1.代码编程【期货量化】交易系统代开发策略（Python天勤）
2.利用gplearn遗传规划生成期货cta策略
3.用python做期货要学哪些东西？
4.Python量化backtrader23：Futures and Spot Compensation 期货和现货补偿
5.Python API面纱下的期货期货函数——基于CTP的国内期货程序化交易之报单流程讲解
6.期货编程代码怎么编写

代码编程【期货量化】交易系统代开发策略（Python天勤）

       期货量化服务全新上线！

       您是源码否梦想着将自己的交易策略转化为高效的自动化交易系统？现在，这不再是编程梦想，我们的期货期货服务让每一个交易者都能做到。借助流行的源码金融编程语言Python，结合天勤量化平台的编程网上答题源码强大功能，我们的期货期货系统支持国内5大交易所、商品期货、源码金融期货（包括股指期货、编程国债期货），期货期货轻松实现期货量化交易。源码

       我们深知期货市场的编程两大痛点：交易者往往缺乏编程技能，而程序员往往对市场运作了解不够。期货期货为此，源码我们提供免费代写服务，编程帮助您将想法变为现实，实现期货自动化交易，解放您的时间和双手。

       私人定制期货量化策略，将为您带来以下显著优势：

       1. 策略完全属于您，无认知盲区，易于理解。

       2. 策略符合您的投资风格，避免与市场同流合污。

       3. 个性化策略设计，提高实战有效性，避免策略同质化。

       服务承诺：提供终身免费维护，确保您的交易系统持续稳定运行。

       对于汇飞量化合作期货公司的客户，只要满足一定的交易手数，即可享受免费代写服务，市场价起的费用由此得到覆盖。策略完成后，javaeureka源码分析可用于模拟盘交易、历史回测及实盘交易，同时享有终身免费维护（不包含新增功能）。

       对于希望在其他期货公司开户的客户，我们提供有偿策略代写服务，费用根据策略复杂度而定。服务流程如下：

       1. 提交策略文本。

       2. 评估工作量并报价。

       3. 预付%定金。

       4. 技术人员开始编写代码，预计1-2周完成。

       5. 提交策略供客户测试一周，免费修改，如需增加功能，根据工作量加收费用。

       6. 完成后，客户支付剩余款项，获得源代码。

       所有合作代写策略的客户，都将获赠一款价值元的趋势追踪量化交易系统，让您的交易策略更加全面、高效。

利用gplearn遗传规划生成期货cta策略

       春节期间，我决定深入研究期货交易策略，决心通过全面探索来发掘潜在的因子。于是，我在假期里花费了两天时间，选择了gplearn这一工具进行实验。

       gplearn是Python中最成熟的符号回归算法，它作为监督学习的一种，目标是揭示隐藏的数学公式，以预测目标变量。在这个实验中，anager代码源码我选择了2万根ETH合约的分钟K线数据作为基础。

       在构建因子的过程中，我尝试了两种策略。华泰研报推荐的方法是方法二，我认为两者有相似之处。方法一是利用talib提供的众多函数，直接融入到模型中。方法二是参考了Allen Chi在CSDN博客中的高频因子挖掘技术。

       接下来，我开始对数据进行切割，进行自变量和应变量的训练。这个过程可能需要秒到秒，甚至更长，具体时间取决于数据量的大小。评估模型的效果，我选择了Spearman相关性作为主要指标，另一种方法则是自定义评估函数，以追求收益率优化的最优解。

       经过一系列的训练和评估，我最终绘制出学习曲线，成功地获得了最佳的策略结果。这次实验不仅提升了我对期货交易策略的理解，也展示了gplearn在生成CTA策略中的潜力。

用python做期货要学哪些东西？

       第一部分 Python基础：

       第1章 语法基础

       第2章 常用数据类型

       第3章 函数式编程

       第4章 常用数据类型的运算

       第5章 循环（遍历、迭代）

       第6章 面向对象编程

       第7章 装饰器

       第8章 错误和异常处理

       第9章 模块、包和文件

       第章 时间日期处理

       第章 多进程multiprocess模块

       第章 多线程threading模块

       第章 异步asyncio库

       第二部分 期货量化交易：

       第章 天勤量化框架

       第章 pandas模块

       第章 TqSdk的使用

       第章 TqSdk部分函数解读

       第章 量化策略示例

       第章 用GUI库开发界面程序

       第章 K线与技术指标绘图

       第章 定量分析初步

Python量化backtrader：Futures and Spot Compensation 期货和现货补偿

       理解期货与现货补偿在Python量化回测框架Backtrader中的应用，需从定义开始。

       1.9..版本更新，支持社区提供的有趣实例，其中期货合约在即期价格变动的当天到期，意味着接收期货数据的同时，还需获取现货数据以确保补偿机制的有效性。

       补偿概念的查询授权源码引入，允许用户在单一数据馈送中实现期货与现货数据的互动。通过这种方式，Backtrader框架提供了复杂性，不仅限于单一股票回测，而是支持接入多个数据源。

       将期货数据与现货数据结合，构建策略时可实现更精准的风险管理与投资决策。例如，通过bt.Cerebro函数，可同时接入两种数据源，相较于过去仅支持单一产品数据，框架的灵活性显著提升。

       结合多个实例，将定义、应用、代码片段等元素综合起来，有助于深入理解期货与现货补偿在Backtrader中的实践。

       例如，可以利用Backtrader提供的标准数据馈送，模拟期货价格波动，并通过随机价格调整创建价差。通过图形展示，直观对比有无补偿机制下的策略表现。

       在处理仓位时，随机输入并设定退出时间，需注意与期货到期时间的匹配。模拟未来到期日以现货价格执行的策略，可能需要激活平仓作弊功能以确保正确执行。

       最后，通过提供代码案例，能够直观展示期货与现货补偿在Backtrader框架中的具体应用与效果。虽然在实践中遇到解析参数函数的问题，但通过模仿与实践，volte底层源码可以解决并优化代码。

Python API面纱下的函数——基于CTP的国内期货程序化交易之报单流程讲解

       用户们已经阅读了真格量化的Python API文档，了解到它是一些交易柜台，如CTP C++ API的封装。接下来，我们可以看看这些API在C++中的原始面貌。

       以CTP柜台为例，与海外市场许多连续交易的品种相比，国内期货市场的品种需要考虑更多的规则。

       首先就是交易时间段。许多外盘品种能全天小时连续交易，而国内许多期货品种，全天分四个时间段交易，分别为9:至:、:至:、:至:及:至次日:。交易时间段多，平仓时间段也多，这样无形中就增加了很多业务逻辑。

       例如在真格量化中，“收盘事件”包含了小节交易的暂停事件：

       其次，今昨仓的区分。例如上期所的期货品种平仓时分平今和平仓，这样平仓报单时就要根据成交时间分别判断，是前一个交易日的单子还是当前交易日的单子，否则报单参数不正确，单子将直接被交易系统拒绝。

       在CTP开发过程中主要用到的头文件为：ThostFtdcTraderApi.h、ThostFtdcUserApiDataType.h及ThostFtdcUserApiStruct.h，动态库为：libthosttraderapi.so。下面是一些代码示例：

       CThostFtdcTraderApi *pTradeApi = CThostFtdcTraderApi::CreateFtdcTraderApi(dirName);

       通过调用CreateFtdcTraderApi()创建API实例——pTradeApi，随后调用该实例发起各种请求，比如连接服务器、用户登录、报单、撤单、查询持仓、查询资金等等。

       2. 创建CTP API回调实例：

       CFtdcTradeSpi *pTradeSpi = new CFtdcTradeSpi(pTradeApi, this);

       这个需要自己编写相应实现类，需要继承上期技术提供的CThostFtdcTraderSpi类。重写该类里面的方法，以处理服务器发过来的各类数据。

       3. 将上述两个实例关联起来，并发起连接服务器请求：

       pTradeApi->RegisterSpi(pTradeSpi);

       pTradeSpi->connect(serverAddr, brokerId, username, password);

       连接服务器以及实例初始化相关代码：

       这可以对应真格量化的账户登录Python代码：

       在C++中连接请求发出后，OnFrontConnected()会响应请求，然后在该函数内可以调用登录函数pTradeApi_->ReqUserLogin()完成用户登录操作，相应的OnRspUserLogin()会响应请求。由于国内期货在交易日内首次登录时需要做投资者结算结果确认操作，所以在OnRspUserLogin()函数内，可以进一步调用pTradeApi_->ReqSettlementInfoConfirm()做投资者结算结果确认，确认结果将在OnRspSettlementInfoConfirm()内返回。做完投资者结算结果确认操作，整个服务器连接与用户登录过程就完成了，可以正常下单交易了。

       C++登录账户部分：

       C++确认结算单部分：

       4. 期货报单：

       （1）ReqOrderInsert()：报单请求

       开发者需要正确填写买卖/方向、开仓/平仓、市价/限价、委托数量、委托价格等等，填写完毕就可以调用ReqOrderInsert()报单了。

       （2）OnRspOrderInsert()：报单请求应答

       报单成功后，该函数就会被回调。当然我们也可以用OnRtnOrder()来监控报单的状态变化。

       （3）OnRtnOrder()：委托变化通知

       当委托状态发生变化时，该函数会被回调。一般常见的委托状态主要有：未知、未成交还在队列中、部分成交还在队列中、完全成交等。

       对应真格量化中查委托的状态：

       一次报单，如果数量比较多，一般不会一次全部成交，而是会分多批次成交，所以该函数会不断被回调。随着不断回调，每次返回的委托量、成交量、剩余量等数据会不断变更。这也是我们在真格量化中委托发出后，一般会受到多条委托状态变化回报的原因。

       （4）OnRtnTrade()：成交信息变化推送通知

       该函数比较重要，返回的每一条信息都是成交信息，里面包含成交量、成交价、成交费用等等，这些都是投资者关心的数据，对应真格量化的OnTradeDeal函数。

       5. 查询期货账号持仓：

       查询持仓主要调用pTradeApi_->ReqQryInvestorPosition()，按照文档说明填写合适的参数即可。查询持仓响应函数为：

       该函数一般需要由开发者自己重写，应注意有时持仓数据不会一次全部返回，而是随着成交的进行而一批一批返回，需要开发者监听成交状况的变化而进行更新，相当于在真格量化中在OnTradeDeal函数中利用GetPositions函数刷新持仓数据。

期货编程代码怎么编写

       编写期货编程代码需特定编程语言支持，常见如C++, Python, Java, MATLAB等。编写时需遵循交易所文档与规范，确保代码正确可靠。编写过程包括以下步骤：首先，明确需求，如交易策略、数据处理、行情分析等。其次，依据需求选择编程语言与开发环境。接着，运用交易所API接口编写代码，获取行情数据与执行交易指令。其后，测试代码稳定性与准确性，进行回测与模拟交易。最后，完成代码开发与部署。需注意，编写期货编程代码要求具备交易与编程能力，同时理解期货市场与交易所规则。建议初学者从简单模拟交易与回测起步，逐步提升编程与交易经验。

VNPY官方新架构VNTrader期货CTP接口Python开源框架共同开发者邀请

       VNPY是一款国内期货量化交易开源软件，基于GPLV3开源协议，任何机构和个人可以免费下载和使用。VNPY官方网站和开源地址提供了一系列资源和教程，帮助开发者快速入门。

       在期货交易中，登录CTP接口服务器的时间非常重要。需要在期货开盘时间前后分钟内进行登录，期货开盘时间分别为9:-:,1:-:,:-2:。对于仿真账户的支持，平台提供股指期货、股指期权、商品期货、商品期权的仿真交易，但仅限于工作日白天访问。开立实盘账户则需选择A级期货公司，提供优惠服务。

       基于CTP接口的开源性，开发者可以选择使用VNTrader开源项目，解决自己开发周期长且门槛高的问题。VNTrader是一个针对商品期货CTP接口的GUI窗口程序，支持多个Python策略组成策略池，具备回测功能和多周期量化交易能力。

       VNTrader客户端的开源代码作为VNPY官方提供的CTP项目客户端源代码，支持国内家期货公司的CTP接入，涵盖持股指期货、股指期权、商品期货、商品期权的程序化交易和量化交易的仿真回测。

       全新架构的VNTrader带来了性能的显著提升，结合Python的便捷性和C++的高性能，新版本相比老版本性能提升超过%。全新的系统命名强调了其作为VNPY官方发布的重点全新架构产品的身份。

       VNTrader的Python和底层C++代码全部开源，标志着这是一个具备大性能提升的版本。通过这些资源，开发者能够更高效地进行期货量化交易的开发与优化。

python重构期货tick行情数据

       在处理期货tick级数据时，为优化重构订单簿的效率，尝试了多种数据处理方法。方法包括直接使用for循环、通过df.iterrows()迭代、df.apply()应用、利用字典进行查询、采用array进行向量化处理、使用list与np.concatenate动态创建数组等。

       测试结果显示，向量化运算方法效率最高，相较于for循环，性能提升达倍。针对条tick数据的处理，此方法表现出卓越的性能优势。

       为实现代码的公共性和简洁性，提供了不同方法的简要示例。直接for循环是最直观的实现方式，但效率较低。迭代器df.iterrows()在数据量较大时展现出提速效果。df.apply()则在数据操作效率上表现出色，适合执行复杂操作。

       通过字典进行数据查询，得益于其快速查找特性，进一步提升了处理速度。array结构的应用则在数据处理速度上达到了新高度，尤其在进行向量化运算时表现出明显优势。通过迭代器替换for... in range()，虽然在一定程度上提高了效率，但与array方法相比，效率提升并不显著。

       在尝试多种方法后，利用list与np.concatenate动态创建数组的方法，不仅在计算效率上接近array方法，还提供了更灵活的数组创建方式，避免了提前定义数组维度的限制。这使得代码在处理不同规模数据时更具适应性。

       尽管已经尝试了多种优化方法，但是否还有更高效的方法值得进一步探索。欢迎在评论区分享您的见解和优化技巧，共同提高数据处理效率。