1.期货量化交易客户端开源教学第八节——登陆设计开发附原码
2.Python API面纱下的期货期货函数——基于CTP的国内期货程序化交易之报单流程讲解
3.（1）期货量化，TB交易开拓者_编程语言_学习园地
4.什么是量化量化期货源代码
5.期货量化软件：赫兹量化以 MQL5 实现 ARIMA 训练算法
6.代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）
期货量化交易客户端开源教学第八节——登陆设计开发附原码
界面采用 Delphi XE8自带控件进行设计，用户可根据需求自定义界面布局。程序程序登录信息以加密的编程编程接口命令格式发送至服务器，返回的源码源码数据在接收后进行解密处理。在发送前，期货期货文华龙腾天下指标源码需获取本地IP和软件当前版本号。量化量化如果当前版本非最新，程序程序则自动更新至最新版本。编程编程
设计多服务器选择窗口以适应不同环境需求。源码源码首先判断当前连接速度，期货期货选取连接速度最快的量化量化服务器作为目标连接对象。
定义服务器连接地址，程序程序设定有效端口。编程编程首先明确服务器的源码源码IP和端口号。其次，为适应多服务器环境，定义多服务器选择机制，以确保连接至最佳服务器。
实现用户登录功能，向服务器发送连接请求，并在连接过程中发送心跳包，以验证连接状态。
登录请求格式为：;编号;md5密码;IP地址;版本号;
服务器响应格式包括：;0;错误提示; 或者 ;1;用户ID;姓名;随机码;策略启用标志;跟单数量;
详细数据包括：账户余额;冻结金额;浮动盈亏;上次结算准备金;今日入金;今日出金;今日调整;今日划拨;今日货币转换;平仓盈亏;手续费;延期费;风险金;隔夜风险金;
进行多币种循环操作，确保不同货币的交易数据准确无误。
Python API面纱下的函数——基于CTP的国内期货程序化交易之报单流程讲解
用户们已经阅读了真格量化的Python API文档，了解到它是一些交易柜台，如CTP C++ API的封装。接下来，我们可以看看这些API在C++中的原始面貌。
以CTP柜台为例，与海外市场许多连续交易的品种相比，国内期货市场的品种需要考虑更多的规则。
首先就是交易时间段。许多外盘品种能全天小时连续交易，WPF绘图源码而国内许多期货品种，全天分四个时间段交易，分别为9:至:、:至:、:至:及:至次日:。交易时间段多，平仓时间段也多，这样无形中就增加了很多业务逻辑。
例如在真格量化中，“收盘事件”包含了小节交易的暂停事件：
其次，今昨仓的区分。例如上期所的期货品种平仓时分平今和平仓，这样平仓报单时就要根据成交时间分别判断，是前一个交易日的单子还是当前交易日的单子，否则报单参数不正确，单子将直接被交易系统拒绝。
在CTP开发过程中主要用到的头文件为：ThostFtdcTraderApi.h、ThostFtdcUserApiDataType.h及ThostFtdcUserApiStruct.h，动态库为：libthosttraderapi.so。下面是一些代码示例：
CThostFtdcTraderApi *pTradeApi = CThostFtdcTraderApi::CreateFtdcTraderApi(dirName);
通过调用CreateFtdcTraderApi()创建API实例——pTradeApi，随后调用该实例发起各种请求，比如连接服务器、用户登录、报单、撤单、查询持仓、查询资金等等。
2. 创建CTP API回调实例：
CFtdcTradeSpi *pTradeSpi = new CFtdcTradeSpi(pTradeApi, this);
这个需要自己编写相应实现类，需要继承上期技术提供的CThostFtdcTraderSpi类。重写该类里面的方法，以处理服务器发过来的各类数据。
3. 将上述两个实例关联起来，并发起连接服务器请求：
pTradeApi->RegisterSpi(pTradeSpi);
pTradeSpi->connect(serverAddr, brokerId, username, password);
连接服务器以及实例初始化相关代码：
这可以对应真格量化的账户登录Python代码：
在C++中连接请求发出后，OnFrontConnected()会响应请求，it老祖源码然后在该函数内可以调用登录函数pTradeApi_->ReqUserLogin()完成用户登录操作，相应的OnRspUserLogin()会响应请求。由于国内期货在交易日内首次登录时需要做投资者结算结果确认操作，所以在OnRspUserLogin()函数内，可以进一步调用pTradeApi_->ReqSettlementInfoConfirm()做投资者结算结果确认，确认结果将在OnRspSettlementInfoConfirm()内返回。做完投资者结算结果确认操作，整个服务器连接与用户登录过程就完成了，可以正常下单交易了。
C++登录账户部分：
C++确认结算单部分：
4. 期货报单：
（1）ReqOrderInsert()：报单请求
开发者需要正确填写买卖/方向、开仓/平仓、市价/限价、委托数量、委托价格等等，填写完毕就可以调用ReqOrderInsert()报单了。
（2）OnRspOrderInsert()：报单请求应答
报单成功后，该函数就会被回调。当然我们也可以用OnRtnOrder()来监控报单的状态变化。
（3）OnRtnOrder()：委托变化通知
当委托状态发生变化时，该函数会被回调。一般常见的委托状态主要有：未知、未成交还在队列中、部分成交还在队列中、完全成交等。
对应真格量化中查委托的状态：
一次报单，如果数量比较多，一般不会一次全部成交，而是会分多批次成交，所以该函数会不断被回调。随着不断回调，每次返回的委托量、成交量、剩余量等数据会不断变更。这也是hikaricp 源码分析我们在真格量化中委托发出后，一般会受到多条委托状态变化回报的原因。
（4）OnRtnTrade()：成交信息变化推送通知
该函数比较重要，返回的每一条信息都是成交信息，里面包含成交量、成交价、成交费用等等，这些都是投资者关心的数据，对应真格量化的OnTradeDeal函数。
5. 查询期货账号持仓：
查询持仓主要调用pTradeApi_->ReqQryInvestorPosition()，按照文档说明填写合适的参数即可。查询持仓响应函数为：
该函数一般需要由开发者自己重写，应注意有时持仓数据不会一次全部返回，而是随着成交的进行而一批一批返回，需要开发者监听成交状况的变化而进行更新，相当于在真格量化中在OnTradeDeal函数中利用GetPositions函数刷新持仓数据。
（1）期货量化，TB交易开拓者_编程语言_学习园地
探索期货量化的新世界：TB交易的革命性选择
TB交易，作为期货量化领域的开拓者，凭借其独特的吸引力脱颖而出。首先，它的一大亮点在于其免费的使用体验，只需支付交易手续费，无需年费的负担。而且，TB采用编译型语言，为交易者提供了卓越的运行速度，即便是对编程毫无经验的新手，也能通过YouTube上丰富的C语言入门教程，快速掌握基础。
进入TB官网，深入理解软件的基础操作，只需浏览"TB语言编程"教程，就能开始你的量化之旅。在这里，react vue 源码你会发现Events事件驱动的机制，它不仅支持编写复杂的指标和策略，而且每次价格变动都会触发相应的逻辑执行，如OnBar(ArrayRef<Integer> indexs)，只需理解其工作原理，就能定制你所需的指标图形，如绘制均线：
PlotNumeric("MA1", AverageFC(Close, 5));
平移功能则赋予了指标时间维度，通过对历史数据进行统计对比，如一目均衡表中的运用，帮助交易者洞察市场动态。平均值的快速计算函数AverageFC(Close, 5)，在C语言中可理解为：
/* C语言复述 */
尽管初上手可能会有些困惑，但通过实战和理解TB的关键词、数据类型、函数库等，你会发现学习曲线陡峭但收获丰厚。实际上，熟悉TB的%已经足够，剩下的%则是通过实践来深化理解。使用TB的内置实例和功能，可以迅速提升你的交易策略构建能力。
更进一步，TB提供的不仅仅是交易工具，它还助力期货交易者构建个性化的交易系统，配合硬核基本面研究报告，为你的交易决策增添力量。让我们在实战中深化对TB的理解，下一章我们将深入探讨更多实用技巧和策略。期货交易，TB与你同行，迎接量化时代的挑战！
什么是期货源代码
期货源代码指的是用于执行期货交易相关功能的计算机程序源代码。 详细解释如下： 1. 期货源代码的定义： 期货源代码是编写和执行期货交易策略、系统或平台的计算机程序的核心部分。这些源代码通常由开发者使用特定的编程语言编写，用于实现交易算法、数据处理、风险控制等功能。通过源代码，开发者可以精确地控制交易系统的行为，确保按照预设的规则和策略执行交易。 2. 期货源代码的重要性： 期货交易中，源代码的质量直接关系到交易系统的稳定性和盈利能力。一个优秀的期货源代码不仅能够确保交易指令的准确快速执行，还能帮助投资者有效管理风险，实现投资策略的自动化和智能化。此外，源代码的可读性和可维护性对于系统的后期升级和调试也至关重要。 3. 期货源代码的应用： 期货源代码广泛应用于各类期货交易系统、交易平台以及相关的数据分析工具中。例如，一些专业的交易软件、量化交易平台都依赖于高质量的源代码来实现复杂的交易策略和风险管理功能。投资者通过这些平台，利用源代码实现自己的交易想法和策略，从而提高交易效率和盈利能力。 总的来说，期货源代码是期货交易中不可或缺的一部分，它为投资者提供了一个实现自动化、智能化交易的工具，有助于投资者更好地管理风险、提高交易效率。对于从事期货交易的系统开发者来说，掌握和理解期货源代码是非常必要的技能。期货量化软件：赫兹量化以 MQL5 实现 ARIMA 训练算法
众多外汇和加密货币交易者渴望从短期走势中获益，但常因缺乏关键基本面信息而困惑。时间序列技术在这一领域提供了有力的支持，尤其是Box和Jenkins开发的ARIMA（自回归综合移动平均线）预测方法。尽管经过了多轮改进，但这些方法的核心原理至今仍具有重要意义。
ARIMA模型通过捕捉数据序列中的时间依赖关系，为非稳态时间序列建模提供了框架。本文采用函数最小化Powells方法作为基础，利用mql5编程语言实现ARIMA训练算法。赫兹量化交易软件将展示这一过程。
ARIMA概述
Box和Jenkins提出，大多数时间序列可以通过自回归（AR）模型或移动平均线（MA）模型来建模，AR模型解释了序列值与前值之间的相关性，而MA模型关注当前与前一周期的创新值或噪声。创新解释了不可预测的随机变化。请注意，在本文中，我们将噪声视为创新。
ARIMA模型结合了AR和MA模型，形成ARMA模型，通过定义有限数量的滞后序列和噪声项，进一步增强预测能力。然而，所有这些模型的应用都需序列呈稳态。尽管金融时间序列难以满足此条件，ARIMA通过应用差分操作解决此问题，以提高序列的稳态特性。在ARIMA中，“I”代表差分操作，用于将建模序列转换回原始域。
自回归模型标注
ARIMA模型通过AR、MA和差分次数d的组合进行标注，标注形式为ARIMA(p,d,q)。纯过程可以描述为MA(q)或AR(p)模型。通过指定p、d或q为零，可以表示纯过程。例如，ARIMA(1,0,0)简化为纯AR(1)模型。
大多数自回归模型允许非连续滞后，而本文将展示的算法支持指定非连续的AR和/或MA项。该算法还允许指定模型是否包含恒定偏移量。
构建自回归模型
模型系数和恒定偏移量需通过计算预测值与已知值的误差平方和进行优化。预测时需注意限制，如果模型包含AR项，预测只能从最大滞后值对应的数值之后开始。例如，使用指定模型后，只能从时隙7开始预测。
计算预测值与已知值之间的差值即为创新值。若模型包含MA项，创新值会在预测过程中不断积累。使用初始AR系数计算预测值。计算出的预测值与已知值之间的差值即为创新值。在纯MA模型中，若指定了恒定偏移量，将其初始化为序列的均值。
为了适应不同数据长度，本文提出的算法应用全局最小化Powells方法优化系数。在实现中，该方法详细记录在使用指数平滑进行时间序列预测一文。
CArima类
本文中，ARIMA训练算法被封装在Arima.mqh文件中的CArima类中。该类包含两个构造函数，一个用于创建具有恒定偏移量的纯AR(1)模型，另一个允许指定更多模型参数。
CArima类提供两种Fit方法来指定模型。第一个Fit方法只有一个参数，而第二个方法需要额外四个参数，包括AR、MA、差分次数和是否启用恒定偏移量。
总结
本文详细介绍了ARIMA模型的原理、标注方法及其在时间序列预测中的应用。通过利用mql5编程语言，赫兹量化交易软件成功实现了ARIMA训练算法。这一算法的实现为外汇和加密货币交易者提供了更为精确的短期走势预测工具。通过优化模型参数和预测方法，交易者能够更好地理解市场动态，从而做出更明智的决策。
代码编程期货量化交易系统代开发策略（Python天勤）
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服务承诺：提供终身免费维护，确保您的交易系统持续稳定运行。
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1. 提交策略文本。
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4. 技术人员开始编写代码，预计1-2周完成。
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