easyths 1.6.3

同花顺交易自动化系统

EasyTHS - 同花顺交易自动化系统

基于 pywinauto 的同花顺交易软件自动化项目，提供 RESTful API 接口，通过操作队列确保高并发下的操作顺序和一致性。

项目特点

• 操作串行化：所有 GUI 操作串行执行，避免并发冲突
• 队列管理：支持优先级的任务队列，确保操作顺序
• 错误恢复：完整的错误处理和恢复机制
• 实时监控：详细的日志记录和状态监控
• RESTful API：完整的 HTTP 接口，支持各种语言集成
• MCP 支持：支持 Model Context Protocol，可被 AI 助手（如 Claude Desktop）直接调用
• 验证码识别：内置 CRNN 模型，支持自定义微调适配特定验证码样式

文档

详细文档请访问：https://noimank.github.io/easyths/

• 安装指南
• 基础用法
• 客户端设置
• Client SDK - Python 客户端 SDK
• MCP 服务 - AI 助手集成指南
• 验证码模型微调 - 自定义验证码识别模型
• API 参考

快速开始

环境要求

• Windows 10/11
• Python 3.12+
• 同花顺交易客户端

请一定一定要根据项目要求设置下单客户端，否则不保证可用

安装

# 使用 uvx 一键运行服务端（推荐）,需要已经打开下单软件并登录进入页面
uvx easyths[server]

# 或使用 pip 安装服务端
pip install easyths[server]
easyths

服务默认运行在 http://127.0.0.1:7648

更多安装方式请参考 安装指南。

支持的操作

操作	说明	参考操作耗时（秒）
买入 (buy)	股票买入委托	1.5~2.0
卖出 (sell)	股票卖出委托	1.5~2.0
持仓查询 (holding_query)	查询当前持仓	1.6~3.2
资金查询 (funds_query)	查询账户资金	0.6~1.0
委托查询 (order_query)	查询委托记录	2.8~3.3
撤单 (order_cancel)	撤销委托	1.0~1.6
历史委托查询 (historical_commission_query) 模拟账号不支持	查询历史成交	2.8~3.3
国债逆回购购买 (reverse_repo_buy)	购买国债逆回购	1.8~2.2
国债逆回购年化利率查询 (reverse_repo_query)	查询国债逆回购年化利率	0.9~1.3
条件买入 (condition_buy)	设置条件买入策略	2.4~3.1
止盈止损 (stop_loss_profit)	设置止盈止损策略	2.6~3.2
条件单查询 (condition_order_query)	查询现有的条件单	1.7~2.1
条件单删除 (condition_order_cancel)	删除指定条件单	2.0~2.5

详细的 API 接口和参数说明请参考 API 文档。

快速示例

使用 Python SDK（推荐）

# 仅安装客户端 SDK（轻量级，跨平台）
pip install easyths

from easyths import TradeClient

# 创建客户端
with TradeClient(host="127.0.0.1", port=7648, api_key="your-api-key") as client:
    # 买入股票
    result = client.buy("000001", 10.50, 100)
    if result["success"]:
        print("买入成功")

    # 查询持仓
    result = client.query_holdings()
    holdings = result["data"]["holdings"]
    print(f"持仓数: {len(holdings)}")

更多 SDK 用法请参考 Client SDK 文档。

使用 cURL API

# 启动服务
uvx easyths[server]

# 买入股票
curl -X POST http://127.0.0.1:7648/api/v1/operations/buy \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"params": {"stock_code": "000001", "price": 10.50, "quantity": 100}}'

# 查询持仓
curl -X POST http://127.0.0.1:7648/api/v1/operations/holding_query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

更多使用示例请参考 基础用法。

使用 MCP（AI 助手集成）

EasyTHS 支持 MCP (Model Context Protocol)，可以让 Claude Desktop 等 AI 助手直接调用交易功能。

Claude Desktop 配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "easyths": {
      "transport": {
        "type": "http",
        "url": "http://localhost:7648/api/mcp-server/"
      }
    }
  }
}

配置后，你可以在 Claude Desktop 中直接对话：

• "查询我的账户资金"
• "买入 100 股平安银行，价格 10.5 元"
• "当贵州茅台低于 1500 元时买入 100 股"

详细的 MCP 配置和使用说明请参考 MCP 服务文档。

系统要求

• 操作系统: Windows 10/11（必须，pywinauto 要求）
• Python: 3.12+
• 交易软件: 同花顺交易客户端

同花顺客户端设置

详细的配置步骤请查看 客户端设置指南

必须完成的设置：

1. 关闭悬浮工具栏
2. 关闭所有交易确认对话框
3. 开启"切换页面清空代码"
4. 清空默认买入/卖出价格

这些设置对于自动化交易系统的正常运行至关重要，请务必按照文档完成配置。

验证码模型微调

EasyTHS 内置 CRNN 验证码识别模型，支持微调以适配特定的验证码样式。

快速微调

cd captcha_model

# 1. 生成训练数据
python data_generate.py --num_samples 2000 --output_dir data/train
python data_generate.py --num_samples 500 --output_dir data/val
python data_generate.py --num_samples 500 --output_dir data/test

# 2. 将预训练模型放到 outputs 目录
# cp your_pretrained_model.pt outputs/best_model.pt

# 3. 开始微调
python train.py --config config_finetune.yaml

# 4. 评估模型
python eval.py --model outputs/best_model.pt

关键配置

微调使用 config_finetune.yaml，主要区别于从头训练：

• 更低学习率：0.00001 vs 0.0001，避免破坏预训练权重
• 固定学习率调度：constant 调度器，适合微调稳定阶段
• 更强数据增强：噪声强度更高，提升泛化能力

详细配置说明和高级用法请参考 captcha_model/README.md。

安全须知

• 本系统仅供学习和研究使用
• 自动化交易存在风险，请谨慎使用
• 建议先在模拟环境测试
• 请保护好 API 密钥安全

许可证

MIT License

联系方式

• 作者: noimank
• 邮箱: [e-mail]
• 仓库: https://github.com/noimank/easyths

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