Data sdk for DuCheng quant database.
Project description
dqdata
Data sdk for Ducheng Quant Database.
!!! 0.3.13版本BreakChange !!!
此版本调整了WindUtil的引入方式,不再支持从dqdata直接导出
from dqdata import windUtils
改成
from dqdata.wind_utils import WindUtil
1、安装:
pip install dqdata
或指定版本
pip install dqdata==0.3.7
依赖包:numpy, pandas, urllib3, request, logbook, schedule, watchdog
2、ApiClient
(1)、实例创建
ApiClient(token='', host='api.shducheng.net', port=80, log_level='INFO', api_urls=None)
token: token字符串
host: 接口服务地址,默认:api.shducheng.net
port: 接口服务端口,默认:80
log_level: 日志级别,默认:INFO
api_urls: 接口地址服务路径
示例:
api = ApiClient(token='xxxx-xxxx-xxxx')
(2)、查询指标信息
方法说明:
get_idx_dict(idx)
idx: 指标id
示例:通过id查询指标信息
info = api.get_idx_dict(109646)
print(info)
执行结果
{'id': 109646, 'code': 'RB_DC', 'name': '河钢承钢:天津市场价格:螺纹钢:HRB400E:Ф18-25mm(日)', 'unit': '元/吨', 'frequency': '日', 'description': None, 'tableName': 'T_STEEL', 'sourceType': 'mysteel', 'sourceCode': 'ST_0001246521', 'sourceDescription': None, 'industry': '黑色', 'type': '现货价格', 'commodity': 'RB', 'sjbId': None, 'userId': None, 'rowsCount': 1191, 'dateFirst': '2016-07-21T00:00:00', 'dateLast': '2021-04-28T00:00:00', 'timeLastUpdate': '2021-04-28T19:56:44.783', 'timeLastRequest': None, 'priority': None, 'status': None, 'shortName': None, 'updateDescription': None, 'indexPropertiesList': None, 'categoryId': None, 'indexName': None}
(3)、通过类型查询指标列表
方法说明:
get_dict_list(source_type):
source_type: 指标来源类型
示例:通过类型查询指标列表
df = api.get_dict_list('wind')
print(df)
执行结果
id code name ... categoryIdList commodityName sorting
0 102786 EXC_JY 美元中间价 ... None None None
1 102804 PTA_JY FOB鹿特丹 MX ... None None None
2 102805 PTA_JY 国产MX:华东 ... None None None
3 102818 PTA_JY 国产PX:镇海炼化 ... None None None
4 102835 PF_JY TA01M.CZC ... None None None
... ... ... ... ... ... ... ...
(4)、查询指标数据
方法说明:
get_series(ids, start_dt='2015-01-01', end_dt=None, column='id')
ids: 指标id或id列表
start_dt: 开始日期,默认:2015年1月1日
end_dt: 截至日期,默认:当日日期
column: 列名字段:id/name
示例:通过id列表查询指标数据
df = api.get_series([109645, 109646], start_dt='2021-05-15')
print(df)
执行结果
109645 109646
date
2021-05-17 5910.0 5920.0
2021-05-18 5880.0 5910.0
2021-05-19 5610.0 5640.0
2021-05-20 5500.0 5530.0
2021-05-21 5450.0 5500.0
2021-05-24 5260.0 5310.0
2021-05-25 5210.0 5260.0
2021-05-26 5080.0 5130.0
2021-05-27 4980.0 5030.0
2021-05-28 5070.0 5120.0
示例:使用指标名称作为列名
df = api.get_series([109645, 109646], column='name', start_dt='2021-05-15')
print(df)
执行结果
鑫达:天津市场价格:螺纹钢:HRB400E:Ф18-25mm(日) 河钢承钢:天津市场价格:螺纹钢:HRB400E:Ф18-25mm(日)
date
2021-05-17 5910.0 5920.0
2021-05-18 5880.0 5910.0
2021-05-19 5610.0 5640.0
2021-05-20 5500.0 5530.0
2021-05-21 5450.0 5500.0
2021-05-24 5260.0 5310.0
2021-05-25 5210.0 5260.0
2021-05-26 5080.0 5130.0
2021-05-27 4980.0 5030.0
2021-05-28 5070.0 5120.0
(5)、获取公式数据
方法说明:
formula_series(formulas, start_dt='2015-01-01', end_dt=None, column='id')
formulas: 公式或公式列表
start_dt: 开始日期,默认:2015年1月1日
end_dt: 截至日期,默认:当日日期
示例:获取公式数据
df = api.formula_series(['diff(idx(171794))', 'idx(171794)-lag(idx(171794),1)'], start_dt='2021-05-15')
print(df)
执行结果
diff(idx(171794)) idx(171794)-lag(idx(171794),1)
date
2021-05-17 NaN 0.0204
2021-05-18 -0.0119 -0.0119
2021-05-19 0.0341 0.0341
2021-05-20 -0.0460 -0.0460
2021-05-21 -0.0034 -0.0034
... ... ...
2022-07-15 -0.0443 -0.0443
2022-07-18 0.0703 0.0703
2022-07-19 0.0354 0.0354
2022-07-20 0.0056 0.0056
2022-07-21 -0.1518 -0.1518
(6)、插入指标数据
方法说明:
save_series(items, overwrite=False):
items: 指标数据列表,格式:[{'idx': 100001, 'date': datetime.datetime.today(), 'value': 100.05 }]
overwrite: 是否覆盖已有相同日期值,默认False
示例:插入数据
items = []
for i in range(11):
items.append({'idx': 114278, 'date': dt.datetime.today() - dt.timedelta(days=i + 10), 'value': i * 100})
items.append({'idx': 109646, 'date': dt.datetime.today() - dt.timedelta(days=i + 10), 'value': i * 1000})
api.save_series(items, overwrite=False)
执行结果
2021-06-01 17:12:05,983 - api_client.py[line:116]- INFO: T_STEEL 更新或新增了22条记录
查询数据
df = api.get_series([109645, 109646], column='id', start_dt='2021-05-15')
print(df)
执行结果
109645 109646
date
2021-05-15 700.0 7000.0
2021-05-16 600.0 6000.0
2021-05-17 500.0 5000.0
2021-05-18 400.0 4000.0
2021-05-19 300.0 3000.0
2021-05-20 200.0 2000.0
2021-05-21 100.0 1000.0
2021-05-22 0.0 0.0
(7)、删除指标数据
方法说明:
del_series(ids, start_dt='1900-01-01', end_dt='2999-01-01')
ids: 指标id或id列表
start_dt: 开始日期,默认:1900-01-01
end_dt: 截至日期,默认:2999-01-01
示例:清空数据
api.del_series([109645, 109646])
执行结果
2021-06-01 14:55:42,583 - api_client.py[line:131]- INFO: 删除了728条数据。
2021-06-01 14:55:42,810 - api_client.py[line:131]- INFO: 删除了1191条数据。
示例:删除指定起始日期数据
api.del_series([109645, 109646], start_dt='2021-04-15')
执行结果
2021-06-01 14:59:28,538 - api_client.py[line:131]- INFO: 删除了15条数据。
2021-06-01 14:59:28,585 - api_client.py[line:131]- INFO: 删除了15条数据。
(8)、消息工具
方法说明(短信):
send_sms(number, text, name='')
number: 手机号码
text: 消息文本
name: 通知名称
示例:发送短消息
api.send_sms('139********', 'TableXXX数据更新完成', name='数据表更新')
方法说明(微信):
send_wx(email, text)
email: 邮箱账号
text: 消息文本
示例:发送微信消息
api.send_wx('zhangx@shxxxx.com.cn', 'TableXXX 数据更新完成')
3、 Wind API工具类
(1)、工具类引入
from dqdata.windUtil import WindUtil
(2)、获取交易日
方法说明:
tdays(start_date, end_date=None)
start_dt: 开始日期,格式:'2015-01-01'
end_dt: 截至日期,默认:当前日期
示例:指定起止时间查询交易日列表
l = WindUtil.tdays('2020-03-15', end_date='2020-03-30')
print(l)
执行结果
[datetime.datetime(2022, 3, 15, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 16, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 17, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 18, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 21, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 22, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 23, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 24, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 25, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 28, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 29, 0, 0), datetime.datetime(2022, 3, 30, 0, 0)]
(3)、获取时间序列数据(多品种单指标或单品种多指标)
方法说明:
wsd(codes, fields, start_date=None, end_date=None, options=None)
codes: Wind代码
fields: 数据栏位
start_date: 开始日期,默认:当前日期
end_date: 截止日期,默认:当前日期
options: wsd选项
示例:查询恒生电子日行情数据
df = WindUtil.wsd('600570.SH', 'open,close,high,low', start_date='2021-04-01', end_date='2021-04-05')
print(df)
执行结果
date OPEN CLOSE HIGH LOW
0 2021-04-01 83.70 84.60 84.77 83.47
1 2021-04-02 84.80 84.78 85.43 84.21
2 2021-04-06 84.80 86.00 86.22 83.80
3 2021-04-07 85.46 84.35 85.60 82.81
4 2021-04-08 83.96 84.20 85.23 83.31
5 2021-04-09 85.00 82.84 85.00 81.83
6 2021-04-12 81.88 81.78 83.20 80.14
7 2021-04-13 81.30 81.08 82.14 80.55
8 2021-04-14 81.10 82.20 82.59 80.41
9 2021-04-15 82.18 82.68 82.90 81.60
(4)、获取宏观经济指标数据
方法说明:
edb(codes, start_date=None, end_date=None, options=None)
codes: Wind代码
start_date: 开始日期,默认:当前日期
end_date: 截止日期,默认:当前日期
options: wsd选项
示例:查询住宅房屋新开工面积数据
df = WindUtil.edb('S0049582', start_date='2020-01-01', end_date='2021-04-01', options='')
print(df)
执行结果
date CLOSE
0 2020-02-29 7559.4648
1 2020-03-31 20799.4490
2 2020-04-30 35248.3115
3 2020-05-31 50887.6337
4 2020-06-30 71582.8599
5 2020-07-31 88089.0966
6 2020-08-31 102485.8912
7 2020-09-30 117193.0523
8 2020-10-31 132481.0900
9 2020-11-30 147343.6000
10 2020-12-31 164328.5300
11 2021-02-28 12735.8000
12 2021-03-31 27056.8100
13 2021-04-30 40334.5984
(5)、获取最新行情数据
方法说明:
wsq(codes, fields)
codes: Wind代码
fields: 数据栏位
示例:查询CU2207.SHF,RB2208.SHF最新价和成交量
df = WindUtil.wsq('CU2207.SHF,RB2208.SHF', 'rt_latest,rt_last_vol')
print(df)
执行结果
code RT_LATEST RT_LAST_VOL
0 CU2207.SHF 61480.0 5.0
1 RB2208.SHF 4211.0 2.0
(6)、获取板块成分(通过Wind板块ID)
方法说明:
sectors(sectorid, date=None)
sectorid: Wind板块ID
date: 指定日期,默认:当前日期
示例:查询指定日期国内商品交易品种
df = WindUtil.sectors('1000010084000000', date='2020-08-28')
print(df)
执行结果
date wind_code sec_name
1 2020-08-28 A.DCE DCE豆一
2 2020-08-28 AG.SHF SHFE白银
3 2020-08-28 AL.SHF SHFE铝
4 2020-08-28 AP.CZC CZCE苹果
5 2020-08-28 AU.SHF SHFE黄金
.. ... ... ...
56 2020-08-28 WH.CZC CZCE强麦
57 2020-08-28 WR.SHF SHFE线材
58 2020-08-28 Y.DCE DCE豆油
59 2020-08-28 ZC.CZC CZCE动力煤
60 2020-08-28 ZN.SHF SHFE锌
(7)、获取指数成分(通过Wind代码)
方法说明:
sectors_by_code(wind_code, date=None)
wind_code: Wind代码
date: 指定日期,默认:当前日期
示例:查询沪深300成分股
df = WindUtil.sectors_by_code('000300.SH')
print(df)
执行结果
date wind_code sec_name
1 2022-07-04 000001.SZ 平安银行
2 2022-07-04 000002.SZ 万科A
3 2022-07-04 000063.SZ 中兴通讯
4 2022-07-04 000066.SZ 中国长城
5 2022-07-04 000069.SZ 华侨城A
.. ... ... ...
296 2022-07-04 688363.SH 华熙生物
297 2022-07-04 688396.SH 华润微
298 2022-07-04 688561.SH 奇安信-U
299 2022-07-04 688599.SH 天合光能
300 2022-07-04 688981.SH 中芯国际
(8)、获取指定品种期货合约
方法说明:
fu_contracts(wind_code, start_date=None, end_date=None)
wind_code: Wind品种代码
start_date: 开始日期,默认:当前日期
end_date: 截至日期,默认:当前日期
示例:查询黄大豆1号期货合约
df = WindUtil.fu_contracts('A.DCE')
print(df)
执行结果
sec_name code wind_code delivery_month change_limit target_margin contract_issue_date last_trade_date last_delivery_month
1 黄大豆1号2207合约 A2207 A2207.DCE 202207 8.0 20.0 2021-07-15 2022-07-14 2022-07-19
2 黄大豆1号2209合约 A2209 A2209.DCE 202209 8.0 12.0 2021-09-15 2022-09-15 2022-09-20
3 黄大豆1号2211合约 A2211 A2211.DCE 202211 8.0 12.0 2021-11-15 2022-11-14 2022-11-17
4 黄大豆1号2301合约 A2301 A2301.DCE 202301 8.0 12.0 2022-01-18 2023-01-17 2023-01-20
5 黄大豆1号2303合约 A2303 A2303.DCE 202303 8.0 12.0 2022-03-15 2023-03-14 2023-03-17
6 黄大豆1号2305合约 A2305 A2305.DCE 202305 8.0 12.0 2022-05-19 2023-05-18 2023-05-23
(9)、获取期货主力合约代码
方法说明:
fu_hiscode(wind_code, trade_date=None)
wind_code: Wind品种代码
trade_date: 指定日期,默认:当前日期
示例:查询黄大豆1号期货主力合约代码
s = WindUtil.fu_hiscode('A.DCE')
print(s)
执行结果
A2209.DCE
4、SimTrader
(1)、实例创建
SimTrader(token: str, account_id: int, host='http://sim.shducheng.net', port=8087, log_level='INFO', api_urls=None)
token: token字符串
host: 接口服务地址,默认:http://sim.shducheng.net
port: 接口服务端口,默认:8087
log_level: 日志级别,默认:INFO
api_urls: 接口地址服务地址字典
示例:
from dqdata import Order, SimTrader
sim = SimTrader(token='xxxx-xxxx-xxxx', account_id=1)
(2)、账户资金查询
方法说明:
query_cash()
示例:
info = sim.query_cash()
print(info)
执行结果
{
'available': 636057.4203548828,
'cum_commission': 365.5750217040304,
'cum_inout': 1000000.0,
'cum_pnl': 500.0,
'cum_trade': 364077.0046234131,
'fpnl': -20636.988449096698,
'frozen': 364077.0046234131,
'nav': 979497.4365291992,
'pnl': -20502.563470800756
}
(3)、账户持仓查询
方法说明:
query_positions()
示例:
info = sim.query_positions()
print(info)
执行结果
[
{ 'amount': 56570.0,
'available': 15,
'available_today': 0,
'cost': 0.0,
'created_at': '2022-08-31 14:04:11',
'fpnl': -1250.0000000000227,
'order_frozen': 0,
'order_frozen_today': 0,
'price': 3763.0,
'side': 1,
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'updated_at': '2022-09-23 20:51:51',
'volume': 15,
'volume_today': 0,
'vwap': 3771.3333333333335
},
{ 'amount': 592900.0,
'available': 10,
'available_today': 10,
'cost': 0.0,
'created_at': '2022-09-26 14:01:59',
'fpnl': 0.0,
'order_frozen': 0,
'order_frozen_today': 0,
'price': 59290.0,
'side': 1,
'symbol': 'SHFE.cu2212',
'updated_at': '2022-09-26 14:02:06',
'volume': 10,
'volume_today': 10,
'vwap': 59290.0
}
]
(4)、当日订单查询
方法说明:
query_orders()
示例:
info = sim.query_orders()
print(info)
执行结果
[
{ 'cl_ord_id': '29107026-3d64-11ed-9bfc-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-26 14:26:31',
'filled_amount': 0.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_volume': 0,
'filled_vwap': 0.0,
'ord_rej_reason': 0,
'ord_rej_reason_detail': '',
'order_style': 1,
'order_type': 1,
'position_effect': 1,
'position_side': 1,
'price': 59000.0,
'side': 1,
'status': 12,
'symbol': 'SHFE.cu2212',
'updated_at': '2022-09-26 15:00:00',
'volume': 10
},
{ 'cl_ord_id': 'bbe36dbb-3d60-11ed-9bfc-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-26 14:01:59',
'filled_amount': 592900.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_volume': 10,
'filled_vwap': 59290.0,
'ord_rej_reason': 0,
'ord_rej_reason_detail': '',
'order_style': 1,
'order_type': 1,
'position_effect': 1,
'position_side': 1,
'price': 59300.0,
'side': 1,
'status': 3,
'symbol': 'SHFE.cu2212',
'updated_at': '2022-09-26 14:02:06',
'volume': 10
}
]
(5)、未完成订单查询
方法说明:
query_unfinished_orders()
示例:
info = sim.query_unfinished_orders()
print(info)
执行结果
[
{ 'cl_ord_id': '29107026-3d64-11ed-9bfc-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-26 14:26:31',
'filled_amount': 0.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_volume': 0,
'filled_vwap': 0.0,
'ord_rej_reason': 0,
'ord_rej_reason_detail': '',
'order_style': 1,
'order_type': 1,
'position_effect': 1,
'position_side': 1,
'price': 59000.0,
'side': 1,
'status': 12,
'symbol': 'SHFE.cu2212',
'updated_at': '2022-09-26 15:00:00',
'volume': 10
},
]
(6)、账户历史订单查询
方法说明:
query_history_orders()
示例:
info = sim.query_history_orders()
print(info)
执行结果
[
{ 'client_id': 'fd173e3c-34c9-11ed-b138-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-15 15:42:46',
'date': '2022-09-15',
'filled_amount': 0.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_price': 0.0,
'filled_volume': 0,
'id': 18,
'order_type': '1',
'position_effect': '1',
'position_side': '1',
'price': 3722.0,
'reject_reason': None,
'reject_reason_detail': None,
'side': '1',
'status': '5',
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'updated_at': '2022-09-15 16:09:22',
'user_id': 41062089,
'volume': 4
},
{ 'client_id': '4cb76ccf-34d1-11ed-b138-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-15 16:35:06',
'date': '2022-09-15',
'filled_amount': 0.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_price': 0.0,
'filled_volume': 0,
'id': 17,
'order_type': '1',
'position_effect': '2',
'position_side': '1',
'price': 3722.0,
'reject_reason': None,
'reject_reason_detail': None,
'side': '2',
'status': '1',
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'updated_at': '2022-09-15 16:35:06',
'user_id': 41062089,
'volume': 6
},
...
]
(7)、账户业绩查询
方法说明:
query_performance(with_detail = False):
with_detail: 详情标识,值为True时,返回每日资金、持仓及订单信息
示例:
info = sim.query_performance()
print(info)
执行结果
{ 'indicators': { 'annual_return': 0.06362,
'annual_volatility': 0.02866,
'calmar_ratio': 27.352,
'cumulative_return': 0.0019599999999999618,
'end_date': '2022-09-26',
'max_drawdown': -0.00233,
'omega_ratio': 1.545,
'sharpe_ratio': 2.165,
'sortino_ratio': 4.478,
'start_date': '2022-09-15'
},
'returns': [ {'date': '2022-09-15', 'net_value': 1.00042},
{'date': '2022-09-16', 'net_value': 0.998973},
{'date': '2022-09-19', 'net_value': 0.999373},
{'date': '2022-09-20', 'net_value': 1.00009},
{'date': '2022-09-21', 'net_value': 0.998093},
{'date': '2022-09-22', 'net_value': 1.00213},
{'date': '2022-09-23', 'net_value': 1.00202},
{'date': '2022-09-26', 'net_value': 1.00196}
]
}
示例:返回每日资金、持仓及订单信息:
info = sim.query_performance(with_detail=True)
print(info)
执行结果
{ 'indicators': { 'annual_return': 0.06362,
'annual_volatility': 0.02866,
'calmar_ratio': 27.352,
'cumulative_return': 0.0019599999999999618,
'end_date': '2022-09-26',
'max_drawdown': -0.00233,
'omega_ratio': 1.545,
'sharpe_ratio': 2.165,
'sortino_ratio': 4.478,
'start_date': '2022-09-15'
},
'orders': [ { 'client_id': 'fd173e3c-34c9-11ed-b138-00163e18a8b3',
'created_at': '2022-09-15 15:42:46',
'date': '2022-09-15',
'filled_amount': 0.0,
'filled_commission': 0.0,
'filled_price': 0.0,
'filled_volume': 0,
'id': 18,
'order_type': '1',
'position_effect': '1',
'position_side': '1',
'price': 3722.0,
'reject_reason': None,
'reject_reason_detail': None,
'side': '1',
'status': '5',
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'updated_at': '2022-09-15 16:09:22',
'user_id': 41062089,
'volume': 4
},
...
],
'positions': [ { 'amount': 185147.0,
'available': 50,
'available_today': 0,
'cost': 3702.95,
'created_at': '2022-08-31 14:04:11',
'date': '2022-09-15',
'fpnl': 9026.79,
'frozen': 0.0,
'id': 25,
'side': '1',
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'updated_at': '2022-09-15 21:00:21',
'user_id': 41062089,
'volume': 50,
'volume_today': 0
},
...
],
'returns': [ { 'cash': 9658010.0,
'cum_pnl': -1773.45,
'date': '2022-09-15',
'frozen': 337128.0,
'nav': 10004200.0,
'net_value': 1.00042,
'pnl': 4166.56,
'returns': 0.00042
},
{ 'cash': 9698510.0,
'cum_pnl': -3365.12,
'date': '2022-09-16',
'frozen': 288910.0,
'nav': 9989730.0,
'net_value': 0.998973,
'pnl': -10270.7,
'returns': -0.0014463925
},
...
]
}
(8)、账户业绩查询
方法说明:
query_performance(with_detail = False):
with_detail: 详情标识,值为True时,返回每日资金、持仓及订单信息
示例:
info = sim.query_performance()
print(info)
执行结果
{ 'indicators': { 'annual_return': 0.06362,
'annual_volatility': 0.02866,
'calmar_ratio': 27.352,
'cumulative_return': 0.0019599999999999618,
'end_date': '2022-09-26',
'max_drawdown': -0.00233,
'omega_ratio': 1.545,
'sharpe_ratio': 2.165,
'sortino_ratio': 4.478,
'start_date': '2022-09-15'
},
'returns': [ {'date': '2022-09-15', 'net_value': 1.00042},
{'date': '2022-09-16', 'net_value': 0.998973},
{'date': '2022-09-19', 'net_value': 0.999373},
{'date': '2022-09-20', 'net_value': 1.00009},
{'date': '2022-09-21', 'net_value': 0.998093},
{'date': '2022-09-22', 'net_value': 1.00213},
{'date': '2022-09-23', 'net_value': 1.00202},
{'date': '2022-09-26', 'net_value': 1.00196}
]
}
(9)、委托下单
方法说明:
send_order(symbol, volume, price=0, buy_sell=Order.Buy, open_lose=Order.Open, order_type=Order.PriceLimit)
symbol: 合约代码
volume: 委托数量
price: 委托价格,市价单可不填,默认0
buy_sell: 买卖方向: Order.Buy | Order.Sell,默认Order.Buy
open_lose: 开平方向: Order.Open | Order.Close | Order.CloseToday | Order.CloseYesterday,默认Order.Open
order_type: 价格类型: Order.PriceLimit | Order.PriceMarket,默认Order.PriceLimit
示例:
info = sim.send_order('SHFE.rb2301', 5, 3750, buy_sell=Order.Buy, open_lose=Order.Open)
print(info)
执行结果
{'cl_ord_id': '0cf54113-3d79-11ed-9bfc-00163e18a8b3'}
(10)、批量下单
方法说明:
batch_order(orders: list):
orders: 订单列表
示例:
orders = [
{
'symbol': 'SHFE.rb2301',
'order_type': Order.PriceMarket,
'order_style': Order.ByTargetVolume,
'position_side': Order.PositionLong,
'target_volume': 2
},
{
'symbol': 'SHFE.rb2305',
'order_type': Order.PriceMarket,
'order_style': Order.ByTargetVolume,
'position_side': Order.PositionShort,
'target_volume': 2
}
]
info = sim.batch_order(orders)
print(info)
执行结果
[
{'cl_ord_id': '0fb74e6d-542b-11ed-87d0-00163e18a8b3'},
{'cl_ord_id': '0fb74e84-542b-11ed-87d0-00163e18a8b3'}
]
(11)、撤单委托
方法说明:
cancal_order(ids: list)
ids: 订单号列表
示例:
sim.cancal_order(['0cf54113-3d79-11ed-9bfc-00163e18a8b3'])
(12)、全部撤单
方法说明:
cancel_all()
示例:
sim.cancel_all()
(13)、全部平仓
方法说明:
close_all()
示例:
sim.close_all()
(14)、账户数据同步
方法说明:
account_sync()
示例:
sim.account_sync()
(15)、文件单工具
实例创建:
fo = FileOrder(trade_api: SimTrader, file_path: str, file_ext: str = '.csv', timers: list = None, init_run: bool = True)
trade_api: 交易/仿真交易API
file_path: 文件目录
file_ext: 文件后缀,默认:.csv,仅支持csv和excel文件
timers: 定时运行时间(文件变动外的定时执行),如:['09:15', '21:15']
init_run: 是否启动时运行一次,默认:True
merge_flag: 监控变化后是否每次合并所有文件,默认:False
##### 订单文件格式示例:
| exchange | code | target |
| -------- | ------ | ------ |
| DCE | eb2211 | 3 |
| DCE | l2301 | -3 |
| CZCE | MA301 | 0 |
| DCE | pp2301 | 5 |
| DCE | v2301 | 5 |
运行示例:
from dqdata import SimTrader, FileOrder
path = r'C:\Users\tony\Desktop\test'
sim = SimTrader(token='xxxx-xxxx-xxxx', account_id=1)
FileOrder(sim, path, timers=['09:15', '21:15']).start()
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|
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|
BLAKE2b-256 | 8a6989a68d08d967b7039ed20be16df2db1c47a178b8e89ee964f22e3e4b1a74 |
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|
MD5 | bb70094c0e05ddd3f39e3296b224b208 |
|
BLAKE2b-256 | a4ff15309dff8632408c37f737f5f1d5581237cc82f3e9d325f0dfdec3b7f20a |