + int(mn)) * 60 + int(sc)\n else:\n return -1\n\n return float(tsc) / 3600 / 4\n\n\n# 获取涨停幅\ndef get_limiting_up_rate(code_or_symbol: str) -> float:\n if code_or_symbol[:2] == '30' or code_or_symbol[:2] == '68':\n return 1.2\n elif code_or_symbol[:1] == '8' or code_or_symbol[:1] == '9' or code_or_symbol[:1] == '4':\n return 1.3\n else:\n return 1.1\n\n\n# 获取涨停价\ndef get_limit_up_price(code_or_symbol: str, pre_close: float) -> float:\n if pre_close is None or pre_close <= 0:\n return 0.0\n\n limit_rate = get_limiting_up_rate(code_or_symbol)\n\n pre_close_dec = Decimal(str(pre_close)).quantize(Decimal('0.00'))\n limit_price_dec = pre_close_dec * Decimal(str(limit_rate))\n limit_price_dec = limit_price_dec.quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)\n\n return float(limit_price_dec)\n\n\n# 获取跌停幅\ndef get_limiting_down_rate(code_or_symbol: str) -> float:\n if code_or_symbol[:2] == '30' or code_or_symbol[:2] == '68':\n return 0.8\n elif code_or_symbol[:1] == '8' or code_or_symbol[:1] == '9' or code_or_symbol[:1] == '4':\n return 0.7\n else:\n return 0.9\n\n\n# 获取跌停价\ndef get_limit_down_price(code_or_symbol: str, pre_close: float) -> float:\n if pre_close is None or pre_close <= 0:\n return 0.0\n\n limit_rate = get_limiting_down_rate(code_or_symbol)\n\n pre_close_dec = Decimal(str(pre_close)).quantize(Decimal('0.00'))\n limit_price_dec = pre_close_dec * Decimal(str(limit_rate))\n limit_price_dec = limit_price_dec.quantize(Decimal('0.00'), rounding=ROUND_HALF_UP)\n\n return float(limit_price_dec)\n\n\n# TODO\ndef get_st_limit_up_rate():\n return\n\n\n# TODO\ndef get_st_limit_up_price():\n return\n\n\n# TODO\ndef get_st_limit_down_rate():\n return\n\n\n# TODO\ndef get_st_limit_down_price():\n return\n\n\ndef time_diff_seconds(later_time: datetime.datetime.time, early_time: datetime.datetime.time):\n \"\"\" 将时间转换为总秒数 \"\"\"\n total_seconds_time1 = later_time.hour * 3600 + later_time.minute * 60 + later_time.second\n total_seconds_time2 = early_time.hour * 3600 + early_time.minute * 60 + early_time.second\n\n # 计算两个时间之间的秒数差\n diff_seconds = abs(total_seconds_time1 - total_seconds_time2)\n\n return diff_seconds\n\n\n# 迅投相关数据\n# past_seconds 当日交易日已经过去多少秒，计算量比这类指标需要\ndef hms_to_past_seconds(hour: int, minute: int, second: int) -> int:\n time_int = hour * 100 + minute\n if time_int < 930:\n return 0\n elif 930 <= time_int < 1130:\n return hour * 3600 + minute * 60 + second - (3600 * 9 + 60 * 30)\n elif 1130 <= time_int < 1300:\n return 3600 * 2\n elif 1300 <= time_int < 1500:\n return hour * 3600 + minute * 60 + second - (3600 * 13) + 3600 * 2\n else:\n return 3600 * 4\n\n\ndef xt_time_tag_to_hms(time_tag: str) -> tuple[int, int, int]:\n dt = datetime.datetime.strptime(time_tag, '%Y%m%d %H:%M:%S')\n return dt.hour, dt.minute, dt.second\n\n\ndef xt_time_tag_to_past_seconds(time_tag: int | str) -> int:\n hour, minute, second = xt_time_tag_to_hms(str(time_tag))\n return hms_to_past_seconds(hour, minute, second)\n\n\n# sub_whole 的 quotes 时间格式\ndef xt_time_to_hms(timestamp: int) -> tuple[int, int, int]:\n if len(str(timestamp)) > 10:\n timestamp = timestamp // 1000\n dt = datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)\n return dt.hour, dt.minute, dt.second\n return 0, 0, 0\n\n\ndef xt_time_to_past_seconds(timestamp: int) -> int:\n hour, minute, second = xt_time_to_hms(timestamp)\n return hms_to_past_seconds(hour, minute, second)\n\n\n# =======================\n# Convert daily history\n# =======================\n\n\ndef convert_daily_to_weekly(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n \"\"\"\n 将日线K线数据转换为周线数据（datetime为该周内最后一个交易日的日期）\n 参数: df: 包含日线数据的DataFrame，需包含datetime, open, high, low, close, volume, amount列\n 返回: 周线数据的DataFrame，按周一到周日合并，datetime为周内最后一个交易日的日期\n \"\"\"\n data = df.copy()\n\n # 1. 保留原始整数日期，同时新增datetime类型列用于分组（确定属于哪一周）\n data['dt'] = pd.to_datetime(data['datetime'], format='%Y%m%d')\n data = data.set_index('dt') # 用datetime类型索引进行周分组\n\n # 2. 按周一到周日分组（周区间：[周一, 下周一)）\n weekly_groups = data.resample('W-MON', closed='left', label='left') # 分组逻辑不变，仅用于划分周范围\n\n # 3. 聚合规则：核心是对原始datetime取组内最后一个值\n weekly_data = weekly_groups.agg({\n 'datetime': 'last', # 周内最后一个交易日的原始整数日期\n 'open': 'first', # 周内第一个开盘价\n 'high': 'max', # 周内最高价\n 'low': 'min', # 周内最低价\n 'close': 'last', # 周内最后一个收盘价\n 'volume': 'sum', # 周内成交量总和\n 'amount': 'sum' # 周内成交额总和\n }).dropna() # 移除无数据的周\n\n # 4. 恢复列顺序和原始数据类型\n weekly_data = weekly_data.reset_index(drop=True)[['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']]\n for col in weekly_data.columns:\n weekly_data[col] = weekly_data[col].astype(df[col].dtype)\n\n return weekly_data\n\n\ndef convert_daily_to_monthly(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n \"\"\"\n 将日线K线数据转换为月线数据（datetime为当月最后一个交易日的日期）\n 参数: df: 包含日线数据的DataFrame，需包含datetime, open, high, low, close, volume, amount列\n 返回: 月线数据的DataFrame，按自然月划分（1月-12月），datetime为当月最后一个交易日的日期\n \"\"\"\n data = df.copy()\n\n # 1. 保留原始整数日期，新增datetime类型列用于按月分组\n data['dt'] = pd.to_datetime(data['datetime'], format='%Y%m%d')\n data = data.set_index('dt') # 用datetime索引进行月份分组\n\n # 2. 按自然月分组（1月1日-1月最后一天，2月1日-2月最后一天...）\n # 频率'M'表示按月分组，默认按自然月划分\n monthly_groups = data.resample('M')\n\n # 3. 聚合规则：与周线逻辑一致，仅周期改为月\n monthly_data = monthly_groups.agg({\n 'datetime': 'last', # 当月最后一个交易日的原始整数日期\n 'open': 'first', # 当月第一个交易日的开盘价\n 'high': 'max', # 当月最高价\n 'low': 'min', # 当月最低价\n 'close': 'last', # 当月最后一个交易日的收盘价\n 'volume': 'sum', # 当月成交量总和\n 'amount': 'sum' # 当月成交额总和\n }).dropna() # 移除无数据的月份\n\n # 4. 恢复列顺序和原始数据类型\n monthly_data = monthly_data.reset_index(drop=True)[['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount']]\n for col in monthly_data.columns:\n monthly_data[col] = monthly_data[col].astype(df[col].dtype)\n\n return monthly_data\n"
},
{
"path": "tools/utils_cache.py",
"content": "import os\nimport csv\nimport json\nimport pickle\nimport threading\nimport datetime\nimport functools\nfrom typing import List, Dict, Set, Optional\n\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n\nfrom tools.constants import InfoItem, REPURCHASE_CODES\nfrom tools.utils_basic import symbol_to_code, is_in_continuous_auction\nfrom tools.utils_cache_ak import AKCache, AKCacheProtected, TRADE_DAY_CACHE_PATH\n\n\ntrade_day_cache = {}\ntrade_max_year_key = 'max_year'\n\n\n# 查询股票名称\nclass StockNames:\n _instance = None\n _data = None\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super(StockNames, cls).__new__(cls)\n cls._data = None # Initialize data as None initially\n return cls._instance\n\n def __init__(self):\n if self._data is None:\n self.load_codes_and_names()\n\n def load_codes_and_names(self):\n print('[更新缓存] 正在加载股票代码和名称...')\n self._data = get_stock_codes_and_names()\n print('[更新缓存] 加载完毕!')\n\n def get_code_list(self) -> list:\n return list(self._data.keys())\n\n def get_name_list(self) -> list:\n return list(self._data.values())\n\n def add_name(self, code, name) -> bool:\n if self._data is not None:\n self._data[code] = name\n return True\n return False\n\n def get_name(self, code) -> str:\n if self._data is None:\n self.load_codes_and_names()\n\n if code in self._data:\n return self._data[code]\n return '[Unknown]'\n\n\n# ===============\n# 获取股票的中文名称\n# ===============\n\nCODE_NAME_CACHE_PATH = './_cache/_code_names.csv'\n\n\ndef load_stock_code_and_names(retention_day: int = 1):\n cache_available = False\n df = pd.DataFrame(columns=['代码', '名称', '日期'])\n\n # 如果有缓存就先Load，然后再看是否过期\n if os.path.exists(CODE_NAME_CACHE_PATH):\n df = pd.read_csv(CODE_NAME_CACHE_PATH, dtype={'代码': str})\n cache_date_str = df['日期'].head(1).values[0]\n cache_date = datetime.datetime.strptime(cache_date_str, '%Y-%m-%d')\n curr_date = datetime.datetime.today()\n if curr_date - cache_date < datetime.timedelta(days=retention_day):\n cache_available = True\n\n # 过期就尝试下载并缓存新的覆盖旧版本\n if not cache_available:\n try:\n df = AKCache.stock_info_a_code_name()\n df = df.rename(columns={'code': '代码', 'name': '名称'})\n\n if len(df) == 0:\n df = AKCache.stock_zh_a_spot() # 这个接口容易封IP，留作备用\n df['代码'] = df['代码'].str[2:]\n\n df = df[['代码', '名称']]\n\n try:\n etf_df = AKCache.fund_etf_spot_em()\n etf_df = etf_df[['代码', '名称']]\n df = pd.concat([df, etf_df])\n except Exception as e:\n print('Update remote ETF code and names failed! ', e)\n\n df = df.sort_values(by='代码')\n df['日期'] = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')\n\n df.to_csv(CODE_NAME_CACHE_PATH)\n except Exception as e:\n print('Update remote stock code and names failed! ', e)\n\n return df\n\n\ndef get_stock_codes_and_names() -> Dict[str, str]:\n ans = {}\n\n with open('./_cache/_rawdata/mktdt00.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='replace') as r:\n lines = r.readlines()\n for line in lines:\n arr = line.split('|')\n if len(arr) > 2 and len(arr[1]) == 6:\n ans[arr[1] + '.SH'] = arr[2]\n\n with open('./_cache/_rawdata/sjshq.txt', 'r', encoding='utf-8', errors='replace') as r:\n lines = r.readlines()\n for line in lines:\n arr = json.loads(line)\n ans[arr['code']] = arr['name']\n\n df = load_stock_code_and_names()\n if df is not None:\n df['代码'] = df['代码'].apply(lambda x: symbol_to_code(x))\n ans.update(dict(zip(df['代码'], df['名称'])))\n \n for code in REPURCHASE_CODES:\n ans[code] ='逆回购'\n ans['888880.SH'] = '标准券'\n ans['131990.SZ'] = '标准券'\n return ans\n\n\n# ================\n# 本地磁盘缓存\n# ================\n\n\ndef delete_file(path: str) -> None:\n try:\n if os.path.exists(path):\n os.remove(path)\n\n if os.path.exists(path):\n os.unlink(path)\n except Exception as e:\n print(f'delete {path} failed! {str(e)}')\n\n\n# 读取pickle缓存\ndef load_pickle(path: str) -> Optional[dict]:\n if os.path.exists(path):\n with open(path, 'rb') as f:\n loaded_object = pickle.load(f)\n return loaded_object\n else:\n return None\n\n\n# 存储pickle缓存\ndef save_pickle(path: str, obj: object) -> None:\n with open(path, 'wb') as f:\n pickle.dump(obj, f)\n\n\n# 读取json缓存，如果找不到文件则创建空json并返回\ndef load_json(path: str) -> dict:\n if os.path.exists(path):\n with open(path, 'r') as r:\n ans = r.read()\n return json.loads(ans)\n else:\n with open(path, 'w') as w:\n w.write('{}')\n return {}\n\n\n# 存储json缓存，全覆盖写入\ndef save_json(path: str, var: dict, ensure_ascii=True) -> None:\n with open(path, 'w') as w:\n w.write(json.dumps(var, ensure_ascii=ensure_ascii, indent=4))\n\n\n# 删除json缓存中的单个key-value，key为字符串\ndef del_key(lock: threading.Lock, path: str, key: str) -> None:\n with lock:\n temp_json = load_json(path)\n if key in temp_json:\n del temp_json[key]\n save_json(path, temp_json)\n\n\n# 删除json缓存中的多个个key-value，key为字符串\ndef del_keys(lock: threading.Lock, path: str, keys: List[str]) -> None:\n with lock:\n temp_json = load_json(path)\n for key in keys:\n if key in temp_json:\n del temp_json[key]\n save_json(path, temp_json)\n\n\n# 清除held持仓，将标记持仓天数为null\ndef del_held_day(lock: threading.Lock, path: str, key: str):\n with lock:\n try:\n held_info = load_json(path)\n\n if key in held_info:\n held_info[key][InfoItem.DayCount] = None\n else:\n # 逆回购或者未记录持仓卖出的场景\n held_info[key] = {InfoItem.DayCount: None}\n\n save_json(path, held_info)\n return True\n except Exception as e:\n print('del held day failed! ', e)\n return False\n\n\n# 增加新的持仓记录\ndef new_held(held_operation_lock: threading.Lock, path: str, codes: List[str]) -> None:\n with held_operation_lock:\n held_info = load_json(path)\n for code in codes:\n held_info.update({code: {InfoItem.DayCount: 0}})\n # 等价于：\n # if code in held_info:\n # held_info[code][InfoItem.DayCount] = 0\n # else:\n # held_info[code] = {InfoItem.DayCount: 0}\n save_json(path, held_info)\n\n\n# 所有缓存持仓天数+1，_inc_date为单日判重标记位\ndef all_held_inc(lock: threading.Lock, path: str) -> bool:\n with lock:\n try:\n held_info = load_json(path)\n today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')\n if (InfoItem.IncDate not in held_info) or (held_info[InfoItem.IncDate] != today):\n held_info[InfoItem.IncDate] = today\n for code in held_info.keys():\n if InfoItem.DayCount not in held_info[code]:\n continue\n\n if held_info[code][InfoItem.DayCount] is None:\n continue\n\n if code != InfoItem.IncDate:\n held_info[code][InfoItem.DayCount] += 1\n\n save_json(path, held_info)\n return True\n else:\n return False\n except Exception as e:\n print('[持仓计数] Held days +1 failed! ', e)\n return False\n\n\n# 更新持仓股买入开始最高价格\ndef update_max_prices(\n lock: threading.Lock,\n quotes: dict,\n positions: list,\n curr_time: str,\n path_max_prices: str,\n path_min_prices: str,\n path_held_info: str,\n ignore_open_day: bool = True, # 是否忽略开仓日，从次日开始计算最高价\n) -> tuple[dict, dict]:\n held_info = load_json(path_held_info)\n\n # 只有在连续竞价时间段内才更新最高价格和最低价格\n if not is_in_continuous_auction(curr_time):\n with lock:\n max_prices = load_json(path_max_prices)\n return max_prices, held_info\n\n with lock:\n max_prices = load_json(path_max_prices)\n min_prices = load_json(path_min_prices)\n\n max_updated = False\n min_updated = False\n\n for position in positions:\n code = position.stock_code\n if code in held_info: # 只更新持仓超过一天的\n if ignore_open_day: # 忽略开仓日的最高价\n if InfoItem.DayCount not in held_info[code]:\n continue\n\n held_day = held_info[code][InfoItem.DayCount]\n if held_day is None or held_day <= 0:\n continue\n\n if code in quotes:\n quote = quotes[code]\n\n # 更新历史最高\n high_price = quote['high']\n if code in max_prices:\n if max_prices[code] < high_price:\n max_prices[code] = round(high_price, 3)\n max_updated = True\n else:\n max_prices[code] = round(high_price, 3)\n max_updated = True\n\n # 更新历史最低\n low_price = quote['low']\n if code in min_prices:\n if min_prices[code] > low_price:\n min_prices[code] = round(low_price, 3)\n min_updated = True\n else:\n min_prices[code] = round(low_price, 3)\n min_updated = True\n\n if max_updated:\n with lock:\n save_json(path_max_prices, max_prices)\n\n if min_updated:\n with lock:\n save_json(path_min_prices, min_prices)\n\n return max_prices, held_info\n\n\n# 获取磁盘文件中的symbol列表，假设一行是一个symbol\ndef load_symbols(path: str) -> list[str]:\n if os.path.exists(path):\n with open(path, 'r') as r:\n symbols = r.read().split('\\n')\n return symbols\n else:\n return []\n\n\n# symbol列表存储到磁盘文件中，假设一行是一个symbol\ndef save_symbols(path: str, symbols: list[str]) -> None:\n with open(path, 'w') as w:\n w.write('\\n'.join(symbols))\n\n\n# 记录成交单\ndef record_deal(\n lock: threading.Lock,\n path: str,\n timestamp: str,\n code: str,\n name: str,\n order_type: str,\n remark: str,\n price: float,\n volume: int,\n):\n with lock:\n if not os.path.exists(path):\n with open(path, 'w') as w:\n w.write(','.join(['日期', '时间', '代码', '名称', '类型', '注释', '成交价', '成交量']))\n w.write('\\n')\n\n with open(path, 'a+', newline='') as w:\n wf = csv.writer(w)\n dt = datetime.datetime.fromtimestamp(int(timestamp))\n\n wf.writerow([\n dt.date(), dt.time(),\n code, name, order_type, remark, price, volume\n ])\n\n\n# ================\n# 交易日历缓存\n# ================\n\n\n# 获取磁盘缓存的交易日列表\ndef get_disk_trade_day_list_and_update_max_year() -> list:\n # 读磁盘，这里可以有内存缓存的速度优化\n df = pd.read_csv(TRADE_DAY_CACHE_PATH)\n trade_dates = pd.to_datetime(df['trade_date']).dt.strftime('%Y-%m-%d').values\n trade_day_cache[trade_max_year_key] = trade_dates[-1][:4]\n return trade_dates\n\n\n# 获取前n个交易日，返回格式 基本格式：%Y%m%d，扩展格式：%Y-%m-%d\n# 如果为非交易日，则取上一个交易日为前0天\ndef get_prev_trading_date(now: datetime.datetime, count: int, basic_format: bool = True) -> str:\n today = now.strftime('%Y-%m-%d')\n return get_prev_trading_date_str(today, count, basic_format)\n\n\n@functools.cache\ndef get_prev_trading_date_str(today: str, count: int, basic_format: bool = True) -> str:\n trading_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n if len(today) == 8:\n today = f'{today[0:4]}-{today[4:6]}-{today[6:8]}'\n\n try:\n trading_index = list(trading_day_list).index(today)\n except ValueError:\n trading_index = np.searchsorted(trading_day_list, today) - 1\n\n if trading_index + count >= 0:\n if basic_format:\n return trading_day_list[trading_index - count].replace('-', '')\n else:\n return trading_day_list[trading_index - count]\n else:\n print('[CACHE] 找不到目标，默认返回已知最早的交易日')\n if basic_format:\n return trading_day_list[0].replace('-', '')\n else:\n return trading_day_list[0]\n\n\n# 获取后n个交易日，返回格式 基本格式：%Y%m%d，扩展格式：%Y-%m-%d\n# 如果为非交易日，则取下一个交易日为后0天\ndef get_next_trading_date(now: datetime.datetime, count: int, basic_format: bool = True) -> str:\n today = now.strftime('%Y-%m-%d')\n return get_next_trading_date_str(today, count, basic_format)\n\n\n@functools.cache\ndef get_next_trading_date_str(today: str, count: int, basic_format: bool = True) -> str:\n trading_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n\n if len(today) == 8:\n today = f'{today[0:4]}-{today[4:6]}-{today[6:8]}'\n\n try:\n trading_index = list(trading_day_list).index(today)\n except ValueError:\n trading_index = np.searchsorted(trading_day_list, today) - 1\n\n if trading_index + count < len(trading_day_list):\n if basic_format:\n return trading_day_list[trading_index + count].replace('-', '')\n else:\n return trading_day_list[trading_index + count]\n else:\n print('[CACHE] 找不到目标，默认返回已知最晚的交易日')\n if basic_format:\n return trading_day_list[-1].replace('-', '')\n else:\n return trading_day_list[-1]\n\n\n# 获取前n个交易日列表，返回格式 %Y-%m-%d\n@functools.cache\ndef get_prev_trading_date_list(today: str, count: int) -> list:\n if len(today) == 8:\n today = f'{today[0:4]}-{today[4:6]}-{today[6:8]}'\n\n trading_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n try:\n trading_index = list(trading_day_list).index(today)\n except ValueError:\n trading_index = np.searchsorted(trading_day_list, today) - 1\n \n return trading_day_list[trading_index - count : trading_index]\n\n\n# 获取从 start_day 到 end_day 的交易日列表，返回列表，其中日期格式 %Y-%m-%d\n@functools.cache\ndef get_trading_date_list(start_date: str, end_date: str) -> list:\n if start_date == end_date:\n return [start_date]\n if len(start_date) == 8:\n start_date = f'{start_date[0:4]}-{start_date[4:6]}-{start_date[6:8]}'\n if len(end_date) == 8:\n end_date = f'{end_date[0:4]}-{end_date[4:6]}-{end_date[6:8]}'\n \n trading_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n try:\n start_trading_index = list(trading_day_list).index(start_date)\n except ValueError:\n start_trading_index = np.searchsorted(trading_day_list, start_date)\n \n if start_date > end_date:\n return trading_day_list[start_trading_index : start_trading_index+1]\n \n try:\n end_trading_index = list(trading_day_list).index(end_date)\n except ValueError:\n end_trading_index = np.searchsorted(trading_day_list, end_date) - 1\n \n if end_trading_index < len(trading_day_list):\n return trading_day_list[start_trading_index : end_trading_index + 1]\n else:\n print('[CACHE] 找不到目标，默认返回已知最晚的交易日')\n return trading_day_list[start_trading_index : -1]\n\n\n# 检查当日是否是交易日，使用sina数据源\ndef check_is_open_day_sina(curr_date: str) -> bool:\n \"\"\"\n curr_date example: '2024-12-31'\n \"\"\"\n curr_year = curr_date[:4]\n\n # 内存缓存\n if curr_date in trade_day_cache:\n if curr_year <= trade_day_cache[trade_max_year_key]:\n return trade_day_cache[curr_date]\n\n # 文件缓存\n if os.path.exists(TRADE_DAY_CACHE_PATH): # 文件缓存存在\n trade_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n if curr_year <= trade_day_cache[trade_max_year_key]: # 未过期\n ans = curr_date in trade_day_list\n trade_day_cache[curr_date] = ans\n print(f'[文件缓存] {curr_date} 为 {\"\" if ans else \"非\"}交易日')\n return ans\n\n # 网络缓存（ttl=0 的 AK 封装：每次尝试拉取，失败则读 TRADE_DAY_CACHE_PATH 过期 CSV）\n df = AKCache.tool_trade_date_hist_sina()\n if df is None or len(df) == 0:\n print('[网络缓存] 交易日历拉取失败且无可用缓存')\n return True\n print(f'[网络缓存] 更新交易日历 {curr_year} - {int(curr_year) + 1} 已存入 {TRADE_DAY_CACHE_PATH}.')\n\n trade_day_list = get_disk_trade_day_list_and_update_max_year()\n if curr_year <= trade_day_cache[trade_max_year_key]: # 未过期\n ans = curr_date in trade_day_list\n trade_day_cache[curr_date] = ans\n print(f'[网络缓存] {curr_date} 为 {\"\" if ans else \"非\"}交易日')\n return ans\n\n # 实在拿不到数据默认为True\n print(f'[DO NOT KNOW {curr_date}, default to True trade day]')\n return True\n\n\ndef check_is_open_day(curr_date: str) -> bool:\n \"\"\"\n curr_date example: '2024-12-31'\n \"\"\"\n return check_is_open_day_sina(curr_date)\n\n\n# 装饰器：检查是否是交易日，非交易日不执行函数\ndef check_open_day(func):\n @functools.wraps(func)\n def wrapper(*args, **kwargs):\n if check_is_open_day(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')):\n return func(*args, **kwargs) # 开放日正常执行\n return wrapper\n\n\n# ================\n# 远程数据缓存\n# ================\n\n\ndef _index_constituent_df_ok(df: Optional[pd.DataFrame]) -> bool:\n if df is None or not isinstance(df, pd.DataFrame) or len(df) == 0:\n return False\n return '品种代码' in df.columns or '成分券代码' in df.columns\n\n\ndef _load_legacy_index_constituent_pkl(index_symbol: str) -> Optional[pd.DataFrame]:\n legacy = f'./_cache/_index_{index_symbol}.pkl'\n if not os.path.exists(legacy):\n return None\n try:\n return pd.read_pickle(legacy)\n except Exception:\n return None\n\n\n# 获取指数成份symbol\ndef get_index_constituent_symbols(index_symbol: str) -> list[str]:\n if index_symbol[:2] in ['00', '93', '89']:\n df = AKCache.index_stock_cons_csindex(symbol=index_symbol)\n if not _index_constituent_df_ok(df):\n legacy = _load_legacy_index_constituent_pkl(index_symbol)\n if _index_constituent_df_ok(legacy):\n df = legacy\n if not _index_constituent_df_ok(df):\n df = AKCache.index_stock_cons(symbol=index_symbol)\n print('警告：指数成份使用备用数据，监控股池可能不完整，请注意！')\n else:\n df = AKCache.index_stock_cons(symbol=index_symbol)\n print('警告：指数成份使用备用数据，监控股池可能不完整，请注意！')\n\n if '品种代码' in df.columns:\n return [str(code).zfill(6) for code in df['品种代码'].values]\n else:\n return [str(code).zfill(6) for code in df['成分券代码'].values]\n\n\n# 获取指数成份code\ndef get_index_constituent_codes(index_symbol: str) -> list:\n symbols = get_index_constituent_symbols(index_symbol)\n return [symbol_to_code(str(symbol).zfill(6)) for symbol in symbols]\n\n\n# 获取市值符合范围的code列表\ndef get_market_value_limited_codes(code_prefixes: Set[str], min_value: int, max_value: int) -> list[str]:\n df = AKCache.stock_zh_a_spot_em()\n df = df.sort_values('代码')\n df = df[['代码', '名称', '总市值', '流通市值']]\n df = df[(min_value < df['总市值']) & (df['总市值'] < max_value)]\n df = df[df['代码'].str.startswith(tuple(code_prefixes))]\n return [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['代码'].to_list()]\n\n\n# 获取当日可用的股票代码\ndef get_available_stock_codes() -> list[str]:\n df = AKCache.stock_info_a_code_name()\n codes = [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['code'].values]\n return list(set(codes))\n\n\ndef _filter_none_st_out(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n df = df[~df['name'].str.contains('ST')]\n df = df[~df['name'].str.endswith('退')]\n df = df[~df['name'].str.startswith('退市')]\n return df\n\n\n# 以下三处单独使用 AKCacheProtected：AK 故障时用过期 CSV 兜底，避免选股/白名单股池为空（其余逻辑仍用 AKCache）\n# 根据两位数前缀获取股票列表\ndef get_prefixes_stock_codes(prefixes: Set[str], none_st: bool = False) -> List[str]:\n \"\"\"\n prefixes: 六位数的两位数前缀\n \"\"\"\n df = AKCacheProtected.stock_info_a_code_name()\n if none_st:\n df = _filter_none_st_out(df)\n codes = [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['code'].values if symbol[:2] in prefixes]\n return list(set(codes))\n\n\ndef get_none_st_codes() -> list[str]:\n df = AKCacheProtected.stock_info_a_code_name()\n df = _filter_none_st_out(df)\n codes = [symbol_to_code(symbol) for symbol in df['code'].values]\n return list(set(codes))\n\n\n# 获取流通市值，单位（元）\ndef get_stock_codes_and_circulation_mv() -> Dict[str, int]:\n df = AKCacheProtected.stock_zh_a_spot_em()\n df['代码'] = df['代码'].apply(lambda x: symbol_to_code(x))\n df = df[['代码', '流通市值']].dropna()\n return dict(zip(df['代码'], df['流通市值']))\n\n\n# ===============\n# 获取股票的分红配送\n# ===============\n\n\ndef _get_recent_fhps_report_date(now: Optional[datetime.datetime] = None) -> str:\n now = now or datetime.datetime.now()\n year = now.year\n month = now.month\n\n # 只调用一次接口时，优先选择当前时点最可能覆盖最近除权事件的最近报告期。\n if month <= 6:\n return f'{year - 1}1231'\n if month <= 9:\n return f'{year}0630'\n return f'{year}0930'\n\n\ndef get_recent_exit_right_codes_from_fhps(\n days: int,\n now: Optional[datetime.datetime] = None,\n report_date: Optional[str] = None,\n) -> List[str]:\n if days <= 0:\n return []\n\n now = now or datetime.datetime.now()\n report_date = report_date or _get_recent_fhps_report_date(now)\n df = AKCache.stock_fhps_em(date=report_date)\n if df is None or len(df) == 0:\n return []\n\n if '代码' not in df.columns or '除权除息日' not in df.columns:\n print(f'[分红送配] {report_date} 返回结果缺少关键列，跳过')\n return []\n\n target_dates = {\n get_prev_trading_date(now, forward_day)\n for forward_day in range(days - 1, -1, -1)\n }\n\n df = df.copy()\n df['除权除息日'] = pd.to_datetime(df['除权除息日'], errors='coerce').dt.strftime('%Y%m%d')\n df = df[df['除权除息日'].isin(target_dates)]\n\n codes = [\n symbol_to_code(symbol)\n for symbol in df['代码'].astype(str).tolist()\n if len(str(symbol)) == 6\n ]\n return sorted(set(codes))\n"
},
{
"path": "tools/utils_cache_ak.py",
"content": "\"\"\"\nAkShare 请求与本地 CSV 缓存（TTL + 可选过期兜底）。\nakshare 在首次真正发起请求时才 import，避免「只用到 utils_cache 里其它工具」的环境硬依赖 akshare。\n\"\"\"\nimport os\nimport datetime\nimport functools\nimport pandas as pd\nfrom typing import Any, Callable, Optional\n\n\nAKSHARE_API_CACHE_DIR = './_cache/_api_akshare'\nTRADE_DAY_CACHE_PATH = f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/_open_day_list_sina.csv'\n\n\n@functools.cache\ndef _ak_module():\n import akshare as ak\n return ak\n\n\ndef cache_with_path_ttl(path: str | Callable[..., str], ttl: int, dtype: dict) -> Callable:\n def decorator(func: Callable) -> Callable:\n @functools.wraps(func)\n def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:\n cache_path = path(*args, **kwargs) if callable(path) else path\n dir_name = os.path.dirname(cache_path)\n try:\n with open(cache_path, 'rb') as f:\n if datetime.datetime.now().timestamp() - os.fstat(f.fileno()).st_mtime < ttl:\n return pd.read_csv(f, dtype=dtype)\n except FileNotFoundError:\n os.makedirs(dir_name, exist_ok=True) if dir_name else None\n try:\n data = func(*args, **kwargs)\n if data is not None:\n data.to_csv(cache_path, index=False)\n return data\n except Exception as e:\n print('AKShare request failed: ', e)\n return None\n\n return wrapper\n\n return decorator\n\n\ndef _read_csv_disk_ignore_ttl(cache_path: str, dtype: dict) -> Optional[pd.DataFrame]:\n try:\n df = pd.read_csv(cache_path, dtype=dtype)\n except (FileNotFoundError, pd.errors.EmptyDataError, OSError):\n return None\n if df is None or len(df) == 0:\n return None\n return df\n\n\ndef cache_with_path_ttl_protected(path: str | Callable[..., str], ttl: int, dtype: dict) -> Callable:\n \"\"\"\n 与 cache_with_path_ttl 相同的新鲜度策略；在请求失败或返回空表时，\n 若磁盘上已有同名缓存文件（即使已过期），则返回该内容而不是 None。\n \"\"\"\n\n def decorator(func: Callable) -> Callable:\n @functools.wraps(func)\n def wrapper(*args: Any, **kwargs: Any) -> Any:\n cache_path = path(*args, **kwargs) if callable(path) else path\n dir_name = os.path.dirname(cache_path)\n try:\n with open(cache_path, 'rb') as f:\n if datetime.datetime.now().timestamp() - os.fstat(f.fileno()).st_mtime < ttl:\n return pd.read_csv(f, dtype=dtype)\n except FileNotFoundError:\n os.makedirs(dir_name, exist_ok=True) if dir_name else None\n\n stale = _read_csv_disk_ignore_ttl(cache_path, dtype)\n\n try:\n data = func(*args, **kwargs)\n except Exception as e:\n print('AKShare request failed: ', e)\n if stale is not None:\n print(f'[AKCacheProtected·过期兜底] 网络请求失败，已回读磁盘缓存: {cache_path}')\n return stale\n return None\n\n if isinstance(data, pd.DataFrame) and len(data) == 0:\n if stale is not None:\n print(f'[AKCacheProtected·过期兜底] 接口返回空表，已回读磁盘缓存: {cache_path}')\n return stale\n return data\n\n if data is not None:\n data.to_csv(cache_path, index=False)\n return data\n\n return wrapper\n\n return decorator\n\n\n# 每项: (akshare 函数名, 缓存路径或 path(cls,...) 的 lambda, ttl 秒, read_csv 的 dtype[, 变体标记])\n# 变体 'fhps_date' -> 方法 (cls, date)；'index_symbol' -> 方法 (cls, symbol)。\n_AK_CACHE_SPECS = [\n # A 股代码与简称全表；股池、名称映射、过滤 ST、load_stock_code_and_names 等\n ('stock_info_a_code_name', f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/stock_info_a_code_name.csv', 60 * 60 * 23, {'code': str}),\n # 场内 ETF 实时列表；合并进股票代码名称缓存等\n ('fund_etf_spot_em', f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/fund_etf_spot_em.csv', 60 * 60 * 23, {'代码': str}),\n # 东财 A 股实时行情（全市场）；市值筛选、流通市值字典等，TTL 短防封\n ('stock_zh_a_spot_em', f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/stock_zh_a_spot_em.csv', 5, {'代码': str}),\n # 新浪 A 股实时行情；stock_info 为空时的备用代码表，TTL 短\n ('stock_zh_a_spot', f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/stock_zh_a_spot.csv', 5, {'代码': str}),\n # 新浪交易日历；ttl=0 表示装饰器不凭 mtime 跳过请求，由 utils_cache 上层判断是否要拉新，失败则读本文件过期数据\n ('tool_trade_date_hist_sina', TRADE_DAY_CACHE_PATH, 0, {'trade_date': str}),\n (\n # 中证指数官网成份；00/93/89 开头指数优先数据源\n 'index_stock_cons_csindex',\n lambda _cls, symbol: f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/index_stock_cons_csindex_{symbol}.csv',\n 60 * 60 * 23,\n {},\n 'index_symbol',\n ),\n (\n # 东财通用指数成份；非中证指数或 csindex 失败时的备用\n 'index_stock_cons',\n lambda _cls, symbol: f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/index_stock_cons_{symbol}.csv',\n 60 * 60 * 23,\n {},\n 'index_symbol',\n ),\n (\n # 分红送配（报告期）；除权日筛选、最近除权代码等\n 'stock_fhps_em',\n lambda _cls, date: f'{AKSHARE_API_CACHE_DIR}/stock_fhps_em_{date}.csv',\n 60 * 60 * 23,\n {'代码': str},\n 'fhps_date',\n ),\n]\n\n\ndef _ak_fetch_noarg(method_name: str) -> Callable[..., Any]:\n def fetch(cls: Any) -> Any:\n return getattr(_ak_module(), method_name)()\n\n fetch.__name__ = method_name\n return fetch\n\n\ndef _ak_fetch_fhps_date(method_name: str) -> Callable[..., Any]:\n def fetch(cls: Any, date: str) -> Any:\n return getattr(_ak_module(), method_name)(date=date)\n\n fetch.__name__ = method_name\n return fetch\n\n\ndef _ak_fetch_index_symbol(method_name: str) -> Callable[..., Any]:\n def fetch(cls: Any, symbol: str) -> Any:\n return getattr(_ak_module(), method_name)(symbol=symbol)\n\n fetch.__name__ = method_name\n return fetch\n\n\ndef _build_ak_cache_type(type_name: str, *, stale_fallback: bool) -> type:\n dec = cache_with_path_ttl_protected if stale_fallback else cache_with_path_ttl\n namespace: dict[str, Any] = {'__module__': __name__, '__qualname__': type_name}\n for spec in _AK_CACHE_SPECS:\n if len(spec) == 5:\n method_name, path, ttl, dtype, variant = spec[0], spec[1], spec[2], spec[3], spec[4]\n if variant == 'fhps_date':\n raw = _ak_fetch_fhps_date(method_name)\n elif variant == 'index_symbol':\n raw = _ak_fetch_index_symbol(method_name)\n else:\n raise ValueError(f'Unknown _AK_CACHE_SPECS variant: {variant!r}')\n else:\n method_name, path, ttl, dtype = spec[0], spec[1], spec[2], spec[3]\n raw = _ak_fetch_noarg(method_name)\n raw.__qualname__ = f'{type_name}.{method_name}'\n namespace[method_name] = classmethod(dec(path=path, ttl=ttl, dtype=dtype)(raw))\n return type(type_name, (), namespace)\n\n\nAKCache = _build_ak_cache_type('AKCache', stale_fallback=False)\nAKCacheProtected = _build_ak_cache_type('AKCacheProtected', stale_fallback=True)\nAKCacheProtected.__doc__ = (\n '与 AKCache 相同的接口与缓存路径；在请求失败或返回空表时，'\n '回读磁盘上已存在的过期缓存，尽量避免返回 None。'\n)\n"
},
{
"path": "tools/utils_dfcf.py",
"content": "'''\nhttps://www.myquant.cn/docs2/sdk/python/API%E4%BB%8B%E7%BB%8D/%E4%BA%A4%E6%98%93%E5%87%BD%E6%95%B0.html\n需要另建一个虚拟环境，pandas改为1.5.3版本\n需要在新环境安装 pip install gm\n'''\nimport logging\nfrom abc import ABC\n\nimport pandas as pd\nfrom gm.api import *\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\nfrom tools.utils_basic import symbol_to_code, code_to_symbol\n\n\n# ========================================\n# 转换逻辑：dfcf_symbol <-> symbol <-> code\n# ========================================\ndef symbol_to_dfcf_symbol(symbol: str) -> str:\n if symbol[:2] in ['00', '30']:\n return f'SZSE.{symbol}'\n elif symbol[:2] in ['60', '68']:\n return f'SHSE.{symbol}'\n else:\n return symbol + f'BJSE.{symbol}'\n\n\ndef dfcf_symbol_to_symbol(dfcf_symbol: str) -> str:\n arr = dfcf_symbol.split('.')\n assert len(arr) == 2, 'code不符合格式'\n return arr[-1]\n\n\ndef code_to_dfcf_symbol(code: str) -> str:\n return symbol_to_dfcf_symbol(code_to_symbol(code))\n\n\ndef dfcf_symbol_to_code(dfcf_symbol: str) -> str:\n return symbol_to_code(dfcf_symbol_to_symbol(dfcf_symbol))\n\n\n# ===========\n# 回测买卖函数\n# ===========\ndef order_sell(code, price, volume, remark):\n logging.warning(f' {remark} {code}, {price}, {volume}')\n order_volume(\n symbol=code_to_dfcf_symbol(code),\n volume=volume,\n side=OrderSide_Sell,\n order_type=OrderType_Limit,\n position_effect=PositionEffect_Close,\n price=price,\n )\n\n\ndef order_buy(code: str, price: float, volume: int):\n logging.warning(f' 买入: {code}, {price}, {volume}')\n order_volume(\n symbol=code_to_dfcf_symbol(code),\n volume=volume,\n side=OrderSide_Buy,\n order_type=OrderType_Limit,\n position_effect=PositionEffect_Open,\n price=price,\n )\n\n\n# ===========\n# 回测框架函数\n# ===========\ndef get_history_data(context, code: str, days: int, fields: list[str], frequency='1d') -> pd.DataFrame:\n df = context.data(\n symbol=code_to_dfcf_symbol(code),\n frequency=frequency,\n count=days,\n fields=','.join(fields),\n )\n if 'volume' in df.columns:\n df['volume'] = df['volume'] / 100\n if 'bob' in df.columns:\n df['bob'] = pd.to_datetime(df['bob'])\n df['datetime'] = df['bob'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)\n df = df.drop('bob', axis=1)\n\n return df\n\n\ndef update_cache_quote(quotes: dict[str, dict], bars: list[dict], curr_time: str) -> dict[str, dict]:\n # 如果全天无量则说明停牌：删除股票\n if curr_time == '15:00':\n suspensions = set()\n for code in quotes:\n if quotes[code]['lastPrice'] == 0:\n suspensions.add(code)\n print(f'当日停牌 {code} {quotes[code]}')\n\n for code in suspensions:\n del quotes[code]\n\n # 报价单改成统一的格式\n for bar in bars:\n code = dfcf_symbol_to_code(bar['symbol'])\n bar['close'] = round(bar['close'], 3)\n bar['open'] = round(bar['open'], 3)\n bar['high'] = round(bar['high'], 3)\n bar['low'] = round(bar['low'], 3)\n\n if code not in quotes:\n quotes[code] = {'lastClose': None}\n quotes[code]['lastPrice'] = bar['close']\n quotes[code]['open'] = bar['open']\n quotes[code]['high'] = bar['high']\n quotes[code]['low'] = bar['low']\n quotes[code]['volume'] = bar['volume']\n quotes[code]['amount'] = bar['amount']\n\n if '09:30' < curr_time < '15:00':\n quotes[code]['lastPrice'] = bar['close']\n if quotes[code]['open'] == 0:\n quotes[code]['open'] = bar['open']\n quotes[code]['high'] = max(quotes[code]['high'], bar['high'])\n quotes[code]['low'] = min(quotes[code]['low'], bar['low'])\n quotes[code]['volume'] = quotes[code]['volume'] + bar['volume']\n quotes[code]['amount'] = quotes[code]['amount'] + bar['amount']\n\n # 如果停牌或者开盘成交量为0则标记为0\n elif curr_time == '15:00':\n quotes[code].clear()\n quotes[code]['lastClose'] = bar['close']\n quotes[code]['lastPrice'] = 0\n quotes[code]['open'] = 0\n quotes[code]['high'] = 0\n quotes[code]['low'] = 0\n quotes[code]['volume'] = 0\n quotes[code]['amount'] = 0\n\n return quotes\n\n\n# ===========\n# 回测Delegate\n# ===========\n\n\nDEFAULT_STRATEGY_NAME = '回测策略'\n\n\nclass EmDelegate(BaseDelegate, ABC):\n \"\"\"\n 主要用东方财富内置的掘金系统做回测，因为可用的数据更多一些\n 为了跟GmDelegate作区分，起名EasyMoneyDelegate\n \"\"\"\n\n def check_asset(self) -> any:\n pass\n\n def check_orders(self) -> list:\n pass\n\n def check_positions(self) -> list:\n pass\n\n def order_market_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ) -> None:\n pass\n\n def order_market_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ) -> None:\n pass\n\n def order_limit_open(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ) -> None:\n pass\n\n def order_limit_close(\n self,\n code: str,\n price: float,\n volume: int,\n remark: str,\n strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME,\n ) -> None:\n pass\n\n def order_cancel_all(self, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME) -> None:\n pass\n\n def order_cancel_buy(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME) -> None:\n pass\n\n def order_cancel_sell(self, code: str, strategy_name: str = DEFAULT_STRATEGY_NAME) -> None:\n pass\n"
},
{
"path": "tools/utils_ding.py",
"content": "import abc\nimport base64\nimport hashlib\nimport hmac\nimport json\nimport time\nimport requests\nimport urllib.parse\nimport urllib.request\n\n\nclass BaseMessager:\n @abc.abstractmethod\n def send_message(self, data) -> dict:\n return {}\n\n @abc.abstractmethod\n def send_text(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n return False\n\n @abc.abstractmethod\n def send_text_as_md(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n return False\n\n @abc.abstractmethod\n def send_markdown(self, title: str, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n return False\n\n\nclass DingMessager(BaseMessager):\n def __init__(self, secret: str = None, url: str = None):\n \"\"\"\n https://open.dingtalk.com/document/orgapp/custom-robots-send-group-messages\n :param secret: 安全设置的加签秘钥\n :param url: 机器人没有加签的WebHook_url\n \"\"\"\n self.secret = secret\n self.url = url\n self.webhook_url = ''\n self.refresh_webhook()\n\n def refresh_webhook(self):\n if self.secret is None or self.url is None:\n print('请先在钉钉申请secret')\n print('格式:SECa0ab7f3ba9742c0*********')\n print('请先在钉钉申请token')\n print('格式:https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=1554a3dd1e748*********')\n return False\n\n timestamp = round(time.time() * 1000) # 时间戳\n secret_enc = self.secret.encode('utf-8')\n string_to_sign = '{}\\n{}'.format(timestamp, self.secret)\n string_to_sign_enc = string_to_sign.encode('utf-8')\n hmac_code = hmac.new(secret_enc, string_to_sign_enc, digestmod=hashlib.sha256).digest()\n sign = urllib.parse.quote_plus(base64.b64encode(hmac_code)) # 最终签名\n self.webhook_url = self.url + '×tamp={}&sign={}'.format(timestamp, sign) # 最终url，url+时间戳+签名\n return True\n\n def send_message(self, data) -> dict:\n \"\"\"\n 发送消息至机器人对应的群\n :param data: 发送的内容\n :return:\n \"\"\"\n ans = {'errmsg': 'ok'}\n try:\n if self.refresh_webhook():\n header = {\n \"Content-Type\": \"application/json\",\n \"Charset\": \"UTF-8\"\n }\n send_data = json.dumps(data)\n send_data = send_data.encode(\"utf-8\")\n\n response = requests.post(url=self.webhook_url, data=send_data, headers=header)\n return json.loads(response.text)\n except Exception as e:\n ans = {'errmsg': str(e)}\n # # For debugging\n # import traceback\n # traceback.print_exc()\n return ans\n\n\n def send_text(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n res = self.send_message(data={\n \"msgtype\": \"text\",\n \"text\": {\n \"content\": text,\n },\n \"at\": {\n \"isAtAll\": alert,\n },\n })\n\n if res['errmsg'] == 'ok':\n if len(output) > 0:\n print(output, end='')\n else:\n print('[Ding] message send success!')\n return True\n else:\n print('[Ding] message send failed: ', res['errmsg'])\n return False\n\n def send_text_as_md(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n title = text.split('\\n')[0]\n text = text.replace('\\n\\n ', '\\n\\n> ')\n text = text.replace('\\n \\n', '\\n>\\n> ')\n\n return self.send_markdown(title, text, output, alert)\n\n def send_markdown(self, title: str, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n # my_data = {\n # \"msgtype\": \"markdown\",\n # \"markdown\": {\n # \"title\": \"测试markdown样式\",\n # \"text\": \"# 一级标题 \\n## 二级标题 \\n> 引用文本 \\n**加粗** \\n*斜体* \\n[百度链接](https://www.baidu.com) \"\n # \"\\n\"\n # \"\\n- 无序列表 \\n1.有序列表 \\n@某手机号主 @18688889999\"},\n # \"at\": {\n # \"atMobiles\": [\"\"],\n # \"isAtAll\": False} # 是否@所有人\n # }\n\n my_data = {\n 'msgtype': 'markdown',\n 'markdown': {\n 'title': title,\n 'text': text,\n },\n 'at': {\n 'isAtAll': alert,\n }\n }\n\n res = self.send_message(data=my_data)\n\n if res['errmsg'] == 'ok':\n if len(output) > 0:\n print(output, end='')\n else:\n print('[Ding] markdown send success!')\n return True\n else:\n print('[Ding] markdown send failed: ', res['errmsg'])\n return False\n"
},
{
"path": "tools/utils_feishu.py",
"content": "import base64\nimport hashlib\nimport hmac\nimport json\nimport requests\nimport time\nimport traceback\nfrom typing import Dict, Any\n\nfrom tools.constants import MSG_INNER_SEPARATOR, MSG_OUTER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\n\n\ndef get_feishu_markdown_card(title, text):\n \"\"\"\n 生成飞书富文本卡片 (JSON 2.0 结构)\n \"\"\"\n card_style = {\n \"schema\": \"2.0\",\n \"config\": {\n \"update_multi\": True,\n \"style\": {\n \"text_size\": {\n \"normal_v2\": {\n \"default\": \"normal\",\n \"pc\": \"normal\",\n \"mobile\": \"heading\"\n }\n }\n }\n },\n \"body\": {\n \"direction\": \"vertical\",\n \"padding\": \"12px 12px 12px 12px\",\n \"elements\": [\n {\n \"tag\": \"markdown\",\n \"content\": text,\n \"text_align\": \"left\",\n \"text_size\": \"normal_v2\",\n \"margin\": \"0px 0px 0px 0px\"\n }\n ]\n },\n \"header\": {\n \"title\": {\n \"tag\": \"plain_text\",\n \"content\": title\n },\n \"template\": \"blue\",\n \"padding\": \"12px 12px 12px 12px\"\n }\n }\n return card_style\n\n\nclass FeishuMessager(BaseMessager):\n def __init__(self, secret: str = None, webhook_url: str = None):\n \"\"\"\n https://open.feishu.cn/document/client-docs/bot-v3/add-custom-bot?lang=zh-CN\n :param secret: 安全设置的签名\n :param url: 机器人的WebHook_url\n \"\"\"\n self.secret = secret\n self.webhook_url = webhook_url\n self.refresh_webhook()\n\n def refresh_webhook(self) -> bool:\n \"\"\"检查配置是否完整，并在缺少时打印提示\"\"\"\n if self.secret is None or self.webhook_url is None:\n print('--- FeishuMessager 配置提示 ---')\n if self.secret is None:\n print('请先在飞书申请secret')\n print('格式:SECa0ab7f3ba9742c0*********')\n if self.webhook_url is None:\n print('请先在飞书申请webhook')\n print('格式:https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/****************')\n print('------------------------------------')\n return False\n return True\n\n def gen_sign(self, timestamp: int) -> str:\n \"\"\"\n 生成签名\n :param timestamp: 时间戳 (必须与消息体中的 timestamp 一致)\n :return: sign\n \"\"\"\n # 拼接 timestamp 和 secret\n string_to_sign = '{}\\n{}'.format(timestamp, self.secret)\n hmac_code = hmac.new(string_to_sign.encode(\n \"utf-8\"), digestmod=hashlib.sha256).digest()\n # 对结果进行 Base64 处理\n sign = base64.b64encode(hmac_code).decode('utf-8')\n return sign\n\n def send_message(self, data: Dict[str, Any]) -> dict:\n \"\"\"\n 发送消息至机器人对应的群\n :param data: 发送的内容\n :return: 飞书服务器的响应字典\n \"\"\"\n try:\n if not self.refresh_webhook():\n return {'msg': 'ConfigurationError', 'code': -1}\n\n header = {\n \"Content-Type\": \"application/json\",\n \"Charset\": \"UTF-8\"\n }\n\n send_data = json.dumps(data)\n send_data = send_data.encode(\"utf-8\")\n\n response = requests.post(\n url=self.webhook_url, data=send_data, headers=header)\n return json.loads(response.text)\n except Exception:\n traceback.print_exc()\n return {'msg': 'Exception!', 'code': -99}\n\n def send_text(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n \"\"\"发送普通文本消息\"\"\"\n timestamp = round(time.time())\n sign = self.gen_sign(timestamp)\n\n content_elements = [\n {\n \"tag\": \"text\",\n \"text\": text,\n }\n ]\n if alert:\n content_elements.append({\n \"tag\": \"at\",\n \"user_id\": \"all\"\n })\n\n res = self.send_message(data={\n \"timestamp\": timestamp,\n \"sign\": sign,\n \"msg_type\": \"post\",\n \"content\": {\"post\":\n {\"zh_cn\":\n {\n \"title\": \"\",\n \"content\": [content_elements]\n }\n }\n }\n }\n )\n\n\n\n #{'StatusCode': 0, 'StatusMessage': 'success', 'code': 0, 'data': {}, 'msg': 'success'}\n\n if res.get('code') == 0 or res.get('StatusCode') == 0:\n if len(output) > 0:\n print(output, end='')\n else:\n print('Feishu message send success!')\n return True\n else:\n print('Feishu message send failed: ', {res})\n return False\n\n def send_text_as_md(self, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n \"\"\"将多行文本格式化为 Markdown 引用样式发送\"\"\"\n title = text.split('\\n')[0]\n text = text.replace(MSG_OUTER_SEPARATOR, '\\n\\n>')\n text = text.replace(MSG_INNER_SEPARATOR, '\\n')\n return self.send_markdown(title, text, output, alert)\n\n def send_markdown(self, title: str, text: str, output: str = '', alert: bool = False) -> bool:\n \"\"\"发送 Markdown (交互式卡片) 消息\"\"\"\n #飞书 markdown 颜色替换\n color_replace_dic = {\"#DC2832\": \"red\", \"#16BC50\": \"green\"}\n for a, b in color_replace_dic.items():\n text = text.replace(a, b)\n \n text += \"\\n\" if alert else \"\"\n timestamp = round(time.time())\n sign = self.gen_sign(timestamp)\n\n my_data = {\n \"timestamp\": timestamp,\n \"sign\": sign,\n 'msg_type': 'interactive',\n \"card\": get_feishu_markdown_card(title, text)\n }\n\n res = self.send_message(data=my_data)\n if res.get('code') == 0 or res.get('StatusCode') == 0:\n if len(output) > 0:\n print(output, end='')\n else:\n print('Feishu markdown send success!')\n return True\n else:\n print(f'Feishu markdown send failed: {res}')\n return False"
},
{
"path": "tools/utils_miniqmt.py",
"content": "import threading\nimport pandas as pd\n\nfrom tools.constants import ExitRight\n\n\ndef _run_with_timeout(target_func, args=(), timeout=1) -> any:\n \"\"\"\n 在子线程中执行目标函数，超时未返回则抛出TimeoutException\n\n :param target_func: 要执行的目标函数\n :param args: 目标函数的参数（元组形式）\n :param timeout: 超时时间（秒）\n :return: 目标函数的返回值\n \"\"\"\n # 用列表存储结果（因为列表是可变对象，子线程可修改）\n result_container = [None]\n\n # 子线程执行的包装函数（负责调用目标函数并保存结果）\n def thread_wrapper():\n result_container[0] = target_func(*args)\n\n # 创建并启动子线程\n thread = threading.Thread(target=thread_wrapper)\n thread.start()\n\n # 主线程等待子线程结束，最多等待timeout秒\n thread.join(timeout)\n\n # 如果子线程仍在运行，说明超时\n if thread.is_alive():\n raise Exception(f\"函数执行超过 {timeout} 秒，触发超时\")\n\n # 否则返回结果\n return result_container[0]\n\n\ndef _download_and_fetch_qmt_daily(code_list: list[str], start_time: str, end_time: str, adjust: ExitRight) -> dict:\n from xtquant import xtdata\n xtdata.enable_hello = False\n period = '1d'\n\n # 大规模download容易莫名卡死，老问题了\n downloaded_code_list = []\n for code in code_list:\n try:\n _run_with_timeout(\n target_func=xtdata.download_history_data,\n args=(code, period, start_time, end_time, None),\n timeout=3,\n )\n downloaded_code_list.append(code)\n except Exception as e:\n print(f'{code}:下载{e}')\n\n # 除权类型 \"none\" \"front\" \"back\" \"front_ratio\" \"back_ratio\"\n if adjust == ExitRight.QFQ:\n dividend_type = 'front'\n elif adjust == ExitRight.QFQ:\n dividend_type = 'back'\n else:\n dividend_type = 'none'\n\n data = xtdata.get_market_data(\n field_list=['time', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount'],\n # \"time\" # 时间戳\n # \"open\" # 开盘价\n # \"high\" # 最高价\n # \"low\" # 最低价\n # \"close\" # 收盘价\n # \"volume\" # 成交量\n # \"amount\" # 成交额\n # \"settle\" # 今结算\n # \"openInterest\" # 持仓量\n stock_list=downloaded_code_list,\n period=period,\n start_time=start_time,\n end_time=end_time,\n count=-1,\n dividend_type=dividend_type,\n fill_data=False,\n )\n return data\n\n\ndef _qmt_to_standard(input_dict: dict[str, pd.DataFrame]) -> pd.DataFrame:\n processed_dfs = []\n\n for col_name, df in input_dict.items():\n transposed = df.transpose()\n transposed = transposed.reset_index().rename(columns={'index': 'date_str'})\n long_format = transposed.melt(\n id_vars=['date_str'],\n var_name='code',\n value_name=col_name\n )\n processed_dfs.append(long_format)\n\n merged_df = processed_dfs[0]\n for df in processed_dfs[1:]:\n merged_df = pd.merge(merged_df, df, on=['date_str', 'code'], how='outer')\n\n merged_df['datetime'] = merged_df['date_str'].astype(int)\n merged_df = merged_df.drop('date_str', axis=1)\n merged_df = merged_df.rename(columns={'time': 'timestamp'})\n merged_df[['open', 'close', 'high', 'low']] = merged_df[['open', 'close', 'high', 'low']].round(2)\n merged_df['amount'] = merged_df['amount'].round(2)\n\n column_order = ['code', 'datetime'] + [\n col for col in merged_df.columns\n if col not in ['code', 'datetime']\n ]\n merged_df = merged_df[column_order]\n\n return merged_df\n\n\ndef get_qmt_daily_histories(\n code_list: list[str],\n start_time: str,\n end_time: str,\n columns: list[str] = None,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> pd.DataFrame:\n data = _download_and_fetch_qmt_daily(code_list, start_time, end_time, adjust)\n\n df = _qmt_to_standard(data)\n if df is not None and len(df) > 0:\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n return None\n\n\ndef get_qmt_daily_history(\n code: str,\n start_time: str,\n end_time: str,\n columns: list[str] = None,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ\n) -> pd.DataFrame:\n return get_qmt_daily_histories([code], start_time, end_time, columns, adjust)\n\n\n# if __name__ == '__main__':\n# pd_show_all()\n#\n# codes = ['600000.SH', '601919.SH']\n# start = '20200601'\n# end = '20200601'\n#\n# df = get_qmt_daily_histories(codes, start, end, None, ExitRight.QFQ)\n# print(df)\n#\n# df = get_qmt_daily_history(codes[0], start, end, None, ExitRight.QFQ)\n# print(df)\n"
},
{
"path": "tools/utils_mootdx.py",
"content": "import os\nimport logging\nimport io\nimport datetime\nimport json\nimport ast\nimport time\nimport zipfile\nimport numpy as np\nimport pandas as pd\n\nfrom typing import Dict, Optional\n\nfrom tdxpy.reader import TdxDailyBarReader\n\nfrom tools.constants import ExitRight\nfrom tools.utils_basic import code_to_sina_symbol, symbol_to_code, code_to_symbol\nfrom tools.utils_cache import get_prev_trading_date_list, get_prev_trading_date_str, get_trading_date_list, get_available_stock_codes, \\\n load_pickle, save_pickle, TRADE_DAY_CACHE_PATH\n\n\nDEFAULT_XDXR_CACHE_PATH = './_cache/_daily_mootdx/xdxr'\n\nPATH_TDX_HISTORY = f'./_cache/_daily_tdxzip/history_tdxhsj.pkl'\nPATH_TDX_XDXR = f'./_cache/_daily_tdxzip/xdxr.pkl'\n\n\nclass MootdxClientInstance:\n _instance = None\n client = None\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super(MootdxClientInstance, cls).__new__(cls)\n cls.client = None # Initialize data as None initially\n return cls._instance\n\n def __init__(self):\n if self.client is None:\n from mootdx.quotes import Quotes\n pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)\n from credentials import TDX_FOLDER\n if TDX_FOLDER is not None and len(TDX_FOLDER) > 0:\n try:\n self.client = Quotes.factory(market='std', tdxdir=TDX_FOLDER)\n except Exception as e:\n print('未找到本地TDX目录，使用默认TDX数据源配置：', e)\n self.client = Quotes.factory(market='std')\n else:\n self.client = Quotes.factory(market='std')\n\n\nclass MootdxDailyBarReaderInstance:\n _instance = None\n reader = None\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super(MootdxDailyBarReaderInstance, cls).__new__(cls)\n cls.reader = None # Initialize data as None initially\n return cls._instance\n\n def __init__(self):\n if self.reader is None:\n self.reader = MooTdxDailyBarReader()\n pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)\n\n\nclass MooTdxDailyBarReader(TdxDailyBarReader):\n \"\"\"本类从mootdx复制而来，增加北交所处理，mootdx更新后需改为mootdx调用\"\"\"\n\n SECURITY_TYPE = [\n 'SH_A_STOCK',\n 'SH_B_STOCK',\n 'SH_STAR_STOCK',\n 'SH_INDEX',\n 'SH_FUND',\n 'SH_BOND',\n 'SZ_A_STOCK',\n 'SZ_B_STOCK',\n 'SZ_INDEX',\n 'SZ_FUND',\n 'SZ_BOND',\n 'BJ_A_STOCK',\n ]\n\n SECURITY_EXCHANGE = [\"sz\", \"sh\", \"bj\"]\n\n SECURITY_COEFFICIENT = {\n 'SH_A_STOCK': [0.01, 0.01],\n 'SH_B_STOCK': [0.001, 0.01],\n 'SH_STAR_STOCK': [0.01, 0.01],\n 'SH_INDEX': [0.01, 1.0],\n 'SH_FUND': [0.001, 1.0],\n 'SH_BOND': [0.001, 1.0],\n 'SZ_A_STOCK': [0.01, 0.01],\n 'SZ_B_STOCK': [0.01, 0.01],\n 'SZ_INDEX': [0.01, 1.0],\n 'SZ_FUND': [0.001, 0.01],\n 'SZ_BOND': [0.001, 0.01],\n 'BJ_A_STOCK': [0.01, 0.01],\n }\n\n def get_security_type(self, fname):\n\n exchange = str(fname[-12:-10]).lower()\n code_head = fname[-10:-8]\n\n if exchange == self.SECURITY_EXCHANGE[0]:\n if code_head in ['00', '30']:\n return 'SZ_A_STOCK'\n\n if code_head in ['20']:\n return 'SZ_B_STOCK'\n\n if code_head in ['39']:\n return 'SZ_INDEX'\n\n if code_head in ['15', '16', '18']:\n return 'SZ_FUND'\n\n if code_head in ['10', '11', '12', '13', '14']:\n return 'SZ_BOND'\n\n return 'SZ_OTHER'\n\n if exchange == self.SECURITY_EXCHANGE[1]:\n if code_head in ['60']:\n return 'SH_A_STOCK'\n\n if code_head in ['90']:\n return 'SH_B_STOCK'\n\n if code_head in ['68']:\n return 'SH_STAR_STOCK'\n\n if code_head in ['00', '88', '99']:\n return 'SH_INDEX'\n\n if code_head in ['50', '51', '58']:\n return 'SH_FUND'\n\n # if code_head in ['01', '10', '11', '12', '13', '14']:\n if code_head in ['01', '02', '10', '11', '12', '13', '14', '15', '16', '17', '18', '19', '20']:\n return 'SH_BOND'\n\n return 'SH_OTHER'\n\n if exchange == self.SECURITY_EXCHANGE[2]:\n if code_head in ['43', '82', '83', '87', '88', '92']:\n return 'BJ_A_STOCK'\n\n logging.error('Unknown security exchange !\\n')\n raise NotImplementedError\n\n\n\ndef make_qfq(data, xdxr, fq_type=\"01\"):\n \"\"\"使用数据库数据进行复权\"\"\"\n\n # 过滤其他，只留除权信息\n xdxr = xdxr.query(\"category==1\")\n # data = data.assign(if_trade=1)\n\n if len(xdxr) > 0:\n # 有除权信息, 合并原数据 + 除权数据\n # data = pd.concat([data, xdxr.loc[data.index[0]:data.index[-1], ['category']]], axis=1)\n # data['if_trade'].fillna(value=0, inplace=True)\n\n data = data.ffill()\n # present bonus price rationed\n # songzhuangu fenhong peigujia peigu\n data = pd.concat(\n [data, xdxr.loc[data.index[0]:data.index[-1], [\"fenhong\", \"peigu\", \"peigujia\", \"songzhuangu\"]]],\n axis=1,\n )\n else:\n # 没有除权信息\n data = pd.concat([data, xdxr.loc[:, [\"fenhong\", \"peigu\", \"peigujia\", \"songzhuangu\"]]], axis=1)\n\n # 清理数据\n data = data.fillna(0)\n\n if fq_type == \"01\":\n data[\"preclose\"] = (\n (data[\"close\"].shift(1) * 10 - data[\"fenhong\"] + data[\"peigu\"] * data[\"peigujia\"]) /\n (10 + data[\"peigu\"] + data[\"songzhuangu\"])\n )\n # 生成 adj 复权因子\n data[\"adj\"] = (data[\"preclose\"].shift(-1) / data[\"close\"]).fillna(1)[::-1].cumprod()\n else:\n # 生成 preclose 关键位置\n data[\"preclose\"] = (\n (data[\"close\"].shift(1) * 10 - data[\"fenhong\"] + data[\"peigu\"] * data[\"peigujia\"]) /\n (10 + data[\"peigu\"] + data[\"songzhuangu\"])\n )\n # 生成 adj 复权因子\n data[\"adj\"] = (data[\"close\"] / data[\"preclose\"].shift(-1)).cumprod().shift(1).fillna(1)\n\n # 计算复权价格\n for field in data.columns.values:\n if field in (\"open\", \"close\", \"high\", \"low\", \"preclose\"):\n data[field] = data[field] * data[\"adj\"]\n\n data[[\"open\", \"close\", \"high\", \"low\", \"preclose\"]] = data[[\"open\", \"close\", \"high\", \"low\", \"preclose\"]].round(3)\n\n # 清理数据, 返回结果\n return data.query(\"open != 0\").drop([\n \"fenhong\", \"peigu\", \"peigujia\", \"songzhuangu\"\n ], axis=1)\n\n\ndef make_hfq(bfq_data, xdxr_data):\n \"\"\"使用数据库数据进行复权\"\"\"\n info = xdxr_data.query('category==1')\n bfq_data = bfq_data.assign(if_trade=1)\n\n if len(info) > 0:\n # 合并数据\n data = pd.concat([bfq_data, info.loc[bfq_data.index[0]:bfq_data.index[-1], ['category']]], axis=1)\n data['if_trade'] = data['if_trade'].fillna(value=0)\n\n data = data.ffill()\n data = pd.concat([\n data,\n info.loc[bfq_data.index[0]:bfq_data.index[-1], ['fenhong', 'peigu', 'peigujia', 'songzhuangu']]\n ], axis=1)\n else:\n data = pd.concat([bfq_data, info.loc[:, ['category', 'fenhong', 'peigu', 'peigujia', 'songzhuangu']]], axis=1)\n\n data = data.fillna(0)\n\n # 生成 preclose 关键位置\n data['preclose'] = (data['close'].shift(1) * 10 - data['fenhong'] + data['peigu'] * data['peigujia']) / \\\n (10 + data['peigu'] + data['songzhuangu'])\n data['adj'] = (data['close'] / data['preclose'].shift(-1)).cumprod().shift(1).fillna(1)\n\n # 计算复权价格\n for field in data.columns.values:\n if field in ('open', 'close', 'high', 'low', 'preclose'):\n data[field] = data[field] * data['adj']\n\n # data['open'] = data['open'] * data['adj']\n # data['high'] = data['high'] * data['adj']\n # data['low'] = data['low'] * data['adj']\n # data['close'] = data['close'] * data['adj']\n # data['preclose'] = data['preclose'] * data['adj']\n\n # 不计算 交易量\n # data['volume'] = data['volume'] / data['adj'] if 'volume' in data.columns else data['vol'] / data['adj']\n\n try:\n data['high_limit'] = data['high_limit'] * data['adj']\n data['low_limit'] = data['high_limit'] * data['adj']\n except Exception as e:\n print('xdxr error! ', e)\n\n data[[\"open\", \"close\", \"high\", \"low\", \"preclose\"]] = data[[\"open\", \"close\", \"high\", \"low\", \"preclose\"]].round(3)\n\n return data.query('if_trade==1 and open != 0').drop([\n 'fenhong', 'peigu', 'peigujia', 'songzhuangu', 'if_trade', 'category'\n ], axis=1)\n\n\ndef _get_offset_start(csv_path: str, start_date_str: str, end_date_str: str) -> tuple[int, int]:\n \"\"\"\n 计算两个日期区间的交易日数（含首尾），及end到今天的交易日数（不含end）\n\n 参数：\n csv_path: str - 交易日CSV文件路径（需包含trade_date列）\n start_date_str: str - 起始日期（格式：20250101）\n end_date_str: str - 结束日期（格式：20250101）\n\n 返回：\n tuple - (start到end的交易日数, end到今天的交易日数)\n \"\"\"\n # 1. 读取并预处理交易日数据（确保排序、去重）\n df = pd.read_csv(csv_path)\n df[\"trade_date\"] = pd.to_datetime(df[\"trade_date\"]).dt.date # 仅保留日期部分（避免时间干扰）\n trade_dates = df[\"trade_date\"].drop_duplicates().sort_values().reset_index(drop=True)\n if trade_dates.empty:\n return 0, 0 # 无交易日数据时返回0\n\n # 2. 工具函数：调整日期为目标方向的最近交易日\n def adjust_date(target_date, direction):\n \"\"\"\n direction: 'next'（start专用：取>=target的最近交易日）\n 'prev'（end/今天专用：取<=target的最近交易日）\n \"\"\"\n # 超出交易日范围时返回无效标记\n if target_date < trade_dates.min():\n return trade_dates.min() if direction == 'next' else None\n if target_date > trade_dates.max():\n return None if direction == 'next' else trade_dates.max()\n\n # 二分查找快速定位索引\n if direction == 'next':\n idx = trade_dates.searchsorted(target_date, side=\"left\")\n return trade_dates.iloc[idx]\n else:\n idx = trade_dates.searchsorted(target_date, side=\"right\") - 1\n return trade_dates.iloc[idx] if idx >= 0 else None\n\n # 3. 解析输入日期（转为date类型，与trade_dates格式统一）\n now = datetime.datetime.now()\n curr_date = now.date() # 今天的日期（仅日期部分）\n try:\n today_str = curr_date.strftime(\"%Y%m%d\")\n start_date = datetime.datetime.strptime(start_date_str, \"%Y%m%d\").date()\n end_date = datetime.datetime.strptime(min(end_date_str, today_str), \"%Y%m%d\").date()\n except ValueError:\n return 0, 0 # 日期格式错误返回0\n\n # ---------------------- 4. 计算：start到end的交易日数（含首尾） ----------------------\n adjusted_start = adjust_date(start_date, direction=\"next\") # start非交易日则取后一个\n adjusted_end = adjust_date(end_date, direction=\"prev\") # end非交易日则取前一个\n\n days_between = 0\n if adjusted_start is not None and adjusted_end is not None and adjusted_start <= adjusted_end:\n # 索引差 +1 = 含首尾的总天数（如16日索引0、17日1、18日2：2-0+1=3）\n idx_start = trade_dates[trade_dates == adjusted_start].index[0]\n idx_end = trade_dates[trade_dates == adjusted_end].index[0]\n days_between = idx_end - idx_start + 1\n\n # ---------------------- 5. 计算：end到今天的交易日数（不含end） ----------------------\n\n adjusted_today = adjust_date(curr_date, direction=\"prev\") # 今天非交易日则取前一个\n\n days_from_end_to_today = 0\n if adjusted_end is not None and adjusted_today is not None and adjusted_end < adjusted_today:\n # 索引差 = 不含end的天数（如18日索引2、19日3：3-2=1）\n idx_adjusted_end = trade_dates[trade_dates == adjusted_end].index[0]\n idx_today = trade_dates[trade_dates == adjusted_today].index[0]\n days_from_end_to_today = idx_today - idx_adjusted_end\n\n # 早上有当日的daily的K线之前要少向前推一天\n if trade_dates.isin([curr_date]).any() and now.time() < datetime.time(9, 30):\n if days_from_end_to_today > 0:\n days_between += 1\n days_from_end_to_today -= 1\n else:\n days_between += 1\n\n return days_between, days_from_end_to_today\n\n\ndef _get_bars_with_offset(client, symbol, total_offset, start=0):\n all_dfs = []\n remaining = total_offset\n current_start = start\n batch_size = 800 # 每次最大获取数量\n datetime_col = 'datetime' # 假设时间列名为'datetime'，根据实际情况调整\n\n while remaining > 0:\n fetch_count = min(remaining, batch_size)\n\n try:\n df = client.bars(\n symbol=symbol,\n frequency='day',\n offset=fetch_count,\n start=current_start,\n )\n\n if df is None or df.empty:\n break # 没有更多数据\n\n # 检查是否存在时间列，避免后续排序出错\n if datetime_col not in df.columns:\n print(f\"Error: 数据中缺少'{datetime_col}'列，无法排序\")\n return None\n\n all_dfs.append(df)\n remaining -= fetch_count\n current_start += fetch_count # 移动到下一批的起始位置\n\n except Exception as e:\n print(f'mootdx get daily {symbol} error: ', e)\n if all_dfs:\n combined = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True).iloc[:total_offset]\n return combined.sort_values(by=datetime_col, ascending=True).reset_index(drop=True)\n return None\n\n if not all_dfs:\n return None\n\n # 合并所有数据并截取总数量\n combined_df = pd.concat(all_dfs, ignore_index=True).iloc[:total_offset]\n\n # 按datetime列从大到小排序（最新时间在前）\n # 若时间列已转为datetime类型，排序会更准确\n combined_df[datetime_col] = pd.to_datetime(combined_df[datetime_col]) # 确保是datetime类型\n combined_df = combined_df.sort_values(by=datetime_col, ascending=True).reset_index(drop=True)\n\n return combined_df\n\n\ndef _get_xdxr(symbol: str, cache_dir: str = DEFAULT_XDXR_CACHE_PATH, expire_hours: int = 12) -> Optional[pd.DataFrame]:\n os.makedirs(cache_dir, exist_ok=True)\n cache_file = os.path.join(cache_dir, f\"{symbol}.csv\") # 缓存文件名：股票代码.csv\n expire_seconds = expire_hours * 3600\n\n if os.path.exists(cache_file):\n file_mtime = os.path.getmtime(cache_file)\n time_diff = time.time() - file_mtime\n\n if time_diff <= expire_seconds:\n return pd.read_csv(cache_file)\n\n try:\n client = MootdxClientInstance().client\n xdxr_data = client.xdxr(symbol=symbol)\n if xdxr_data is not None and isinstance(xdxr_data, pd.DataFrame):\n xdxr_data.to_csv(cache_file, index=False)\n\n return xdxr_data\n except Exception as e:\n print(f' mootdx get xdxr {symbol} error: ', e)\n return None\n\n\n# 获取 mootdx 的历史日线\n# 使用 mootdx 数据源记得 pip install mootdx\ndef get_mootdx_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = None,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n offset, start = _get_offset_start(TRADE_DAY_CACHE_PATH, start_date, end_date)\n symbol = code_to_symbol(code)\n\n client = MootdxClientInstance().client\n try:\n df = _get_bars_with_offset(client, symbol, offset, start)\n # TODO_List: 对于有些期间停牌过的票，发现时间对不上这里要校正，优先级不高因为只会多不会少\n except Exception as e:\n print(f' mootdx get daily {code} error: ', e)\n return None\n\n if adjust != ExitRight.BFQ:\n xdxr = _get_xdxr(symbol=symbol)\n if xdxr is not None and isinstance(xdxr, pd.DataFrame) and len(xdxr) > 0:\n xdxr['date_str'] = xdxr['year'].astype(str) + \\\n '-' + xdxr['month'].astype(str).str.zfill(2) + \\\n '-' + xdxr['day'].astype(str).str.zfill(2)\n xdxr['datetime'] = pd.to_datetime(xdxr['date_str'] + ' 15:00:00')\n xdxr = xdxr.set_index('datetime')\n xdxr_info = xdxr.loc[xdxr['category'].isin([1, 9])]\n\n # 默认除权日当天之前的数据一样进行处理\n is_appended = False\n now = datetime.datetime.now()\n if not xdxr_info.empty and xdxr_info.index[-1].date() <= now.date():\n curr_date = now.strftime(\"%Y-%m-%d\") + ' 15:00:00'\n last_row = df.iloc[-1].copy()\n last_row['datetime'] = curr_date\n df.loc[len(df)] = last_row\n df.index = pd.to_datetime(df['datetime'].astype(str), errors=\"coerce\")\n is_appended = True\n\n try:\n if adjust == ExitRight.QFQ:\n df = make_qfq(df, xdxr)\n elif adjust == ExitRight.HFQ:\n df = make_hfq(df, xdxr)\n except Exception as e:\n print(f' mootdx make fq {code} error: ', e)\n\n if is_appended:\n df = df[:-1]\n\n if df is not None and len(df) > 0 and isinstance(df, pd.DataFrame) and 'datetime' in df.columns:\n try:\n df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna() # 然后删除所有包含 NaN 的行\n df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])\n df['datetime'] = df['datetime'].dt.date.astype(str).str.replace('-', '').astype(int)\n df = pd.concat([df['datetime'], df.drop('datetime', axis=1)], axis=1)\n\n df = df.drop(columns='volume')\n df = df.rename(columns={'vol': 'volume'})\n df['volume'] = df['volume'].astype(int)\n df = df.reset_index(drop=True)\n\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n except Exception as e:\n print(f' handle format {code} error: ', e)\n return None\n return None\n\n\n# ================================================\n# TDX_ZIP\n# ================================================\n\n\ndef _get_xdxr_sina(code: str, adjust: ExitRight, factor_name: str = None) -> pd.DataFrame:\n xdxr = MootdxClientInstance().client.xdxr(symbol=code_to_symbol(code))\n if xdxr is not None and len(xdxr) > 0:\n xdxr['date_str'] = xdxr['year'].astype(str) + \\\n '-' + xdxr['month'].astype(str).str.zfill(2) + \\\n '-' + xdxr['day'].astype(str).str.zfill(2)\n xdxr['datetime'] = pd.to_datetime(xdxr['date_str'])\n xdxr = xdxr.set_index('datetime')\n\n fq = _fetch_xdxr_factor(code, adjust, factor_name)\n xdxr = xdxr.join(fq[1:], how='outer')\n return xdxr\n\n\ndef _fq_factor(code: str, method: str, ) -> pd.DataFrame:\n '''\n 本函数从mootdx 剥离出来，当前mootdx不能处理北交所\n 未来可考虑直接调用mootdx 的factor.fq_factor\n 参数 sina_symbol 为sina格式 ，需使用code_to_syna_symbol转换\n '''\n symbol = code_to_sina_symbol(code)\n #symbol = symbol.replace('sh', '').replace('sz', '').replace('bj', '')\n #market = _get_stock_market(symbol, string=True)\n #symbol = f'{market}{symbol}'\n #cache_file = get_config_path(f'caches/factor/{symbol}_{method}.plk') #弃用\n\n #@file_cache(filepath=cache_file, refresh_time=3600 * 24) #弃用\n def _factor(symbol: str, method: str, ) -> pd.DataFrame:\n import httpx\n headers = {\n \"referer\": f'https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{symbol}/nc.shtml',\n \"user-agent\": \"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36 Edg/141.0.0.0\",\n }\n try:\n url = \"https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{}/{}.js\"\n rsp = httpx.get(url.format(symbol, method), headers=headers)\n payload_text = rsp.text.split(\"=\", 1)[1].split(\"\\n\", 1)[0]\n payload = ast.literal_eval(payload_text)\n res = pd.DataFrame(payload[\"data\"])\n except (SyntaxError, ValueError, KeyError, IndexError, TypeError, httpx.RequestError) as ex:\n logging.error(ex)\n return pd.DataFrame(None)\n\n if res.shape[0] == 0:\n raise ValueError(f\"sina {method} factor not available\")\n\n res.columns = [\"date\", \"factor\"]\n res.date = pd.to_datetime(res.date)\n\n res.set_index(\"date\", inplace=True)\n time.sleep(0.3)\n return res\n\n return _factor(symbol, method)\n\ndef _fetch_xdxr_factor(code, adjust, factor_name=None) -> pd.DataFrame:\n if factor_name is None:\n factor_name = f'{adjust}_factor'\n '''\n symbol = code_to_symbol(code)\n # 直接使用factor.fq_factor 需要清理以下缓存文件避免错误，使用本文件内_fq_factor 不需要\n market = _get_stock_market(symbol, string=True)\n cache_file = factor.get_config_path(f'caches/factor/{market}{symbol}_{adjust}.plk')\n if os.path.isfile(cache_file):\n os.remove(cache_file)\n '''\n fq = _fq_factor(code, adjust)\n fq.rename(columns={'factor': factor_name}, inplace=True)\n fq.sort_index(ascending=True, inplace=True)\n return fq\n\n\ndef _factor_reversion(method: str = 'qfq', raw: pd.DataFrame = None, adj_factor: pd.DataFrame = None) -> pd.DataFrame:\n if adj_factor is not None and not adj_factor.empty:\n raw.index = pd.to_datetime(raw.index)\n adj_factor.index = pd.to_datetime(adj_factor.index)\n\n # 按日期升序排列复权因子\n adj_factor = adj_factor.sort_index(ascending=True)\n adj_factor = adj_factor.loc[~adj_factor.index.duplicated(keep='last')]\n raw = raw.sort_index(ascending=True)\n # 获取原始数据期间的复权因子\n # 使用最近的可用的复权因子（向后填充）\n adj_factor = adj_factor.reindex(raw.index, method='ffill')\n\n data = pd.concat([raw, adj_factor.loc[raw.index[0]: raw.index[-1], ['factor']]], axis=1)\n data.factor = data.factor.fillna(1.0, axis=0)\n data.factor = data.factor.astype(float)\n if method == 'qfq':\n for col in ['open', 'high', 'low', 'close', ]:\n data[col] = data[col] / data['factor']\n elif method == 'hfq':\n for col in ['open', 'high', 'low', 'close', ]:\n data[col] = data[col] * data['factor']\n return data\n raw['factor'] = 1.0\n return raw\n\n\ndef update_tdx_hsjday(TDXDIR: str, isExtract = True, cachefile = None) -> bool:\n \"\"\"\n 从通达信网站下载沪深京日线数据，并解压到通达信目录下\n\n Args:\n TDXDIR: 通达信所在目录例如：C:/new_tdx\n\n Returns:\n bool: 成功返回True，失败返回False\n \"\"\"\n\n try:\n print(f\"开始下载通达信沪深京日线数据文件。\")\n start = datetime.datetime.now().timestamp()\n buffer = download_tdx_hsjday()\n end = datetime.datetime.now().timestamp()\n\n if not buffer:\n return False\n\n buffer.seek(0, io.SEEK_END)\n response_length = buffer.tell()\n file_size = response_length / 1024 / 1024\n print(f'下载耗时{end-start:.2f}秒, 速度：{file_size/(end-start):.2f} MB/s。')\n if isExtract:\n vip_doc_dir = os.path.join(TDXDIR, 'vipdoc')\n os.makedirs(vip_doc_dir, exist_ok=True)\n end = datetime.datetime.now().timestamp()\n\n file_num = 0\n print(f\"已下载，文件大小：{file_size:.2f}MB。开始解压文件到: {TDXDIR} 。\")\n with zipfile.ZipFile(buffer, 'r') as zip_ref:\n zip_ref.extractall(vip_doc_dir)\n file_num = len(zip_ref.infolist())\n end2 = datetime.datetime.now().timestamp()\n print(f'解压耗时{end2-end:.2f}秒，解压文件{file_num}个。')\n\n print(\"下载通达信沪深京日线数据并解压完成。\")\n if cachefile:\n with open(cachefile, 'wb') as file:\n file.write(buffer.getvalue())\n print(f\"文件已写入{cachefile}。\")\n\n buffer.close()\n del buffer\n return True\n except zipfile.BadZipFile as e:\n error_msg = f\"解压文件失败，文件可能已损坏: {str(e)}\"\n print(error_msg)\n return False\n except PermissionError as e:\n error_msg = f\"权限错误，无法写入目录: {str(e)}\"\n print(error_msg)\n return False\n except Exception as e:\n import traceback\n error_msg = f\"未知错误: {str(e)}\\n{traceback.format_exc()}\"\n print(error_msg)\n return False\n\n\ndef _process_tdx_zip_to_datas(group_codes, zip_ref, cache_xdxr, day_count, adjust):\n \"\"\"处理tdx zip文件，未来需改造多线程\"\"\"\n now = datetime.datetime.now()\n curr_date = now.strftime(\"%Y-%m-%d\")\n result = {}\n factor_name = f'{adjust}_factor'\n default_columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume', 'amount', 'adj']\n barreader = MootdxDailyBarReaderInstance().reader\n\n for code in group_codes:\n arr = code.split('.')\n assert len(arr) == 2, 'code不符合格式'\n symbol = arr[0]\n market = arr[1].lower()\n filename = f'{market}/lday/{market}{symbol}.day'\n\n try:\n member = zip_ref.getinfo(filename)\n except KeyError:\n # 文件不存在\n result[code] = None, code, 'maybe is new stock'\n continue\n df = None\n try:\n with zip_ref.open(member) as source:\n # 以下代码来自 TdxDailyBarReader.get_df_by_file()\n security_type = barreader.get_security_type(filename)\n\n if security_type not in barreader.SECURITY_TYPE:\n result[code] = None, code, 'security_type'\n continue\n\n coefficient = barreader.SECURITY_COEFFICIENT[security_type]\n content = barreader.unpack_records(\" 0:\n cache_xdxr[code] = xdxr\n\n if xdxr is not None and len(xdxr) > 0 and adjust and adjust in [ExitRight.QFQ, ExitRight.HFQ] :\n try:\n if symbol == '689009':\n raise Exception('CDR公司')\n if factor_name not in xdxr.columns: # 没有复权因子数据需要更新\n fq = _fetch_xdxr_factor(code, adjust, factor_name)\n xdxr = xdxr.join(fq[1:], how='outer')\n cache_xdxr[code] = xdxr\n else:\n fq = xdxr.loc[~xdxr[factor_name].isna(), [factor_name]]\n fq.index.name = 'date'\n fq.rename(columns={factor_name: 'factor'}, inplace=True)\n xdxr_info = xdxr.loc[xdxr['category'].isin([1, 9])]\n if not xdxr_info.empty and xdxr_info.index[-1].date() == now.date():\n if fq.index[-1].date() != now.date() or pd.isna(xdxr_info.iloc[-1][factor_name]) == True:\n raise Exception('缺少今日除权因子数据')\n df = _factor_reversion(adjust, df, fq)\n df.rename(columns={'factor': 'adj'}, inplace=True)\n except Exception:\n is_append = False\n xdxr_info = xdxr.loc[xdxr['category'].isin([1, 9])]\n if not xdxr_info.empty and xdxr_info.index[-1].date() <= now.date():\n last_row = df.iloc[-1].copy()\n last_row['datetime'] = curr_date\n df.loc[len(df)] = last_row\n df.index = pd.to_datetime(df['datetime'].astype(str), errors=\"coerce\")\n is_append = True\n\n if adjust == ExitRight.QFQ:\n df = make_qfq(df, xdxr)\n elif adjust == ExitRight.HFQ:\n df = make_hfq(df, xdxr)\n if is_append:\n df = df[:-1]\n except Exception as e:\n result[code] = df, code, f'xdxr error: {e}'\n continue\n\n if df is not None and len(df) > 0 and isinstance(df, pd.DataFrame) and 'datetime' in df.columns:\n try:\n df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)\n df.dropna(inplace=True) # 然后删除所有包含 NaN 的行\n df['volume'] = df['volume'].astype(int)\n df['datetime'] = df['datetime'].str.replace('-', '').astype(int)\n df = df.reset_index(drop=True)\n if 'adj' not in df.columns:\n df['adj'] = 1.0\n result[code] = df[default_columns], code, None\n except Exception as e:\n print(f'x[{e}]', end='')\n result[code] = None, code, 'format error: str{e}'\n continue\n else:\n result[code] = None, code, 'no data'\n continue\n return result\n\n\n# 检查xdxr缓存，建议定时调度运行\ndef check_xdxr_cache(adjust=ExitRight.QFQ, force_refresh_updated_date: bool = False) -> None:\n \"\"\"\n 检查缓存的通达信除权除息数据，cache_xdxr数据格式为stockcode:pd.DataFrame，以及updatedtime: Datetime\n 如果发现有除权除息日大于updatetime 且小于当前日期，就删除cache条目\n \"\"\"\n now = datetime.datetime.now()\n curr_date = now.strftime(\"%Y-%m-%d\")\n try:\n cache_xdxr = load_pickle(PATH_TDX_XDXR)\n if cache_xdxr is None or not isinstance(cache_xdxr, dict):\n logging.warning('未能加载除权除息缓存文件')\n print('未能加载除权除息缓存文件')\n return\n\n if cache_xdxr.get('updatedtime', None) is None or not isinstance(cache_xdxr['updatedtime'], datetime.datetime):\n date_list = get_prev_trading_date_list(curr_date, 20)\n else:\n updated_date = cache_xdxr['updatedtime'].strftime('%Y-%m-%d')\n date_list = get_trading_date_list(updated_date, curr_date)\n if not force_refresh_updated_date:\n date_list = date_list[1:]\n\n factor_name = f'{adjust}_factor'\n removed_xdxr_codes = set()\n\n for cdate in date_list:\n try:\n xcdf, divicount = get_dividend_code_from_baidu(cdate) #该接口返回的df中code实际上是symbol，注意转换\n except Exception as e:\n logging.warning(f'从百度获取 {cdate} 除权股票列表数据出现问题：{str(e)}')\n print(f'从百度获取 {cdate} 除权股票列表数据出现问题：{str(e)}')\n continue\n if divicount != len(xcdf):\n logging.warning(f'从百度获取 {cdate} 除权股票列表数据不完整。期望获得{divicount}，实际获得{len(xcdf)}')\n print(f'从百度获取 {cdate} 除权股票列表数据不完整。期望获得{divicount}，实际获得{len(xcdf)}')\n\n for row in xcdf.itertuples():\n symbol = row.code\n code = symbol_to_code(symbol)\n xdxr = cache_xdxr.get(code, None)\n if xdxr is None: # 没有该股票的除权除息信息，需重新获取\n removed_xdxr_codes.add(code)\n continue\n\n curr_xc = xdxr.loc[xdxr['category'].isin([1, 9])]\n if (\n not curr_xc.empty\n and factor_name in curr_xc.columns\n and curr_xc.iloc[-1][\"date_str\"] == cdate\n and (\n pd.isna(curr_xc.iloc[-1][factor_name])\n or abs(float(curr_xc.iloc[-1][factor_name]) - 1.0) <= 0.001\n )\n ):\n continue\n removed_xdxr_codes.add(code)\n\n removed_xdxr_codes.discard('689009.SH') # 9号公司 CDR公司不处理\n if len(removed_xdxr_codes) > 0:\n print(f'{len(removed_xdxr_codes)}只股票需要更新复权因子。')\n success_count = 0\n for code in removed_xdxr_codes:\n try:\n xdxr = _get_xdxr_sina(code, adjust, factor_name)\n if xdxr is not None and not xdxr.empty:\n curr_xc = xdxr.loc[xdxr['category'].isin([1, 9])]\n if not curr_xc.empty and factor_name in curr_xc.columns and float(curr_xc.iloc[-1][factor_name]) == 1.0 :\n cache_xdxr[code] = xdxr\n success_count += 1\n continue\n logging.error(f'更新{code}除权除息数据有异常，无有效数据。')\n print(f'更新{code}除权除息数据有异常，无有效数据。')\n except Exception as e:\n logging.error(f'更新{code}除权除息数据失败，错误:{str(e)}')\n print(f'更新{code}除权除息数据失败，错误:{str(e)}')\n if len(removed_xdxr_codes) == success_count: # 成功更新才更新时间，让第二天再次更新\n cache_xdxr['updatedtime'] = datetime.datetime.now()\n save_pickle(PATH_TDX_XDXR, cache_xdxr)\n print(f'成功更新{success_count}只股票复权因子。')\n except Exception as e: #异常不要紧，不要因为异常影响实际运行\n logging.error(f'处理除权除息数据出现问题：{str(e)}')\n\ndef verify_xdxr_cache_completeness(cache_history: Dict[str, pd.DataFrame], curr_full_ticks: Dict[str, Dict], adjust: ExitRight = ExitRight.QFQ) -> None:\n '''\n 校验除权缓存信息是否完整，建议定时调度运行\n 通过对比前一交易日的收盘价和当前最新tick的昨收盘价进行校验\n 参数：\n cache_history: Dict[str, pd.DataFrame] - 股票历史日线数据缓存，key为股票代码，value为对应的历史日线DataFrame\n curr_full_ticks: Dict[str, Dict] - 当前最新的tick数据，key为股票代码，value为对应的tick数据字典。可通过xt_get_ticks获取\n \n 调用代码参考：\n RUN中finish_trade_day 回调函数 最后添加以下代码进行检查\n hsj_a_stock_list = hsj_a_stock_list = xtdata.get_stock_list_in_sector('沪深京A股')\n verify_xdxr_cache_completeness(cache_history, xt_get_ticks(hsj_a_stock_list))\n '''\n cache_xdxr = load_pickle(PATH_TDX_XDXR)\n if cache_xdxr is None or not isinstance(cache_xdxr, dict):\n logging.warning('未能加载除权除息缓存文件')\n print('未能加载除权除息缓存文件')\n return\n \n curr_date = datetime.datetime.now().strftime(\"%Y-%m-%d\")\n last_date = get_prev_trading_date_str(curr_date, 1)\n close_dict = {code: df.loc[(df['datetime'] == int(last_date))&(df['open'] > 0.0), 'close'][-1:].values for code, df in cache_history.items() if df.empty == False}\n removed_xdxr_codes = set()\n for code, tick in curr_full_ticks.items():\n if len(close_dict.get(code, [])) > 0 and abs(close_dict.get(code)[0] - tick.get('lastClose', 0.0)) > 0.01: # 股票，收盘价差不应该超过1分 #301207.SZ 差1分\n removed_xdxr_codes.add(code)\n\n factor_name = f'{adjust}_factor'\n success_count = 0\n removed_xdxr_codes.discard('689009.SH') # 9号公司 CDR公司不处理\n for code in removed_xdxr_codes:\n xdxr = _get_xdxr_sina(code, adjust, factor_name)\n if xdxr is not None and not xdxr.empty:\n cache_xdxr[code] = xdxr\n success_count += 1\n if success_count > 0:\n # 这里属于修正数据，不需要更新 updatetime\n save_pickle(PATH_TDX_XDXR, cache_xdxr)\n print(f'成功更新{success_count}/{len(removed_xdxr_codes)}只股票复权因子。')\n\ndef _pycurl_request(url, headers=None):\n import pycurl\n try:\n buffer = io.BytesIO()\n c = pycurl.Curl()\n c.setopt(c.URL, url)\n c.setopt(pycurl.TIMEOUT, 30)\n c.setopt(pycurl.FOLLOWLOCATION, 1)\n c.setopt(pycurl.MAXREDIRS, 5)\n if headers is not None and len(headers)>0:\n if isinstance(headers, dict):\n headers = [f'{key}: {value}' for key, value in headers.items()]\n c.setopt(pycurl.HTTPHEADER, headers)\n #c.setopt(c.VERBOSE, True)\n c.setopt(pycurl.SSL_VERIFYPEER, 0)\n c.setopt(pycurl.SSL_VERIFYHOST, 0)\n\n c.setopt(c.WRITEDATA, buffer)\n c.perform()\n response_code = c.getinfo(c.RESPONSE_CODE)\n c.close()\n if response_code != 200: #返回状态不对，或者返回文件太小\n print(f'下载文件{url}失败')\n buffer.close()\n del buffer\n return False, None\n response_context = buffer.getvalue()\n buffer.close()\n return response_code, response_context\n except Exception as e:\n print(f'下载文件失败 {str(e)}')\n return False, None\n\n\ndef _get_stock_dividend(headers: dict, start_date: str, page: int = 0) -> pd.DataFrame:\n divi_df, divi_count, has_more = pd.DataFrame(), 0, False\n if len(start_date) == 8: # 20241107 -> 2024-11-07\n start_date = f\"{start_date[:4]}-{start_date[4:6]}-{start_date[6:]}\"\n try:\n url = f\"https://finance.pae.baidu.com/sapi/v1/financecalendar?start_date={start_date}&end_date={start_date}&market=ab&pn={page}&rn=100&cate=notify_divide&finClientType=pc\"\n headers.update({'Accept': 'application/vnd.finance-web.v1+json'})\n status_code, content = _pycurl_request(url, headers=headers)\n if status_code != 200:\n raise Exception(f'百度股市通接口异常，返回HTTP 状态码为{status_code}')\n # return divi_df, divi_count, has_more\n data_json = json.loads(content)\n if data_json.get('status', 0)!=0 or data_json.get('ResultCode', -1) != 0: #出错了\n raise Exception(f'百度股市通接口异常，返回HTTP 状态码为{data_json.get(\"status\", 0)} {data_json.get(\"ResultCode\", -1)}')\n # return divi_df, divi_count, has_more\n\n for item in data_json['Result']['calendarInfo']:\n divi_data = item[\"list\"]\n divi_count += item['total']\n has_more = bool(item['hasMore'])\n if len(divi_data) > 0:\n divi_df = pd.concat([divi_df, pd.DataFrame(divi_data)], ignore_index=True)\n\n return divi_df[[\"code\",\"name\",\"date\"]], divi_count, has_more #\n except Exception as e:\n raise Exception(f'百度股市通接口异常：{str(e)}')\n # return divi_df, divi_count, has_more\n\n\ndef get_dividend_code_from_baidu(date: str = \"20241107\") -> tuple[pd.DataFrame, int]:\n \"\"\"\n #该接口返回的df中code实际上是symbol，注意转换\n from AKShare\n 百度股市通-交易提醒-分红派息\n https://gushitong.baidu.com/calendar\n :param date: 查询日期\n :type date: str\n :return: 交易提醒-分红派息\n :rtype: pandas.DataFrame, int\n \"\"\"\n\n # 函数主体\n headers = {\n 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/141.0.0.0 Safari/537.36 Edg/141.0.0.0',\n 'Referer': 'https://gushitong.baidu.com/',\n 'Origin': 'https://gushitong.baidu.com',\n }\n\n # 不检查 cookie 就先省略掉\n # url = 'https://gushitong.baidu.com/calendar'\n # status_code, content = _pycurl_request(url, headers=headers)\n\n page = 0\n res_df = []\n while True:\n df, divi_count, has_more = _get_stock_dividend(headers, date, page)\n if len(res_df) == 0 and has_more == False: # 第一次调用的时候如果没有更多分页直接返回\n return df, divi_count\n if not df.empty:\n res_df.append(df)\n\n if not has_more:\n return pd.concat(res_df, ignore_index=True), divi_count\n page += 1\n time.sleep(0.5)\n\n # TODO miss return?\n\n\n# 从通达信网站下载日线文件，每日盘前或盘后16:00之后下载，建议盘前\ndef download_tdx_hsjday() -> io.BytesIO|bool:\n import pycurl\n url = \"https://data.tdx.com.cn/vipdoc/hsjday.zip\"\n try:\n buffer = io.BytesIO()\n c = pycurl.Curl()\n c.setopt(c.URL, url)\n c.setopt(pycurl.HTTPHEADER, ['Host: data.tdx.com.cn', 'User-Agent: curl/8.14.1', 'Accept: */*'])\n c.setopt(c.WRITEDATA, buffer)\n c.setopt(pycurl.SSL_VERIFYPEER, 0)\n c.setopt(pycurl.SSL_VERIFYHOST, 0)\n c.perform()\n response_code = c.getinfo(c.RESPONSE_CODE)\n c.close()\n\n response_length = buffer.tell()\n if response_code != 200 or response_length <= 102400: #返回状态不对，或者返回文件太小\n print(f'下载文件{url}失败，状态码: {response_code}, 文件大小: {response_length}')\n buffer.close()\n del buffer\n return False\n return buffer\n except Exception as e:\n print(f'下载文件失败', e)\n # 如果 buffer 存在且未关闭，确保关闭\n if 'buffer' in locals() and buffer is not None and not buffer.closed:\n buffer.close()\n return False\n\n\ndef get_tdxzip_history(adjust: ExitRight = ExitRight.QFQ, day_count: int = 550) -> dict:\n \"\"\"\n 直接从通达信网站下载日线文件加载到cache_history，且完成前复权计算\n TDX hsjday.zip 缓存在./_cache/_daily_tdxzip/ 目录下，除权除息缓存文件也在xdxr.pkl目录下\n \"\"\"\n cache_history = {}\n cache_history_path = PATH_TDX_HISTORY\n cachepath = os.path.dirname(cache_history_path)\n os.makedirs(cachepath, exist_ok=True)\n if os.path.isfile(cache_history_path) and os.path.getmtime(cache_history_path) > time.mktime(datetime.date.today().timetuple()): #当天文件才加载\n cache_history = load_pickle(cache_history_path)\n return cache_history\n\n code_list = get_available_stock_codes()\n\n print(f'[HISTORY] Downloading {len(code_list)} gap codes data of {day_count} days.')\n tdx_hsjday_file = f'{cachepath}/hsjday.zip'\n cache_xdxr_file = PATH_TDX_XDXR\n\n buffer = None\n try:\n if not os.path.exists(tdx_hsjday_file) or os.path.getmtime(tdx_hsjday_file) < time.mktime(datetime.date.today().timetuple()):\n start = time.time()\n buffer = download_tdx_hsjday()\n end = time.time()\n if buffer == False:\n return cache_history\n buffer.seek(0, io.SEEK_END)\n response_length = buffer.tell()\n file_size = response_length / 1024 / 1024\n print(f'[HISTORY] 下载通达信日线文件耗时{end-start:.2f}秒, 速度：{file_size/(end-start):.2f} MB/s。')\n with open(tdx_hsjday_file, 'wb') as file:\n file.write(buffer.getvalue())\n print(f\"[HISTORY] 通达信日线文件已写入 {tdx_hsjday_file}。\")\n else:\n with open(tdx_hsjday_file, \"rb\") as fh:\n buffer = io.BytesIO(fh.read())\n\n cache_xdxr = load_pickle(cache_xdxr_file)\n if cache_xdxr is None or not isinstance(cache_xdxr, dict):\n print('[HISTORY] 未能加载除权除息缓存文件，将重新生成')\n cache_xdxr = {}\n\n # 初始化计数器和列表（多线程下需考虑线程安全）\n downloaded_count = 0\n download_failure = []\n\n start = time.time()\n\n with zipfile.ZipFile(buffer, 'r') as zip_ref:\n result_dict = _process_tdx_zip_to_datas(code_list, zip_ref, cache_xdxr, day_count, adjust)\n for code in result_dict:\n try:\n df, _code, error_type = result_dict[code]\n if df is not None:\n cache_history[code] = df\n downloaded_count += 1\n if str(error_type).startswith('xdxr error'):\n download_failure.append(code)\n print(f'{code}: {error_type}')\n else:\n download_failure.append(code)\n print(f'{code}: {error_type}')\n except Exception as e:\n print('下载tdx数据包失败：', e)\n download_failure.append(code)\n\n error_count = len(download_failure)\n\n end = time.time()\n buffer.close()\n print(f'[HISTORY] Download finished with {downloaded_count} code, Elapsed time: {end-start:.2f}s, {error_count} errors and failed with {len(download_failure)} fails: {download_failure}')\n if len(cache_xdxr) > 0:\n save_pickle(PATH_TDX_XDXR, cache_xdxr)\n del buffer\n save_pickle(PATH_TDX_HISTORY, cache_history)\n return cache_history\n except Exception as ex:\n print(f'[HISTORY] get tdx hsjday date error :', ex)\n if 'buffer' in locals() and buffer is not None and not buffer.closed:\n buffer.close()\n return cache_history\n"
},
{
"path": "tools/utils_remote.py",
"content": "import os\nimport csv\nimport datetime\nimport time\n\nimport pandas as pd\nimport requests\nimport threading\nimport atexit\nfrom typing import Optional\n\nfrom tools.constants import DataSource, ExitRight, DEFAULT_DAILY_COLUMNS\nfrom tools.utils_basic import code_to_symbol, code_to_sina_symbol, code_to_tdxsymbol, \\\n is_fund_etf, is_stock, tdxsymbol_to_code\n\n\nclass BaoStockInstance:\n _instance = None\n _lock = threading.Lock()\n bs = None\n _initialized = False\n _login_ok = False\n\n def __new__(cls):\n if cls._instance is None:\n with cls._lock:\n if cls._instance is None:\n cls._instance = super(BaoStockInstance, cls).__new__(cls)\n return cls._instance\n\n def __init__(self):\n if not self._initialized:\n import baostock as bs\n self.bs = bs\n print('[BAOSTOCK] login...', end='')\n lg = bs.login()\n if lg.error_code == '0':\n self._login_ok = True\n else:\n print('[BAOSTOCK] login respond error_msg: ' + lg.error_msg)\n atexit.register(self.logout)\n self._initialized = True\n\n def logout(self):\n if self.bs is not None and self._login_ok:\n try:\n print('[BAOSTOCK] logout...', end='')\n self.bs.logout()\n except Exception as e:\n print('[BAOSTOCK] logout error!', e)\n self._login_ok = False\n\n def __del__(self):\n self.logout()\n\n\ndef set_tdx_zxg_code(data: list[str], file_name: str = None, block_name: str = '自选股') -> None:\n if file_name is None:\n try:\n from credentials import TDX_FOLDER\n file_name = TDX_FOLDER + r'\\T0002\\blocknew\\ZXG.blk' # 自选股文件\n except Exception as exception:\n print('未找到tdx配置路径，放弃写入自选股', exception)\n return\n\n with open(file_name, mode='w', newline='') as file:\n writer = csv.writer(file)\n for item in data:\n writer.writerow([code_to_tdxsymbol(item)])\n print(f'已成功将数据写入{block_name}文件：{file_name}')\n\n\ndef get_tdx_zxg_code(file_name: str = None) -> list[str]:\n if file_name is None:\n try:\n from credentials import TDX_FOLDER\n file_name = TDX_FOLDER + r'\\T0002\\blocknew\\ZXG.blk' # 自选股文件\n except Exception as exception:\n print('未找到tdx配置路径，放弃写入自选股', exception)\n return []\n \n ret_list = []\n if os.path.isfile(file_name):\n with open(file_name) as f:\n f_reader = csv.reader(f)\n for row in f_reader:\n code = tdxsymbol_to_code(''.join(row))\n if len(code) > 0:\n ret_list.append(code)\n return ret_list\n\n\n# ================\n# MOOTDX\n# ================\n\n\ndef get_mootdx_quotes(code_list: list[str]) -> dict[str, any]:\n if code_list is None or len(code_list) == 0:\n return {}\n\n from tools.utils_mootdx import MootdxClientInstance\n\n symbol_list = [code.split('.')[0] for code in code_list]\n\n mootdx_client = MootdxClientInstance().client\n df = mootdx_client.quotes(symbol=symbol_list)\n\n result = {}\n for _, row in df.iterrows():\n # 构建股票代码（考虑market字段：0为深交所，1为上交所, 2为北交所）\n market_suffix = '.SZ' if row['market'] == 0 else ('.SH' if row['market'] == 1 else '.BJ')\n stock_code = f\"{row['code']}{market_suffix}\"\n\n time_str = row['servertime'] # 转换servertime为毫秒时间戳\n date_str = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')\n\n datetime_obj = datetime.datetime.strptime(f\"{date_str} {time_str}\", '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f')\n timestamp_ms = int(datetime_obj.timestamp() * 1000)\n\n ask_price = [row[f'ask{i + 1}'] for i in range(5)]\n bid_price = [row[f'bid{i + 1}'] for i in range(5)]\n ask_vol = [row[f'ask_vol{i + 1}'] for i in range(5)]\n bid_vol = [row[f'bid_vol{i + 1}'] for i in range(5)]\n\n stock_data = {\n 'time': timestamp_ms,\n 'lastPrice': row['price'],\n 'open': row['open'],\n 'high': row['high'],\n 'low': row['low'],\n 'lastClose': row['last_close'],\n 'amount': row['amount'],\n 'volume': row['vol'],\n 'pvolume': row['vol'] * 100, # 手转股\n # 'stockStatus': 0,\n # 'openInt': 0,\n # 'transactionNum': 0,\n # 'lastSettlementPrice': 0.0,\n # 'settlementPrice': 0.0,\n # 'pe': 0.0,\n 'askPrice': ask_price,\n 'bidPrice': bid_price,\n 'askVol': ask_vol,\n 'bidVol': bid_vol,\n # 'volRatio': 0.0,\n # 'speed1Min': 0.0,\n # 'speed5Min': 0.0\n }\n result[stock_code] = stock_data\n\n return result\n\n\n# ================\n# Wencai\n# ================\n\n\ndef get_wencai_codes(queries: list[str]) -> list[str]:\n import pywencai\n result = set()\n for query in queries:\n df = None\n try:\n df = pywencai.get(query=query, perpage=100, loop=True)\n except Exception as e:\n print('获取wencai数据失败,请尝试降低获取频率:', e)\n\n if df is not None and type(df) != dict and df.shape[0] > 0:\n result.update(df['股票代码'].values)\n\n return list(result)\n\n\n# ================\n# Service\n# ================\n\n\ndef pull_stock_codes(prefix: str, host: str, auth: str) -> tuple[Optional[list[str]], str]:\n key = f'{prefix}_{datetime.datetime.now().date().strftime(\"%Y%m%d\")}'\n try:\n response = requests.get(f'{host}/stocks/get_list/{key}?auth={auth}', timeout=10)\n except requests.RequestException as e:\n return None, str(e)\n\n if response.status_code == 200:\n return response.json(), ''\n if response.status_code == 404:\n response_json = response.json()\n return None, response_json.get('error', 'Not Found')\n return None, f'HTTP {response.status_code}'\n\n\n# ================\n# 数据格式处理\n# ================\n\n\n# 数组长度标准化防止quotes数据格式异常导致额外的bug，用以处理买卖五档数据\ndef qmt_pad_list(xs, target_length: int, fill=0):\n xs = list(xs) if isinstance(xs, (list, tuple)) else []\n xs = xs[:target_length]\n if len(xs) < target_length:\n xs.extend([fill] * (target_length - len(xs)))\n return xs\n\n\ndef _adjust_list(input_list: list, target_length: int) -> list:\n # 兼容 input_list=None，并保持历史行为：默认补 0\n return qmt_pad_list(input_list, target_length=target_length, fill=0)\n\n\ndef qmt_quote_to_tick(quote: dict) -> dict:\n # 统一做数据兜底：调用方不必再重复补字段\n quote = dict(quote or {})\n\n # 兼容字段：部分行情里昨收用 lastLose\n if 'lastClose' not in quote:\n quote['lastClose'] = quote.get('lastLose', 0) or 0\n\n # 兜底基础字段（本函数使用 [] 访问，缺字段会 KeyError）\n quote.setdefault('time', int(time.time() * 1000))\n quote.setdefault('lastPrice', 0)\n quote.setdefault('high', 0)\n quote.setdefault('low', 0)\n quote.setdefault('volume', 0)\n quote.setdefault('amount', 0)\n quote.setdefault('askPrice', [])\n quote.setdefault('askVol', [])\n quote.setdefault('bidPrice', [])\n quote.setdefault('bidVol', [])\n\n ans = {\n 'time': datetime.datetime.fromtimestamp(quote['time'] / 1000).strftime('%H:%M:%S'),\n 'lastClose': quote['lastClose'],\n 'price': quote['lastPrice'],\n 'high': quote['high'],\n 'low': quote['low'],\n 'volume': quote['volume'],\n 'amount': quote['amount'],\n }\n\n ap = _adjust_list(quote['askPrice'], 5)\n ans.update({f\"askPrice{i+1}\": ap[i] for i in range(min(5, len(ap)))})\n\n av = _adjust_list(quote['askVol'], 5)\n ans.update({f\"askVol{i+1}\": av[i] for i in range(min(5, len(av)))})\n\n bp = _adjust_list(quote['bidPrice'], 5)\n ans.update({f\"bidPrice{i+1}\": bp[i] for i in range(min(5, len(bp)))})\n\n bv = _adjust_list(quote['bidVol'], 5)\n ans.update({f\"bidVol{i+1}\": bv[i] for i in range(min(5, len(bv)))})\n\n return ans\n\n\ndef qmt_quote_to_day_kline(quote: dict, curr_date: str) -> dict:\n return {\n 'datetime': curr_date,\n 'open': quote['open'],\n 'high': quote['high'],\n 'low': quote['low'],\n 'close': quote['lastPrice'],\n 'volume': quote['volume'],\n 'amount': quote['amount'],\n }\n\n\n# ================\n# AKShare\n# ================\n\n\ndef concat_ak_quote_dict(source_df: pd.DataFrame, quote: dict, curr_date: str) -> pd.DataFrame:\n record = qmt_quote_to_day_kline(quote, curr_date=curr_date)\n new_row_df = pd.DataFrame([record.values()], columns=list(record.keys()))\n return pd.concat([source_df, new_row_df], ignore_index=True) if len(source_df) > 0 else new_row_df\n\n\ndef append_ak_daily_row(source_df: pd.DataFrame, row: dict) -> pd.DataFrame:\n df = source_df._append(row, ignore_index=True)\n return df\n\n\ndef append_ak_spot_dict(source_df: pd.DataFrame, row: pd.Series, curr_date: str) -> pd.DataFrame:\n formatted_row = {\n 'datetime': curr_date,\n 'open': row['今开'],\n 'high': row['最高'],\n 'low': row['最低'],\n 'close': row['最新价'],\n 'volume': row['成交量'],\n 'amount': row['成交额'],\n }\n df = append_ak_daily_row(source_df, formatted_row)\n return df\n\n\n# ================\n# Daily History\n# ================\n\n\n# https://akshare.akfamily.xyz/data/stock/stock.html#id21\ndef get_ak_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n import akshare as ak\n try:\n if is_stock(code):\n # 东财容易封接口\n # df = ak.stock_zh_a_hist(\n # symbol=code_to_symbol(code),\n # start_date=start_date,\n # end_date=end_date,\n # adjust=str(adjust),\n # period='daily',\n # )\n # if len(df) > 0:\n # df = df.rename(columns={\n # '日期': 'datetime',\n # '开盘': 'open',\n # '最高': 'high',\n # '最低': 'low',\n # '收盘': 'close',\n # '成交量': 'volume',\n # '成交额': 'amount',\n # })\n # df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.strftime('%Y%m%d')\n # df['datetime'] = df['datetime'].astype(int)\n\n # 换成新浪的替代\n df = ak.stock_zh_a_daily(\n symbol=code_to_sina_symbol(code),\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n adjust=str(adjust),\n )\n df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')\n df = df.dropna(subset=['date']).copy()\n df['datetime'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)\n elif is_fund_etf(code):\n df = ak.fund_etf_hist_em(\n symbol=code_to_symbol(code),\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n adjust=str(adjust),\n period=\"daily\",\n )\n if len(df) > 0:\n df = df.rename(columns={\n '日期': 'datetime',\n '开盘': 'open',\n '最高': 'high',\n '最低': 'low',\n '收盘': 'close',\n '成交量': 'volume',\n '成交额': 'amount',\n })\n df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.strftime('%Y%m%d')\n df['datetime'] = df['datetime'].astype(int)\n else:\n return None\n except Exception as e:\n print(f' akshare get {code} error: ', e)\n return None\n\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n\n\ndef _ts_to_standard(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n df = df.rename(columns={\n 'vol': 'volume',\n 'trade_date': 'datetime',\n })\n df['datetime'] = df['datetime'].astype(int)\n df['volume'] = df['volume'].astype(int)\n df['amount'] = df['amount'] * 1000\n df['amount'] = df['amount'].round(2)\n df = df[::-1]\n df.reset_index(drop=True, inplace=True)\n return df\n\n\n# 使用 tushare 数据源记得 pip install tushare\n# 同时配置 tushare 的 token，在官网注册获取\n# https://tushare.pro/document/2?doc_id=27\n\n\nACTIVE_TS_FQ = True # 是否启用通用行情接口 https://tushare.pro/document/2?doc_id=109\n\n\ndef get_ts_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n if not is_stock(code):\n return None\n\n from reader.tushare_agent import get_tushare_pro\n try_times = 0\n df = None\n while (df is None or len(df) <= 0) and try_times < 3:\n try_times += 1\n\n if ACTIVE_TS_FQ:\n import warnings\n warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning,\n message=\".*Series.fillna with 'method' is deprecated.*\") # 用.*匹配任意字符，关掉tushare内部warning\n\n import tushare as ts\n _ = get_tushare_pro()\n df = ts.pro_bar(ts_code=code, start_date=start_date, end_date=end_date, adj=adjust)\n df = df.drop_duplicates() if df is not None and len(df) > 0 else df\n else:\n pro = get_tushare_pro()\n df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start_date, end_date=end_date)\n\n if df is not None and len(df) > 0:\n df = _ts_to_standard(df)\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n return None\n\n\n# https://tushare.pro/document/2?doc_id=296\n# 可惜这个数据要氪金\ndef get_ts_stk_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n if not is_stock(code):\n return None\n\n from reader.tushare_agent import get_tushare_pro\n try_times = 0\n df = None\n while (df is None or len(df) <= 0) and try_times < 3:\n try_times += 1\n\n if adjust == ExitRight.BFQ:\n suffix = ''\n else:\n suffix = f'_{adjust}'\n\n pro = get_tushare_pro()\n df = pro.stk_factor(\n ts_code=code,\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n fields=','.join([\n 'ts_code',\n 'trade_date',\n f'open{suffix}',\n f'close{suffix}',\n f'high{suffix}',\n f'low{suffix}',\n f'pre_close{suffix}',\n 'vol',\n 'amount',\n ])\n )\n df = df.rename(columns={\n f'open{suffix}': 'open',\n f'close{suffix}': 'close',\n f'high{suffix}': 'high',\n f'low{suffix}': 'low',\n f'pre_close{suffix}': 'pre_close',\n })\n\n if df is not None and len(df) > 0:\n df = _ts_to_standard(df)\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n return None\n\n\n# 复合版:通过返回dict的key区分不同的票，注意总共一次最多8000行会限制长度\n# https://tushare.pro/document/2?doc_id=27\ndef _get_ts_daily_histories_by_batch(\n codes: list[str],\n start_date: str,\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> dict[str, pd.DataFrame]:\n if len(codes) == 0:\n return {}\n\n from reader.tushare_agent import get_tushare_pro\n\n try_times = 0\n df = None\n last_exception = None\n while (df is None or len(df) <= 0) and try_times < 3:\n try_times += 1\n try:\n # tushare的通用行情 SDK 有bug，改回去了！\n if ACTIVE_TS_FQ:\n import warnings\n warnings.filterwarnings('ignore', category=FutureWarning,\n message=\".*Series.fillna with 'method' is deprecated.*\") # 用.*匹配任意字符，关掉tushare内部warning\n\n import tushare as ts\n _ = get_tushare_pro()\n df = ts.pro_bar(ts_code=','.join(codes), start_date=start_date, end_date=end_date, adj=adjust)\n df = df.drop_duplicates() if df is not None and len(df) > 0 else df\n else:\n pro = get_tushare_pro()\n df = pro.daily(ts_code=','.join(codes), start_date=start_date, end_date=end_date)\n except Exception as e:\n last_exception = e\n df = None\n if try_times < 3:\n time.sleep(0.5)\n\n if last_exception is not None and df is None:\n if len(codes) == 1:\n print(f'[TUSHARE] skip {codes[0]} {start_date}-{end_date}: {last_exception}')\n return {}\n\n mid = len(codes) // 2\n left_codes = codes[:mid]\n right_codes = codes[mid:]\n print(f'[TUSHARE] batch failed {len(codes)} codes {start_date}-{end_date}, split retry: {last_exception}')\n\n ans = {}\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(left_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(right_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n return ans\n\n ans = {}\n if df is not None and len(df) > 0:\n if 'ts_code' not in df.columns:\n if len(codes) == 1:\n print(f'[TUSHARE] skip {codes[0]} {start_date}-{end_date}: missing ts_code column')\n return {}\n\n mid = len(codes) // 2\n left_codes = codes[:mid]\n right_codes = codes[mid:]\n print(f'[TUSHARE] batch malformed {len(codes)} codes {start_date}-{end_date}, split retry: missing ts_code column')\n\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(left_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(right_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n return ans\n\n returned_codes = set(df['ts_code'].dropna().unique())\n for code in codes:\n if code in returned_codes:\n temp_df = df[df['ts_code'] == code]\n temp_df = _ts_to_standard(temp_df)\n\n if columns is None:\n ans[code] = temp_df\n else:\n ans[code] = temp_df[columns]\n\n if len(returned_codes) == 0:\n if len(codes) == 1:\n print(f'[TUSHARE] skip {codes[0]} {start_date}-{end_date}: no matched ts_code returned')\n return {}\n\n mid = len(codes) // 2\n left_codes = codes[:mid]\n right_codes = codes[mid:]\n print(f'[TUSHARE] batch unmatched {len(codes)} codes {start_date}-{end_date}, split retry')\n\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(left_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(right_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n return ans\n\n missing_codes = [code for code in codes if code not in returned_codes]\n if len(missing_codes) > 0:\n print(f'[TUSHARE] partial result {len(returned_codes)}/{len(codes)} codes {start_date}-{end_date}, retry missing {len(missing_codes)} codes')\n ans.update(_get_ts_daily_histories_by_batch(missing_codes, start_date, end_date, columns, adjust))\n return ans\n\n\ndef get_ts_daily_histories(\n codes: list[str],\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> dict[str, pd.DataFrame]:\n for code in codes:\n if not is_stock(code):\n print(f'存在不符合格式要求的code: {code}')\n return {}\n\n return _get_ts_daily_histories_by_batch(codes, start_date, end_date, columns, adjust)\n\n\n# http://www.baostock.com\ndef get_bao_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n start = f\"{str(start_date)[:4]}-{str(start_date)[4:6]}-{str(start_date)[6:]}\"\n end = f\"{str(end_date)[:4]}-{str(end_date)[4:6]}-{str(end_date)[6:]}\"\n\n bs = BaoStockInstance().bs\n\n adjust_flag = '3'\n if adjust == ExitRight.QFQ:\n adjust_flag = '2'\n elif adjust == ExitRight.HFQ:\n adjust_flag = '1'\n\n [symbol, exchange] = code.split('.')\n rs = bs.query_history_k_data_plus(\n f'{exchange.lower()}.{symbol}',\n \"date,code,open,high,low,close,volume,amount,peTTM\",\n start_date=start,\n end_date=end,\n frequency='d',\n adjustflag=adjust_flag,\n )\n if rs.error_code == '0':\n data_list = []\n while (rs.error_code == '0') & rs.next():\n data_list.append(rs.get_row_data())\n\n df = pd.DataFrame(data_list, columns=rs.fields)\n df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)\n df = df.rename(columns={'date': 'datetime'})\n df['datetime'] = df['datetime'].astype(int)\n df['open'] = df['open'].astype(float)\n df['high'] = df['high'].astype(float)\n df['low'] = df['low'].astype(float)\n df['close'] = df['close'].astype(float)\n df['volume'] = df['volume'].replace('', '0').astype(int) / 100 # 停牌的票会返回空串所以改成0\n df['amount'] = df['amount'].replace('', '0').astype(float)\n\n if df is not None and len(df) > 0:\n if columns is not None:\n return df[columns]\n return df\n return None\n else:\n print(f'query_history_k_data_plus {code} respond error_msg:' + rs.error_msg)\n return None\n\n\ndef get_daily_history(\n code: str,\n start_date: str, # format: 20240101\n end_date: str,\n columns: list[str] = DEFAULT_DAILY_COLUMNS,\n adjust: ExitRight = ExitRight.BFQ,\n data_source: DataSource = DataSource.TUSHARE,\n) -> Optional[pd.DataFrame]:\n if data_source == DataSource.TUSHARE:\n # TuShare 不支持 etf，其他两个支持，但也注意daily_history 不支持 etf\n return get_ts_daily_history(code, start_date, end_date, columns)\n elif data_source == DataSource.MOOTDX:\n # Mootdx 的复权是先截断数据然后复权，取三位小数\n # 暂时不支持 920xxx 的北交所股票数据\n # 其它北交所股票小部分有发行脏数据情况\n from tools.utils_mootdx import get_mootdx_daily_history\n return get_mootdx_daily_history(code, start_date, end_date, columns, adjust)\n elif data_source == DataSource.AKSHARE:\n # AkShare 的复权是针对全部历史复权后截取，取两位小数\n # Akshare 的 etf 取三位小数，成交量略有不同\n return get_ak_daily_history(code, start_date, end_date, columns, adjust)\n elif data_source == DataSource.BAOSTOCK:\n return get_bao_daily_history(code, start_date, end_date, columns, adjust)\n else:\n # 默认使用免费的 miniqmt数据，但就是慢的一批\n from tools.utils_miniqmt import get_qmt_daily_history\n return get_qmt_daily_history(code, start_date, end_date, columns, adjust)\n\n\n# 同花顺概念板块排名\nTHS_CONCEPT_KEYS = [\n ['即时', '净额', '当日', '行业-涨跌幅'],\n ['3日排行', '净额', '三日', '阶段涨跌幅'],\n ['5日排行', '净额', '五日', '阶段涨跌幅'],\n ['10日排行', '净额', '十日', '阶段涨跌幅'],\n ['20日排行', '净额', '二十日', '阶段涨跌幅'],\n]\n\n\ndef get_ths_concept_ranking_df(\n *,\n key_index: int = 0,\n is_outflow: bool = False,\n) -> pd.DataFrame:\n import akshare as ak\n\n key = THS_CONCEPT_KEYS[key_index]\n\n df = ak.stock_fund_flow_concept(symbol=key[0])\n df = df[df['公司家数'] <= 600]\n df = df.sort_values(by='净额', ascending=is_outflow)\n\n if key[0] != '即时':\n df[key[1]] = df[key[3]].str.strip('%').astype(float)\n\n return df.sort_values(by=key[1], ascending=is_outflow)\n\n\ndef get_ths_concept_ranking_str(\n *,\n up_df: pd.DataFrame = None,\n key_index: int = 0,\n top_n: int = 10,\n is_outflow: bool = False,\n) -> str:\n if up_df is None:\n up_df = get_ths_concept_ranking_df(key_index=key_index, is_outflow=is_outflow)\n \n key = THS_CONCEPT_KEYS[key_index]\n\n direction_text = '流出' if is_outflow else '流入'\n ans = f'同花顺{key[2]}净{direction_text}前{top_n}概念板块\\n'\n\n name = up_df.head(top_n)['行业'].values\n rate = up_df.head(top_n)[[key[1]]].values\n if len(name) == 0:\n return ans\n\n longest_name = len(max(name, key=len))\n for i in range(len(name)):\n ans += f'[{i}]\\t{name[i]} ' \\\n f'{\" \" * ((longest_name - len(name[i])) * 1)}' \\\n f'\\t{rate[i][0]}亿\\n'\n\n return ans\n"
},
{
"path": "trader/__init__.py",
"content": ""
},
{
"path": "trader/buyer.py",
"content": "import math\nimport datetime\nimport logging\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\n\nfrom tools.utils_basic import get_limit_up_price, debug, is_stock_kc\n\n\nDEFAULT_BUY_REMARK = '买入委托'\n\n\nclass SelectionItem:\n BUY_PRICE = 'price'\n BUY_VOLUME = 'volume'\n LAST_CLOSE = 'lastClose' # 昨日收盘价主要用来判断涨跌停\n\n\nclass BaseBuyer:\n def __init__(\n self,\n strategy_name: str,\n delegate: BaseDelegate,\n parameters, # Buy Configuration\n ):\n self.strategy_name = strategy_name\n self.delegate = delegate\n\n self.order_premium = parameters.order_premium\n self.slot_capacity = parameters.slot_capacity\n self.slot_count = parameters.slot_count\n self.daily_buy_max = parameters.daily_buy_max\n self.once_buy_limit = parameters.once_buy_limit\n\n self.risk_control = parameters.risk_control if hasattr(parameters, 'risk_control') else False\n\n def buy_selections(\n self,\n selections: dict[str, dict], # { code: quote } 注意 Python 3.7 之前的dict不按照插入序遍历\n today_buy: dict[str, set], # 当日已买入记录\n curr_date: str,\n positions: list,\n remark: str = DEFAULT_BUY_REMARK,\n available_cash: float = 0.0,\n all_in_buy: bool = False, # 最后一点零头不够也要尝试买入\n all_market: bool = True, # 全部都是市价单\n ) -> dict[str, set]:\n if len(selections) > 0:\n final_capacity = self.slot_capacity\n\n position_codes = [position.stock_code for position in positions]\n position_count = self.delegate.get_holding_position_count(positions)\n if available_cash <= 0.0:\n available_cash = self.delegate.check_asset().cash\n available_slot = available_cash // final_capacity\n\n # 不足一手把剩下的钱尽可能买一手\n if available_slot == 0 and all_in_buy:\n final_capacity = available_cash - 1.00\n available_slot = 1\n\n # 每日最多买入限制要有\n if curr_date not in today_buy:\n today_buy[curr_date] = set()\n available_slot = min(available_slot, self.daily_buy_max - len(today_buy[curr_date]))\n\n buy_count = max(0, self.slot_count - position_count) # 确认剩余的仓位\n buy_count = min(buy_count, available_slot) # 确认现金够用\n buy_count = min(buy_count, len(selections)) # 确认选出的股票够用\n buy_count = min(buy_count, self.once_buy_limit) # 限制一秒内下单数量\n buy_count = int(buy_count)\n\n for code in selections: # 依次买入\n if buy_count > 0:\n if code in today_buy[curr_date]:\n continue\n\n selection = selections[code]\n price = round(selection[SelectionItem.BUY_PRICE], 4)\n last_close = round(selection[SelectionItem.LAST_CLOSE], 4)\n\n if SelectionItem.BUY_VOLUME in selection:\n buy_volume = selection[SelectionItem.BUY_VOLUME]\n else:\n buy_volume = math.floor(final_capacity / price / 100) * 100\n\n if buy_volume <= 0:\n debug(f'[{code} 不够一手]')\n elif code in position_codes:\n debug(f'[{code} 正在持仓]')\n else:\n buy_count = buy_count - 1\n # 如果今天未被选股过 and 目前没有持仓则记录（意味着不会加仓\n self.order_buy(\n code=code, price=price, last_close=last_close,\n volume=buy_volume, remark=remark, market=all_market)\n # 记录买入历史\n if code not in today_buy[curr_date]:\n today_buy[curr_date].add(code)\n logging.warning(f\"[记录选股]{code}\\t现价: {price:.2f}\")\n else:\n break\n return today_buy\n\n def order_buy(\n self,\n code: str,\n price: float,\n last_close: float,\n volume: int,\n remark: str,\n market: bool = True,\n log: bool = True,\n ) -> bool:\n buy_volume = volume\n if self.risk_control and buy_volume > self.slot_capacity / price:\n buy_volume = math.floor(self.slot_capacity / price / 100) * 100\n logging.warning(f'[触发风控]{code} 超过风险控制，买入量调整为 {buy_volume} 股')\n\n if buy_volume < 1:\n logging.warning(f'[取消委托]{code} 挂单买量=0')\n return False\n\n if buy_volume < 200 and is_stock_kc(code):\n logging.warning(f'[取消委托]{code} 科创最少200')\n return False\n\n order_price = price + self.order_premium\n limit_price = get_limit_up_price(code, last_close)\n\n if market:\n buy_type = '市买'\n if order_price > limit_price:\n # 如果涨停了只能挂限价单\n final_price = limit_price\n self.delegate.order_limit_open(\n code=code,\n price=final_price,\n volume=buy_volume,\n remark=remark,\n strategy_name=self.strategy_name)\n else:\n final_price = min(order_price, limit_price)\n self.delegate.order_market_open(\n code=code,\n price=final_price,\n volume=buy_volume,\n remark=remark,\n strategy_name=self.strategy_name)\n else:\n buy_type = '限买'\n final_price = min(order_price, limit_price)\n self.delegate.order_limit_open(\n code=code,\n price=final_price,\n volume=buy_volume,\n remark=remark,\n strategy_name=self.strategy_name)\n\n if log:\n logging.warning(f'[{buy_type}委托]{code}\\t委托价:{final_price:.3f} {buy_volume}股 {remark} ')\n\n if self.delegate.callback is not None:\n self.delegate.callback.record_order(\n order_time=datetime.datetime.now().timestamp(),\n code=code,\n price=price,\n volume=buy_volume,\n side=f'{buy_type}委托',\n remark=remark)\n\n return True\n\n\nclass LimitedBuyer(BaseBuyer):\n def __init__(\n self,\n strategy_name: str,\n delegate: BaseDelegate,\n parameters,\n volume_ratio: float = 1.00, # 每次下单的 volume 是 capacity 的百分比可以调整\n ):\n super().__init__(\n strategy_name,\n delegate,\n parameters,\n )\n self.volume_ratio = volume_ratio\n\n def order_buy(\n self,\n code: str,\n price: float,\n last_close: float,\n volume: int,\n remark: str,\n market: bool = True,\n log: bool = True,\n ):\n volume = math.floor(volume / 100 * self.volume_ratio) * 100 # 向下取整\n super().order_buy(code, price, last_close, volume, remark, market, log)\n"
},
{
"path": "trader/pools.py",
"content": "import pandas as pd\nfrom typing import Callable\n\nfrom tools.constants import MSG_OUTER_SEPARATOR\nfrom tools.utils_basic import symbol_to_code\nfrom tools.utils_cache import get_prefixes_stock_codes, get_index_constituent_codes\nfrom tools.utils_ding import BaseMessager\nfrom tools.utils_remote import get_wencai_codes, get_tdx_zxg_code\n\nfrom trader.pools_indicator import get_macd_index_indicator, get_ma_index_indicator\nfrom trader.pools_section import get_dfcf_industry_stock_codes, get_dfcf_industry_sections, \\\n get_ths_concept_sections, get_ths_concept_stock_codes\n\n\nclass StockPool:\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters: any, ding_messager: BaseMessager):\n self.account_id = '**' + str(account_id)[-4:]\n self.strategy_name = strategy_name\n self.messager = ding_messager\n\n self.pool_parameters = parameters\n self.cache_blacklist: set[str] = set()\n self.cache_whitelist: set[str] = set()\n self.cache_code_list: list[str] = []\n\n def get_code_list(self) -> list[str]:\n return self.cache_code_list\n\n def update_code_list(self) -> None:\n self.cache_code_list = list(self.cache_whitelist.difference(self.cache_blacklist))\n\n def clear_code_list(self) -> None:\n self.cache_code_list = []\n\n def refresh(self):\n self.refresh_black()\n self.refresh_white()\n self.update_code_list()\n\n print(f'[监控股池] White list refreshed {len(self.cache_whitelist)} codes.')\n print(f'[监控股池] Black list refreshed {len(self.cache_blacklist)} codes.')\n print(f'[监控股池] Total list refreshed {len(self.get_code_list())} codes.')\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'{self.strategy_name}:股票池{len(self.get_code_list())}支{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'白名单: {len(self.cache_whitelist)} 黑名单: {len(self.cache_blacklist)}')\n\n def refresh_black(self):\n self.cache_blacklist.clear()\n\n def refresh_white(self):\n self.cache_whitelist.clear()\n\n # 删除不符合模式和没有缓存的票池\n def filter_white_list_by_selector(self, filter_func: Callable, cache_history: dict[str, pd.DataFrame]):\n print('[监控股池] Filtering...', end='')\n\n i = 0\n remove_list = []\n for code in self.cache_whitelist:\n i += 1\n if i % 200 == 0:\n print(f'{i}.', end='')\n if code in cache_history and cache_history[code] is not None:\n try:\n df = filter_func(cache_history[code], code, None) # 预筛公式默认不需要使用quote所以传None\n if (len(df) > 0) and (not df['PASS'].values[-1]):\n remove_list.append(code)\n except Exception as e:\n print(f'[监控股池] Error and dropped {code} when filtering: ', e)\n remove_list.append(code)\n else:\n remove_list.append(code)\n\n for code in remove_list:\n self.cache_whitelist.discard(code)\n\n self.update_code_list()\n print(f'[监控股池] {len(remove_list)} codes filter out, {len(self.get_code_list())} codes left.')\n\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(f'[{self.account_id}]{self.strategy_name}:筛除{len(remove_list)}支')\n\n\n# -----------------------\n# Black Empty\n# -----------------------\n\nclass StocksPoolBlackEmpty(StockPool):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n\n\n# -----------------------\n# Black Wencai\n# -----------------------\n\nclass StocksPoolBlackWencai(StockPool):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.black_prompts = parameters.black_prompts\n\n def refresh_black(self):\n super().refresh_black()\n\n codes = get_wencai_codes(self.black_prompts)\n self.cache_blacklist.update(codes)\n\n\n# -----------------------\n# White Wencai\n# -----------------------\n\nclass StocksPoolWhiteWencai(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_prompts = parameters.white_prompts\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n codes = get_wencai_codes(self.white_prompts)\n self.cache_whitelist.update(codes)\n\n\n# -----------------------\n# White Custom\n# -----------------------\n\n# 自定义白名单股票列表\nclass StocksPoolWhiteCustomSymbol(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_codes_filepath = parameters.white_codes_filepath\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n with open(self.white_codes_filepath, 'r') as r:\n lines = r.readlines()\n codes = []\n for line in lines:\n line = line.replace('\\n', '')\n if len(line) >= 6:\n line = line[-6:] # 只获取最后六位\n code = symbol_to_code(line)\n codes.append(code)\n self.cache_whitelist.update(codes)\n\n\nclass StocksPoolWhiteCustomTdx(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n # 自选股文件默认路径示例： r'C:\\new_tdx\\T0002\\blocknew\\ZXG.blk'\n self.tdx_codes_filepath = parameters.tdx_codes_filepath\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n codes = get_tdx_zxg_code(self.tdx_codes_filepath)\n self.cache_whitelist.update(codes)\n\n\n# -----------------------\n# White Indexes\n# -----------------------\n\n# 自定义指数成份股\nclass StocksPoolWhiteIndexes(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_indexes = parameters.white_indexes\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n for index in self.white_indexes:\n t_white_codes = get_index_constituent_codes(index)\n self.cache_whitelist.update(t_white_codes)\n\n\n# 自定义指数成份股 + 指数MA择时\nclass StocksPoolWhiteIndexesMA(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_indexes = parameters.white_prefixes\n self.white_index_symbol = parameters.white_index_symbol # 指数名称（默认中证全指000985）\n self.white_ma_above_period = parameters.white_ma_above_period # 均线周期（默认五日均线）\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n allow, info = get_ma_index_indicator(\n symbol=self.white_index_symbol,\n period=self.white_ma_above_period,\n )\n if allow:\n for index in self.white_indexes:\n t_white_codes = get_index_constituent_codes(index)\n self.cache_whitelist.update(t_white_codes)\n\n\n# 自定义指数成份股 + 指数群MACD择时\nclass StocksPoolWhiteIndexesMACD(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_indexes = parameters.white_indexes\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n for index in self.white_indexes:\n allow, info = get_macd_index_indicator(symbol=index)\n if allow:\n t_white_codes = get_index_constituent_codes(index)\n self.cache_whitelist.update(t_white_codes)\n\n\n# -----------------------\n# White Prefixes\n# -----------------------\n\n# 自定义前缀成份股\nclass StocksPoolWhitePrefixes(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_prefixes = parameters.white_prefixes\n if hasattr(parameters, 'white_none_st'):\n self.white_none_st = parameters.white_none_st\n else:\n self.white_none_st = False\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n t_white_codes = get_prefixes_stock_codes(self.white_prefixes, self.white_none_st)\n self.cache_whitelist.update(t_white_codes)\n\n\n# 自定义前缀成份股 + 指数MA择时\nclass StocksPoolWhitePrefixesMA(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_prefixes = parameters.white_prefixes\n self.white_index_symbol = parameters.white_index_symbol # 指数名称（默认中证全指000985）\n self.white_ma_above_period = parameters.white_ma_above_period # 均线周期（默认五日均线）\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n allow, info = get_ma_index_indicator(\n symbol=self.white_index_symbol,\n period=self.white_ma_above_period,\n )\n if allow:\n t_white_codes = get_prefixes_stock_codes(self.white_prefixes)\n self.cache_whitelist.update(t_white_codes)\n\n\n# 自定义前缀成份股 + 东方财富行业板块上涨比例预筛（现在容易被封接口）\nclass StocksPoolWhitePrefixesIndustry(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_prefixes = parameters.white_prefixes\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n section_names = get_dfcf_industry_sections()\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 行业板块{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{section_names}')\n t_white_codes = get_dfcf_industry_stock_codes(section_names)\n\n filter_codes = [code for code in t_white_codes if code[:2] in self.white_prefixes]\n self.cache_whitelist.update(filter_codes)\n\n\n# 自定义前缀成份股 + 同花顺行业板块上涨个数预筛（现在容易被封接口）\nclass StocksPoolWhitePrefixesConcept(StocksPoolBlackWencai):\n def __init__(self, account_id: str, strategy_name: str, parameters, ding_messager: BaseMessager):\n super().__init__(account_id, strategy_name, parameters, ding_messager)\n self.white_prefixes = parameters.white_prefixes\n\n def refresh_white(self):\n super().refresh_white()\n\n section_names = get_ths_concept_sections()\n if self.messager is not None:\n self.messager.send_text_as_md(\n f'[{self.account_id}]{self.strategy_name} 概念板块{MSG_OUTER_SEPARATOR}'\n f'{section_names}')\n t_white_codes = get_ths_concept_stock_codes(section_names)\n filter_codes = [code for code in t_white_codes if code[:2] in self.white_prefixes]\n self.cache_whitelist.update(filter_codes)\n"
},
{
"path": "trader/pools_indicator.py",
"content": "import datetime\nimport akshare as ak\n\nfrom mytt.MyTT_advance import *\n\n\n# 指数MA均线指标择时\ndef get_ma_index_indicator(\n symbol: str = '000985',\n period: int = 5,\n) -> tuple[bool, dict]:\n end_dt = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=0)\n start_dt = end_dt - datetime.timedelta(days=250) # EMA 时间必须够长\n df = ak.index_zh_a_hist(\n symbol=symbol,\n period=\"daily\",\n start_date=start_dt.strftime('%Y%m%d'),\n end_date=end_dt.strftime('%Y%m%d'),\n )\n close = df['收盘'].values\n df['MA5'] = MA(close, period)\n df['SAFE'] = df['MA5'] < df['收盘']\n return df['SAFE'].values[-1], {'df': df}\n\n\n# 指数MACD指标择时\ndef get_macd_index_indicator(\n symbol: str = '000985',\n fp: int = 12,\n sp: int = 26,\n ap: int = 9,\n sa: int = 5, # 斜率周期\n) -> tuple[bool, dict]:\n end_dt = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=0)\n start_dt = end_dt - datetime.timedelta(days=250) # EMA 时间必须够长\n df = ak.index_zh_a_hist(\n symbol=symbol,\n period=\"daily\",\n start_date=start_dt.strftime('%Y%m%d'),\n end_date=end_dt.strftime('%Y%m%d'),\n )\n close = df['收盘'].values\n\n # DIF = EMA(CLOSE, 10) - EMA(CLOSE, 22)\n # DEA = EMA(DIF, 7)\n # macd = (DIF - DEA) * 2\n # macd = MACD(CLOSE, 10, 22, 7)\n # print(macd)\n\n _, _, df['MACD'] = MACD(\n close,\n SHORT=fp,\n LONG=sp,\n M=ap,\n )\n df['SLOPE'] = SLOPE(df['MACD'], sa)\n df['SAFE'] = (df['MACD'] > 0) & (df['SLOPE'] > 0) | (df['SLOPE'] > 8) # MACD和斜率同时 > 0 或者 斜率大于8\n\n return df['SAFE'].values[-1], {'df': df}\n"
},
{
"path": "trader/pools_section.py",
"content": "import time\nimport datetime\n\nimport pywencai\nimport akshare as ak\n\nfrom mytt.MyTT_advance import *\nfrom tools.utils_basic import symbol_to_code\n\n\n# （过时）筛选东方财富行业板块的公式\ndef select_industry_sections(\n df: pd.DataFrame,\n fp: int = 10,\n sp: int = 22,\n ap: int = 7,\n) -> bool:\n C = df.close\n\n _, _, df['MACD'] = MACD(\n C,\n SHORT=fp,\n LONG=sp,\n M=ap,\n )\n df['SLOPE'] = SLOPE(df['MACD'], 5)\n df['AA'] = (df['SLOPE'] > 0) & (df['MACD'] > 0)\n df['BB'] = EMA(C, 5) > EMA(C, 10)\n df['CC'] = SLOPE(EMA(C, 5), 3) > 0\n df['SAFE'] = df['AA'] & df['BB'] & df['CC']\n return df['SAFE'].values[-1]\n\n\n# （过时）筛选东方财富行业板块的逻辑\ndef select_dfcf_industry_sections(\n section_names: list[str],\n start_date: str = None,\n end_date: str = None,\n adjust: str = 'qfq',\n):\n # 根据指标筛选板块\n now = datetime.datetime.now()\n if start_date is None:\n start_date = (now - datetime.timedelta(days=50)).strftime(\"%Y%m%d\")\n if end_date is None:\n end_date = (now - datetime.timedelta(days=1)).strftime(\"%Y%m%d\")\n\n section_result = []\n for section_name in section_names:\n print(section_name, end=' ')\n\n time.sleep(1)\n df = ak.stock_board_industry_hist_em(\n symbol=section_name,\n start_date=start_date,\n end_date=end_date,\n period=\"日k\",\n adjust=adjust,\n ).rename(columns={\n '日期': 'datetime',\n '开盘': 'open',\n '收盘': 'close',\n '最高': 'high',\n '最低': 'low',\n '成交量': 'volume',\n '成交额': 'amount',\n })[['datetime', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'amount']]\n\n if select_industry_sections(df):\n section_result.append(section_name)\n\n print(f'\\n{len(section_result)}/{len(section_names)}')\n print(section_result)\n\n return section_result\n\n\n# 选择东方财富的行业板块逻辑\ndef get_dfcf_industry_sections(limit: int = 2000) -> list[str]:\n # 初筛板块\n df = ak.stock_board_industry_name_em()\n df['涨跌比'] = (df['上涨家数'] + 1) / (df['下跌家数'] + 1)\n df = df.sort_values(by=['涨跌比'], ascending=False)\n df['总家数'] = df['上涨家数'] + df['下跌家数']\n df = df.drop(df[df['上涨家数'] / df['下跌家数'] <= 1.0].index)\n # print(df)\n\n total_sum = 0\n count = 0\n for value in df[\"总家数\"]:\n total_sum += value\n count += 1\n if total_sum > limit:\n break\n\n section_names = df.head(count)['板块名称'].values\n return section_names\n\n\n# 获取东方财富行业板块成份\ndef get_dfcf_industry_stock_codes(section_result: list[str]) -> set:\n stock_list = set()\n for section_name in section_result:\n df = ak.stock_board_industry_cons_em(symbol=section_name)\n codes = {symbol_to_code(symbol) for symbol in df['代码'].values}\n stock_list.update(codes)\n return stock_list\n\n\n# 选择同花顺概念板块的逻辑\ndef get_ths_concept_sections(limit: int = 2000, period: int = 0):\n assert period in {0, 3, 5, 10, 20}, '{\"即时\", \"3日排行\", \"5日排行\", \"10日排行\", \"20日排行\"}'\n\n symbol = '即时' if period == 0 else f'{period}日排行'\n\n df = ak.stock_fund_flow_concept(symbol=symbol)\n # print(df)\n\n df = df.drop(df[df['净额'] < 0].index)\n if symbol == '即时':\n up_rate = '行业-涨跌幅'\n else:\n up_rate = '阶段涨跌幅'\n df[up_rate] = df[up_rate].str.rstrip('%').astype(float)\n\n df = df.drop(df[df[up_rate] < 0].index)\n df['涨净比'] = df[up_rate] / df['净额']\n df = df.sort_values(by='涨净比', ascending=False)\n\n total_sum = 0\n count = 0\n for value in df['公司家数']:\n total_sum += value\n count += 1\n if total_sum > limit:\n break\n\n df = df.head(count)\n # print(df)\n\n section_names = df['行业']\n return section_names.values\n\n\n# 获取同花顺概念板块成份\ndef get_ths_concept_stock_codes(section_names: list[str]):\n stock_list = set()\n for section_name in section_names:\n query = f'{section_name}概念板块'\n df = pywencai.get(query=query, perpage=100, loop=True)\n if df is not None and type(df) != dict and df.shape[0] > 0:\n codes = df['股票代码'].values\n stock_list.update(codes)\n\n return stock_list\n\n\n# 获取申万指数列表\ndef get_sw_sections(target_date='20240809'):\n df = ak.index_analysis_daily_sw(\n symbol=\"二级行业\",\n start_date=target_date,\n end_date=target_date,\n )\n df = df.rename(columns={\n '指数代码': 'symbol',\n '指数名称': 'name',\n '发布日期': 'datetime',\n '收盘指数': 'close',\n '成交量': 'volume',\n '涨跌幅': 'up_rate',\n '换手率': 'switch_rate',\n '市盈率': 'P/E',\n '市净率': 'P/B',\n '均价': 'price_avg',\n '成交额占比': 'amount_pct',\n '流通市值': 'market_value',\n '平均流通市值': 'market_value_avg',\n '股息率': 'dividend_rate',\n })\n df = df.sort_values('switch_rate', ascending=False)\n print(df)\n"
},
{
"path": "trader/seller.py",
"content": "import math\nimport datetime\nimport logging\nimport pandas as pd\nfrom typing import List, Dict, Optional\n\nfrom xtquant.xttype import XtPosition\n\nfrom delegate.base_delegate import BaseDelegate\nfrom tools.utils_basic import get_limit_down_price\nfrom tools.utils_cache import InfoItem\n\n\nclass BaseSeller:\n def __init__(self, strategy_name: str, delegate: BaseDelegate, parameters):\n self.strategy_name = strategy_name\n self.delegate = delegate\n self.order_premium = parameters.order_premium if hasattr(parameters, 'order_premium') else 0.03\n\n def order_sell(self, code, quote, volume, remark, log=True) -> None:\n if volume > 0:\n order_price = quote['lastPrice'] - self.order_premium\n limit_price = get_limit_down_price(code, quote['lastClose'])\n if order_price < limit_price:\n # 如果跌停了只能挂限价单\n sell_type = '限卖'\n self.delegate.order_limit_close(\n code=code,\n price=limit_price,\n volume=volume,\n remark=remark,\n strategy_name=self.strategy_name)\n else:\n sell_type = '市卖'\n self.delegate.order_market_close(\n code=code,\n price=order_price,\n volume=volume,\n remark=remark,\n strategy_name=self.strategy_name)\n\n if log:\n logging.warning(f'[{sell_type}委托]{code}\\t委托价:{order_price:.3f} {volume}股 {remark} ')\n\n if self.delegate.callback is not None:\n self.delegate.callback.record_order(\n order_time=datetime.datetime.now().timestamp(),\n code=code,\n price=order_price,\n volume=volume,\n side=f'{sell_type}委托',\n remark=remark)\n else:\n logging.warning(f'[取消委托]{code} 挂单卖量=0')\n\n def execute_sell(\n self,\n quotes: Dict[str, Dict],\n curr_date: str,\n curr_time: str,\n positions: List[XtPosition],\n held_info: Dict[str, Dict],\n max_prices: Dict[str, float],\n cache_history: Dict[str, pd.DataFrame],\n today_ticks: Dict[str, list] = None,\n extra_datas: Dict[str, any] = None,\n ) -> None:\n if today_ticks is None:\n today_ticks = {}\n\n if extra_datas is None:\n extra_datas = {}\n\n for position in positions:\n code = position.stock_code\n\n if code not in held_info:\n continue\n\n if InfoItem.DayCount not in held_info[code]:\n continue\n\n if held_info[code][InfoItem.DayCount] is None:\n continue\n\n if code not in quotes:\n continue\n\n # 如果有数据且有持仓时间记录\n quote = quotes[code]\n if quote['open'] > 0 and quote['volume'] > 0: # 确认当前股票没有停牌\n self.check_sell(\n code=code,\n quote=quote,\n curr_date=curr_date,\n curr_time=curr_time,\n position=position,\n held_day=held_info[code][InfoItem.DayCount],\n max_price=max_prices[code] if code in max_prices else None,\n history=cache_history[code] if code in cache_history else None,\n ticks=today_ticks[code] if code in today_ticks else None,\n extra=extra_datas[code] if code in extra_datas else None,\n )\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n return False # False 表示没有卖过，不阻挡其他Seller卖出\n\n\nclass LimitedSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name: str, delegate: BaseDelegate, parameters):\n super().__init__(strategy_name, delegate, parameters)\n self.order_percent = parameters.order_percent if hasattr(parameters, 'order_percent') else 1.00\n\n def order_sell(self, code, quote, volume, remark, log=True) -> None:\n volume = math.floor(volume / 100 * self.order_percent) * 100 # 向下取整\n super().order_sell(code, quote, volume, remark, log)\n"
},
{
"path": "trader/seller_components.py",
"content": "import logging\nfrom typing import Dict, Optional\n\nimport pandas as pd\n\nfrom mytt.MyTT import MA, MACD, CCI, WR\nfrom xtquant.xttype import XtPosition\nfrom tools.utils_basic import get_limit_up_price\nfrom tools.utils_remote import concat_ak_quote_dict\nfrom trader.seller import BaseSeller\n\n\n# --------------------------------\n# 根据建仓价做硬止损/硬止盈，止损线可随持仓天数上移\n# 参数示例：\n# hard_time_range = ['09:31', '14:57']\n# earn_limit = 1.10\n# risk_limit = 0.95\n# risk_tight = 0.005\n# --------------------------------\nclass HardSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('硬性卖点模块', end=' ')\n self.hard_time_range = parameters.hard_time_range\n self.earn_limit = parameters.earn_limit\n self.risk_limit = parameters.risk_limit\n self.risk_tight = parameters.risk_tight\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (held_day > 0) and (self.hard_time_range[0] <= curr_time < self.hard_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n switch_lower = cost_price * (self.risk_limit + held_day * self.risk_tight)\n\n if curr_price <= switch_lower:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'跌{int((1 - self.risk_limit) * 100)}%硬止损')\n logging.warning(f'[触发卖出]止损 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} ')\n return True\n elif curr_price >= cost_price * self.earn_limit:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'涨{int((self.earn_limit - 1) * 100)}%硬止盈')\n logging.warning(f'[触发卖出]止盈 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} ')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 以开盘价/最高价/昨收价中的最大值为参考，回落一定比例即卖出\n# 参数示例：\n# safe_time_range = ['09:30', '14:57']\n# safe_rate = 0.02\n# --------------------------------\nclass SafeSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('走低卖点模块', end=' ')\n self.safe_time_range = parameters.safe_time_range\n self.safe_rate = parameters.safe_rate # 当日开盘和最高下行百分之多少卖出，例：0.01 = 1% 走低时就开始挂卖单\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (held_day > 0) and (self.safe_time_range[0] <= curr_time < self.safe_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n open_price = quote['open']\n high_price = quote['high']\n last_close = quote['lastClose']\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n stop_price = max(last_close, high_price, open_price) * (1 - self.safe_rate)\n\n if curr_price <= stop_price:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'走低{int(self.safe_rate * 100)}%')\n\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]走低 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'开盘价:{round(open_price, 3)} '\n f'最高价:{round(high_price, 3)} '\n f'昨收价:{round(last_close, 3)} '\n )\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 持仓达到指定天数后，若涨幅仍未达到日均目标则换仓卖出\n# 参数示例：\n# switch_time_range = ['09:35', '14:57']\n# switch_hold_days = 2\n# switch_demand_daily_up = 0.03\n# --------------------------------\nclass SwitchSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('换仓卖点模块', end=' ')\n self.switch_time_range = parameters.switch_time_range\n self.switch_hold_days = parameters.switch_hold_days\n self.switch_demand_daily_up = parameters.switch_demand_daily_up\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (held_day >= self.switch_hold_days) and (self.switch_time_range[0] <= curr_time < self.switch_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n switch_upper = cost_price * (1 + held_day * self.switch_demand_daily_up)\n\n if curr_price < switch_upper: # 未满足盈利目标的仓位\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'{self.switch_hold_days}日换仓卖单')\n logging.warning(f'[触发卖出]换仓 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} ')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 历史最高价回落止盈，按不同涨幅区间配置不同回落阈值\n# 参数示例：\n# fall_time_range = ['09:40', '14:57']\n# fall_from_top = [\n# (1.08, 9.99, 0.05),\n# (1.05, 1.08, 0.04),\n# (1.03, 1.05, 0.03),\n# ]\n# --------------------------------\nclass FallSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('回落卖点模块', end=' ')\n self.fall_time_range = parameters.fall_time_range\n self.fall_from_top = parameters.fall_from_top\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if max_price is not None:\n if (held_day > 0) and (self.fall_time_range[0] <= curr_time < self.fall_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n for inc_min, inc_max, fall_threshold in self.fall_from_top: # 逐级回落卖出\n if (cost_price * inc_min <= max_price < cost_price * inc_max) \\\n and curr_price < max_price * (1 - fall_threshold):\n self.order_sell(code, quote, sell_volume,\n f'涨{int((inc_min - 1) * 100)}%回落{int(fall_threshold * 100)}%')\n logging.warning(f'[触发卖出]回落 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'最高:{max_price} 区间:{inc_min}-{inc_max} 回落阈值:{fall_threshold}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 浮盈回撤止盈，按利润区间要求保留一部分已获得利润\n# 参数示例：\n# return_time_range = ['09:45', '14:57']\n# return_of_profit = [\n# (1.08, 1.15, 0.40),\n# (1.05, 1.08, 0.60),\n# (1.03, 1.05, 0.70),\n# ]\n# --------------------------------\nclass ReturnSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('回撤卖点模块', end=' ')\n self.return_time_range = parameters.return_time_range\n self.return_of_profit = parameters.return_of_profit\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if max_price is not None:\n if (held_day > 0) and (self.return_time_range[0] <= curr_time < self.return_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n for inc_min, inc_max, fall_percentage in self.return_of_profit: # 逐级利润回撤止盈\n if (cost_price * inc_min <= max_price < cost_price * inc_max) \\\n and curr_price < max_price - (max_price - cost_price) * fall_percentage:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume,\n f'涨{int((inc_min - 1) * 100)}%回撤{int(fall_percentage * 100)}%')\n logging.warning(f'[触发卖出]回撤 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 卖价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'最高:{max_price} 区间:{inc_min}-{inc_max} 回撤比值:{fall_percentage}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 分段移动止盈，达到某段最大涨幅后，回落到保底利润线即卖出\n# 例如 (1.03, 1.05, 1.01) 表示最大涨幅在3%~5%之间时，只保留1%利润\n# 参数示例：\n# move_time_range = ['09:45', '14:57']\n# move_profit = [\n# (1.08, 9.99, 1.04),\n# (1.05, 1.08, 1.02),\n# (1.03, 1.05, 1.01),\n# ]\n# --------------------------------\nclass MoveSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('移动止盈卖点模块', end=' ')\n self.move_time_range = parameters.move_time_range\n self.move_profit = parameters.move_profit\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if max_price is not None:\n if (held_day > 0) and (self.move_time_range[0] <= curr_time < self.move_time_range[1]):\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n for inc_min, inc_max, keep_profit in self.move_profit: # 逐级锁定最低利润\n if (cost_price * inc_min <= max_price < cost_price * inc_max) \\\n and curr_price <= cost_price * keep_profit:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume,\n f'涨{int((inc_min - 1) * 100)}%止盈{int((keep_profit - 1) * 100)}%')\n logging.warning(f'[触发卖出]移动止盈 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 卖价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'最高:{max_price} 区间:{inc_min}-{inc_max} 保底收益:{keep_profit}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 开仓日及之后，跌破开仓日低点或尾盘明显缩量时卖出\n# 参数示例：\n# opening_time_range = ['14:30', '14:57']\n# open_low_rate = 1.00\n# open_vol_rate = 0.70\n# --------------------------------\nclass OpenDaySeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('开仓日指标止损策略', end=' ')\n self.opening_time_range = parameters.opening_time_range\n self.open_low_rate = parameters.open_low_rate\n self.open_vol_rate = parameters.open_vol_rate\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if history is not None:\n if 0 < held_day < len(history):\n sell_volume = position.can_use_volume\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n open_day_low = history['low'].values[-held_day] * self.open_low_rate\n\n # 建仓日新低破掉卖\n if curr_price < open_day_low:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, '破开仓日新低')\n logging.warning(f'[触发卖出]开仓日最低 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'开仓日最低价:{open_day_low} ')\n return True\n\n # 建仓日尾盘缩量卖出\n if curr_price < get_limit_up_price(code, quote['lastClose']):\n if self.opening_time_range[0] <= curr_time < self.opening_time_range[1]:\n curr_volume = quote['volume']\n open_day_volume = history['volume'].values[-held_day] * self.open_vol_rate\n if curr_volume < open_day_volume:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, '缩开仓日地量')\n logging.warning(f'[触发卖出]开仓日缩量 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'建仓日成交量:{open_day_volume}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 跌破指定均线卖出，适合趋势票破位离场\n# 参数示例：\n# ma_time_range = ['09:35', '14:57']\n# ma_above = 5\n# --------------------------------\nclass MASeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print(f'跌破{parameters.ma_above}日均线卖点模块', end=' ')\n self.ma_time_range = parameters.ma_time_range\n self.ma_above = parameters.ma_above\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if history is not None:\n if (held_day > 0) and (self.ma_time_range[0] <= curr_time < self.ma_time_range[1]):\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n curr_price = quote['lastPrice']\n\n df = concat_ak_quote_dict(history, quote, curr_date)\n\n ma_values = MA(df.close.tail(self.ma_above + 1), self.ma_above)\n ma_value = ma_values[-1]\n\n if curr_price <= ma_value - 0.01:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'破{self.ma_above}日均{ma_value:.2f}')\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]破均线 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'均线价格:{ma_value}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 基于 CCI 指标的区间穿越卖出，每5分钟检查一次\n# 参数示例：\n# cci_time_range = ['09:35', '14:57']\n# cci_upper = 100\n# cci_lower = -100\n# --------------------------------\nclass CCISeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('CCI卖点模块', end=' ')\n self.cci_time_range = parameters.cci_time_range\n self.cci_upper = parameters.cci_upper\n self.cci_lower = parameters.cci_lower\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (history is not None) and (self.cci_time_range[0] <= curr_time < self.cci_time_range[1]):\n if (held_day > 0) and int(curr_time[-2:]) % 5 == 0: # 每隔5分钟 CCI 卖出\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n df = concat_ak_quote_dict(history, quote, curr_date)\n\n df['CCI'] = CCI(df['close'], df['high'], df['low'], 14)\n cci = df['CCI'].tail(2).values\n\n if cci[0] > self.cci_lower > cci[1]: # CCI 下穿\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'CCI高于{self.cci_lower}')\n\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]CCI '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'当前CCI下沿:{self.cci_lower}')\n return True\n\n if cci[0] < self.cci_upper < cci[1]: # CCI 上穿\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'CCI低于{self.cci_upper}')\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]CCI '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'当前CCI上沿:{self.cci_upper}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# WR 指标上穿阈值卖出，每5分钟检查一次\n# 参数示例：\n# wr_time_range = ['09:35', '14:57']\n# wr_cross = 80\n# --------------------------------\nclass WRSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('WR上穿卖点模块', end=' ')\n self.wr_time_range = parameters.wr_time_range\n self.wr_cross = parameters.wr_cross\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (history is not None) and (self.wr_time_range[0] <= curr_time < self.wr_time_range[1]):\n if held_day > 0 and int(curr_time[-2:]) % 5 == 0: # 每隔5分钟 WR 卖出\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n df = concat_ak_quote_dict(history, quote, curr_date)\n\n df['WR'] = WR(df['close'], df['high'], df['low'], 14)\n wr = df['WR'].tail(2).values\n\n if wr[0] < self.wr_cross < wr[1]: # WR 上穿\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, f'WR上穿{self.wr_cross}卖')\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]WR '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'当前WR阈值:{self.wr_cross}')\n\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 次日固定时刻检查缩量，若缩量且仍有利润则卖出\n# 参数示例：\n# next_time_range = ['09:30', '10:30']\n# vol_dec_thre = 0.60\n# vol_dec_time = '10:00'\n# vol_dec_limit = 1.095\n# --------------------------------\nclass VolumeDropSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('次缩卖点模块', end=' ')\n self.next_time_range = parameters.next_time_range\n self.next_volume_dec_threshold = parameters.vol_dec_thre\n self.next_volume_dec_minute = parameters.vol_dec_time\n self.next_volume_dec_limit = parameters.vol_dec_limit\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (history is not None) and (self.next_time_range[0] <= curr_time < self.next_time_range[1]):\n cost_price = position.open_price\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n prev_close = quote['lastClose']\n curr_price = quote['lastPrice']\n curr_vol = quote['volume']\n\n # 次缩止盈：开盘至今成交量相比买入当日总成交量，缩量达标盈利则卖出，除非涨停\n if held_day > 0 and curr_time == self.next_volume_dec_minute:\n open_vol = history['volume'].values[-held_day]\n if curr_vol < open_vol * self.next_volume_dec_threshold \\\n and cost_price < curr_price < prev_close * self.next_volume_dec_limit:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume, '次日缩量')\n logging.warning(f'[触发卖出]次缩 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'次缩阈值:{self.next_volume_dec_threshold}')\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 高开后快速走弱卖出，按高开幅度分段配置允许的回落阈值\n# 参数示例：\n# drop_time_range = ['09:31', '10:30']\n# drop_out_limits = [\n# (1.03, 1.05, 0.02),\n# (1.05, 1.07, 0.025),\n# (1.07, 9.99, 0.03),\n# ]\n# --------------------------------\nclass DropSeller(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('高开出货卖点模块', end=' ')\n self.drop_time_range = parameters.drop_time_range\n self.drop_out_limits = parameters.drop_out_limits\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if (held_day > 0) and (self.drop_time_range[0] <= curr_time < self.drop_time_range[1]):\n sell_volume = position.can_use_volume\n\n if quote['lastPrice'] < quote['open']:\n opn = round(quote['open'], 3)\n low = round(quote['low'], 3)\n hgh = round(quote['high'], 3)\n clz = round(quote['lastPrice'], 3)\n\n if clz == low and (hgh - opn < opn - clz): # 下跌过程且实心大于上影线\n last_close = quote['lastClose']\n open_price = opn\n drop_price = opn - clz\n\n for inc_min, inc_max, drop_threshold in self.drop_out_limits: # 逐级高开卖出\n if last_close * inc_min <= open_price < last_close * inc_max \\\n and drop_price > last_close * drop_threshold:\n self.order_sell(code, quote, sell_volume,\n f'高开{int((inc_min - 1) * 100)}跌{int(drop_threshold * 100)}%')\n\n curr_price = quote['lastPrice']\n cost_price = position.open_price\n logging.warning(f'[触发卖出]高开 '\n f'成本:{round(cost_price, 3)} 现价:{round(curr_price, 3)} '\n f'涨跌:{round((curr_price / cost_price - 1) * 100, 3)} '\n f'高开范围:{inc_min}-{inc_max} 下落:{drop_threshold}%')\n return True\n\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 单根强势上涨形态阻断器，命中后返回 True 以阻止其他 Seller 卖出\n# 参数示例：无需额外参数\n# --------------------------------\nclass IncBlocker(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('上涨过程禁卖模块', end=' ')\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if held_day > 0:\n if quote['lastPrice'] > quote['open'] \\\n and round(quote['high'], 3) == round(quote['lastPrice'], 3) \\\n and round(quote['open'], 3) == round(quote['low'], 3):\n return True\n return False\n\n\n# --------------------------------\n# 趋势上行阻断器，MACD 与价格同步上行时阻止其他 Seller 卖出\n# 参数示例：无需额外参数\n# --------------------------------\nclass UppingBlocker(BaseSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n BaseSeller.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('上行趋势禁卖模块', end=' ')\n\n def check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n if history is not None:\n if held_day > 0:\n df = concat_ak_quote_dict(history, quote, curr_date)\n\n _, _, df['MACD'] = MACD(df['close'])\n macd = df['MACD'].tail(2).values\n\n close = df['close'].tail(2).values\n high = df['high'].tail(2).values\n low = df['low'].tail(2).values\n\n yesterday_price = close[0] + high[0] + low[0]\n today_price = close[1] + high[1] + low[1]\n\n if macd[0] < macd[1] and yesterday_price < today_price: # macd上行 & 价格上行\n # self.order_sell(code, quote, sell_volume, '上行不卖')\n return True\n return False\n"
},
{
"path": "trader/seller_groups.py",
"content": "from trader.seller_components import *\n\n\nclass GroupSellers:\n def __init__(self):\n pass\n\n def group_init(self, strategy_name, delegate, parameters):\n print('[卖出策略] ', end='')\n for parent in self.__class__.__bases__:\n if parent.__name__ != 'GroupSellers':\n parent.__init__(self, strategy_name, delegate, parameters)\n print('>> 组合完成')\n\n def group_check_sell(\n self, code: str, quote: Dict, curr_date: str, curr_time: str,\n position: XtPosition, held_day: int, max_price: Optional[float],\n history: Optional[pd.DataFrame], ticks: Optional[list[list]], extra: any,\n ) -> bool:\n sold = False\n for parent in self.__class__.__bases__:\n if parent.__name__ != 'GroupSellers':\n if sold:\n break\n else:\n sold = parent.check_sell(\n self, code=code, quote=quote, curr_date=curr_date, curr_time=curr_time,\n position=position, held_day=held_day, max_price=max_price,\n history=history, ticks=ticks, extra=extra,\n )\n return sold\n\n\n# 传统卖出\nclass ClassicGroupSeller(GroupSellers, HardSeller, FallSeller, ReturnSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n super().__init__()\n self.group_init(strategy_name, delegate, parameters)\n\n def check_sell(self, code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra):\n self.group_check_sell(code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra)\n\n\n# 均线卖出\nclass ClassicMAGroupSeller(GroupSellers, HardSeller, FallSeller, ReturnSeller, MASeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n super().__init__()\n self.group_init(strategy_name, delegate, parameters)\n\n def check_sell(self, code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra):\n self.group_check_sell(code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra)\n\n\n# 监控卖出\nclass ShieldGroupSeller(GroupSellers, HardSeller, FallSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n super().__init__()\n self.group_init(strategy_name, delegate, parameters)\n\n def check_sell(self, code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra):\n self.group_check_sell(code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra)\n\n\n# 问财卖出\nclass WencaiGroupSeller(GroupSellers, HardSeller, FallSeller, ReturnSeller, SwitchSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n super().__init__()\n self.group_init(strategy_name, delegate, parameters)\n\n def check_sell(self, code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra):\n self.group_check_sell(code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra)\n\n\n# Deepseek\nclass DeepseekGroupSeller(GroupSellers, HardSeller, SwitchSeller, FallSeller):\n def __init__(self, strategy_name, delegate, parameters):\n super().__init__()\n self.group_init(strategy_name, delegate, parameters)\n\n def check_sell(self, code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra):\n self.group_check_sell(code, quote, curr_date, curr_time, position, held_day, max_price, history, ticks, extra)\n\n\n"
},
{
"path": "update.py",
"content": "import os\n\n\ndef git_pull():\n os.system('python -m pip install --upgrade pip')\n os.system('pip install --upgrade akshare')\n os.system('pip install --upgrade pywencai')\n\n os.system('git stash')\n\n r = -1\n while r != 0:\n r = os.system('git pull')\n print(r)\n\n os.system('git stash pop')\n\n\nif __name__ == '__main__':\n git_pull()\n"
}
]