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1.交易策略/999.其他策略/4.松鼠SF20_基于LLM的订单流日内交易策略/使用文档/4.14版本_new/vip20_orderflow.py
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@@ -1,9 +1,4 @@
'''
#公众号：松鼠Quant
#主页：www.quant789.com
#本策略仅作学习交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责！！！
#版权归松鼠Quant所有，禁止转发、转卖源码违者必究。
该代码的主要目的是处理Tick数据并生成交易信号。代码中定义了一个tickcome函数，它接收到Tick数据后会进行一系列的处理，包括构建Tick字典、更新上一个Tick的成交量、保存Tick数据、生成K线数据等。其中涉及到的一些函数有：
on_tick(tick): 处理单个Tick数据，根据Tick数据生成K线数据。
@@ -11,10 +6,6 @@ tickdata(df, symbol): 处理Tick数据，生成K线数据。
orderflow_df_new(df_tick, df_min, symbol): 处理Tick和K线数据，生成订单流数据。
GetOrderFlow_dj(kData): 计算订单流的信号指标。
除此之外，代码中还定义了一个MyTrader类，继承自TraderApiBase，用于实现交易相关的功能。
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'''
from multiprocessing import Process, Queue
from AlgoPlus.CTP.MdApi import run_tick_engine
@@ -44,6 +35,8 @@ import re # 新增
import logging # 新增
from logging.handlers import RotatingFileHandler # 新增
# from vnpy_tts import TtsGateway
# 在文件顶部定义全局变量
tickdatadict = {} # 存储Tick数据的字典
@@ -60,6 +53,21 @@ AI_SIGNAL_QUEUE = ThreadQueue()
AI_THREAD_RUNNING = False
# 不再需要单独的K线时间粒度全局变量，它已经被整合到GLOBAL_LLM_CONFIG中
# 20250509: add feishu
def send_feishu_message(text):
headers = {
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"msg_type": "text",
"content": {
"text": text
}
}
response = requests.post("https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/8608dfa4-e599-462a-8dba-6ac72873dd27", headers=headers, json=data)
if response.status_code != 200:
print(f"飞书消息发送失败，状态码: {response.status_code}, 响应内容: {response.text}")
def setup_logging(log_folder='logs'):
# 确保日志文件夹存在
if not os.path.exists(log_folder):
@@ -191,10 +199,6 @@ def on_tick(tick):
# 直接调用tickdata，不传递resample_rule参数，让其自行从全局配置获取
tickdata(tick_dt, sym)
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def data_of(df):
global trader_df
@@ -237,12 +241,7 @@ def process(bidDict, askDict, symbol):
df = {'bidDictResult': bidDictResult, 'askDictResult': askDictResult}
quotedict[symbol] = df
return bidDictResult, askDictResult
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#版权归松鼠Quant所有，禁止转发、转卖源码违者必究。
return bidDictResult, askDictResult
def tickdata(df, symbol):
tickdata =pd.DataFrame({'datetime':df['datetime'],'symbol':df['symbol'],'lastprice':df['lastprice'],
@@ -305,10 +304,6 @@ def tickdata(df, symbol):
orderflow_df_new(tickdata,bardata,symbol)
# time.sleep(0.5)
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def orderflow_df_new(df_tick,df_min,symbol):
startArray = pd.to_datetime(df_min['starttime']).values
@@ -380,11 +375,7 @@ def orderflow_df_new(df_tick,df_min,symbol):
#df['ticktime']=tTickArray[0]
df['dj'] = GetOrderFlow_dj(df)
ofdatadict[symbol]=df
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def GetOrderFlow_dj(kData):
Config = {
@@ -973,12 +964,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
def OnRspOrderInsert(self, pInputOrder, pRspInfo, nRequestID, bIsLast):
print("||OnRspOrderInsert||", pInputOrder, pRspInfo, nRequestID, bIsLast)
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#注意：运行前请先安装好algoplus,
# pip install AlgoPlus
#http://www.algo.plus/ctp/python/0103001.html
@@ -1173,13 +1159,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
AI_LOGGER.error(log_message)
finally:
# 标记线程已完成
AI_THREAD_RUNNING = False
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AI_THREAD_RUNNING = False
#注意：运行前请先安装好algoplus,
# pip install AlgoPlus
@@ -1220,6 +1200,11 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
for line in log_lines:
print(line)
SIGNAL_LOGGER.info(line)
if action != '不操作':
send_feishu_message(line)
if action != '不操作':
send_feishu_message(f"开始执行交易，当前价格: 买一{data['BidPrice1']} / 卖一{data['AskPrice1']}")
# 确保合约在止损止盈字典中
self._ensure_stop_order_dict(instrument_id)
@@ -1236,6 +1221,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
print(f"开始执行交易，当前价格: 买一{data['BidPrice1']} / 卖一{data['AskPrice1']}")
# 根据不同交易行为执行相应操作
if action == '开多' and current_stops['long']['position'] <= 0:
self._handle_open_long(data, instrument_id, stop_loss, take_profit)
@@ -1476,12 +1462,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
elif current_stops['short']['position'] > 0: # 空头持仓
self.update_stop_order_dict(instrument_id, 'short', None, None, None, take_profit, None)
print(f'已调整空头止盈价: {take_profit}')
self.save_to_csv(instrument_id)
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self.save_to_csv(instrument_id)
#注意：运行前请先安装好algoplus,
# pip install AlgoPlus
@@ -1928,6 +1909,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查止损
if stops['long']['stop_loss'] > 0 and current_bid <= stops['long']['stop_loss']:
print(f"触发多头止损: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 止损价: {stops['long']['stop_loss']}")
send_feishu_message(f"触发多头止损: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 止损价: {stops['long']['stop_loss']}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_bid-self.py,
stops['long']['position'], b'1', b'3')
# 清空多头持仓信息
@@ -1937,6 +1919,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查跟踪止损 - 确保只在价格高于开仓价且低于跟踪止损价时触发
elif stops['long']['trailing_stop'] > 0 and current_bid < stops['long']['trailing_stop'] and current_bid > entry_price:
print(f"触发多头跟踪止损: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 跟踪止损价: {stops['long']['trailing_stop']}, 开仓价: {entry_price}")
send_feishu_message(f"触发多头跟踪止损: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 跟踪止损价: {stops['long']['trailing_stop']}, 开仓价: {entry_price}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_bid-self.py,
stops['long']['position'], b'1', b'3')
# 清空多头持仓信息
@@ -1946,6 +1929,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查止盈
elif stops['long']['take_profit'] > 0 and current_bid >= stops['long']['take_profit']:
print(f"触发多头止盈: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 止盈价: {stops['long']['take_profit']}")
send_feishu_message(f"触发多头止盈: {instrument_id}, 价格: {current_bid}, 止盈价: {stops['long']['take_profit']}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_bid-self.py,
stops['long']['position'], b'1', b'3')
# 清空多头持仓信息
@@ -1977,6 +1961,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查止损
if stops['short']['stop_loss'] > 0 and current_ask >= stops['short']['stop_loss']:
print(f"触发空头止损: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 止损价: {stops['short']['stop_loss']}")
send_feishu_message(f"触发空头止损: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 止损价: {stops['short']['stop_loss']}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_ask+self.py,
stops['short']['position'], b'0', b'3')
# 清空空头持仓信息
@@ -1986,6 +1971,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查跟踪止损 - 确保只在价格低于开仓价且高于跟踪止损价时触发
elif stops['short']['trailing_stop'] > 0 and current_ask > stops['short']['trailing_stop'] and current_ask < entry_price:
print(f"触发空头跟踪止损: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 跟踪止损价: {stops['short']['trailing_stop']}, 开仓价: {entry_price}")
send_feishu_message(f"触发空头跟踪止损: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 跟踪止损价: {stops['short']['trailing_stop']}, 开仓价: {entry_price}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_ask+self.py,
stops['short']['position'], b'0', b'3')
# 清空空头持仓信息
@@ -1995,6 +1981,7 @@ class MyTrader(TraderApiBase):
# 检查止盈
elif stops['short']['take_profit'] > 0 and current_ask <= stops['short']['take_profit']:
print(f"触发空头止盈: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 止盈价: {stops['short']['take_profit']}")
send_feishu_message(f"触发空头止盈: {instrument_id}, 价格: {current_ask}, 止盈价: {stops['short']['take_profit']}")
self.insert_order(data['ExchangeID'], data['InstrumentID'], current_ask+self.py,
stops['short']['position'], b'0', b'3')
# 清空空头持仓信息
@@ -2501,10 +2488,6 @@ def clean_log_directory(log_dir="./log", timeout_seconds=5):
return success
if __name__ == '__main__':
#公众号：松鼠Quant
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#本策略仅作学习交流使用，实盘交易盈亏投资者个人负责！！！
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# 清理日志目录
clean_log_directory(log_dir="./log", timeout_seconds=10) # 可以调整超时时间
@@ -2518,7 +2501,7 @@ if __name__ == '__main__':
# 配置大模型参数 o3 代理地址: https://2233.ai/i/9ONWNBDK
# deepseek模型地址：https://www.deepseek.com/ 右上角进入API开放平台创建APIKEY
api_key = "" #配置大模型API密钥
api_key = "sk-6a28007843344b44b028297bf349459c" #配置大模型API密钥
api_url = "https://api.deepseek.com" #配置大模型API地址
api_model = "deepseek-chat" # 大模型名称
@@ -2538,10 +2521,10 @@ if __name__ == '__main__':
# simnow的future_account字典,如果实盘请注释掉simnow的future_account字典
future_account = get_simulate_account(
investor_id='', #Simnow的账号，注意不是注册账号，是网站登录SIMNOW后，显示的投资者ID
password='', #Simnow的密码，你注册时填写的密码
investor_id='223828', #Simnow的账号，注意不是注册账号，是网站登录SIMNOW后，显示的投资者ID
password='Zj1234!@#%', #Simnow的密码，你注册时填写的密码
server_name='电信1',# 电信1、电信2、移动、TEST、N视界
subscribe_list= [b'au2506'], # 订阅合约列表，注意是bytes类型，例如b'au2506'
subscribe_list= [b'IM2506'], # 订阅合约列表，注意是bytes类型，例如b'IM2505'
md_flow_path=temp_md_dir,
td_flow_path=temp_td_dir,
)
@@ -2556,7 +2539,22 @@ if __name__ == '__main__':
# password='', # 密码
# app_id='simnow_client_test', # 认证使用AppID
# auth_code='0000000000000000', # 认证使用授权码
# subscribe_list=[b'au2506'], # 订阅合约列表
# subscribe_list=[b'IM2505'], # 订阅合约列表
# md_flow_path=temp_md_dir, # MdApi流文件存储地址，默认MD_LOCATION
# td_flow_path=temp_td_dir, # TraderApi流文件存储地址，默认TD_LOCATION
# )
#TTS系统CTP程序只要替换一下ctp动态库即可接入TTS系统。BrokerID: 不用填，AppID: 不用填，AuthCode: 不用填：
# 1、 openctp-7x24：TradeFront：tcp://121.37.80.177:20002；MarketFront：tcp://121.37.80.177:20004；1、 openctp-仿真：TradeFront：tcp://121.37.90.193:20002
# future_account = FutureAccount(
# broker_id='', # 期货公司BrokerID
# server_dict={'TDServer': "121.37.80.177:20002", 'MDServer': '121.37.80.177:20004'}, # TDServer为交易服务器，MDServer为行情服务器。服务器地址格式为"ip:port。"
# reserve_server_dict={}, # 备用服务器地址
# investor_id='1148', # 账户
# password='123456', # 密码
# app_id='', # 认证使用AppID
# auth_code='', # 认证使用授权码
# subscribe_list=[b'IM2505'], # 订阅合约列表
# md_flow_path=temp_md_dir, # MdApi流文件存储地址，默认MD_LOCATION
# td_flow_path=temp_td_dir, # TraderApi流文件存储地址，默认TD_LOCATION
# )