请大家不要客气，任何意见建议可以在这里评论提出。 被采纳后我们将奖励1G研究环境内存 3个月。 背景与目的 之前我们有了策略回测代码，到实盘要经过熟悉实盘API、写代码、调试代码的环节，大概还需要1-2周的时间才能实盘，有非常多的用户到这一步 会束手无策，甚至放弃！ 现在，有了回测代码直接实盘的功能，可以省去这个步骤，让刚入门的朋友也可以直接拿回测代码进行实盘了。很棒！为我们的工程师点赞！ 此外还新增了一些接口，方便实盘交易。 不断降低实盘的门槛是我们的目标，如果您有任何好的想法意见请随时留言！ 本功能需要重启研究环境才能生效！ 策略实盘交易（回测代码1分钟实盘） ?调用方法： research_trade( name, source_code, capital_base=100000, frequency='DAILY', stock_market='STOCK', benchmark=None, trade_api=None, signal_mode=True, dry_run=False, recover_dt=False, ) ?参数说明： name：str，策略名称，会在./persist/下生成一个同名目录，用于存放持久化的策略信息 source_code：str，策略代码，可从策略研究模块中直接复制，代码置于"""..."""中 capital_base： float，初始资金量 如果接入了TradeAPI对象，且 signal_mode=False，那么此参数无意义 frequency: str，策略频率，'DAILY'或'MINUTE' stock_market: str，策略类型，默认'STOCK' benchmark: str，基准指数 trade_api: TradeAPI对象，绑定需要仿真交易的资金账号 如果不传入TradeAPI对象，即 trade_api=None，此时为模拟交易 如果传入TradeAPI对象，此时为仿真交易 signal_mode: bool，（新增）默认为 True signal_mode=True，此时策略实际上运行的时初始资金为capital_base的模拟交易，context、get_orders等方法返回的结果均为模拟交易中计算的数据，与资金账号的数据无关；策略下单在模拟交易撮合成交后，才会通过trade_api下单至柜台 signal_mode=False，此时策略中context、get_orders等方法返回的结果均为从 柜台查询，策略下单也会直接下至柜台 dry_run: bool，试运行，立即返回，默认为 False recover_dt: bool或 str，（新增）是否断点运行，默认为 False recover_dt=False，从当前时点开始执行，不从断定运行 recover_dt=True，从上次策略结束时点开始运行 recover_dt='today'，从当日开始运行，此模式下只会补执行 before_trading与 open_auction，handle_bar依旧从当前时间开始执行 recover_dt='yyyyMMdd HH:mm'，从指定时间开始运行 ?️ 返回值： RealtimeService类 ?作用： 模拟交易：撮合机制与回测相同 仿真交易：通过仿真柜台撮合，更贴近真实交易环境 ❗注意事项： 策略需在9:00前开启运行，否则在未设置recover_dt的情况下，会跳过before_trading等步骤 初始化TradeAPI时需要指定下单策略order_policy，MarketPolicy为市价下单；LimitPolicy为限价下单。如未指定，由于策略下单时使用均价，可能存在多位小数，最终实盘账户下单的时候可能产生废单 signal_mode=True时，如想在context中获得仿真账号的持仓、资金等数据，可以使用同步函数 sync_trade_api() ?示例： from tick_trade_api import TradeAPI #初始化TradeAPI时需要指定下单策略，MarketPolicy为市价下单；LimitPolicy为限价下单 trade_api=TradeAPI('69271711',order_policy=MarketPolicy) source_code=""" # 股票策略模版 def init(context): pass # 盘前执行 def before_trading(context): pass # 开盘时运行函数 def handle_bar(context, bar_dict): order_id = order('000001.SZ', 100) print(get_orders()) try: cancel_order(order_id) except: print('撤单失败') print(get_open_orders()) print(get_tradelogs()) print(context.portfolio.stock_account) print(context.portfolio.positions) """ rtrade = research_trade( '研究环境策略', source_code, frequency='MINUTE', trade_api=trade_api, signal_mode=False, recover_dt='today' ) trade_api=TradeAPI('69271711',order_policy=MarketPolicy) 中的账号是模拟资金账号或者是实盘资金账号。 其他更新 这次还增加了几个功能 策略框架中增加 ： cancel_order_all() 全撤 get_tradelogs()获取当日全部成交订单 get_orders() 获取委托，和get_order()一致，主要时和tradeapi中函数名对齐 tradeapi增加： get_open_orders() 获取当日未成订单 cancel_order_all() 全撤 哪个证券公司使用SUPERMIND资金要求比较少？知道的，告诉一下。 MSGPACKError: could not establish connection DETAIL: could not connect to server: Connection refused Is the server running on host "10.206.0.220" and accepting TCP/IP connections on port 5432? 模拟交易，同一个策略，打开独立模式，就不运行，不开就正常运行。这是什么原因导致的啊，是因为打开后是在研究环境中运行吗，研究环境有独立的api，不和回测的api通用，是这个原因吗？ 你以为的“拉升信号”，其实是为你设计的陷阱 你是否经历过这样的场景：紧盯着一只股票，它突然在盘中划出一条完美的直线，强势拉升。你心跳加速，认为这是千载难逢的赚钱信号，于是毫不犹豫地追了进去。然而，你的买入点，精准地成为了该股当日的最高点，随后股价急转直下，你被牢牢套在了高位。 这并非偶然的市场波动，也并非你运气不佳。这很可能是一个利用顶级量化交易工具，为散户“量身定制的套路盘”。 量化收割散户靠的不是运气，是数据霸权和工具优势。 本文将分步拆解这个残酷的剧本，揭示每一步背后冰冷的逻辑和精准的人性陷阱，让你看清这场不对等游戏的真相。 第一步：数据抓取 —— 你的底牌已被看穿 量化交易的猎杀，从信息战开始。第一步，就是通过强大的数据抓取能力，让你的交易心理和行为模式在它们面前一览无余。 量化软件会实时抓取全网的舆情数据，当它发现某个概念（例如“商业航天”）的热度在短时间内暴增时，就会锁定相关的标的。但这只是开始，更可怕的是，通过对历史交易数据、讨论区情绪和行为金融模型的分析，量化程序能精确计算出参与这个热点的散户群体，其“心理止损价位”大概在哪个位置。 例如，在一个教科书级的案例中，系统算出散户的集体心理防线在9.8元。这意味着，在交易开始前，你的底牌已经被对手看得一清二楚。 第二步：虚假申报 —— 制造繁荣的假象 底牌被看穿后，剧本的第二幕——诱敌深入——正式上演。这一步的关键操作发生在开盘前的集合竞价阶段。 量化程序会利用其速度优势，执行“秒挂秒撤单”的策略。具体来说，它们可能在9:15分挂上巨额买单，制造出市场需求旺盛、有大资金抢筹的假象。然而，就在正式撮合前的最后一刻，比如9:20分，这些买单又会被瞬间撤掉。 此举的目的非常明确：制造虚假的繁荣，吸引那些盯着集合竞价寻找机会的跟风盘进场，从而在不耗费自身太多成本的情况下，将开盘价推高，为后续的收割操作铺好舞台。这一系列操作在毫秒间完成，是人力无法企及的速度，也是量化交易的“降维打击”所在。 第三步：融券做空 —— 不公平的工具优势 当股价在不知情的散户的合力推动下，被顶到10.5元这样的高位时，剧本进入了最核心的环节：反向猎杀。 此时，量化机构会动用普通投资者无法使用的工具——融券做空。它们在高位借入股票并立刻砸盘卖出。这便构成了对普通散户的“工具压制”：普通散户只能通过买入做多来赚钱，期望股价上涨；而机构却可以在你把股价推高后，反手做空，从股价的下跌中获利。 这种信息和工具上的绝对不对等，决定了散户从一开始就处于劣势地位。 第四步：低位回补 —— 精准收割，完成闭环 收割的最后一步，是精准地在预定位置完成闭环。当股价在量化程序的高位砸盘下，一路下跌至第一步就算出的散户心理止损位——9.8元时，连锁反应发生了。 这个价位会触发大量散户的恐慌性止损卖单，形成踩踏。而量化程序就在这片恐慌之中，从容地低吸筹码，买回之前在高位卖出的股票，完成了做空交易的回补。 然而，剧本的终章在第二天上演。机构会在此日卖出低位回补的筹码，彻底结清融券，将浮盈变为实利。至此，一个历时两天的精准围猎才算真正完成闭环，而高位接盘的散户，则成了这场游戏的最终牺牲品。 普通人如何应对？识别“机器人互殴”的信号 面对如此强大的对手，普通投资者是否毫无还手之力？并非如此。关键在于识别出这些“机器人”的活动迹象，并主动避开它们的战场。以下是两条来自实战的宝贵建议： · 警惕集合竞价的“大撤单”行为。 如果你发现某只股票在集合竞价阶段有巨额买单挂出，但在最后时刻又神秘消失，导致股价异动，这极有可能是虚假申报的信号，务必提高警惕。 · 避开盘中“直线拉升又直线砸盘”的股票。 这种分时图上走出“心电图”或“直角”形态的股票，往往是不同量化程序之间在进行高频交易博弈，其交易逻辑与基本面或散户情绪无关，参与其中无异于误入机枪阵地。 千万别去接飞刀，那是机器人在互殴，别去当炮灰。 算法时代，散户的新战场在哪里？ 从数据抓取、虚假申报，到融券做空、低位回补，这套四步剧本清晰地展示了量化交易如何利用数据和工具优势，对市场情绪和人性弱点进行降维打击。 这提醒我们，在今天的金融市场，单纯依靠技术分析或市场情绪来做决策，可能会让你陷入精心设计的陷阱。这不禁引人深思：在这个由数据和算法主导的金融市场中，作为普通投资者，我们真正的优势又应该是什么？ 引言：为什么你看遍了交易秘籍，却依然在亏钱？ 在交易的世界里，大多数散户都陷入一个怪圈：他们不断学习技术指标，寻找必胜的交易策略，追逐市场的热点，在恐惧和贪婪中追涨杀跌。然而，一番折腾下来，账户却往往以亏损告终。他们中的许多人，都经历过资产被“腰斩再腰斩”的毁灭性打击，最终黯然离场。他们不禁会问，问题到底出在哪里？ 如果成功的关键，并非向外寻找一个完美的“交易模型”，而是向内修炼一种强大的心境，那会是怎样一番景象？ 本文将从一位经验丰富的短线交易高手的视角，为你提炼出四个颠覆传统认知的进阶心法。这些心法指出，真正的交易之路始于内心，而非市场。它将告诉你，如何从反复亏损的痛苦中，一步步走向纪律、模式和稳定。 1. 心法一：先练心，后找术——执行力远比交易模型更重要 成为职业操盘手的第一步是什么？学习选股？寻找一个成功的交易模型？答案或许出乎你的意料：都不是。第一步，也是最重要的一步，是锻炼铁一般的“交易纪律和执行力”。 这是一个反直觉但至关重要的基础。因为在真实的交易中，人性的弱点——恐惧、贪婪、犹豫——会轻易摧毁任何精妙的策略。没有执行力，即便给你一个被验证过能够稳定盈利的模型，你也无法贯彻到底。在关键的止损点上，你会犹豫；在应该获利了结时，你会贪婪。最终，模型成了摆设，亏损依旧是常态。交易之路的基石，必须是毫不动摇的执行能力。 交易纪律跟执行力是基础…我给你一个我现在的一个成功的交易模型给你，你没有执行力跟交易纪律，你给你也没用，明白吗？ 因此，在寻找任何具体的技巧（术）之前，你必须先修炼内心（心），达到能够像机器一样，毫不犹豫地执行既定规则的境界，无论这个规则在当下看起来多么愚蠢或不合理。这是后续一切进阶的前提。 2. 心法二：用小额真金，在痛苦中锻造——模拟盘毫无意义 那么，如何锻炼这种钢铁般的执行力？方法只有一个：使用一笔你亏得起的小额真实资金（例如2万元），在市场的真实波动中反复实践，并做好“腰斩再腰斩”的心理准备。 这位高手强调，在开始这条路之前，你应该用大部分资金去还清债务。因为背负着利息和压力的资金是“负担”，而不是你的“财富”。通过隔离出一个小额、无压力的账户，你才能真正专注于磨练心性，而不是被巨额的盈亏压力所绑架。 为什么必须用真金白银，而不是毫无压力的模拟盘？关键在于，只有真实的亏损才能带来刻骨铭心的心理磨练。模拟盘的数字波动无法触及你的灵魂，无法让你体验到真正的恐惧和压力。而正是这种真实的痛苦，才能让你最终对买卖决策变得麻木和理性，做到“该割就割，该买就买”，内心毫无波澜。 请记住，这个阶段的核心目标不是为了赚钱，而是为了“练心”。你需要通过一次次的真实操作，直到对资金的波动和交易的抉择变得习以为常，情绪不再被市场牵着鼻子走。 你第一阶段不能用模拟盘哦，没用啊，模拟盘它不是钱啊…没有两年，没有腰斩再腰斩，腰斩再腰斩，你走不出来的。 这个过程是持续的。当你用这2万元亏到只剩几千时，你的任务是再次补足到2万元，继续这个循环。真正的里程碑，是你最终能用这2万元做到5万元的时候——那时，你才算真正有所小成。 3. 心法三：找到“舒服”的模式，并接受50%的成功率 当你的执行力基础已经打牢，能够冷静地执行买卖决策后，便可以进入第二阶段——寻找属于自己的交易模式。 这个阶段的关键，并非去生搬硬套别人的成功模式。每个人的性格、习惯、风险偏好都不同，因此你需要通过不断尝试，找到一种让自己“最舒服”的交易习惯和节奏。也许是早盘买入、次日卖出，也许是追逐突破，模式本身没有绝对的好坏，关键在于它是否与你的心性相符。 此阶段的成功标准不是百战百胜，而是用你的这套模式，能够做到单月成功率达到50%。这意味着，即便一半的交易是亏损的，你也能通过纪律控制住整体结果。 达到50%成功率之后，更关键的一步随之而来：复盘与反思。你需要仔细分析那些成功的交易为何成功，失败的交易又为何失败。找出那些导致亏损的“无效交易”——是因为情绪失控、大盘影响，还是操作失误？然后，努力在未来的交易中剔除它们。这是一个极其痛苦的过程，痛苦到“很多人都做不到”。因为它要求你直面自己最深处的弱点和错误，并狠心将其剔除。这正是普通交易者和职业操盘手的分水岭。 4. 心法四：当交易变得“无趣”时，你可能才真正入门 什么才是交易者真正成熟的标志？是抓到涨停板时的狂喜，还是账户屡创新高时的激动？都不是。一个最颠覆性的观点是：当你感觉到做交易这件事变得“好无趣”的时候，你可能才真正入门了。 “无趣”是交易的至高境界。因为它意味着你的所有操作已经摆脱了情绪的干扰，变成了一种冷静、客观、甚至近乎机械化的纪律执行。你不再为盈利而狂喜，也不再为亏损而沮丧。你的眼中只有规则、信号和执行。这时，你才真正理解了“控制回撤”的本质，因为你的关注点已经从单笔交易的输赢，转移到了长期系统的稳定性和风险控制上。 当你什么时候感受到了做交易好无趣的时候，你可能又会想到…哦，原来做交易叫有一个东西叫控制回撤。 然而，真正的“控制回撤”并非单纯地减少亏损。正如这位交易老手所言：**“**没有进攻力的控制回撤都叫做少亏。” 这句话揭示了更高阶的智慧：只有当你的交易系统具备了强大的盈利能力（进攻力）时，风险控制才具有战略意义。否则，你只是在被动地、缓慢地亏钱而已。这种“无趣”的状态，正是在强大的进攻能力和严格的防守纪律之间找到了完美的平衡点。 当走到这一步，你会发现市场的确“毫无规律，毫无模式”，不存在任何一劳永逸的圣杯。所谓的“悟道”，其实是一场永不停止的战斗——持续地反思、适应，并与自己的人性弱点对抗。 结语：你的战场，在K线图之外 回顾这四个心法，它们构成了一条从内到外的修炼之路：始于锻造钢铁般执行力的决心，通过小额真金在痛苦中磨练心性，进而找到与自己心性相符的交易模式并无情优化，最终达到情绪剥离、视交易为“无趣”的超越境界。 真正的交易大师，其战场不在于预测市场的涨跌，而在于战胜自己内心的贪婪与恐惧。正如原文所说：“炒股到最后发现就是跟自己斗。” 那么，在你的交易之路上，你是在执着地寻找必胜的“术”，还是在踏实地修炼自己的“心”？这个问题的答案，或许将决定你最终能走多远。 编写第一个量化策略（手把手详细版教程） 对于大部分人来说，量化交易是非常陌生与神秘的。本节内容将带你开启第一个量化策略！ 本节内容摘要： 1.理解量化策略的基本框架。 2.学会编写一个简单的量化交易策略。 3.学会将量化交易策略绑定实盘模拟交易，并实时收到交易策略的买卖信号。 1.理解量化策略的基本框架 通常情况下，完整的量化交易策略至少需要确定两件事： A.交易标的，即买什么； B.确定交易时机，即怎么买卖。 让我们来设计一个简单完整的量化交易策略: 策略交易标的：贵州茅台； 策略交易时机：5日均线与20日均线金叉时，买入；5日均线与20日均线死叉时，卖出。 2.学会编写一个简单的量化交易策略 第一步：打开SuperMind量化交易平台，先在上方导航栏点击“我的策略”—“策略编译”，再点击蓝色按钮“+新建策略”，接着点击已创建的策略进入策略编译器页面，如下： 温馨提示：“回测列表”下方三个按钮，可以设置编译器字体大小，背景颜色，编译设置，开启全屏编译，查看API文档，如下： 第二步：理解量化交易策略框架对应的代码框架。def init(context): #初始化函数：确定交易标的def handle_bar(context, bar_dict): #定时运行函数：确定交易时机 框架理解： 1.def init(context)与def handle_bar(context, bar_dict)是两个函数，函数格式固定为：def 函数名（参数），其中def后面带空格键，函数末尾必须带冒号。 2.def init(context)函数是初始化函数，只运行一次，确定初始化条件；def handle_bar(context, bar_dict)函数是定时运行函数，平台默认该函数定时运行。日级策略，每日9：30；分钟级策略，交易期间内的每分钟。 3.“#”后面为注释内容，用于注释代码，便于编写和阅读。 第三步：确定交易标的：context.security = '600519.SH'。 温馨提示： 1.context是账户对象，该对象存放所有账户相关信息，持仓、可用现金、资产盈亏。 2.context.security是在账户对象下，设置security变量，存放在账户内，这里我们需要确定交易标的，即：context.security = '600519.SH'。def init(context): context.security = '600519.SH'#已确定交易标的def handle_bar(context, bar_dict): #定时运行函数：确定交易时机 第四步：确定交易时机，即为：5日均线与20日均线金叉时，买入；5日均线与20日均线死叉时，卖出。 从交易时机出发，我们需要计算交易标的5日和20日均线，那么5、20日均线需要用历史行情数据的收盘价来计算。 整个流程即：获取历史行情20日的收盘价数据———计算5、20日均线———判断5、20日均线，进行买卖交易。 A.获取历史行情20日的收盘价数据： 1.找到函数历史数据函数：history 2.填写函数参数，获取到数据： i.交易标的，即：获取那个股票的数据。 ii.数据字段：['close']收盘价，即：获取哪个数据。 iii.输入历史长度，即：获取多长时间的数据。 iv.获取数据的时间步长，即：获取日线级步长数据。 v.填写是否跳过停牌数据，复权选项，返回数据格式。 最终结果即为：history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) 3.将获取到的数据储存，便于计算，即：closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1)#获取证券过去20日的收盘价数据 closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) B.计算5、20日均线： 1.获取数据值，即：closeprice['close']，['close']可以获取储存中的收盘价数据，格式为closeprice['close']。温馨提示：closeprice是我们刚才获取的数据，但是数据有股票、时间、数值，我们直接用['close']获取收盘价数据值用于计算即可。 2.选取数据长度，即：closeprice['close'].iloc[-5:]。iloc[]用于取值，我们之前获取20个数据，但5日均线只需要过去5日的收盘价，因此iloc[-5:]即为获取倒数第五个到最后一个数据。温馨提示： i.iloc[:]是获取所有数据。 ii.iloc[:x]是从第一个获取到第x个，不包括第x个。 iii.iloc[x:y]是从第x个到第y个，包括x，但不包括y。 iv.iloc[-x:]获取倒数第x个到最后一个数据。 3.计算均值，即closeprice['close'].iloc[-5:].mean()，赋值给MA5。同理MA20=closeprice['close'].mean()，即对所有值取平均，相当于MA20=closeprice['close'].iloc[:].mean()。#计算二十日均线价格 MA20 = closeprice['close'].mean()#计算五日均线价格 MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean() C.判断5、20日均线，进行买卖交易： 1.if判断条件，即为 if MA5 > MA20:。温馨提示if判断函数的格式为if +添加判断+:,其中if后面必须带一个空格键，其次末尾必须带冒号。 2.当MA5小于MA20时，我们再对持仓市值判断，如果有持仓，那么持仓市值必然大于0，需要进行卖出交易，我们直接通过context账户对象中portfolio资产组合内stock_account股票账户下来获取持仓市值，即为:context.portfolio.stock_account.market_value。 3.下单买入交易： i.当触发MA5大于MA20时，我们需要买入股票，这时候我们可以使用order_target_percent下单函数，该函数以目标市值占比下单。 ii.输入下单函数的参数，order_target_percent函数需要输入两个参数： 1.下单的股票，即为context.security，我们之前将交易标的传入进去，可以直接用。 2.下单的占比，即为1，取值范围[0,1]，此时取1，表示全仓买入股票。 iii.触发条件后程序提醒，当代码执行完下单函数后，我们用log.info()来打印日志，这样我们也可以看到程序下单了。 温馨提示：log.info()内你可以直接输入中文，例如:log.info('条件满足！买入贵州茅台啦！')# 如果5日均线大于20日均线,则全仓买入股票if MA5 > MA20: # 按目标市值占比下单 order_target_percent(context.security, 1) # 记录这次买入 log.info("买入 %s" % (context.security)) 4.下单卖出交易： i.当触发MA5小于MA20时，我们需要卖出股票，这时候我们可以使用order_target下单函数，该函数以目标股数下单。 ii.输入下单函数的参数，order_target函数需要输入两个参数： 1.下单的股票，即为context.security，我们之前将交易标的传入进去，可以直接用。 2.下单的目标股数，即0，因为我们需要将持仓股票卖出，卖到0股为止。 iii.触发条件后程序提醒，当代码执行完下单函数后，我们同log.info()来打印日志，这样我们也可以看到程序下单了。# 如果5日均线小于20日均线,并且目前有头寸,则清仓股票elif MA20 > MA5 and context.portfolio.stock_account.market_value > 0: # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(context.security, 0) # 记录这次卖出 log.info("卖出 %s" % (context.security))最终完整代码：def init(context): # 设置要操作的股票：贵州茅台 context.security = '600519.SH'# 设置买卖条件，每个交易频率（日/分钟/tick）调用一次def handle_bar(context, bar_dict): # 获取股票过去20天的收盘价数据 closeprice = history(context.security, ['close'], 20, '1d', False, 'pre', is_panel=1) # 计算20日均线 MA20 = closeprice['close'].mean() # 计算5日均线 MA5 = closeprice['close'].iloc[-5:].mean() # 如果5日均线大于20日均线,则全仓买入股票 if MA5 > MA20 : # 按目标市值占比下单 order_target_percent(context.security, 1) # 记录这次买入 log.info("买入 %s" % (context.security)) # 如果5日均线小于20日均线,并且目前有头寸,则清仓股票 elif MA20 > MA5 and context.portfolio.stock_account.market_value > 0: # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0 order_target(context.security, 0) # 记录这次卖出 log.info("卖出 %s" % (context.security))第五步 回测量化交易策略 通过以上4步，我们已经完成了量化交易策略编写，那么接下来我们需要进行量化交易策略回测。 A.首先，我们尝试去跑通整个历史行情，排查代码错误。 i.右上角设置回测历史长度，设置资金，设置交易频率。 ii.点击左上角“编译运行”按钮，右边出现量化交易策略在历史行情中的表现情况 B.当量化交易策略能跑通整个历史行情后，我们可以确定该代码正确无误，随后点击右上角蓝色按钮“进行回测”。页面跳转至回测页面，在回测详情界面，您可以查看策略收益曲线，风险指标，每日持仓，交易明细，输出日志等信息，如下： C.学会将量化交易策略绑定实盘模拟交易，并实时收到交易策略的买卖信号 1.在回测显示结果页面，右上角点击蓝色按钮开启模拟交易，可以自行选择：从当前日开始模拟，在已有的回测基础上继续模拟.如下图: 2.至此，我们成功开启了模拟交易,可以查看您的模拟交易账户详细情况:交易明细、持仓、盈亏情况、账户风险指标等等。如下图： 3.您可以为您模拟交易账户新建模拟交易、暂停策略运行、发布策略至社区、重启策略、查看策略运行日志、查看策略代码。注意：重启按钮只会在策略运行错误后显示，如果策略运行正常，显示暂停按钮。新建模拟交易如下图： 
之前我分享过一个小工具网站，支持国内主流量化平台，可以让 AI 直接帮你写各个平台的策略代码，直接生成可运行的策略代码，代码质量远高于直接使用 DeepSeek、Trae 等平台。上线之后获得了非常多朋友的好评。 大家可以直接用描述策略，然后一键生成可运行的完整策略代码，也可以把它当做一个API 查询工具。 AI工具平台：https://iris.findtruman.io/ai/tool/ai-quantitative-trading/ 我看平台正在开发SuperMind支持，很快就能支持同花顺了 贵金属期货 API 指南：实时行情、历史数据与黄金白银报价 随着 2025 年全球经济的不确定性加剧，贵金属期货市场如黄金和白银已成为投资者关注的焦点。这些资产不仅作为避险工具，还在工业应用中扮演重要角色。获取实时行情和历史数据是进行量化分析、交易策略优化的关键。本文将基于专业的期货 API 接口，详细介绍如何通过 RESTful API 和 WebSocket 获取贵金属期货数据，包括黄金（GC）和白银（SI）的报价、成交记录和 K 线历史。所有示例均参考可靠的 API 文档，确保代码实用性和可操作性。 为什么选择贵金属期货 API？ 在 2025 年，贵金属市场受地缘政治、通胀预期和供应链影响，波动性增大。API 接口可以帮助你： 实时监控：获取毫秒级报价和成交数据，避免延迟。 历史回测：下载 K 线数据，支持从分钟到月线的多周期分析。 多合约支持：覆盖美国（US）、香港（HK）和中国（CN）市场的主力合约。 数据完整性：包括开盘价（O）、最高价（H）、最低价（L）、收盘价（C）、成交量（V）和成交额（TU）等 OHLC 指标。 API 选型对比 在选择贵金属期货 API 时，需要考虑数据专精度、更新频率、定价和可靠性。以下对比 iTick API、Alpha Vantage 和 Metals-API。基于 2025 年最新信息（官网、用户反馈如 Trustpilot 和 Reddit），帮助您选型。 概述 iTick API：专注于期货市场，包括贵金属如黄金（GC）和白银（SI）。支持 RESTful 和 WebSocket，提供批量实时报价、成交和历史 K 线。覆盖 US/HK/CN 市场，适合高频交易和量化。 Alpha Vantage：成立于 2017 年，由 Y Combinator 支持，提供免费和付费 API。数据来源包括 NASDAQ 等交易所，适用于量化交易、AI 代理和理财 App。支持 JSON/CSV 格式，覆盖全球市场，包括贵金属但非专精。 Metals-API：专注于贵金属和基础金属价格数据，数据来源于 15+可靠提供商（如欧洲央行、LME）。强调实时更新（每 60 秒）和高精度（2 小数位），适合珠宝、投资和电商应用。无免费层，但入门门槛低。 关键对比 使用表格形式呈现核心维度对比（基于官网、用户评论和第三方评审）。 关键对比 维度 iTick API Alpha Vantage Metals-API 焦点领域 期货专精，支持贵金属(GC/SI)主力合约 综合金融数据，包含贵金属 专精贵金属和基础金属 特性 实时/历史数据，WebSocket 推送 实时/历史数据，免费层可用 实时/历史数据，高更新频率 定价计划 免费，专业$99/月 $99/月起 $99/月起 API 限制 批量支持多合约，实时更新 免费层限额严格 60-240 calls/分钟 可靠性 高 uptime，交易所数据源 一般可靠 99.99% uptime 易用性与集成 文档全面，多语言示例 文档全面，社区活跃 文档友好，代码示例丰富 适用场景 期货交易系统，量化回测 理财 App，多资产整合 专注贵金属应用 选型推荐 iTick API：如果需求聚焦期货合约（如 GC/SI 实时 Tick 和历史 K 线），追求批量和 WebSocket 效率。适合 2025 年高波动市场。 Alpha Vantage：如果您的理财应用涉及多种金融资产（如股票+贵金属），预算有限，且能接受免费层的限额。适合初创或测试阶段。2025 年，它在广度和免费访问上领先，但如果只用金属数据，可能冗余。 Metals-API：如果需求专精贵金属（如黄金白银实时报价、波动分析），追求高精度和频繁更新。定价更低入门，可靠性更高，适合专业理财工具或电商。但缺乏广义金融数据。 混合使用：如果预算允许，可结合：用 iTick 处理期货细节，用 Alpha Vantage 补整体金融，用 Metals-API 补金属汇率。 注意事项：两者均无直接比较文章，但 Alpha Vantage 免费测试更易；Metals-API 在金属准确性上更强；iTick 在期货深度上领先。建议注册免费密钥（Alpha）或最低计划（Metals/iTick）测试。监控限额，避免超支。数据来源可靠，但始终交叉验证关键决策。 1. 批量实时报价：获取黄金白银最新行情 实时报价 API 用于批量获取多个合约的最新价格、涨跌幅等指标。适合监控市场动态。 请求参数 region：市场代码（如 US）。 codes：合约代码，逗号分隔（如 GC,SI）。 响应示例 响应返回 JSON 格式，包括最新价（ld）、开盘价（o）等。 Python 代码示例 import requests url = "https://api.itick.org/future/quotes?region=US&codes=GC,SI" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) Java 代码示例 import okhttp3.OkHttpClient; import okhttp3.Request; import okhttp3.Response; OkHttpClient client = new OkHttpClient(); Request request = new Request.Builder() .url("https://api.itick.org/future/quotes?region=US&codes=GC,SI") .get() .addHeader("accept", "application/json") .addHeader("token", "your_token") .build(); Response response = client.newCall(request).execute(); System.out.println(response.body().string()); Go 代码示例 package main import ( "fmt" "io" "net/http" ) func main() { url := "https://api.itick.org/future/quotes?region=US&codes=GC,SI" req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil) req.Header.Add("accept", "application/json") req.Header.Add("token", "your_token") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(string(body)) } 响应： { "code": 0, "msg": null, "data": { "GC": { "s": "GC", "ld": 2650.5, "o": 2640.0, "h": 2660.0, "l": 2635.0, "t": 1754062000728, "v": 150000, "tu": 400000000.0, "ts": 0 }, "SI": { "s": "SI", "ld": 30.5, "o": 30.0, "h": 31.0, "l": 29.8, "t": 1754062000728, "v": 120000, "tu": 3660000.0, "ts": 0 } } } 2. 批量实时成交：追踪黄金白银逐笔交易 实时成交 API 提供精确到毫秒的 Tick 数据，包括价格、成交量和时间戳。适用于高频交易策略。 请求参数 region：市场代码（如 US）。 codes：合约代码（如 GC,SI）。 响应示例 返回最新成交记录。 Python 代码示例 import requests url = "https://api.itick.org/future/ticks?region=US&codes=GC,SI" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) Java 代码示例 import okhttp3.OkHttpClient; import okhttp3.Request; import okhttp3.Response; OkHttpClient client = new OkHttpClient(); Request request = new Request.Builder() .url("https://api.itick.org/future/ticks?region=US&codes=GC,SI") .get() .addHeader("accept", "application/json") .addHeader("token", "your_token") .build(); Response response = client.newCall(request).execute(); System.out.println(response.body().string()); Go 代码示例 package main import ( "fmt" "io" "net/http" ) func main() { url := "https://api.itick.org/future/ticks?region=US&codes=GC,SI" req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil) req.Header.Add("accept", "application/json") req.Header.Add("token", "your_token") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(string(body)) } 响应： { "code": 0, "msg": null, "data": { "GC": { "s": "GC", "ld": 2650.5, "t": 1754062000728, "v": 100 }, "SI": { "s": "SI", "ld": 30.5, "t": 1754062000728, "v": 50 } } } 3. 批量历史 K 线：分析黄金白银趋势 历史 K 线 API 支持多周期查询，用于回测和趋势分析。参数包括 K 线类型（kType）和数量（limit）。 请求参数 region：市场代码（如 US）。 codes：合约代码（如 GC,SI）。 kType：K 线类型（1:分钟，8:日等）。 limit：K 线数量。 et：截止时间戳（可选）。 响应示例 返回时间序列数据。 Python 代码示例 import requests url = "https://api.itick.org/future/klines?region=US&codes=GC,SI&kType=8&limit=5" headers = { "accept": "application/json", "token": "your_token" } response = requests.get(url, headers=headers) print(response.text) Java 代码示例 import okhttp3.OkHttpClient; import okhttp3.Request; import okhttp3.Response; OkHttpClient client = new OkHttpClient(); Request request = new Request.Builder() .url("https://api.itick.org/future/klines?region=US&codes=GC,SI&kType=8&limit=5") .get() .addHeader("accept", "application/json") .addHeader("token", "your_token") .build(); Response response = client.newCall(request).execute(); System.out.println(response.body().string()); Go 代码示例 package main import ( "fmt" "io" "net/http" ) func main() { url := "https://api.itick.org/future/klines?region=US&codes=GC,SI&kType=8&limit=5" req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil) req.Header.Add("accept", "application/json") req.Header.Add("token", "your_token") res, _ := http.DefaultClient.Do(req) defer res.Body.Close() body, _ := io.ReadAll(res.Body) fmt.Println(string(body)) } 响应： { "code": 0, "msg": null, "data": { "GC": [ { "tu": 100000000.0, "c": 2650.5, "t": 1754656800000, "v": 1000, "h": 2660.0, "l": 2635.0, "o": 2640.0 } // 更多K线数据... ], "SI": [ // 白银K线数据... ] } } 4. WebSocket 实时推送：黄金白银数据流 对于需要毫秒级更新的场景，使用 WebSocket 订阅报价、成交和盘口数据。支持心跳机制保持连接。 连接与订阅步骤 连接 WebSocket：wss://api.itick.org/future。 发送订阅消息：指定合约（如 GC$US）和类型（quote、tick、depth）。 Python WebSocket 示例 import websocket import json import threading import time WS_URL = "wss://api.itick.org/future" API_TOKEN = "your_token" def on_message(ws, message): print("Received message:", message) def on_open(ws): print("WebSocket connection opened") subscribe(ws) def subscribe(ws): subscribe_msg = { "ac": "subscribe", "params": "GC$US,SI$US", "types": "tick,quote,depth" } ws.send(json.dumps(subscribe_msg)) def send_ping(ws): while True: time.sleep(30) ping_msg = {"ac": "ping", "params": str(int(time.time() * 1000))} ws.send(json.dumps(ping_msg)) ws = websocket.WebSocketApp( WS_URL, header={"token": API_TOKEN}, on_open=on_open, on_message=on_message ) ping_thread = threading.Thread(target=send_ping, args=(ws,)) ping_thread.daemon = True ping_thread.start() ws.run_forever() 类似地，Java、Go 和 Node.js 示例可参考文档调整，焦点在订阅黄金（GC$US）和白银（SI$US）。 最佳实践与注意事项 数据处理：使用 Pandas 等库解析 JSON，进行可视化分析。 限频与配额：遵守 API 调用限制，避免滥用。 安全：Token 需保密，使用 HTTPS/WebSocket Secure。 扩展：结合机器学习模型预测 2025 年贵金属趋势。 结语 在 2025 年，贵金属市场呈现出新的特点和发展趋势，对于开发者和数据分析人员来说，掌握 API 技术获取实时和历史数据变得尤为重要。通过本文介绍的 RESTful API 和 WebSocket 技术，您可以有效地获取黄金（GC）和白银（SI）等贵金属期货的行情数据，为后续的数据分析和策略研究奠定基础。 无论您是在构建金融数据分析平台，还是在研究市场趋势模式，或是开发量化交易系统，正确使用 API 都是实现目标的关键环节。需要注意的是，在使用任何金融数据 API 时，都应当遵守相关服务条款，合理控制请求频率，并妥善保管认证凭证。 随着金融科技的不断发展，API 在数据获取和系统集成方面发挥着越来越重要的作用。我们鼓励读者在合法合规的前提下，积极探索 API 的应用场景，不断提升自己的技术能力。希望本文提供的各种编程语言示例能为您的项目开发带来帮助，让您更好地理解和应用贵金属期货市场数据。 温馨提示：本文仅供参考，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎 参考文档：https://blog.itick.org/metal-api/free-metal-api-comparison GitHub：https://github.com/itick-org/ 
