VNPY 使用指南¶

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不建议直接修改项目提供的策略

写自己的策略，以 my_ 开头来命名自己的策略文件名称（不会被 git 添加到仓库）

安装相关包¶

    pip install vnpy
    pip install vnpy_ctp
    pip install vnpy_ctastrategy
    pip install vnpy_ctabacktester
    pip install vnpy_portfoliostrategy
    pip install vnpy_datamanager
    pip install vnpy_tushare
    pip install vnpy_udata
    pip install vnpy_tqsdk
    pip install vnpy_mysql

设置环境变量¶

在 conda 环境，启动 vnpy 窗口，需要设置的环境变量，${anaconda3} 替换成自己 anaconda3 的地址

    QT_QPA_PLATFORM_PLUGIN_PATH
    ${anaconda3}\envs\chanlun\Lib\site-packages\PySide6\plugins\platforms

VNPY 配置修改¶

修改 chanlun_pro\src\cl_vnpy\.vntrader\vt_setting.json 配置文件

修改 C:\Users\${电脑用户名}\.vntrader\vt_setting.json 配置文件 （使用 Jupyterlab 执行读取的是这个配置）

没有以上目录和文件，执行下 run_app.py，在窗口进行配置并保存，也可以完成配置文件的变更

### 数据源配置
### https://www.vnpy.com/docs/cn/datafeed.html
"datafeed.name": "tqsdk",
"datafeed.username": "******",
"datafeed.password": "******",

### 数据库配置
###　https://www.vnpy.com/docs/cn/database.html
"database.name": "mysql",
"database.database": "vnpy",
"database.host": "127.0.0.1",
"database.port": 3306,
"database.user": "root",
"database.password": "123456"

导入或下载历史数据¶

• 通过配置的数据服务，通过窗口自行下载所需数据
• 通过 QQ群 文件，下载 vnpy 数据，并导入到数据库 历史行情下载

策略编写¶

策略文件放在 src/cl_vnpy/strategies 目录下

• 使用 vnpy 原生的方法，继承 CtaTemplate 进行策略的编写，教程参考 vnpy 官网文档
• 使用 chanlun 中的策略，通过 vnpy 进行执行，通过继承 BaseStrategy 来编写

继承 BaseStrategy ，基本只需要重写 __init__ 方法即可；

重要的是设置以下类成员：

    self.cl_config : 缠论计算的配置
    self.STR ：缠论的策略类
    self.intervals : 运行的周期，通过 1m （实盘是 tick） 合成特定周期的bar，并调用回调方法进行数据更新

其他的具体看代码吧

TODO List：¶

• 执行效率还需要优化

策略的执行¶

• 使用可视化窗口进行策略回测，执行 cl_vnpy/run_app.py，启动 vnpy 并进行回测
• 脚本执行，执行 cl_vnpy/run_bt.py，进行回测
• JupyterLab 进行回测，文件 noteboot/VNPY_期货回测.ipynb

实盘策略执行¶

参考 vnpy 官网文档吧

https://www.vnpy.com/docs/cn/gateway.html#id3

Simnow 网站：https://www.simnow.com.cn/product.action