策略模块

我将在此章向你介绍如何在ctpbee中使用策略模块，分为下面三个章节为你讲述

• 架构
• 使用方式
• 需要注意的点

架构

ctpbee将策略设计为一个Level，而在这个Level里面可以容纳多个策略，他们都是基于行情驱动的

使用方式

为了你的使用习惯，我们开发了两种模式供你使用ctpbee的策略模块

• 装饰器模式
• 基于类继承的模式

装饰器大法

首先介绍一下基于装饰器的模式，如果你们有使用过米筐这种的在线平台，那么你应该很熟悉这种使用模式

首先来让我们让创建一个策略实例

from ctpbee import CtpbeeApi

data_recorder = CtpbeeApi("data_recorder")

呐，我们创建一个策略实例，实例的名字的是data_recorder, 同时我们传入了一个策略的名字叫data_recorder,而这个id是被app所承认的。 那我们现在创建了核心策略对象，那我们怎么来编写策略呐 ，看以下代码的注释

@data_recorder.route(handler="tick")
def handler_tick(self, tick):
    print(tick)


@data_recorder.route(handler="bar")
def handler_bar(self, bar):
    print(bar)


# 然后把他载入到app中
app.add_extension(data_recorder)

那么当行情tick到来的时候会自动触发handler_tick里面的代码，bar/k线也是同样的道理 但是只有这两种API吗，不, 远不如此，route里面的handler 还可以接受更多的参数，不过他们是非必须，按照你们的意见进行编写即可， 包括以下:

• contract 合约
• position 持仓
• trade 成交
• order 报单
• init 初始化
• shared 分时图 / todo: 后面进行移除
• timer 定时器，一秒触发一次

但是随之而来又产生了另外一个问题，我只能写这个几个事件的处理代码吗， 我就不能自己实现一些好用的功能吗?

答案当然是可以的，我们提供了register装饰器来让你自定义功能函数，并可以在事件处理代码中进行调用,但是你需要注意的是你的函数必须是一个Method的编写方式而不是一个普通function 的编写方式。

示例：

@data_recorder.register()
def get_position_by_ld(self, local_symbol, direction)
    """ 根据local_symbol和direction获取持仓 """
    pass

上述我们通过策略data_recorder的注册函数实现了一个get_position_by_ld 示例方法，注意他传入的参数第一个是self,也就是示例本身，然后传入 local_symbol和direction，他是一个Method,所以我们在调用他们的时候只需要传入local_symbol和direction。

通过这个很小巧的API，你可以自定义很多很多的功能，尽情享用他吧

完整代码

from ctpbee import CtpBee, CtpbeeApi

data_recorder = CtpbeeApi("data_recorder")


@data_recorder.route(handler="tick")
def handler_tick(self, tick):
    print(tick)


@data_recorder.route(handler="bar")
def handler_bar(self, bar):
    # 调用注册的事件
    self.get_position_by_ld(bar.local_symbol, bar.direction)
    print(bar)


@data_recorder.register()
def get_position_by_ld(self, local_symbol, direction):
    """ 根据local_symbol和direction获取持仓 """
    print("I AM A METHOD")


if __name__ == '__main__':
    app = CtpBee("demo", __name__)
    info = {}
    app.config.from_mapping(info)
    app.add_extension(data_recorder)
    app.start()

基于类继承的模式

不同于装饰器模式的先创建示例，再进行编写代码的模式，基于类的方式需要你先写代码，再创建实例

示例

from ctpbee import CtpbeeApi


class DataRecorder(CtpbeeApi):
    def __init__(self, name, app):
        super().__init__(name, app)

    def on_bar(self, bar):
        self.get_position_by_ld(bar.local_symbol, bar.direction)
        pass

    def on_tick(self, tick):
        pass

    def get_position_by_ld(self, local_symbol, direction):
        print("I AM A METHOD")

聪明细心的你肯定发现了上述代码其实和装饰器非常相似，不同的是函数名字换成on_bar这样的模式。

没错，基于继承的方式需要你重写函数，同样的on_bar和on_tick必须要被重写，其余按照你的需要进行重写就好,同样的这里面有一份函数名单需要你去了解

• on_realtime 实时策略检查 , 一秒运行一次

函数签名 def on_realtime(self)

• on_order 报单

函数签名 def on_order(self, order)

• on_trade 成交

函数签名 def on_trade(self, trade)

• on_position 持仓

函数签名 def on_position(self, position)

• on_init 交易接口初始化信号

函数签名 def on_init(self, init)

• on_contract 合约

函数签名 def on_contract(self, contract)

然后我们创建实例并载入到app中去

示例

if __name__ == '__main__':
    from ctpbee import CtpBee

    app = CtpBee("demo", __name__)
    info = {}
    app.config.from_mapping(info)
    data_reocorder = DataRecorder("data_recorder", app)
    app.start()

到这里你应该就能正常运行代码，但是等等， 这里有个小问题，为啥我们没有用add_extension方法?

我来解释下, 策略肯定要能够拥有app这个属性，所以我们肯定需要将app传入进去 有四种可能：

• [ ] app创建的时候传入 // app作为核心，创建的时候传入明显不合适
• [x] app创建后传入 可以，通过add_extension 传入策略
• [x] 策略创建的时候传入 可以，策略角色属于运行方。data_recorder = DataRecorder("data_recorder", app)，但是这不一定是必要的，作为可选方案
• [x] 策略创建后传入 data_recorder.init_app(app=app)

所以基于这三种方式，你可以很灵活的进行工程化~~