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[Tqsdk-Ci] Update Version 3.10.1 #541

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[Tqsdk-Ci] Update Version 3.10.1 #541

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28 changes: 14 additions & 14 deletions PKG-INFO
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@@ -1,6 +1,6 @@
Metadata-Version: 2.1
Name: tqsdk
Version: 3.9.9
Version: 3.10.1
Summary: TianQin SDK
Home-page: https://www.shinnytech.com/tqsdk
Author: TianQin
Expand All @@ -10,7 +10,7 @@ Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: Apache Software License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.8
Requires-Python: >=3.9
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE

Expand All @@ -20,7 +20,7 @@ License-File: LICENSE
<p align="center">
<img src ="https://img.shields.io/pypi/v/tqsdk?color=blueviolet">
<img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-green.svg"/>
<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg" />
<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg" />
<img src ="https://img.shields.io/pypi/dm/tqsdk?color=yellowgreen">
<img src ="https://img.shields.io/github/license/shinnytech/tqsdk-python.svg?color=orange"/>
</p>
Expand All @@ -37,23 +37,23 @@ TqSdk 支持用户使用极少的代码量构建各种类型的量化交易策
from tqsdk import TqApi, TqAuth, TqAccount, TargetPosTask

api = TqApi(TqAccount("H海通期货", "4003242", "123456"), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码")) # 创建 TqApi 实例, 指定交易账户
q_2309 = api.get_quote("SHFE.rb2309") # 订阅近月合约行情
t_2309 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2309") # 创建近月合约调仓工具
q_2401 = api.get_quote("SHFE.rb2401") # 订阅远月合约行情
t_2401 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2401") # 创建远月合约调仓工具
q_2610 = api.get_quote("SHFE.rb2610") # 订阅近月合约行情
t_2610 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2610") # 创建近月合约调仓工具
q_2701 = api.get_quote("SHFE.rb2701") # 订阅远月合约行情
t_2701 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2701") # 创建远月合约调仓工具

while True:
api.wait_update() # 等待数据更新
spread = q_2309["last_price"] - q_2401["last_price"] # 计算近月合约-远月合约价差
spread = q_2610["last_price"] - q_2701["last_price"] # 计算近月合约-远月合约价差
print("当前价差:", spread)
if spread > 250:
print("价差过高: 空近月，多远月")
t_2309.set_target_volume(-1) # 要求把2309合约调整为空头1手
t_2401.set_target_volume(1) # 要求把2401合约调整为多头1手
t_2610.set_target_volume(-1) # 要求把近月合约调整为空头1手
t_2701.set_target_volume(1) # 要求把远月合约调整为多头1手
elif spread < 200:
print("价差回复: 清空持仓") # 要求把 2309 和 2401合约都调整为不持仓
t_2309.set_target_volume(0)
t_2401.set_target_volume(0)
print("价差回复: 清空持仓") # 要求把近月和远月合约都调整为不持仓
t_2610.set_target_volume(0)
t_2701.set_target_volume(0)
```

要快速了解如何使用TqSdk，请访问我们的 [十分钟快速入门指南](https://doc.shinnytech.com/tqsdk/latest/quickstart.html)。
Expand Down Expand Up @@ -102,7 +102,7 @@ TqSdk提供的功能可以支持从简单到复杂的各类策略程序：

## 安装方法

TqSdk 仅支持 Python 3.8 及更高版本。要安装 TqSdk，可使用 pip：
TqSdk 仅支持 Python 3.9 及更高版本。要安装 TqSdk，可使用 pip：

```bash
pip install tqsdk
Expand Down
24 changes: 12 additions & 12 deletions README.md
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Expand Up @@ -4,7 +4,7 @@
<p align="center">
<img src ="https://img.shields.io/pypi/v/tqsdk?color=blueviolet">
<img src ="https://img.shields.io/badge/platform-windows|linux|macos-green.svg"/>
<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.8+-blue.svg" />
<img src ="https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg" />
<img src ="https://img.shields.io/pypi/dm/tqsdk?color=yellowgreen">
<img src ="https://img.shields.io/github/license/shinnytech/tqsdk-python.svg?color=orange"/>
</p>
Expand All @@ -21,23 +21,23 @@ TqSdk 支持用户使用极少的代码量构建各种类型的量化交易策
from tqsdk import TqApi, TqAuth, TqAccount, TargetPosTask

api = TqApi(TqAccount("H海通期货", "4003242", "123456"), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码")) # 创建 TqApi 实例, 指定交易账户
q_2309 = api.get_quote("SHFE.rb2309") # 订阅近月合约行情
t_2309 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2309") # 创建近月合约调仓工具
q_2401 = api.get_quote("SHFE.rb2401") # 订阅远月合约行情
t_2401 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2401") # 创建远月合约调仓工具
q_2610 = api.get_quote("SHFE.rb2610") # 订阅近月合约行情
t_2610 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2610") # 创建近月合约调仓工具
q_2701 = api.get_quote("SHFE.rb2701") # 订阅远月合约行情
t_2701 = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2701") # 创建远月合约调仓工具

while True:
api.wait_update() # 等待数据更新
spread = q_2309["last_price"] - q_2401["last_price"] # 计算近月合约-远月合约价差
spread = q_2610["last_price"] - q_2701["last_price"] # 计算近月合约-远月合约价差
print("当前价差:", spread)
if spread > 250:
print("价差过高: 空近月，多远月")
t_2309.set_target_volume(-1) # 要求把2309合约调整为空头1手
t_2401.set_target_volume(1) # 要求把2401合约调整为多头1手
t_2610.set_target_volume(-1) # 要求把近月合约调整为空头1手
t_2701.set_target_volume(1) # 要求把远月合约调整为多头1手
elif spread < 200:
print("价差回复: 清空持仓") # 要求把 2309 和 2401合约都调整为不持仓
t_2309.set_target_volume(0)
t_2401.set_target_volume(0)
print("价差回复: 清空持仓") # 要求把近月和远月合约都调整为不持仓
t_2610.set_target_volume(0)
t_2701.set_target_volume(0)
```

要快速了解如何使用TqSdk，请访问我们的 [十分钟快速入门指南](https://doc.shinnytech.com/tqsdk/latest/quickstart.html)。
Expand Down Expand Up @@ -86,7 +86,7 @@ TqSdk提供的功能可以支持从简单到复杂的各类策略程序：

## 安装方法

TqSdk 仅支持 Python 3.8 及更高版本。要安装 TqSdk，可使用 pip：
TqSdk 仅支持 Python 3.9 及更高版本。要安装 TqSdk，可使用 pip：

```bash
pip install tqsdk
Expand Down
6 changes: 6 additions & 0 deletions doc/_includes/tqsdk_ai_agent_intro.rst
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Expand Up @@ -4,6 +4,12 @@

请先下载并解压 TqSdk 技能包：https://doc.shinnytech.com/tqsdk/latest/ai_editor/skills/tqsdk-trading-and-data.zip，然后先阅读其中的 SKILL.md，并按里面的说明再回答任何 TqSdk 问题或编写任何 TqSdk 代码。

推荐的 AI Agent 工具下载：

* Trae：https://www.trae.cn/ide/download
* CodeBuddy：https://www.codebuddy.cn/ide/
* Codex：https://openai.com/codex/

.. tqsdk_skills_ref_marker

详细说明请见 :ref:`tqsdk_skills` 。
1 change: 0 additions & 1 deletion doc/_static/search_zh_dict.txt
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Expand Up @@ -8,7 +8,6 @@ TqKq 100000
TqKqStock 100000
TqMultiAccount 100000
TqNotify 100000
TqReplay 100000
TqRiskRule 100000
TqRiskRuleError 100000
TqSim 100000
Expand Down
8 changes: 4 additions & 4 deletions doc/advanced/backtest.rst
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Expand Up @@ -13,12 +13,12 @@ TqSdk 并不提供专门的参数优化机制. 您可以按照自己的需求,
from datetime import date

LONG = 60
SYMBOL = "SHFE.cu1907"
SYMBOL = "SHFE.cu2607"

for SHORT in range(20, 40): # 短周期参数从20-40分别做回测
acc = TqSim() # 每次回测都创建一个新的模拟账户
try:
api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2019, 5, 6), end_dt=date(2019, 5, 10)), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2026, 5, 18), end_dt=date(2026, 5, 22)), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
account = api.get_account()
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, duration_seconds=60, data_length=LONG + 2)
target_pos = TargetPosTask(api, SYMBOL)
Expand Down Expand Up @@ -48,10 +48,10 @@ TqSdk 并不提供专门的参数优化机制. 您可以按照自己的需求,

def MyStrategy(SHORT):
LONG = 60
SYMBOL = "SHFE.cu1907"
SYMBOL = "SHFE.cu2607"
acc = TqSim()
try:
api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2019, 5, 6), end_dt=date(2019, 5, 10)), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2026, 5, 18), end_dt=date(2026, 5, 22)), auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
data_length = LONG + 2
klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, duration_seconds=60, data_length=data_length)
target_pos = TargetPosTask(api, SYMBOL)
Expand Down
4 changes: 2 additions & 2 deletions doc/advanced/dingding.rst
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Expand Up @@ -25,8 +25,8 @@ TqSdk 并不提供专门的服务器来推送消息，但是你可以通过其


api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
quote = api.get_quote("SHFE.rb2109")
target_pos = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2110")
quote = api.get_quote("SHFE.rb2610")
target_pos = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2701")
send_msg("策略开始运行")
a = 0
while True:
Expand Down
16 changes: 10 additions & 6 deletions doc/advanced/for_ctp_user.rst
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Expand Up @@ -50,7 +50,7 @@ Ctp接口不提供K线数据.

TqSdk中的K线序列采用 pandas.DataFrame 格式. pandas 提供了 `非常丰富的数据处理函数 <https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html>`_ , 使我们可以非常方便的进行数据处理, 例如::

ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
print(ks.iloc[-1]) # <- 最后一根K线
print(ks.close) # <- 收盘价序列
ks.high - ks.high.shift(1) # <- 每根K线最高价-前一根K线最高价, 形成一个新序列
Expand All @@ -59,7 +59,7 @@ TqSdk中的K线序列采用 pandas.DataFrame 格式. pandas 提供了 `非常丰
TqSdk 也通过 :py:mod:`tqsdk.tafunc` 提供了一批行情分析中常用的计算函数, 例如::

from tqsdk import tafunc
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
ms = tafunc.max(ks.open, ks.close) # <- 取每根K线开盘价和收盘价的高者构建一个新序列
median3 = tafunc.median(ks.close, 100) # <- 求最近100根K线收盘价的中间值
ss = tafunc.std(ks.close, 5) # <- 每5根K线的收盘价标准差
Expand All @@ -85,8 +85,10 @@ Ctp接口按照事件回调模型设计, 使用 CThostFtdcTraderSpi 的 OnXXX

TqSdk则不使用事件回调机制. :py:meth:`~tqsdk.TqApi.wait_update` 函数设计用来获取任意数据更新, 像这样::

from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
x = api.insert_order("SHFE.cu1901", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)
x = api.insert_order("SHFE.cu2607", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)

while True:
api.wait_update() # <- 这个 wait_update 将尝试更新所有数据. 如果没有任何新信息, 程序会阻塞在这一句. 一旦有任意数据被更新, 程序会继续往下执行
Expand All @@ -95,10 +97,12 @@ TqSdk则不使用事件回调机制. :py:meth:`~tqsdk.TqApi.wait_update` 函数

一次 wait_update 可能更新多个实体, 在这种情况下, :py:meth:`~tqsdk.TqApi.is_changing` 被用来判断某个实体是否有变更::

from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
q = api.get_quote("SHFE.cu1901")
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
x = api.insert_order("SHFE.cu1901", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)
q = api.get_quote("SHFE.cu2607")
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
x = api.insert_order("SHFE.cu2607", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)

while True:
api.wait_update() # <- 这个 wait_update 将尝试更新所有数据. 如果没有任何新信息, 程序会阻塞在这一句. 一旦有任意数据被更新, 程序会继续往下执行
Expand Down
42 changes: 25 additions & 17 deletions doc/advanced/for_vnpy_user.rst
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Expand Up @@ -71,7 +71,7 @@ TqSdk 则使用基于网络协作的组件设计. 如下图:

SHORT = 30
LONG = 60
SYMBOL = "SHFE.bu1912"
SYMBOL = "SHFE.bu2609"

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))

Expand Down Expand Up @@ -122,13 +122,15 @@ TqSdk将每个策略作为一个独立进程运行, 这样就可以:
当近月-远月的价差大于200时做空近月，做多远月
当价差小于150时平仓
'''
from tqsdk import TqApi, TqAuth, TargetPosTask

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
quote_near = api.get_quote("SHFE.rb1910")
quote_deferred = api.get_quote("SHFE.rb2001")
# 创建 rb1910 的目标持仓 task，该 task 负责调整 rb1910 的仓位到指定的目标仓位
target_pos_near = TargetPosTask(api, "SHFE.rb1910")
# 创建 rb2001 的目标持仓 task，该 task 负责调整 rb2001 的仓位到指定的目标仓位
target_pos_deferred = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2001")
quote_near = api.get_quote("SHFE.rb2610")
quote_deferred = api.get_quote("SHFE.rb2701")
# 创建 rb2610 的目标持仓 task，该 task 负责调整 rb2610 的仓位到指定的目标仓位
target_pos_near = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2610")
# 创建 rb2701 的目标持仓 task，该 task 负责调整 rb2701 的仓位到指定的目标仓位
target_pos_deferred = TargetPosTask(api, "SHFE.rb2701")

while True:
api.wait_update()
Expand Down Expand Up @@ -160,7 +162,7 @@ K线数据与指标计算

TqSdk中的K线序列采用 pandas.DataFrame 格式. pandas 提供了 `非常丰富的数据处理函数 <https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html>`_ , 使我们可以非常方便的进行数据处理, 例如::

ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
print(ks.iloc[-1]) # <- 最后一根K线
print(ks.close) # <- 收盘价序列
ks.high - ks.high.shift(1) # <- 每根K线最高价-前一根K线最高价, 形成一个新序列
Expand All @@ -169,7 +171,7 @@ TqSdk中的K线序列采用 pandas.DataFrame 格式. pandas 提供了 `非常丰
TqSdk 也通过 :py:mod:`tqsdk.tafunc` 提供了一批行情分析中常用的计算函数, 例如::

from tqsdk import tafunc
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
ms = tafunc.max(ks.open, ks.close) # <- 取每根K线开盘价和收盘价的高者构建一个新序列
median3 = tafunc.median(ks.close, 100) # <- 求最近100根K线收盘价的中间值
ss = tafunc.std(ks.close, 5) # <- 每5根K线的收盘价标准差
Expand All @@ -192,8 +194,10 @@ vn.py按照事件回调模型设计, 使用 CtaTemplate 的 on_xxx 回调函数

TqSdk则不使用事件回调机制. :py:meth:`~tqsdk.TqApi.wait_update` 函数设计用来获取任意数据更新, 像这样::

from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)

while True:
api.wait_update() # <- 这个 wait_update 将尝试更新所有数据. 如果没有任何新信息, 程序会阻塞在这一句. 一旦有任意数据被更新, 程序会继续往下执行
Expand All @@ -202,10 +206,12 @@ TqSdk则不使用事件回调机制. :py:meth:`~tqsdk.TqApi.wait_update` 函数

一次 wait_update 可能更新多个实体, 在这种情况下, :py:meth:`~tqsdk.TqApi.is_changing` 被用来判断某个实体是否有变更::

from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户", "账户密码"))
q = api.get_quote("SHFE.cu1901")
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu1901", 60)
x = api.insert_order("SHFE.cu1901", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)
q = api.get_quote("SHFE.cu2607")
ks = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 60)
x = api.insert_order("SHFE.cu2607", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1, limit_price=50000)

while True:
api.wait_update() # <- 这个 wait_update 将尝试更新所有数据. 如果没有任何新信息, 程序会阻塞在这一句. 一旦有任意数据被更新, 程序会继续往下执行
Expand Down Expand Up @@ -235,12 +241,14 @@ TqSdk 提供 :ref:`web_gui` 来供有图形化需求的用户使用:

TqSdk配合web_gui使用时, 还支持自定义绘制行情图表, 像这样::

from tqsdk import TqApi, TqAuth

api = TqApi(auth=TqAuth("快期账户","账户密码"), web_gui=True)
# 获取 cu1905 和 cu1906 的日线数据
klines = api.get_kline_serial("SHFE.cu1905", 86400)
klines2 = api.get_kline_serial("SHFE.cu1906", 86400)
# 获取 cu2607 和 cu2608 的日线数据
klines = api.get_kline_serial("SHFE.cu2607", 86400)
klines2 = api.get_kline_serial("SHFE.cu2608", 86400)

# 算出 cu1906 - cu1905 的价差，并以折线型态显示在副图
# 算出 cu2608 - cu2607 的价差，并以折线型态显示在副图
klines["dif"] = klines2["close"] - klines["close"]
klines["dif.board"] = "DIF"
klines["dif.color"] = 0xFF00FF00
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