可以自己去vnpy_ctp.api.vn_ctp下看
这是本地停止单，本地停止单的价格是触发价格，触发后以涨跌停价或者盘口五档的价格发出委托，文档里有介绍的https://www.vnpy.com/docs/cn/cta_strategy.html
请问底层有报错信息吗？
请问加载了什么接口和模块？
请在cmd用python -m vnstation启动，复现你的操作，看看底层是否有报错信息输出
请问你的VN Trader现在是2.5.0吗？我们之前的版本也是可以查询的
初始化完成之后，收到的tick才会传进策略的on_tick函数进行合成
手动下单不转换，通过cta_strategy模块策略下单会通过convert_order_request转换的
可以自己再load_bars函数里打印排查看看
cta_strategy模块发委托会通过convert_order_request转换的，如果你交易的是上期所的话，会通过convert_order_request_shfe发出平今或平昨的委托，但是其他交易所应该都是发的close
可以自己打印排查一下
不知道你是否修改过engine了，一般情况下strategy是None的话会return的
有数据就可以吧
可以升级至最新版试试
那请自己打印排查一下吧
自行替换dll
公司全称
上海杰奥普鑫投资管理有限公司
基本介绍
组建于2015年6月，杰奥普鑫投资是一个多元化的量化私募基金团队，创始人来自境外流动性提供商（Prop Trading）以及中金所期权项目组等专业金融机构。我们提供轻松、开放、专业、高效的创业式工作环境，办公室面对上海证券交易所新楼。希望每一位成员都能在工作中找到乐趣，接触最前沿的技术和策略，共同在这蓝海行业中扬帆起航。
职位名称
高频量化策略研究员
薪资范围
薪资：120元/天，极少加班，周末双休，软饮畅饮，节日有公司福利，有培训，不介意金融0基础
岗位职责
学习公司高频交易策略，分析交易结果及订单流，协助完善现有高频回测平台。
运用和改进现有量化策略平台，为投资决策提供参考。
在投研团队领导的指导下，接触前沿的机器学习技术，进行OrderBook等市场微观结构相关研究。
任职要求
熟练使用Python，了解面向对象编程，1年以上 Python 编程经验。
有一定数据处理、数据分析的操作经验。
本科生，研究生理工背景者优先，也欢迎对基金行业有热情的优秀人员～
联系方式
xiaoyou.chen@mail.vnpy.com，投递简历的邮件请注明申请公司和职位。
工作地点
上海
公司全称
上海杰奥普鑫投资管理有限公司
基本介绍
组建于2015年6月，杰奥普鑫投资是一个多元化的量化私募基金团队，创始人来自境外流动性提供商（Prop Trading）以及中金所期权项目组等专业金融机构。我们提供轻松、开放、专业、高效的创业式工作环境，办公室面对上海证券交易所新楼。希望每一位成员都能在工作中找到乐趣，接触最前沿的技术和策略，共同在这蓝海行业中扬帆起航。
职位名称
高频量化交易员
薪资范围
8k-12K，五险一金，节日福利，健康体检，很少加班，周末双休，不介意金融0基础。
岗位职责
对交易策略进行数据论证，分析交易结果及订单流，协助完善现有高频回测平台。
运用和改进现有量化策略平台，为投资决策提供参考。
在投研团队领导的指导下，接触前沿的机器学习技术，进行OrderBook等市场微观结构相关研究
任职要求
熟练使用Python，熟悉面向对象编程，2年以上 Python 编程经验。
有一定数据处理、数据分析的操作经验。
理工背景者优先。
欢迎对基金行业有热情的优秀应届毕业生。
联系方式
xiaoyou.chen@mail.vnpy.com，投递简历的邮件请注明申请公司和职位。
工作地点
上海
发布于vn.py社区公众号【vnpy-community】
原文作者：Bili | 发布时间：2021-09-07
在前面的文章当中，我们对RSJ指标有了初步的了解，并且在RSJ指标样本内外实验中也取得一个不错的回测结果。接下来，我们将继续根据陶勤英博士的财通证券研究所的研报中所指出的将RSJ指标与其他技术指标组合使用来进行进一步的实验研究观察回测后的效果。
首先，我们根据文章选取了另外三个技术指标，分别是DMI指标、RSI指标和ROC指标分别与RSJ指标进行叠加使用进行回测。所以接下来我们需要了解各个指标的基本原理以及他们的信号逻辑：
基本原理：DMI指标基本原理是在于寻找股票价格涨跌过程中，股价藉以创新高价或新低价的功能，研判多空力量，进而寻求买卖双方的均衡点及股价在双方互动下波动的循环过程。与大多数技术指标相比DMI指标把每日的高低波动的幅度因素计算在内，从而更加准确的反应行情的走势及更好的预测行情未来的发展变化。
信号逻辑：趋向技术指标 DMI 包括多空指标 PDI、MDI 以及趋向指标 ADX。我们针对 DMI 指标建立相应的择时策略，即若昨日的 ADX 大于前一日的 ADX，则今日在收盘的时候看多；若昨日的 ADX、PDI、MDI 均小于前一日的相对应的指标值，则今日在收盘的时候看空（其中，ADX 值若不在[20,60]之内，则不进行交易）。
基本原理：RSI的原理简单来说是以数字计算的方法求出买卖双方的力量对比，譬如有100个人面对一-件商品， 如果50个人以上要买，竞相抬价,商品价格必涨。相反，如果50个人以上争着卖出，价格自然下跌。
信号逻辑：对于相对强弱指标 RSI，两种力量的对比决定了个股及大盘所处的状态：强势或弱势。从 RSI 值的变动范围来看：当 20 < RSI <50 时，弱势，卖出，空仓；当 50 < RSI <80 时，强势，买入，持仓。因此，若昨日的 RSI 值在(50,80]内，则今日在收盘的时候看多；若昨日的RSI 值在[20,50)内，则今日在收盘的时候看空。
基本原理：变动率指标（ROC），是以当日的收盘价和N天前的收盘价比较，通过计算股价某一段时间内收盘价变动的比例，应用价格的移动比较来测量价位动量，达到事先探测股价买卖供需力量的强弱，进而分析股价的趋势及其是否有转势的意愿，属于反趋势指标之一。
信号逻辑：ROC指标测量股价动量，可以用来监视常态性和极端性两种行情，对买卖股票提供强有力的参考。ROC 变大，代表未来市场仍会在短时间内上涨，反之则代表市场可能下跌。因此，若昨日的 ROC 大于前一日的 ROC，则今日在收盘的时候看多；反之，发出看空信号。
接下来，我们将正式进入我们的实验阶段。为了避免文章内容的重复，我们仅以RSJ+DMI为例，为大家进行代码分析：
在本策略当中，我们需要使用到两种K线——5分钟K线和日K线，所以我们还需创建日K线生成器DailyBarGenerator：
class DailyBarGenerator:
def __init__(self, on_daily_bar: Callable) -> None:
"""日K线合成器"""
self.on_daily_bar: Callable = on_daily_bar
self.daily_bar: BarData = None
self.last_bar: BarData = None接下来构造update_bar函数用于更新K线到容器中，缓存K线本身的OHLCV数据：
def update_bar(self, bar: BarData) -> None:
"""更新分钟K线"""
if not self.daily_bar:
dt = bar.datetime.replace(
hour=0,
minute=0,
second=0,
microsecond=0
)
self.daily_bar = BarData(
symbol=bar.symbol,
exchange=bar.exchange,
datetime=dt,
gateway_name=bar.gateway_name,
open_price=bar.open_price,
high_price=bar.high_price,
low_price=bar.low_price
)
# Otherwise, update high/low price into window bar
else:
self.daily_bar.high_price = max(
self.daily_bar.high_price,
bar.high_price
)
self.daily_bar.low_price = min(
self.daily_bar.low_price,
bar.low_price
)
# Update close price/volume/turnover into window bar
self.daily_bar.close_price = bar.close_price
self.daily_bar.volume += bar.volume
self.daily_bar.open_interest = bar.open_interest
# Check if window bar completed
if (
self.last_bar
and self.last_bar.datetime.date() != bar.datetime.date()
):
self.on_daily_bar(self.daily_bar)
self.daily_bar = None
# Cache last bar object
self.last_bar = bar交易信号执行：
5分钟K线用于计算RSJ指标，我们需要先使用BarGenerator将1分钟K线合成为5分钟K线，日K线用于计算DMI指标：
def __init__(self, cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting):
""""""
super().__init__(cta_engine, strategy_name, vt_symbol, setting)
self.bg = BarGenerator(self.on_bar, 5, self.on_5min_bar)
self.am = NewArrayManager()
self.daily_bg = DailyBarGenerator(self.on_daily_bar)
self.daily_am = NewArrayManager()计算技术指标：
分别将RSJ、ADX、PDI以及MDI指标计算出来：
# 计算技术指标
self.rsj_value = self.am.rsj(self.rsj_window)
adx_array = self.daily_am.adx(self.dmi_window, array=True)
pdi_array = self.daily_am.plus_di(self.dmi_window, array=True)
mdi_array = self.daily_am.minus_di(self.dmi_window, array=True)
adx_value = adx_array[-1]判断交易信号：
当 RSJ 和 DMI指标同时发出看多信号，则在当日收盘的时候发出看多信号；若两个指标同时发出看空信号，则在当日收盘的时候发出看空信号；否则，不发出任何信号。
# 判断交易信号
target_pos = 0
if bar.datetime.time() == time(14, 50):
# 满足开仓交易的ADX要求
if 20 <= adx_value <= 60:
# 做多条件
if (
self.rsj_value < 0
and adx_array[-1] > adx_array[-2]
):
target_pos = 1
# 做空条件
elif (
self.rsj_value > 0
and adx_array[-1] < adx_array[-2]
and pdi_array[-1] < pdi_array[-2]
and mdi_array[-1] < mdi_array[-2]
):
target_pos = -1交易逻辑：
基于目标仓位和实际仓位，决定如何交易：
trade_volume = target_pos - self.pos
if trade_volume > 0:
if self.pos >= 0:
self.buy(bar.close_price + 5, trade_volume)
else:
self.cover(bar.close_price + 5, trade_volume)
elif trade_volume < 0:
if self.pos <= 0:
self.short(bar.close_price - 5, abs(trade_volume))
else:
self.sell(bar.close_price - 5, abs(trade_volume))tips:
由于策略中涉及到多个技术指标，代码变得较为复杂。所以在这时将计算技术指标、判断交易信号和交易逻辑三个部分分开来写，会让我们的代码变得更加清晰从而增加代码的可读性。
我们用 2017 年 7 月 23 日-2020 年 7 月 22 日的数据，对该日内指标进行回测。指标当日发出信号后，分别于当日收盘分别对上证 50、沪深 300、中证 500指数进行操作。
其中 DMI 组合指标时间参数为14。
资金曲线的形状和财通研报中的结果基本一致 ，可以认为比较正确的复现了策略逻辑：
其中 RSI 指标的时间参数为 6。
本地代码：IF888.CFFEX、IH888.CFFEX、IC888.CFFEX
K线周期：1分钟
开始日期：2017-7-23
结束日期：2020-7-22
手续费率：0.00003
交易滑点：0.4
合约乘数：300
价格跳动：0.2
回测资金：100W
资金曲线的形状和财通研报中的结果基本一致 ，可以认为比较正确的复现了策略逻辑：
其中 ROC 指标参数为 12。
本地代码：IF888.CFFEX、IH888.CFFEX、IC888.CFFEX
K线周期：1分钟
开始日期：2017-7-23
结束日期：2020-7-22
手续费率：0.00003
交易滑点：0.4
合约乘数：300
价格跳动：0.2
回测资金：100W
资金曲线的形状和财通研报中的结果基本一致 ，可以认为比较正确的复现了策略逻辑：
RSJ指标分别与DMI、RSI和ROC指标组合使用的回测效果整体上资金曲线都是呈上扬趋势，但是对于部分品种来说资金曲线不太稳键，还有较大的改进提升空间。
本文中提到的三个策略代码较长，就不在这里贴出了。请关注本公众号（vnpy-community）后，回复内容【RSJ】获取源代码下载链接。
不知道你策略怎么写的了，更多是由策略逻辑决定的
