专注于证券市场模拟交易后台服务,可市场可扩展。
Paper Trading项目已经由pTraderTeam小组来维护
##更新预告
1、增加资金申请和归还功能,类似于券商的融资融券;
2、增强交易报告中的内容;
3、完善模拟交易页面的功能,例如撤单功能、可用资金/证券的计算,行情查询、定时计算收益;
4、完善交易结果查询页面的功能;
5、完成日K线训练web页面的开发;
至少Python3.7以上
安装好之后将mongodb服务开启
pip install paper_trading
setting.py 包括了所有模拟交易程序的运行参数。你要自己考虑需要什么样的模拟交易程序
trading
开始模拟交易吧
flask app 只提供了模拟交易服务的接口,需要你自己向这个接口发送不同的请求。 你可以自己用requests或者其他工具写一个url请求模块,把server.py中的接口都封装一下,或者直接使用exampe。 把example文件夹中的pt_api.py文件放入你的量化交易程序,在引入相关函数后,你就可以使用模拟交易程序的功能了。
poetry install
pre-commit install
根据你的需要修改run.py中的IP地址和端口,及调试模式
poetry build
poetry publish
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paper_trading
主程序目录
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api
模拟交易程序使用到的api
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db.py
mongodb数据服务类
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pytdx_api.py
封装了pytdx的行情服务模块,主要用来获取市场实时行情
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tushare_api.py
封装了tushare的行情服务模块,主要用来获取市场实时行情
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app
使用flask为模拟交易程序提供网络接口
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event
事件引擎类,直接使用了VNPY中的事件引擎类
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trade
核心模块
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account.py
与账户、持仓、交易记录、订单薄有关的所有函数集合
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data_center.py
数据中心,包含web功能常用的行情数据
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market.py
交易市场类,里面包含了两种撮合成交的模式,注意根据你的使用需求进行配置
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pt_engine.py
程序主引擎
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report_builder.py
与报表相关,主要用来生成交易结果报表
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utility
工具箱
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constant.py
常量类,所有的常量都在这里
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errors.py
错误类,继承自Exception
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event.py
事件引擎使用的所有事件类型
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model.py
数据模型类
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setting.py
设置
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docs
系统说明文档
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example
pt_api.py 已经包括了对flask 服务的封装,你可以将pt_api.py放到你的量化交易程序中,import你需要的函数进行使用
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tests 测试代码,目前为空