迅投QMT极速策略交易系统_模型资料_Python1

【迅投QMT极速策略交易系统】是专为量化交易设计的一款强大工具，它提供了从历史数据下载、模型编辑、回测到实际交易的一站式服务。系统支持VBA和Python两种策略编写语言，其中Python API是针对日益增长的Python编程需求而特别设计的。 在【Python1】这个部分，我们关注的是如何使用Python来创建和运行量化策略。一个基本的Python策略通常包括两个关键函数：`__init__()`和`handlebar()`。`__init__()`在策略启动时被调用，用于进行初始化工作，如设置参数或加载数据。`handlebar()`则会在每个K线周期内被调用，执行策略的具体逻辑，例如数据分析和决策制定。 【1.1. 策略示例1.1.1. 一个简单的 Python 策略】中，给出了一个输出"hello world"的模型例子。这展示了Python模型的基本结构，`init()`输出"hello init"，`handlebar()`在每个K线周期输出"hello handlebar"，直观地演示了模型运行的输出过程。 【1.2. 运行机制】部分，阐述了Python策略的运行流程。策略的执行是基于K线数据的，每当新的K线数据到来时，`handlebar()`会被调用，这使得策略能根据实时的市场情况进行动态响应。此外，QMT系统提供的Python API允许用户访问底层的数据接口和交易接口，同时还能利用Python丰富的第三方库来增强策略的复杂性和效率。 中的"python"表明，这个系统强调的是使用Python编程语言来实现量化策略。Python因其简洁的语法和强大的科学计算库，成为量化交易领域中广泛采用的语言。 从【部分内容】的更新说明可以看到，QMT_Python_API不断迭代升级，添加了众多新功能，例如`cancel_task()`用于取消任务，`get_trade_detail_data()`增加了获取任务功能，`get_option_detail_data()`获取期权详细信息，`get_financial_data()`添加了公告时间，以及各种交易控制函数如`stoploss_limitprice()`和`stoploss_marketprice()`等，这些功能完善了交易系统的灵活性和实用性。 迅投QMT极速策略交易系统结合Python API，为量化投资者提供了强大且灵活的工具，能够实现复杂的交易逻辑，进行历史回测，并实现实时自动化交易。通过不断更新和扩展API，系统保持了与市场需求同步，满足了专业投资者对于交易策略开发的需求。