如图所示,一按下载数据就bug了,这是为什么呢?

小弟想试下做A股的量化,有几个问题想请教下:
1 vnpy接实盘的话,是不是要开中泰的xtp?论坛有没有合作的呢?
2 听说中泰xtp要提交程序?那不是需要泄露策略?
3 实盘的时候,需要initial data,是不是和期货一样接rqdata?还是要自己额外弄数据源?
4 敢问其他还有什么和做期货不同的地方?请指教,谢谢.

请问下AM里面存的bar数量影响大不大呢?
因为我看默认是200条,如果我存2000条呢?
是10倍复杂度(O)还是100倍复杂度呢?对实盘交易影响大不大呢?
谢谢

backtest是基于bar回测的,而且是没有考虑到停止的时间间隔,在实际交易中,会有如下几个问题:
1.会在最后一个tick进行交易,故比如15:00会有委托,有的时候会成交,有的时候不会.但是如果根据回测,即使考虑滑点也应该在次日开盘的时候发出才对

1. 第二个问题就是第二天开始时不会回补交易
2. 有的时候,在开盘前的20点或者8点,ctp会有数据流发出,然后会出现多了一根k线的情况
3. 由于上述问题,回测结果和实盘在某些敏感的位置上就会出现对不上..

敢问如上问题大家有没有遇到过,请问如何解决呢?

如图,这上面的交易流水没有显示,是有什么开关需要打开吗?
谢谢

如上图所示,在引用tick.lastPrice的时候出错了.
但是很明显没有打错字,然后我看了tickdata确实有这个定义类别,请问为什么实盘中会bug呢?

因为要写拆单和追单策略,所以开始要处理on_tick的问题:
1.在ontick里面写了逻辑的话,每个tick都会进行判断,会不会大幅度拖累运行速度?

1. ontick里面是不是不能用cancelall 只能用cancelorder,我记得群主说过cancelall 的消耗过大来着?
   谢谢

请教"下同一个品种运行多个策略的情况"下的几个问题:

1.同一个品种,比如铁矿,我同时跑3个不同周期的策略的话,读取的数据和网络引用是一份还是3份?

1. 同一个品种,比如铁矿,我同时跑3个相同周期的策略的话,读取的数据和网络引用是一份还是3份?
   3.运行多个策略对电脑及网络的运行影响大不大?会不会策略数到达一定程度就无法运行?
2. 有没有必要手动修改jason把多个策略的持仓合而为一,从而减少策略的运行数量?

谢谢,还望指教.

不知道是郑商所的问题还是什么逻辑问题.,
买平之后,下一时间段还在不断发出买平信号,应该是持有仓位没有同步?
请问如何在策略中加入成交回报的同步功能?

另外之前NI的策略运行也是,平仓的时候,策略管理的2手,却平仓了4手.我看log是同时发出的,为什么会这样呢?
是不是长期开着vnpy不关会有bug呢?

由于多账号并行,感觉同时开多个账号重复订阅合约信息和重复计算仓位什么的,
一方面浪费配置和算力
另一方面会卡机
能否只计算一次,然后复制到其他账户,或者可以像文华8那样同时登陆多个账号?

如果可以的话,请问怎么实现?求个案例?
谢谢

根据知乎专栏的加密教程处理，但是打开vnpy找不到策略？
策略没加密是可以找到并运行的
cython加密后只留下pyd，但是找不到策略
请问该如何处理，谢谢

公司这边几十个账户，如果每个都部署一个阿里云的话，会是不少的支出？请问可以在一个阿里云中统一处理吗？
请问该如何实现，谢谢。

我试用了一下算法交易模块，貌似是和委托一样，一对一下单的。
有办法可以实现读取CSV仓位然后进行下单吗？

因为模板没有，所以我也不知道怎么弄，但是尝试了一下。写出来的在初始化的时候会频繁卡住。
求支出错误，或者给我一个示范。。

def on_tick(self, tick: TickData):
"""
Callback of new tick data update.
"""
if self.supos==self.pos:
pass
else:
self.cancel_all()
if self.pos<self.supos:
if self.supos>0:
self.buy(tick.last_price + self.jump, abs(self.supos-self.pos))
self.bkprice=tick.last_price + self.jump/2
self.bkhigh=self.bkprice
self.write_log("bk")
else:
if self.supos==0:
self.cover(tick.last_price + self.jump, abs(self.supos-self.pos))
self.write_log("bp")
else:
if self.supos<0:
self.short(bar.last_price - self.jump, abs(self.supos-self.pos))
self.skprice=bar.last_price - self.jump/2
self.sklow=self.skprice
self.write_log("sk")
else:
if self.supos==0:
self.sell(bar.last_price - self.jump, abs(self.supos-self.pos))
self.write_log("sp")

    self.bgn.update_tick(tick)