聚宽实盘跟单,开启量化投资实战新篇章

聚宽实盘跟单是指通过聚宽（QuantBox）平台，将量化策略从模拟交易直接切换到实盘交易的一种操作。聚宽是一个为量化投资者提供策略开发、回测、交易一体化的量化交易平台。以下是进行聚宽实盘跟单的基本步骤：
1. "注册与登录"： - 在聚宽官网注册账号并登录。
2. "策略开发"： - 在聚宽平台上编写和测试你的量化交易策略。 - 确保策略经过充分的回测，并符合你的交易策略和风险控制要求。
3. "资金准备"： - 在券商处开设交易账户，并确保账户内有足够的资金用于实盘交易。
4. "实盘配置"： - 在聚宽平台上进行实盘配置，包括选择交易账户、设置交易参数、风险控制参数等。 - 可以设置交易频率、资金分配、止损止盈等参数。
5. "策略部署"： - 将经过测试的策略部署到实盘交易中。 - 可以选择手动部署或使用自动化部署工具。
6. "监控与调整"： - 实时监控策略的运行情况，包括交易信号、持仓情况、盈亏状况等。 - 根据市场变化和策略表现，适时调整策略参数。
7. "风险控制"： - 建立完善的风险控制机制，包括但不限于

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通过QMT读取聚宽的交易信号，实现自动交易，解决聚宽无法实盘、手动下单的问题，同时继承了聚宽的策略因子，省去了策略重写、因子重构的繁琐工作。

1、优点

每3秒读取一次聚宽的信号，当有信号时自动下单

支持成交模式、持股模式、1比1模式等多种跟单方式

设置止损、止盈等参数，控制交易风险，保护收益。

直接使用聚宽策略，简单易用，不需要重写策略代码

2、准备工作

开通QMT账户

领取聚宽跟单系统.rzrk 策略文件

注册授权码password，每个策略注册一个，区分大小写、不能重复。

3、使用教程

（1）将下面这串代码复制到策略代码开头，注册的授权码替换代码中的password

'''
《QMT-聚宽跟单系统》使用说明

原理替代,继承聚宽的交易函数类
读取下单类的函数参数，把交易数据发送到服务器
把下面的全部源代码复制到聚宽策略的开头就可以
使用前先模拟盘测试一下数据
把下面的内容全部复制到策略的开头就可以
管理员：lance
微信：lance3450
'''


import requests
import json
import pandas as pd
from jqdata import *
url='http://101.34.65.108'
port=8888
#自定义服务器编码
url_code='63d85b6189e42cba63feea36381da615c31ad8e36ae420ed67f60f3598efc9ad'
#找管理员注册，每个策略一个，不能重复，且区分大小写，务必和注册时一致
password='Alex1'
class joinquant_trader:
    def __init__(self,url='http://101.34.65.108',
                port=8888,
                url_code='63d85b6189e42cba63feea36381da615c31ad8e36ae420ed67f60f3598efc9ad',
                password='123456'):
        '''
        获取服务器数据
        '''
        self.url=url
        self.port=port
        self.url_code=url_code
        self.password=password
    def get_user_data(self,data_type='用户信息'):
        '''
        获取使用的数据
        data_type='用户信息','实时数据',历史数据','清空实时数据','清空历史数据'
        '''
        url='{}:{}/_dash-update-component'.format(self.url,self.port)
        headers={'Content-Type':'application/json'}
        data={"output":"joinquant_trader_table.data@{}".format(self.url_code),
            "outputs":{"id":"joinquant_trader_table","property":"data@{}".format(self.url_code)},
            "inputs":,
                    "changedPropIds":,"parsedChangedPropsIds":}
        res=requests.post(url=url,data=json.dumps(data),headers=headers)
        text=res.json()
        df=pd.DataFrame(text)
        return df
    def send_order(self,result):
        '''
        发送交易数据
        '''
        url='{}:{}/_dash-update-component'.format(self.url,self.port)
        headers={'Content-Type':'application/json'}
        data={"output":"joinquant_trader_table.data@{}".format(self.url_code),
            "outputs":{"id":"joinquant_trader_table","property":"data@{}".format(self.url_code)},
            "inputs":,
                    "changedPropIds":,"parsedChangedPropsIds":}
        res=requests.post(url=url,data=json.dumps(data),headers=headers)
        text=res.json()
        df=pd.DataFrame(text)
        return df
#继承类
xg_data=joinquant_trader(url=url,port=port,password=password,url_code=url_code)
def send_order(result):
    '''
    发送函数
    status: 状态, 一个OrderStatus值
    add_time: 订单添加时间, 对象
    is_buy: bool值, 买还是卖，对于期货:
    开多/平空 -> 买
    开空/平多 -> 卖
    amount: 下单数量, 不管是买还是卖, 都是正数
    filled: 已经成交的股票数量, 正数
    security: 股票代码
    order_id: 订单ID
    price: 平均成交价格, 已经成交的股票的平均成交价格(一个订单可能分多次成交)
    avg_cost: 卖出时表示下卖单前的此股票的持仓成本, 用来计算此次卖出的收益. 买入时表示此次买入的均价(等同于price).
    side: 多/空，'long'/'short'
    action: 开/平， 'open'/'close'
    commission交易费用（佣金、税费等）
    '''
    data={}
    data=str(result.status)
    data=str(result.add_time)
    data=str(result.is_buy)
    data=str(result.amount)
    data=str(result.filled)
    data=str(result.security)
    data=str(result.order_id)
    data=str(result.price)
    data=str(result.avg_cost)
    data=str(result.side)
    data=str(result.commission)
    result=str(data)
    xg_data.send_order(result)
    return data
def xg_order(func):
    '''
    继承order对象 数据交易函数
    '''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        if result == None:
            return
        send_order(result)
        return result
    return wrapper
def xg_order_target(func):
    '''
    继承order_target对象 百分比
    '''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        if result == None:
            return        
        send_order(result)
        return result
    return wrapper
    
def xg_order_value(func):
    '''
    继承order_value对象 数量
    '''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        if result == None:
            return        
        send_order(result)
        return result
    return wrapper
def xg_order_target_value(func):
    '''
    继承order_target_value对象 数量
    '''
    def wrapper(*args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        if result == None:
            return        
        send_order(result)
        return result
    return wrapper
order = xg_order(order)
order_target = xg_order_target(order_target)
order_value = xg_order_value(order_value)
order_target_value = xg_order_target_value(order_target_value)

上面代码复制到策略开头

（2）将策略挂到聚宽进行模拟交易

（3）在QMT启动策略脚本

（4）编译文件，填写QMT账户，其他参数，保存运行即可

以上就是聚宽实盘跟单的教程，有什么不懂，可以和我一起交流