环境准备
安装cmder
官网下载地址
http://cmder.net/下载好解压包可直接使用
环境变量配置
在系统属性里面配置环境变量，将Cmder.exe所在文件路径添加至path里
win+R,输入cmder,确定，即可运行cmder
配置右键快捷启动
// 设置任意地方鼠标右键启动Cmder Cmder.exe /REGISTER ALL
快捷键
Tab 自动路径补全
Ctrl+T 建立新页签
Ctrl+W 关闭页签
Ctrl+Tab 切换页签
Alt+F4 关闭所有页签
Alt+Shift+1 开启cmd.exe
Alt+Shift+2 开启powershell.exe
Alt+Shift+3 开启powershell.exe (系统管理员权限)
Ctrl+1 快速切换到第1个页签
Ctrl+n 快速切换到第n个页签( n值无上限)
Alt + enter 切换到全屏状态
Ctr+r 历史命令搜索
Tab 自动路径补全
Ctrl+T 建立新页签
Ctrl+W 关闭页签
Ctrl+Tab 切换页签
Alt+F4 关闭所有页签
Alt+Shift+1 开启cmd.exe
Alt+Shift+2 开启powershell.exe
Alt+Shift+3 开启powershell.exe (系统管理员权限)
Ctrl+1 快速切换到第1个页签
Ctrl+n 快速切换到第n个页签( n值无上限)
Alt + enter 切换到全屏状态
Ctr+r 历史命令搜索
Win+Alt+P 开启工具选项视窗中文乱码问题
将下面的4行命令添加到cmder/config/aliases文件末尾。
l=ls --show-control-chars
la=ls -aF --show-control-chars
ll=ls -alF --show-control-chars
ls=ls --show-control-chars -F
安装docker桌面版
下载
https://www.docker.com/
下载Docker Desktop
安装可能遇到的问题
Installation failed:one pre-requisite is not fullfilled
提示我们系统版本低，解决办法，伪装成专业版系统。用管理员权限开启运行[cmd]命令开启命令行，输入如下指令
REG ADD "HKEY_LOCAL_MACHINE\software\Microsoft\Windows NT\CurrentVersion" /v EditionId /T REG_EXPAND_SZ /d Professional /F
再次安装docker可以成功
下载QUANTAXIS的docker-compose.yaml文件
`https://github.com/QUANTAXIS/QUANTAXIS`
如果你是股票方向的 ==> 选择 qa-service 下的docker-compose.yaml
如果你是期货方向的 ==> 选择 qa-service-future 下的docker-compose.yaml
你可以理解 docker的构成类似搭积木的模式, 你需要这个功能的积木, 就选择他放在你的docker-compose.yaml里面
期货方向的yaml 比股票多一个 QACTPBEE的docker-container [这是用于分发期货的tick行情所需的 股票则无需此积木]
可通过git拉取全部代码到本地，从本地拷贝出需要的dockerfile文件
docker部署quantaxis
- 选取一个空间较大的盘，最好不放c盘，新建quantaxis文件夹，将docker-compose.yaml拷贝到quantaxis文件夹
cd到quantaxis文件夹，运行如下命令
docker volume create --name=qamg docker volume create --name=qacode docker-compose up -d
意思在后台启动这个docker环境，如果需要控制台打印输出，则把-d去掉
- 在无报错的情况下，打开浏览器输入localhost:81即可看到
在上方随意点击栏目，都可进入登陆界面，默认密码是quantaxis
- docker做了什么
帮你直接开启你需要的服务
- 27017 mongodb
- 8888 jupyter （密码）quantaxis
- 8010 quantaxis_webserver
- 81 quantaxis_community 社区版界面
- 61208 系统监控
- 15672 qa-eventmq （密码）admin admin
日志查看
docker logs cron容器名其他命令
docker ps docker stats docker-compose top （必须到dockerfile文件夹目录下） docker-compose ps （必须到dockerfile文件夹目录下） docker stop $(docker ps -a -q)停止容器 docker rm $(docker ps -a -q)删除容器 docker-compose pull 更新（必须到dockerfile文件夹目录下） docker-compose up -d 重启服务（必须到dockerfile文件夹目录下） docker-compose stop 停止服务（必须到dockerfile文件夹目录下） docker run --rm -v qamg:/data/db \ -v $(pwd):/backup alpine \tar zcvf /backup/dbbackup.tar /data/db 备份数据库到当前目录下 docker run --rm -v qamg:/data/db \ -v $(pwd):/backup alpine \ sh -c "cd /data/db \ && rm -rf diagnostic.data \ && rm -rf journal \ && rm -rf configdb \ && cd / \ && tar xvf /backup/dbbackup.tar" 还原当前目录下的dbbackup.tar到mongod数据库 当更新了dockerfile后重启服务，之前保存的数据不会被清除
保存数据
- 先进入到jupyter的登陆页登陆，找到terminal
- 在点开的terminal界面中，输入quantaxis 回车, 进入quantaxis cli的命令行界面
- 在命令行界面 输入 save 按回车, 你可以看到许多命令行选项
参考
save all (股票/指数 的日线数据 | 权息数据 | 板块数据) save x (股票/指数的 日线/分钟线数据 | 权息数据| 板块数据) save future_min_all (期货的全部合约的分钟线数据) save future_min (q期货主连的分钟线数据) save future_day_all (期货全部合约的日线数据) save future_day (期货主连的日线数据) save index_day (指数数据 此处也要存, 因为在做回测的时候, 需要沪深300作为标的对照物)存完数据后可以打开notebook,做一个回测
import QUANTAXIS as QA import numpy as np import pandas as pd import datetime st1=datetime.datetime.now() # define the MACD strategy def MACD_JCSC(dataframe, SHORT=12, LONG=26, M=9): """ 1.DIF向上突破DEA，买入信号参考。 2.DIF向下跌破DEA，卖出信号参考。 """ CLOSE = dataframe.close DIFF = QA.EMA(CLOSE, SHORT) - QA.EMA(CLOSE, LONG) DEA = QA.EMA(DIFF, M) MACD = 2*(DIFF-DEA) CROSS_JC = QA.CROSS(DIFF, DEA) CROSS_SC = QA.CROSS(DEA, DIFF) ZERO = 0 return pd.DataFrame({'DIFF': DIFF, 'DEA': DEA, 'MACD': MACD, 'CROSS_JC': CROSS_JC, 'CROSS_SC': CROSS_SC, 'ZERO': ZERO})
# create account
user = QA.QA_User(username='quantaxis', password='quantaxis')
portfolio = user.new_portfolio('qatestportfolio')
Account = portfolio.new_account(account_cookie='macd_stock', init_cash=1000000)
Broker = QA.QA_BacktestBroker()
QA.QA_SU_save_strategy('MACD_JCSC','Indicator',Account.account_cookie)
# get data from mongodb
QA.QA_SU_save_strategy('MACD_JCSC', 'Indicator',
Account.account_cookie, if_save=True)
data = QA.QA_fetch_stock_day_adv(
['000001', '000002', '000004', '600000'], '2017-09-01', '2018-05-20')
data = data.to_qfq()
# add indicator
ind = data.add_func(MACD_JCSC)
# ind.xs('000001',level=1)['2018-01'].plot()
data_forbacktest=data.select_time('2018-01-01','2018-05-01')
for items in data_forbacktest.panel_gen:
for item in items.security_gen:
###################
daily_ind=ind.loc[item.index]
if daily_ind.CROSS_JC.iloc[0]>0:
order=Account.send_order(
code=item.code[0],
time=item.date[0],
amount=1000,
towards=QA.ORDER_DIRECTION.BUY,
price=0,
order_model=QA.ORDER_MODEL.CLOSE,
amount_model=QA.AMOUNT_MODEL.BY_AMOUNT
)
#print(item.to_json()[0])
Broker.receive_order(QA.QA_Event(order=order,market_data=item))
trade_mes=Broker.query_orders(Account.account_cookie,'filled')
res=trade_mes.loc[order.account_cookie,order.realorder_id]
order.trade(res.trade_id,res.trade_price,res.trade_amount,res.trade_time)
elif daily_ind.CROSS_SC.iloc[0]>0:
#print(item.code)
if Account.sell_available.get(item.code[0], 0)>0:
order=Account.send_order(
code=item.code[0],
time=item.date[0],
amount=Account.sell_available.get(item.code[0], 0),
towards=QA.ORDER_DIRECTION.SELL,
price=0,
order_model=QA.ORDER_MODEL.MARKET,
amount_model=QA.AMOUNT_MODEL.BY_AMOUNT
)
#print
Broker.receive_order(QA.QA_Event(order=order,market_data=item))
trade_mes=Broker.query_orders(Account.account_cookie,'filled')
res=trade_mes.loc[order.account_cookie,order.realorder_id]
order.trade(res.trade_id,res.trade_price,res.trade_amount,res.trade_time)
Account.settle()
print('TIME -- {}'.format(datetime.datetime.now()-st1))
print(Account.history)
print(Account.history_table)
print(Account.daily_hold)
# create Risk analysis
Risk = QA.QA_Risk(Account)
Account.save()
Risk.save()
- 推荐的做法
使用最新的QAStrategy来做回测/模拟
首先 打开terminal (上面有讲), 输入
pip install qastrategy
然后 新建一个notebook, 输入
from QAStrategy import QAStrategyCTABase
import QUANTAXIS as QA
import pprint
class CCI(QAStrategyCTABase):
def on_bar(self, bar):
res = self.cci()
print(res.iloc[-1])
if res.CCI[-1] < -100:
print('LONG')
if self.positions.volume_long == 0:
self.send_order('BUY', 'OPEN', price=bar['close'], volume=1)
if self.positions.volume_short > 0:
self.send_order('SELL', 'CLOSE', price=bar['close'], volume=1)
elif res.CCI[-1] > 100:
print('SHORT')
if self.positions.volume_short == 0:
self.send_order('SELL', 'OPEN', price=bar['close'], volume=1)
if self.positions.volume_long > 0:
self.send_order('BUY', 'CLOSE', price=bar['close'], volume=1)
def cci(self,):
return QA.QA_indicator_CCI(self.market_data, 61)
def risk_check(self):
pass
# pprint.pprint(self.qifiacc.message)
然后 你可以自由指定回测/模拟
首先实例化这个类
strategy =CCI(code='RB2005', frequence='1min',strategy_id='a3916de0-bd28-4b9c-bea1-94d91f1744ac', start=‘2020-01-01‘, end=‘2020-02-07’)
如果你需要测试这个策略
strategy.debug()
如果你需要做回测
strategy.run_backtest()
如果你需要让他直接挂模拟
在挂模拟的时候, 你需要注意一些东西
挂模拟的标的需要和真实标的一致
挂模拟的时候, 你的行情必须是有推送的, 并且申请了你所需要的的分钟线级别的数据
(如何申请行情数据? 你可以看这里 )
https://github.com/yutiansut/QUANTAXIS_RealtimeCollector
# 期货订阅请求
curl -X POST "http://127.0.0.1:8011?action=new_handler&market_type=future_cn&code=au1911"
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# 股票订阅请求
curl -X POST "http://127.0.0.1:8011?action=new_handler&market_type=stock_cn&code=000001"
# 二次采样请求
curl -X POST "http://127.0.0.1:8011?action=new_resampler&market_type=future_cn&code=au1911&frequence=2min"
对于小白可能难以理解curl是个啥, 此处给出一个简单易懂的代码
import requests
requests.post("http://127.0.0.1:8011?action=new_handler&market_type=future_cn&code={}".format("rb2001")
以此类推其他的请求都可以这么做
像 螺纹2001 合约, 你需要改成 rb2001 注意此处是小写
strategy =CCI(code='rb2001', frequence='1min',strategy_id='a3916de0-bd28-4b9c-bea1-94d91f1744ac')
strategy.debug_sim()
做完了这些操作以后, 你可以点击 回测 你就可以看到类似这样的结果
更多参考
http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dc5da7dc466af76e9e3bc5d
如何修改期货的实盘行情地址 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dfade9efe01257b44740e70
实时如何申请行情 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dd1be9b0c8e672840f3fea7
如何接入你的实盘期货账户 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5dc865e8c466af76e9e3bdd1
如何实现模拟盘/实盘的跟单 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5ddb5ba8fe01257b4474080a
docker 如何访问外部数据库 https://github.com/QUANTAXIS/QUANTAXIS/issues/1346 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5e4531c96d3b182e88b4ebb4
docker小白用户的推荐 http://www.yutiansut.com:3000/topic/5e4cb13f6d3b182e88b4ef64
整个环境一览
配置的一些备忘
- 安装vscode可以调试docker
修改定时保存数据的时间
使用vscode进入qa-cron的容器中，进入目录 /etc/cron.d 修改daily_update里的时间即可，如果只需要保存期货数据，要改掉脚本里的 update_future.py
部署
crontab daily_update
crontab -l
检查
/etc/init.d/cron start
/etc/init.d/cron status
解决在执行时提示 cron: can’t lock /var/run/crond.pid, otherpid may be 2699: Resource temporarily unavailable
解决方案：
rm -rf /var/run/crond.pid
/etc/init.d/cron reload
sudo /usr/sbin/service cron restart
如果定时不启用，可以在本地save保存数据，save不会覆盖之前已经下载好的数据
在界面安装包
!ls
!pip -v
!pip install
!pip install qastrategy -U
在terminal界面也可以安装
from QUANTAXIS.QAARP.QAAccountPro import QA_AccountPRO
QA_AccountPRO?
docker-compose常用命令
docker-compose up -d nginx 构建建启动nignx容器
docker-compose exec nginx bash 登录到nginx容器中
docker-compose down 删除所有nginx容器,镜像
docker-compose ps 显示所有容器
docker-compose restart nginx 重新启动nginx容器
docker-compose run --no-deps --rm php-fpm php -v 在php-fpm中不启动关联容器，并容器执行php -v 执行完成后删除容器
docker-compose build nginx 构建镜像 。
docker-compose build --no-cache nginx 不带缓存的构建。
docker-compose logs nginx 查看nginx的日志
docker-compose logs -f nginx 查看nginx的实时日志
docker-compose config -q 验证（docker-compose.yml）文件配置，当配置正确时，不输出任何内容，当文件配置错误，输出错误信息。
docker-compose events --json nginx 以json的形式输出nginx的docker日志
docker-compose pause nginx 暂停nignx容器
docker-compose unpause nginx 恢复ningx容器
docker-compose rm nginx 删除容器（删除前必须关闭容器）
docker-compose stop nginx 停止nignx容器
docker-compose start nginx 启动nignx容器