xtquant_big_convert

大 QMT 运行环境里的 RPC 桥接包：把大 QMT 内置 Python（行情查询、交易、持仓）封装成可远程调用的服务，并兼容一组 MiniQMT 方法名，让外部程序无需 XtQuantServer 权限就能驱动大 QMT。

支持 Redis / ZMQ / MySQL / 共享内存 四种可插拔传输，切换只需改一个配置字段。

另附 qmt-trader skill：让 Claude Code / ZCode / Cursor 等 AI 助手通过统一 CLI（46 个子命令）直接查行情、查持仓、下单撤单，详见下文「AI 助手 Skill：qmt-trader」。

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功能一览

RPC 接口（远程可调用）

通过 RPC 可调用的大 QMT 能力（白名单 117 个只读方法 + 2 个下单方法 + 12 个 MiniQMT 风格别名，覆盖官方文档全部交易/查询函数）：

类别	方法
系统	ping
行情快照	get_ticks / get_full_tick（五档盘口）
K线/历史	get_market_data / get_market_data_ex / get_local_data / get_close_price / get_index_weight
L2 行情	get_l2_quote / get_l2_order / get_l2_transaction / subscribe_l2thousand（需 L2 权限）
板块	get_stock_list_in_sector / get_sector_list* / get_sector_info / create_sector / add_sector / remove_sector
交易日历/时段	get_trading_dates / get_holidays* / get_markets* / get_market_last_trade_date* / get_date_location / get_trading_calendar / get_trade_times
数据下载	download_history_data / download_history_data2 / download_holiday_data / download_etf_info / download_cb_data / download_history_contracts / download_index_weight / download_sector_data
财务/因子	get_financial_data / download_financial_data / download_financial_data2 / get_raw_financial_data / get_factor_data
ETF/期权/期货	get_etf_info / get_ipo_info / get_option_list / get_his_option_list / get_his_option_list_batch / get_option_detail_data / get_option_undl_data / get_option_undl / get_ETF_list / get_main_contract / get_his_contract_list
期权定价	bsm_price / bsm_iv / get_option_iv
龙虎榜/股东	get_longhubang / get_top10_share_holder / get_holder_num / get_turnover_rate（区间换手率）/ get_industry / get_his_st_data / get_his_index_data
资金流	get_north_finance_change（北向）/ get_hkt_statistics（港股通）/ get_hkt_details / get_hkt_exchange_rate
因子/模型	call_formula / subscribe_formula / unsubscribe_formula / get_formula_result / gen_factor_index
时间转换	datetime_to_timetag / timetag_to_datetime / timetagToDateTime（纯本地计算）
账户查询	get_asset（资金）/ get_positions（持仓）/ query_stock_position（单股持仓）/ query_orders（委托）/ query_trades（成交）/ get_history_trade_detail_data（历史成交）/ get_value_by_order_id / get_last_order_id
新股/打新	get_ipo_data / get_new_purchase_limit
融资融券	get_assure_contract（担保品）/ get_enable_short_contract（融券标的）/ get_unclosed_compacts（未平仓）/ get_closed_compacts（已平仓）/ get_debt_contract（负债）—— 需两融权限，普通账户降级为空
期权持仓	get_option_subject_position（标的持仓）/ get_comb_option（组合期权）
持仓同步	sync_positions（写回 Redis 供客户端缓存）
下单/撤单	submit_order / cancel_order（默认关闭，需显式开启）

客户端兼容层 BigQmtXtData 对常用方法有显式封装（xtdata.get_longhubang(...)、xtdata.bsm_price(...) 等），其余通过万能入口 xtdata.call_method("get_float_caps", stockcode="000001.SZ") 调用。

* 标记的方法在大 QMT（完整交易端）环境下用 fallback 实现（非原生数据）：get_sector_list 返回常用板块名清单，get_holidays 从交易日历反推，get_markets 返回固定市场集合，get_market_last_trade_date 从日历派生。详见 docs/RPC_API_REFERENCE.md 第 8 节「大 QMT 环境的能力边界」。

客户端兼容层

• bigqmt_signal_trader.xtquant_compat：把旧代码的 xt_trader / xtdata 调用转成 RPC，无需改业务代码。
• 兼容 MiniQMT 方法名：query_stock_asset / query_stock_positions / query_stock_orders / get_full_tick / order_stock 等。
• 完整 xtconstant 枚举（91 个常量，对齐原生 MiniQMT）：账号类型、委托类型（股票/期货/信用/期权）、报价类型、委托状态、账号状态、ORDER_TYPE_SET。

# 旧代码零改动（自动命中 shim）
from xtquant.xtconstant import STOCK_BUY, FIX_PRICE, ORDER_SUCCEEDED

# 或直接从 compat 导入
from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import (
    SECURITY_ACCOUNT, STOCK_BUY, FIX_PRICE, CREDIT_FIN_BUY,
    FUTURE_OPEN, ACCOUNT_STATUS_OK, ORDER_SUCCEEDED,
)

异步回报回调（MiniQMT 风格，实盘验证）

客户端注册 XtQuantTraderCallback 子类，connect()/subscribe() 后实时接收委托/成交/错误回报（通过 Redis pubsub 推送）：

from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import (
    StockAccount, XtQuantTraderCallback, configure, xt_trader,
)

class MyCallback(XtQuantTraderCallback):
    def on_stock_order(self, order):
        print("委托回报:", order.stock_code, order.order_status, order.order_sysid)

    def on_stock_trade(self, trade):
        print("成交回报:", trade.stock_code, trade.order_id, trade.traded_volume, trade.traded_price)

    def on_order_error(self, order_error):
        print("委托失败:", order_error.order_id, order_error.error_id, order_error.error_msg)

    def on_cancel_error(self, cancel_error):
        print("撤单失败:", cancel_error.order_id, cancel_error.error_id, cancel_error.error_msg)

    def on_order_stock_async_response(self, response):
        print("异步下单回报:", response.account_id, response.order_id, response.seq)

    def on_account_status(self, status):
        print("账户状态:", status.account_id, status.account_type, status.status)

configure()
xt_trader.register_callback(MyCallback())
acc = StockAccount(xt_trader.client.account_id, "STOCK")
xt_trader.connect()
xt_trader.subscribe(acc)

# 异步下单（返回 seq，回报走回调）
seq = xt_trader.order_stock_async(acc, "600654.SH", 23, 100, 11, 2.95, "rpc_test", "备注")

完整的回调链（对齐 MiniQMT 原生语义，实盘验证）：

回调	触发时机	已验证
on_account_status	connect()/subscribe() 后	✅
on_order_stock_async_response(seq, resp)	异步下单提交成功	✅（实盘）
on_stock_order(order)	委托状态变化（已报 50 / 已成 56 / 废单 57）	✅（实盘）
on_stock_trade(trade)	成交回报	✅
on_order_error(err)	废单/拒单（服务端检测 status=57 推送）	✅（实盘）
on_cancel_error(err)	撤单失败	✅
on_cancel_order_stock_async_response	异步撤单回报	✅

*_async 查询方法（对齐 MiniQMT 签名，callback 可选）：

# 方式 1：callback 接收结果（MiniQMT 原生语义，返回 None）
xt_trader.query_stock_asset_async(acc, lambda asset: print(asset.cash, asset.total_asset))
xt_trader.query_stock_positions_async(acc, lambda positions: print(len(positions)))

# 方式 2：不传 callback，返回 seq（我们的扩展）
seq = xt_trader.query_stock_orders_async(acc)

注意：QMT 必须运行在实盘模式（非模拟/模型交易）才能收到完整回报。模拟模式下委托进 QMT 界面但不在真实委托队列，query_orders 查不到、order_stock 返回 -1（触发 on_order_error）。

全推行情订阅（subscribe_whole_quote 真推送）

subscribe_whole_quote 是服务端真推送——对齐 MiniQMT 全推行情订阅。服务端引用计数管理 ContextInfo.subscribe_whole_quote 回调，通过独立 PUB/SUB 通道向客户端增量推送行情（不是一次性快照）：

架构（三通道）：

1. 控制面 RPC——subscribe_whole_quote / unsubscribe_whole_quote / quote_keepalive 方法（复用现有 transport）
2. 数据面推送——QuotePushChannel 单向 PUB/SUB（redis pub/sub 或 zmq PUB/SUB，按部署 transport 选择；msgpack 编码 + json 兜底）
3. Big-QMT 行情源——QuoteSubscriptionManager 按组合键归一化共享（大写/去空格/排序），多客户端共享一个底层订阅

关键设计：

• 组合键去重：不同客户端订阅相同标的组合，只占一个 big-QMT 订阅
• 引用计数：按 (client_id, sub_id) 计数，全部退订或 30s keepalive 超时才销毁
• 客户端心跳：周期 quote_keepalive；检测推送静默（默认 10 轮心跳）自动重放订阅，服务端重启后自动恢复
• 初始快照：客户端用 get_full_tick 预拉快照（big-QMT 回调是增量的）

用法：

from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import configure, xtdata

configure()

# 订阅全推行情（callback 收到增量推送）
def on_quote(data):
    for code, tick in data.items():
        print(code, tick.get("lastPrice"))

seq = xtdata.subscribe_whole_quote(["600000.SH", "000001.SZ"], callback=on_quote)

# 退订
xtdata.unsubscribe_quote(seq)

验证：实盘交易日验证 1/20/50/100 只标的，3s 推送节奏稳定，零丢失零乱序；多客户端共享/退订隔离/同客户端多 sub_id 全过；服务端重启恢复（42s 中断后验证两次）。详见 docs/SUBSCRIBE_WHOLE_QUOTE_PUSH.md 和 docs/SUBSCRIBE_WHOLE_QUOTE_LIVE_VERIFICATION.md。

可插拔传输层

传输	同机 p50	跨机	适用场景
redis（默认）	~13ms	✅	生产默认，稳定
zmq	~0.7ms*	✅	同机低延迟
mysql	~105ms	✅	兼容兜底
shm	—	❌	接口预留（未实现）

*zmq fast-path；约 30% 请求会撞 QMT 的 GIL 调度尖峰（~500ms）。

FormulaServer 直连快速路径（只读行情，默认开启）

大 QMT 的 58600 端口是 FormulaServer——QMT 内置的 C++ 行情/参考数据服务（端口取自 config/formulaserver/formulaserver.ini 的 [server_formula] address）。QMT 自带 Python 的 qmt_api 包就是它的客户端。

客户端对这些方法会绕开整条 RPC 链路（不经过 QMT 的 python 策略线程，也不抢 GIL）， 实测 p50 0.07ms，穿过完整客户端栈是 0.145ms/次：

对比	p50
redis RPC	~13ms
zmq RPC	~0.7ms（30% 撞 500ms GIL 尖峰）
FormulaServer 直连	0.07ms（无 GIL 竞争）

直连覆盖 10 个方法：get_instrument / get_instrument_detail / get_instrumentdetail / get_last_volume / get_total_share / get_contract_multiplier / get_main_contract / get_weight_in_index / get_stock_list_in_sector / get_market_data_ex。

能力边界（重要）：FormulaServer 只有行情/参考数据。所有账户、持仓、委托、成交、下单 方法一律返回 ErrorID 200005 未找到该服务，getFullTick/getQuote 也不存在。所以它是 只读快速路径，不是 RPC 桥的替代品——交易、账户查询、五档盘口仍然走 RPC。

以下方法刻意不走直连，因为参数语义与我们的调用方不一致，宁慢勿错：

• get_trading_dates —— FormulaServer 要股票代码（000001.SZ），传市场代码（SH）静默返回 []，而我们的调用方传的是市场。
• get_divid_factors / get_risk_free_rate —— 参数语义不同（区间 vs 单日、index vs timetag）。
• 复权 K 线 —— 实测 dividendType 传 none 和 front 返回完全相同，复权未生效。因此只有 dividend_type="none" 才走直连，其余回退 RPC，避免静默返回未复权价格。 （复权数据还需先在服务端下载原始数据，见下文「复权数据下载陷阱」。）

配置（客户端侧，默认就是开启，通常不用写）：

BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "formula_server": {
        "enabled": True,              # 或环境变量 BIGQMT_FORMULA_ENABLED=0 关闭
        # "host": "127.0.0.1",        # 默认本机；FormulaServer 绑 0.0.0.0，跨机需放行防火墙
        # "port": 58600,              # 不写则从 qmt_root 的 ini 读，再退回 58600
        # "qmt_root": r"D:\国金证券QMT交易端",
        # "timeout_seconds": 3.0,
        # "methods": ["get_instrument"],       # 只路由白名单里的方法
        # "failure_cooldown_seconds": 30.0,    # 连不上后停用多久再重试
    },
}

失败一律自动回退 RPC：方法未映射、参数translate 不了、服务没起、连接断——都退回原路径， 所以连不上 58600 的客户端行为与改动前完全一致。BSON 编解码内置了无依赖实现（可选用 pymongo 的 bson，两者输出实测逐字节一致），客户端不需要额外装包。

独立 ZMQ 回测桥接

bigqmt_backtest 与实盘 RPC 桥接完全分离，提供两个明确隔离的后端：

• QMT_NATIVE：BIGQMT_ZMQ_BACKTEST.py 运行在 QMT 回测进程内。QMT 负责历史 行情推进、资金持仓、passorder/cancel 和原生撮合；ZMQ 只桥接 Bar、订单意图及 QMT 委托/成交结果。
• LOCAL_SIM：端口 16661 的独立 CSV 工具，仅用于脱离 QMT 验证协议和策略逻辑， 使用本地撮合并输出本地结果文件。

QMT 原生入口使用独立端口 16662、独立 run_id/client_id，强制验证 ContextInfo.do_back_test=true，固定 live_ready=false，不会导入或修改 bigqmt_signal_trader。

启动 CSV 独立测试服务：

python -m pip install -e .
python -m bigqmt_backtest.server `
  --data examples/backtest_bars.example.csv `
  --config examples/backtest_config.example.json `
  --run-id demo-001 `
  --bind tcp://127.0.0.1:16661

另开一个终端运行外部策略：

python examples/zmq_backtest_strategy.py `
  --endpoint tcp://127.0.0.1:16661 `
  --run-id demo-001 `
  --symbol 600000.SH `
  --fast 2 `
  --slow 3

QMT 原生安装、逐 Bar 同步协议、CSV 备用模式和安全边界见 docs/ZMQ_BACKTEST_BRIDGE.md。

无 redis 版本（QMT 沙箱拒绝 import redis 时用）

如果你的 QMT 环境拒绝 import redis（券商白名单拦截），用 bigqmt_no_redis/ 目录下的无 redis 版本：

• bigqmt_no_redis/zmq_transport.py — 自包含的 ZMQ transport，内联所有编码函数，完全不 import redis_common/redis_rpc，去掉 redis 服务发现（用静态派生端口）
• bigqmt_no_redis/DRYRUN_no_redis.py — 无 redis 的 DRYRUN 入口，强制 transport=zmq + background_threads=True，只加载 zmq transport

用法：QMT 策略编辑器加载 BIGQMT_DRYRUN_NO_REDIS.py（同步到 QMT 目录时用这个文件名），RPC 走纯 ZMQ，零 redis 依赖。其余功能（行情/交易/持仓查询）与标准版一致。

委托/成交查询的 strategy_name 陷阱（重要）

get_trade_detail_data 按 strategy_name 过滤委托/成交——下单时用的 strategy_name 必须和查询时一致，否则查不到。

• 下单时传 strategy_name="rpc_test" → 委托记在 rpc_test 下
• 查询时传 strategy_name="bigqmt_signal_trader" → 返回空（不匹配）

修复：query_orders / query_trades 默认传空字符串 ""，返回该账户的全部委托/成交（不按 strategy_name 过滤）。如需过滤，显式传 strategy_name。

实测验证（get_trade_detail_data 探测）：

• st="" → ORDER=9, DEAL=9（全部）
• st="rpc_test" → ORDER=3, DEAL=1（只有 rpc_test 的）
• st="bigqmt_signal_trader" → ORDER=0, DEAL=0（空）

复权数据下载陷阱（重要）

前/后复权 K 线必须先在服务端下载原始数据，否则返回全 0。

Big QMT 的复权（dividend_type='front'/'back'）是服务端现场计算的——需要原始 K 线 + 除权因子已经在服务端存在。直接请求 front 而服务端没下载过原始数据时，返回的 close 全是 0.0（只有最后一根有价）。

实测复现（600654.SH / 600227.SH）：

• 直接 get_market_data_ex(dividend_type='front') → 634 行全 0
• 先 download_history_data 后再请求 → 真实复权价（front ≠ none，复权生效）

已修复：xtdata.download_history_data2(codes, period, dividend_type='front') 现在会自动先触发服务端原始数据下载（拉原始 K 线 + 除权因子），再拉复权数据到本地缓存。用法不变：

# 前复权下载（自动先服务端下载原始数据 + 除权因子）
xtdata.download_history_data2(["600654.SH"], period="1d",
                               start_time="20240101", dividend_type="front")

# 之后本地读取（零 RPC）
xtdata.get_local_data(["close"], ["600654.SH"], period="1d",
                      start_time="20240101", dividend_type="front")

读取类 API 也自愈：get_market_data_ex / get_market_data 带复权参数时，若检测到返回全 0（服务端缺原始数据），会自动触发服务端下载、等待落盘、重试一次，拿到真实复权价。get_local_data 的 fallback 拉取同样受益。无需手动等待。

注意：QMT 服务端下载是异步落盘的，自愈路径内置了等待 + 一次重试；极端大区间若一次重试仍全 0，可稍后重读或先显式 download_history_data2。

实盘卖出方向误判修复（exec_events）

实盘发现：QMT 回调里 m_nDirection 恒为 48（即使是卖出），导致卖出被误判为买入。

修复（exec_events._extract_direction）改为仲裁链：

1. m_nOffsetFlag（最可靠，匹配 query_orders）
2. m_nDirection（传统 EEntrustBS，但实盘可能恒为 48）
3. 当 direction≠offset（期货：卖+开仓=49+48），用 m_nOpType（23=买/24=卖）仲裁
4. m_nOpType/order_type（兜底）

对股票现货，direction=offset（48=买/49=卖）；对期货，direction≠offset，仲裁保正确。

多账号使用（股票+期货 / 普通+信用）

当前架构是单账号单实例——一个 QMT 策略进程绑定一个账号，RPC channel 按 account_id 隔离（bigqmt:rpc:req:{account_id}）。多账号场景（如股票+期货、普通+信用账户同时交易）的推荐方案是在 QMT 里跑多个策略实例，每个实例绑一个账号。

方案：多策略实例（推荐，不改代码）

服务端（QMT 内）：为每个账号创建一个独立的配置文件和 DRYRUN 入口。

# bigqmt_signal_trader_local_config_stock.py  — 股票账号
BIGQMT_ACCOUNT_ID = "你的股票账号"
BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "host": "...", "port": 6379, "db": 5, "password": "...",
    "transport": "redis",          # 或 "zmq"
    "account_type": "STOCK",       # 股票
    # ...
}

# bigqmt_signal_trader_local_config_credit.py  — 信用账号
BIGQMT_ACCOUNT_ID = "你的信用账号"
BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "host": "...", "port": 6379, "db": 5, "password": "...",
    "transport": "redis",
    "account_type": "CREDIT",      # 信用（两融）
    # ...
}

然后在 QMT 策略编辑器里加载两个 DRYRUN 文件（每个指向不同的配置），分别运行。两个实例的 RPC channel 自动隔离（按 account_id）。

zmq 模式注意：每个实例的 zmq 端口从 account_id 派生（15560 + account_id mod 100），不同账号自动不冲突。

客户端（外部程序）：为每个账号创建独立的 client/trader 对象。

from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import BigQmtRpcClient, BigQmtXtTrader, StockAccount

# 股票账号
stock_client = BigQmtRpcClient(account_id="股票账号", redis_config={...})
stock_trader = BigQmtXtTrader(account_id="股票账号", redis_client=stock_client.redis_client)
stock_acc = StockAccount("股票账号", "STOCK")

# 信用账号
credit_client = BigQmtRpcClient(account_id="信用账号", redis_config={...})
credit_trader = BigQmtXtTrader(account_id="信用账号", redis_client=credit_client.redis_client)
credit_acc = StockAccount("信用账号", "CREDIT")

# 分别查询/下单
stock_asset = stock_trader.query_stock_asset(stock_acc)
credit_positions = credit_trader.query_stock_positions(credit_acc)

跨账号隔离：每个账号的 RPC channel、持仓查询、委托回报完全隔离（按 account_id 路由），互不影响。

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环境要求与依赖安装

本系统分两部分，各自需要自己的 Python 环境和依赖：

部分	运行位置	Python	装什么
客户端（外部程序）	你的开发机	3.8+（推荐）	pip install xtquant-big-convert
服务端（QMT 内）	QMT 的 bin.x64/python.exe	3.6（QMT 自带）	按传输装 1 个包

A. 客户端（外部程序，推荐 pip 安装）

客户端就是写策略/调接口的那台电脑（也叫「开发机」）。直接 pip 安装：

# 基础安装（含 pyzmq，zmq 传输必需）
pip install xtquant-big-convert

# 含 redis 支持（redis 传输）
pip install xtquant-big-convert[redis]

# 含 mysql 支持（mysql 传输）
pip install xtquant-big-convert[mysql]

# 开发环境（含测试工具）
pip install xtquant-big-convert[dev]

# 从源码安装（开发模式）
git clone https://github.com/litaolemo/xtquant_big_convert.git
cd xtquant_big_convert
pip install -e .

安装后可直接 import：

from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import configure, xt_trader, xtdata
from bigqmt_signal_trader.transports.factory import build_transport

configure()
print(xtdata.get_full_tick(["000001.SZ"]))

B. 服务端（QMT 内 Python 3.6）

QMT 自带 Python 3.6（bin.x64/python.exe），只需按你选的传输装对应依赖：

传输	服务端需要的包	客户端需要的包
redis（默认）	redis（QMT 通常已内置）	redis
zmq	pyzmq	pyzmq（基础安装已含）
mysql	pymysql + DBUtils	pymysql + DBUtils

⚠️ 用 redis 传输就不需要装 pyzmq / pymysql / DBUtils——下面的安装说明是按需的，你用什么传输装什么。

安装到 QMT 的 Python（以 zmq / mysql 为例）：

QMT 的 Python 3.6 用旧 OpenSSL，pip 直连 HTTPS 镜像会报 SSL 错误。有两种方法：

# 方法 A：从开发机拷贝纯 Python 包（推荐，绕过 SSL 问题）
# pymysql / DBUtils 是纯 Python，可直接拷贝；在开发机（已装这些包）执行：
$QMT_SITE = "D:\国金证券QMT交易端\bin.x64\Lib\site-packages"
Copy-Item -Recurse "C:\Users\<你>\anaconda3\Lib\site-packages\pymysql" "$QMT_SITE\pymysql"
Copy-Item -Recurse "C:\Users\<你>\anaconda3\Lib\site-packages\dbutils" "$QMT_SITE\dbutils"

# 方法 B：用 QMT python pip 装（可能因 SSL 失败，需配置信任）
cd D:\国金证券QMT交易端
.\bin.x64\python.exe -m pip install --trusted-host mirrors.aliyun.com pymysql DBUtils

验证安装：

.\bin.x64\python.exe -c "import pymysql; from dbutils.pooled_db import PooledDB; print('OK')"

pyzmq 特殊说明：包含 C 扩展，不能直接拷贝。Python 3.6 需装 pyzmq==19.0.2（最后一个支持 3.6 的版本）。如果 SSL 装不上，可下载对应 wheel 手动 pip install xxx.whl。

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快速开始

前置：客户端已按上面「A. 客户端」装好包；服务端按「B. 服务端」装好所选传输的依赖。下面是从零跑通整套流程的步骤。

第 1 步：同步代码到 QMT 的 python 目录

把以下内容复制到大 QMT 的 python 目录（如 D:\国金证券QMT交易端\python\）：

src/bigqmt_signal_trader/          （整个核心包，含 transports/）
src/bigqmt_signal_trader_strategy.py
src/bigqmt_signal_trader_redis_rpc_runtime.py
src/BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py         （★ QMT 编辑器入口，GBK 编码，在 QMT 里加载这个）

在 QMT 策略编辑器里只加载 BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py 一个文件。它会自动 import 上面其余文件。其余 .py（bigqmt_signal_trader_*）是它依赖的模块，不是直接运行的入口。

第 2 步：创建 QMT 端私有配置

在 QMT 的 python 目录创建 bigqmt_signal_trader_local_config.py（不要提交此文件）：

# coding: utf-8
BIGQMT_ACCOUNT_ID = "你的资金账号"        # 如 "1234567890"

BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "host": "你的Redis地址",              # 如 "192.168.1.100"
    "port": 6379,
    "db": 5,
    "password": "你的Redis密码",

    # === 传输选择（默认 redis，生产推荐）===
    # "transport": "redis",              # 不写就是 redis
    # 切 zmq（同机低延迟，实测 p50~0.3ms）：装了 pyzmq 后只需这一行。
    #   非 redis 传输会自动开 background_threads；端口按账号派生 127.0.0.1:1556x。
    # "transport": "zmq",
    # 切 mysql（兼容兜底）：需装 pymysql+DBUtils，同样自动开 background_threads。
    # "transport": "mysql",
    # "mysql": {"driver":"pymysql","host":"...","port":3306,"user":"root",
    #           "password":"...","database":"bigqmt_rpc","charset":"utf8mb4"},

    "rpc_allow_order_methods": False,    # 下单默认关闭
    "rpc_process_in_listener": True,     # 只读请求在收包线程直接处理（低延迟）
    "rpc_listener_methods": ("*",),      # * = 所有只读方法
    "rpc_background_threads": False,     # redis 用 QMT adjust 线程 drain
    "schedule_adjust": True,
    "schedule_adjust_interval": "500nMilliSecond",
}

重要：切到 zmq 或 mysql 时，必须同时设 "rpc_background_threads": True（这两种传输用自己的后台线程，不走 QMT 回调 drain）。

第 3 步：在 QMT 里运行策略（BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py）

入口文件是 src/BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py（GBK 编码，QMT 友好）。在 QMT 策略编辑器加载并运行它。

这个文件做什么

它是 QMT 编辑器入口的"外壳"（shell），按顺序做 5 件事：

1. 定位 python 目录：把 QMT 的 python 目录加到 sys.path，让 bigqmt_signal_trader 包能 import。
2. reload 模块：importlib.reload 刷新 redis_common / redis_rpc / strategy / runtime —— QMT 在编辑器里重跑策略时，进程不退出，reload 确保新代码立即生效。
3. 注入 Redis 配置：读 bigqmt_signal_trader_local_config.py 里的 BIGQMT_REDIS_CONFIG，调 configure_runtime_redis()。
4. 注入账号：读 BIGQMT_ACCOUNT_ID，调 configure_runtime_account()。如果配置没给，fallback 用 QMT 全局变量 account。
5. 绑定 QMT 原生 API：把 QMT 内置的 passorder / cancel / get_trade_detail_data 函数绑进 runtime（用 try/except NameError 包住，因为这些名字只在大 QMT 进程内存在）。
6. 导出 QMT 回调：init = _runtime.init / handlebar = _runtime.handlebar / adjust = _runtime.adjust 等，让 QMT 能回调到我们的策略逻辑。

⚠️ 硬编码路径（重要）

BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py 里有一处写死的 QMT python 目录路径，作为 __file__ 找不到时的 fallback：

def _known_qmt_python_dir():
    root = "".join(chr(value) for value in (0x56fd, 0x91d1, 0x8bc1, 0x5238))   # 国金证券
    suffix = "".join(chr(value) for value in (0x4ea4, 0x6613, 0x7aef))          # 交易端
    return "D:\\" + root + "QMT" + suffix + "\\python"
    # 解码后 = D:\国金证券QMT交易端\python

• chr() 编码是为了规避 QMT 用 GBK 保存策略文件时中文乱码（用 Unicode 码点拼出"国金证券交易端"）。
• 路径优先级：先用 __file__ 所在目录（脚本实际位置），找不到才用这个硬编码 fallback。
• 如果你的 QMT 装在别的路径（比如 D:\华泰QMT\python）：通常不用改，因为 __file__ 优先。但如果你用 exec 方式加载（__file__ 未定义），需要把 _known_qmt_python_dir() 改成你的路径，或直接硬编码：

  def _known_qmt_python_dir():
      return r"D:\你的券商QMT\python"
  

启动成功标志（QMT 输出面板）

[bigqmt_shell] reload entry paths=['D:\\国金证券QMT交易端\\python']
[bigqmt_shell] local redis config loaded keys=['host', 'port', 'db', ...]
[bigqmt_shell] local account config loaded=True
[bigqmt_rpc] transport=redis mode process_in_listener=True listener_methods=('*',) ...
[bigqmt_rpc] started channel=bigqmt:rpc:req:你的账号
[bigqmt_signal_trader] init ok

为什么是 GBK 编码？ QMT 的策略编辑器用本地代码页（中文 Windows 是 GBK）保存文件。文件头 #coding:gbk 声明编码，避免 QMT 保存时破坏 UTF-8 内容。源码本身是 ASCII（中文用 chr() 拼），所以实际不会乱码。

为什么不直接用 bigqmt_signal_trader_redis_rpc_runtime.py？ 那个文件是纯逻辑入口，不包含 reload 和 QMT API 绑定。BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py 是给 QMT 编辑器专用的外壳，处理了 QMT 进程不退出导致模块缓存、API 绑定等坑。在 QMT 里只加载 BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py。

第 4 步：客户端调用

方式 A：用兼容层（推荐，旧代码零改动）

客户端创建配置文件 bigqmt_signal_trader_client_config.py（与上面类似但用客户端视角），然后：

from bigqmt_signal_trader.xtquant_compat import StockAccount, configure, xt_trader, xtdata

configure()

acc = StockAccount(xt_trader.client.account_id, "STOCK")

# 行情
ticks = xtdata.get_full_tick(["000001.SZ"])
print(ticks["000001.SZ"]["lastPrice"])

# 持仓 / 资金
positions = xt_trader.query_stock_positions(acc)
asset = xt_trader.query_stock_asset(acc)
print(asset.cash, asset.total_asset)

# K线（自动还原成 pandas DataFrame）
klines = xtdata.get_market_data_ex(
    field_list=["close"], stock_list=["000001.SZ"], period="1d", count=5
)

方式 B：直接 RPC 调用

from bigqmt_signal_trader.redis_rpc import call_redis_rpc
import redis

r = redis.Redis(host="192.168.1.100", port=6379, db=5, password="...")
resp = call_redis_rpc(r, "你的账号", "get_full_tick", {"codes": ["000001.SZ"]})
print(resp["data"]["000001.SZ"]["lastPrice"])

方式 C：无缝替换旧 xtquant（最终切换）

把仓库 src 放到 PYTHONPATH 最前面，旧代码的 from xtquant import xtdata 自动命中本仓库 shim：

$env:PYTHONPATH = "D:\gjzqqmt\xtquant_big_convert\src;$env:PYTHONPATH"

# 旧代码完全不改
from xtquant import xtdata
ticks = xtdata.get_full_tick(["600000.SH"])  # 走 RPC 到大 QMT

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切换传输层

只需改一个字段

服务端 + 客户端的配置文件里，transport 字段保持一致即可：

BIGQMT_REDIS_CONFIG = {
    "transport": "zmq",                  # redis / zmq / mysql / shm
    "zmq": {"host": "127.0.0.1"},        # 各传输子配置
    # redis 配置保留（zmq 服务发现、mysql 不需要时的 fallback 都用它）
}

各传输配置示例

Redis（默认）：

{"transport": "redis"}  # 或省略 transport 字段

ZMQ（同机低延迟，需 pyzmq）：

{
    "transport": "zmq",
    "rpc_background_threads": True,        # 必须！
    "zmq": {
        "host": "127.0.0.1",              # 默认端口从 account_id 派生
        # "port": 5560,                   # 可显式指定
        # 端口冲突时自动找空闲端口 + 通过 Redis 服务发现告知客户端
    },
}

MySQL（兼容兜底，需 pymysql + DBUtils）：

{
    "transport": "mysql",
    "rpc_background_threads": True,        # 必须！
    "mysql": {
        "driver": "pymysql",
        "host": "192.168.1.100", "port": 3306,
        "user": "root", "password": "...",
        "database": "bigqmt_rpc", "charset": "utf8mb4",
        "poll_interval_seconds": 0.01,
        "pool_config": {"mincached": 1, "maxcached": 3, "maxshared": 0, "maxconnections": 4},
    },
}

ZMQ 端口与服务发现

• 默认端口从 account_id 派生：15560 + (账号数字 mod 100)，不同账号自动不冲突。
• 端口被占时，server 自动往上扫描找空闲端口，把真实地址写到 Redis key bigqmt:zmq:addr:{account_id}（TTL 300s）。
• 客户端连接时按优先级解析地址：显式 connect_address > Redis 服务发现 > 默认派生端口。
• server 退出时自动清理 discovery key。
• 服务发现是可选的（没配 Redis client 时退化为静态派生端口）。

完整传输层文档见 docs/RPC_TRANSPORTS.md。

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实测延迟对比（真实直连 QMT）

三种传输全部实测，端到端连接真实 QMT 进程，n=15/方法：

传输	ping p50	get_full_tick p50	成功率	尖峰来源
Redis	13ms	15ms	100%	偶发 245ms（网络抖动）
ZMQ	0.7ms*	0.7ms*	100%	30% 撞 500ms（QMT adjust GIL）
MySQL	104ms	110ms	100%	轮询开销

*ZMQ fast-path（避开 GIL 尖峰的请求）；overall p90 ~498ms。

生产推荐 Redis：稳定、跨机、无 GIL 问题、QMT 端零额外依赖。ZMQ 理论最快但受 QMT 主线程 GIL 调度影响。MySQL 仅作兜底。

复现基准：

python bench_latency.py        # Redis 单传输延迟
python bench_transports.py -n 100  # Redis vs ZMQ 对比

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目录结构

src/bigqmt_signal_trader/
├── transports/                    可插拔传输层
│   ├── base.py                    RpcTransport 抽象接口
│   ├── redis_transport.py         Redis（默认，rpush/blpop/brpop）
│   ├── zmq_transport.py           ZMQ（ROUTER/DEALER + 服务发现）
│   ├── mysql_transport.py         MySQL（轮询 + DBUtils 连接池）
│   ├── shm_transport.py           共享内存（stub）
│   └── factory.py                 build_transport 工厂
├── adapters/                      QMT API 适配器
│   ├── market_bigqmt.py           行情（ContextInfo 封装）
│   ├── order_bigqmt.py            下单（passorder）
│   ├── position_bigqmt.py         持仓（get_trade_detail_data）
│   └── redis_common.py            Redis 连接/编解码
├── redis_rpc.py                   RPC 服务（handlers + service + transport 集成）
├── xtquant_compat.py              客户端兼容层（xt_trader / xtdata + 异步回调）
├── exec_events.py                 委托/成交/错误事件推送（Redis pubsub）
├── quote_push_channel.py          全推行情推送通道（redis/zmq PUB/SUB）
├── quote_subscription_manager.py  服务端全推订阅管理（引用计数 + 组合键去重）
├── whole_quote_session.py         客户端全推订阅会话（心跳 + 重启恢复）
├── full_tick_cache.py             全市场行情快照缓存（可选降载）
├── strategy.py 之类               策略骨架、风控、价格引擎等
bigqmt_no_redis/                   无 redis 版本（QMT 沙箱拒绝 import redis 时用）
│   ├── zmq_transport.py           自包含 ZMQ transport（内联编码，零 redis 依赖）
│   └── DRYRUN_no_redis.py         无 redis DRYRUN 入口
src/xtquant/                       可选 xtquant import shim
src/bigqmt_signal_trader_strategy.py        策略入口（init/handlebar/adjust + 启动诊断）
src/bigqmt_signal_trader_redis_rpc_runtime.py  Redis RPC runtime 入口
src/BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py                  QMT 编辑器加载入口（GBK）
src/BIGQMT_ZMQ_BACKTEST.py                  独立 QMT 回测 ZMQ 入口（GBK）
src/bigqmt_backtest/                        独立历史驱动、模拟撮合、ZMQ 协议与客户端
tests/bigqmt_signal_trader/        单元测试（无 QMT 环境可跑）
tests/bigqmt_backtest/             回测、确定性、隔离和 ZMQ 往返测试
qmt-trader/                        AI 助手 Skill（大模型直接操作 QMT，见下文专节）
│   ├── SKILL.md                   skill 说明书（命令速查 + 工作流 + 安全须知）
│   ├── scripts/qmt.py             统一 CLI（46 子命令 + rpc 兜底）
│   └── references/api_reference.md  完整 API 参考
docs/                              详细文档
test_all_apis.py                   端到端 API 测试（发现生产问题）
bench_latency.py / bench_transports.py  延迟基准脚本

---

本地测试

python -m pytest tests/bigqmt_signal_trader/ -q

当前覆盖 199 个用例（含传输层往返、Redis RPC、客户端兼容、持仓/行情/下单 handlers、异步回调、执行事件）。

端到端 API 测试（发现生产问题）

test_all_apis.py 是端到端验证测试——不只测「调用成功」，还测「结果正确」，能发现这些生产问题：

验证项	检测什么	为什么重要
客户端/服务端一致性	ping 超时 → transport 不匹配	Issue #24 根因：客户端 redis / 服务端 zmq 连不上
持仓查询	get_positions 返回空但账户有持仓	容错设计把「失败返回空」当成「正常」
委托查询	query_orders 返回空	strategy_name 不匹配（默认应为 "" 返回全部）
买入/卖出	submit_order 成功但委托没进系统	静默失败（passorder 被 QMT 拒绝但没报错）
server_error	显示 QMT 端拒绝原因	委托被 QMT 静默拒绝时返回具体原因

用法：

# 方式 A：用环境变量
$env:BIGQMT_ACCOUNT_ID="你的账号"
$env:BIGQMT_REDIS_HOST="你的Redis地址"
$env:BIGQMT_REDIS_PORT="6379"
$env:BIGQMT_REDIS_DB="5"
$env:BIGQMT_REDIS_PASSWORD="你的密码"
python test_all_apis.py

# 方式 B：用 QMT 端配置（需 bigqmt_signal_trader_local_config.py 在 PYTHONPATH）
$env:PYTHONPATH="D:\国金证券QMT交易端\python;$env:PYTHONPATH"
python test_all_apis.py

示例输出（发现问题时）：

--- 端到端验证: 客户端/服务端一致性 ---
客户端配置 transport: redis
❌ ping 失败: redis rpc timeout: ping
   可能原因: 客户端 transport 和服务端不匹配
   - 客户端配置 transport=redis
   - 如果服务端是 zmq, 客户端也要设 transport=zmq

--- 端到端验证: 持仓查询 ---
⚠️  get_positions 返回空 — 账户可能真的没持仓, 或查询失败 (检查 QMT 上下文)

--- 端到端验证: 买入/卖出 ---
✅ submit_order OK
❌ 委托没进系统 — submit_order 成功但 query_orders 找不到
   这是静默失败 (passorder 被 QMT 拒绝但没报错)
   检查: 1) 价格是否超出范围 2) 账户权限 3) QMT 风控

---

日志与排错（出错去哪看）

系统自带文件日志——所有报错/异常同时写 QMT 输出面板和本地日志文件，重启/崩溃后也能回溯。

日志位置

环境	日志文件
QMT 内（服务端）	<QMT python 目录>\logs\bigqmt.log（如 D:\国金证券QMT交易端_lemo\python\logs\bigqmt.log）
外部客户端	~\.cache\bigqmt\logs\bigqmt.log（用户目录下）

• 按天轮转（午夜），默认保留最近 7 天。
• 每行带时间戳 + 级别 + 模块标签：2026-08-14 21:45:59 [ERROR] [bigqmt.quote_push] publisher start failed: ...

查看方式

# 实时跟踪日志
Get-Content "D:\国金证券QMT交易端\lempython\logs\bigqmt.log" -Wait -Tail 50

# 只看错误
Get-Content "D:\...\python\logs\bigqmt.log" | Select-String "ERROR|WARN"

配置

环境变量	默认	说明
BIGQMT_LOG_ENABLED	1	置 0 关闭文件日志
BIGQMT_LOG_TO_STDOUT	1	置 0 不输出到 QMT 面板
BIGQMT_LOG_RETENTION_DAYS	7	日志保留天数

排错首选看日志文件：QMT 面板内容重启/清空后丢失，日志文件保留 7 天，包含启动诊断（[bigqmt_diag]）、崩溃原因、端口冲突等。

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安全默认值

• rpc_allow_order_methods 默认 False：远程 order_stock / cancel_order 被拒绝。确认接入方、账号、风控后再显式开启。
• 回测桥接永久 live_ready=false，协议中没有真实账户和实盘下单方法。
• 配置文件含资金账号和密码，bigqmt_signal_trader_local_config.py / bigqmt_signal_trader_client_config.py 已在 .gitignore，不要提交。
• 请求负载经过 base64 + 数字混淆编码（encode_rpc_request_payload），避免 QMT 的 Redis 客户端拦截含股票代码的明文。

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AI 助手 Skill：qmt-trader（大模型直接操作 QMT）

仓库内置一个 Agent Skill——qmt-trader/，让支持 SKILL.md 约定的 AI 编程助手（Claude Code / ZCode / Cursor / Codex 等）直接用命令行驱动 QMT 的全部交易与行情能力，无需每次现场写 Python 调用代码。人也可以脱离 AI 手动执行其中的 CLI 脚本。

目录结构

qmt-trader/
├── SKILL.md                        skill 说明书（触发条件 + 命令速查 + 典型工作流 + 安全须知）
├── scripts/qmt.py                  统一 CLI 入口（46 个子命令 + 通用 rpc 兜底，约 1000 行）
└── references/api_reference.md     完整 API 参考（参数/返回值/常量/已知陷阱）

工作原理

• AI 助手匹配到 SKILL.md 里的 description（"查行情 / 查持仓 / 下单 / 龙虎榜 / 北向资金…时触发"）后自动加载本 skill；
• 之后助手调用 python qmt-trader/scripts/qmt.py <子命令> 执行确定性命令，不再临时生成 RPC 调用代码，避免参数写错；
• 所有命令默认输出 JSON（ok / data / ts 三字段，便于模型解析），加 --table 切换人类可读表格；出错时返回 ok: false + error / detail / code，退出码 1；
• qmt.py 自动把仓库 src/ 加入 sys.path（开发模式免 pip install），并自动发现 QMT 的 python 目录读取客户端配置。

启用方式

方式 A：安装到 AI 助手的 skills 目录（推荐，全局生效）：

# Claude Code
cp -r qmt-trader ~/.claude/skills/qmt-trader
# ZCode / 其他遵循 agents skills 约定的助手
cp -r qmt-trader ~/.agents/skills/qmt-trader

安装后正常提需求即可，例如"帮我看下工商银行最近的走势""我账户现在什么持仓"，助手会自动触发。

方式 B：不安装，对话里显式指定：

阅读 qmt-trader/SKILL.md，之后用里面的 qmt.py 命令帮我查行情 / 持仓 / 下单。

方式 C：纯手动（不经过 AI，人直接当 CLI 用）：

python qmt-trader/scripts/qmt.py ping
python qmt-trader/scripts/qmt.py snapshot --table

前置条件

与「快速开始」的客户端一致：

1. QMT 端 RPC 服务已启动（BIGQMT_REDIS_DRYRUN.py 运行中，输出面板/日志看到启动诊断 OK）；
2. 客户端配置就绪——环境变量（BIGQMT_ACCOUNT_ID / BIGQMT_REDIS_HOST / BIGQMT_REDIS_PORT / BIGQMT_REDIS_DB / BIGQMT_REDIS_PASSWORD）或配置文件；
3. 先 ping 确认连通：redis 约 13ms / zmq 约 0.7ms 为正常，超时说明 transport 或配置不匹配。

一分钟上手

# 0. 连通性检测（含延迟测量）
python qmt-trader/scripts/qmt.py ping

# 1. 账户全景：资产 + 持仓 + 委托 + 成交（一次往返）
python qmt-trader/scripts/qmt.py snapshot

# 2. 实时五档盘口（含涨跌幅）
python qmt-trader/scripts/qmt.py tick 600000.SH

# 3. 前复权日 K 60 根（含 MA5/20/60 统计）
python qmt-trader/scripts/qmt.py kline 600000.SH --period 1d --count 60 --dividend front

# 4. 干跑下单（只打印不提交，确认参数）
python qmt-trader/scripts/qmt.py buy 600000.SH 100 --price 7.50 --dry-run

命令概览

分类	命令
连通/全景	ping / snapshot
账户	account（资产）/ positions（持仓含浮动盈亏）/ orders（委托含语义化状态）/ trades（成交）
行情	tick / kline / instrument / sector / trading-dates / north（北向）/ longhubang（龙虎榜）/ financial（财务）/ download（历史数据下载）/ quote-subscribe（全推订阅）
扩展查询（25 个快捷命令）	holiday / stock-name / instrument-type / divid-factors / market-times / trading-calendar / option-list / bsm-price / bsm-iv / hkt-stats / hkt-details / hkt-rate / top10-holder / holder-num / ipo / ipo-limit / credit-assure / credit-short / credit-debt / his-st / index-weight / industry / sector-info / local-data / timetag2dt / dt2timetag
交易	buy / sell / cancel（均支持 --dry-run，buy/sell 支持 --latest / --strategy / --remark）
通用兜底	rpc <method> [json] — 调用白名单内任意方法（如 rpc get_l2_quote '{"stock_code":"600000.SH"}'），未列出的方法都能这样调

安全设计

• 下单三命令（buy / sell / cancel）受服务端白名单控制，rpc_allow_order_methods 默认 False，未显式开启时返回 ORDER_DISABLED；
• 下单前先用 tick 看价 + --dry-run 确认参数；
• 报 ORDER_TIMEOUT 时不要直接重试，先 orders 查询确认委托是否已进系统，避免重复下单；
• 下单的 --strategy 与查询的 --strategy 需一致；查全部委托用 orders --strategy ""（空 = 不过滤）。

完整命令表、四个典型工作流（行情分析 / 持仓监控 / 下单交易 / 批量分析）和 API 参数细节见 qmt-trader/SKILL.md 与 qmt-trader/references/api_reference.md。

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相关文档

• CHANGELOG.md — 版本变更记录（新增/修复/变更）
• docs/RPC_API_REFERENCE.md — 全部 RPC 方法参考（参数、返回值、别名、大 QMT 能力边界）
• docs/FORMULA_SERVER_FASTPATH.md — FormulaServer(58600) 直连快速路径：协议、映射表、能力边界与回退行为
• docs/SUBSCRIBE_WHOLE_QUOTE_PUSH.md — 全推行情订阅推送机制设计
• docs/SUBSCRIBE_WHOLE_QUOTE_LIVE_VERIFICATION.md — 全推行情实盘验证报告
• docs/BIG_QMT_REDIS_RPC.md — Redis RPC 协议与入口脚本详解
• docs/RPC_TRANSPORTS.md — 可插拔传输层完整说明
• docs/XTQUANT_COMPAT_REPLACEMENT.md — 用兼容层替换旧 xtquant 的步骤
• docs/BIG_QMT_SIGNAL_TRADER_RUNBOOK.md — 信号交易运行手册
• docs/ZMQ_BACKTEST_BRIDGE.md — 独立 ZMQ 回测协议、撮合规则和 QMT 入口
• qmt-trader/ — QMT Trader skill：AI 助手统一 CLI 驱动全部 QMT API（46 子命令 + 通用 rpc 兜底），用法见上文「AI 助手 Skill：qmt-trader」专节

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为什么不直接连大 QMT

官方 xtquant.xttrader.XtQuantTrader 依赖客户端侧 XtQuantServer 通道。当前国金大 QMT 环境中直接连 connect() 返回 -1，交易能力因此必须放在大 QMT 内部策略进程里，外部通过 RPC 驱动。

但只读行情不必走 RPC。 58600 是 FormulaServer，它同时就是行情/参考数据服务——QMT 自带 Python 里的 qmt_api 包（bin.x64/Lib/site-packages/qmt_api）正是它的客户端。本仓库已接入这条直连快速路径，见上文「FormulaServer 直连快速路径」。

如果后续券商开通 XtQuantServer 权限且 connect()==0，可再加交易直连模式。