JupyterNotebook怎么实现从IB接口历史数据获取及写入数据库、策略回测和实盘交易

本篇文章给大家分享的是有关Jupyter Notebook怎么实现从IB接口历史数据获取及写入数据库、策略回测和实盘交易，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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刚好有个同学问怎么实现IB盈透历史数据获取，和策略回测和实盘交易。想着熟悉vnpy2.0操作，就用Jupyter Notebook都是跑了一边。VNPY2.0的整体架构设计很有扩展性，而且调用也比起v1.0先进清晰很多，引擎加载调用非常方便。

讲讲注意点：

IB盈透接口历史数据大多是要收费订阅的，如果收费会有报错信息提示，这里找个免费的作为使用。另外vnpy是按照最大6个月历史数据设计的。
数据库定义有个小坑，我是用MongoDB的，在第一次填写 trader/setting.py中密码写错了，后面在trader/setting.py改发现怎么也改不好；原来当第一次维护后，配置会写入.vntrader/vt_setting，之后系统只会去.vntrader/vt_setting读取。去改vt_setting，而不是trader/setting.py。
使用CtaStrategyApp支持加入新策略，系统会自动输出json保持策略信息；所以第二次运行代码时候，会提示已经有了，不是问题。
我在代码里面把回测和实盘放在一次，如果直接跑下来可能会报错，建议跑实盘时候先注释的回测。
使用script_engine订阅历史数据是是默认从rqdata获取，vnpy v2.07 IB接口已经提供历史数据获取，这里创建HistoryRequest用main_engine来获取,

为了方便贴出来，改成.py代码格式，直接跑也没有问题。

from vnpy.app.script_trader import init_cli_trading
from vnpy.app.script_trader.cli import process_log_event
from vnpy.gateway.ib import IbGateway
from time import sleep
from datetime import datetime
import pandas as pd
# 连接到服务器
setting = {
    "TWS地址": "127.0.0.1",
    "TWS端口": 7497,
    "客户号":8 #每个链接用一个独立的链接号，一个IBAPI支持32个来同时链接
}
engine = init_cli_trading([IbGateway]) #返回Script_engine 示例，并且给main_engine注册了gateway
engine.connect_gateway(setting, "IB") #链接
# 查询资金 - 自动
sleep(10)
print("***查询资金和持仓***")
print(engine.get_all_accounts(use_df = True))
# 查询持仓
print(engine.get_all_positions(use_df = True))
# 订阅行情
from vnpy.trader.constant import Exchange
from vnpy.trader.object import SubscribeRequest
# 从我测试直接用Script_engine有问题，IB的品种太多，get_all_contracts命令不行,需要指定具体后才可以，这里使用main_engine订阅
req1 = SubscribeRequest("12087792",Exchange.IDEALPRO) #创建行情订阅
engine.main_engine.subscribe(req1,"IB")
# 使用script_engine订阅历史数据是从rqdata获取，vnpy v2.07已经提供历史数据获取，这里创建HistoryRequest来获取,
# 查询如果没有endtime，默认当前。返回历史数据输出到数据库和csv文件
# 关于api更多信息可以参见 https://interactivebrokers.github.io/tws-api/historical_bars.html
print("***从IB读取历史数据, 返回历史数据输出到数据库和csv文件***")
from vnpy.trader.object import HistoryRequest
from vnpy.trader.object import Interval
start = datetime.strptime('20190901', "%Y%m%d")
historyreq = HistoryRequest(
   symbol="12087792",
   exchange=Exchange.IDEALPRO,
   start=start,
   interval=Interval.MINUTE
)
# # 读取历史数据，并把历史数据BarData放入数据库
bardatalist = engine.main_engine.query_history(historyreq,"IB")
from vnpy.trader.database import database_manager
database_manager.save_bar_data(bardatalist)
# 把历史数据BarData输出到csv
pd.DataFrame(bardatalist).to_csv("C:\Project\\"+ str(historyreq.symbol) + ".csv" , index=True, header=True)
print("History data export to CSV")
# # 参考backtesting.ipynb, 使用自带的双均线策略回测，10日上穿60日做多，否则反之
print("***从数据库读取历史数据, 进行回测***")
from vnpy.app.cta_strategy.backtesting import BacktestingEngine
from vnpy.app.cta_strategy.strategies.double_ma_strategy import (
   DoubleMaStrategy,
)
btengine = BacktestingEngine() #新建回测引擎
btengine.set_parameters(
    vt_symbol="12087792.IDEALPRO",
    interval="1m",
    start=datetime(2019, 9, 1),
    end=datetime(2019, 10, 5),
    rate = 0,
    slippage=0.00005,
    size=1000,
    pricetick=0.00005,
    capital=1_000_000,
)
btengine.add_strategy(DoubleMaStrategy, {"fast_window":10, "slow_window": 60})
btengine.load_data()
btengine.run_backtesting()
df = btengine.calculate_result()
btengine.calculate_statistics()
btengine.show_chart()
# 给script_engine载入双均线策略，实盘运行
print("***从数据库读取准备数据, 实盘运行***")
# 使用cta交易引擎
from vnpy.app.cta_strategy import CtaStrategyApp
from vnpy.app.cta_strategy.base import EVENT_CTA_LOG
engine.event_engine.register(EVENT_CTA_LOG, process_log_event)
cta_engine = engine.main_engine.add_app(CtaStrategyApp) #加入app
cta_engine.init_engine()
cta_engine.add_strategy("DoubleMaStrategy","DoubleMaStrategy_IB_12087792_v1", "12087792.IDEALPRO",{"fast_window":10, "slow_window": 50})
sleep(10)
cta_engine.init_strategy("DoubleMaStrategy_IB_12087792_v1")
sleep(10)
cta_engine.start_strategy("DoubleMaStrategy_IB_12087792_v1")

以上就是Jupyter Notebook怎么实现从IB接口历史数据获取及写入数据库、策略回测和实盘交易，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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