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零成本快速打造你自己专属的多用户量化交易平台

Primary LanguageHTML

零成本快速打造你自己专属的多用户量化交易平台

本范例项目展示了使用简单的HTML页面、python服务端程序 构建一个功能强大的量化交易平台。

长期以来,量化交易平台 因其涉及技术种类多(前端,后台,数据库,回测系统,网络访问 等等),跨学科(金融、数学、计算机编程等),项目设计周期长,维护成本高 等诸多因素。造成 一些有志于 在程序化交易 、量化交易 上大展身手的 投资、资产管理团队,交易工作室,宽客爱好者等 中小交易者 望而却步!

术业专攻一直是FMZ(发明者量化) 秉承的 发展理念,如今是信息、技术 飞速发展的时代。速度几乎决定着 一个项目的成败,一次投资的成败。只有更高的效率才是制胜的根本。

FMZ 对于 技术底层做出了强有力的支持,只需使用 FMZ 的 扩展 API 接口,就可以把你从繁杂的计算机技术、各个学科专业知识等问题中解放出来。

仅仅只需要开发一个 WEB站点 、APP 或者 微信小程序 对接 FMZ 的技术底层 ,就可以实现一个专业的量化交易平台。

  • 嵌入现有系统

    根据本DEMO项目可以参考编写服务端代码,增加前端页面以用来嵌入现有论坛,博客,社区等系统。 以实现灵活接入现有用户群体,并且现有用户群体完全体验不到FMZ的底层技术支持,用户使用更加简洁,易操作。

  • 支持市场

    • CTP 商品期货 (上期所、郑商所、大商所、中金所)
    • 易盛外盘 (CME, CBOT等主流国外期货交易所)
    • 全球交易30多个区块链资产交易平台
  • 打造属于自己的量化平台

    • 高度自由的策略设计

      使用 Python 、JavaScript 、C++ 语言编写 量化交易策略,自由定制,可以在量化交易的世界天马行空般的实现自己的交易思路。

    • 强大高效的回测系统

      从此再也不用辛苦收集数据,本地回测系统引擎 只用一个命令轻松配置,链接:https://github.com/fmzquant/backtest_python

    • 精简的架构

      只用编写几个 前端页面,一个HTTP服务端程序,即可轻松搭建。

  • DEMO项目

    • 名称:FMZ演示如何使用FMZ的扩展API打造自己的资产管理量化平台

    • 本DEMO项目 安装

      • 首先 clone 本DEMO项目

        git clone https://github.com/fmzquant/fmz_extend_api_demo.git 
        

        alt

      • 切换到这个 目录,执行 pip 安装

        alt

        pip install -r requirements.txt 
        

        alt

        注意:如果提示 Permission denied , 需要 sudo pip install -r requirements.txt 这样执行 pip ,根据要求输入操作系统密码。

      • 安装完成后,配置一下 服务端程序 要使用的 FMZ 账号的 API KEY

        FMZ 扩展 API KEY 使用 详见 FMZ API 文档:https://www.fmz.com/api#FMZ%20%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E6%89%A9%E5%B1%95API

        创建 FMZ API KEY

        alt

        把 API KEY 写入 ,本DEMO 的 app.py 服务端程序。

        alt

    • 本DEMO项目 服务端运行命令

      python app.py
      
      • 运行显示: alt 运行服务端程序后,在浏览器打开本地页面:http://127.0.0.1:5000 alt

      • 测试注册页面

        alt 本项目 DEMO 量化平台 已经运行起来了,注册好 这个测试平台的 账号(储存在本地数据的),登录进去 配置 作为这个平台用户的 交易所API KEY。

        alt alt

        现在配置好了如图:

        alt

        页面显示的三个策略 仅仅是 UI显示,这些还需要 资产管理量化平台 的管理者 具体设计实现,这里只做演示用。

      • 配置一个测试策略

        本DEMO项目 ,服务端 会检测到 “一键启动” 按钮按下,触发搜索FMZ账号中 包含 "main" 关键字的策略,使用该策略 绑定机器人运行。 所以我们先创建一个 名为 main Test profit 的策略

        main Test profit 策略代码如下:

        function main() {
            while(true) {
                LogProfit(Math.random()*100);
                Sleep(1000);
            }
        }

        alt

        编辑代码后,点击保存。 注意:在运行前必须确保有一个托管者在线,认识托管者:https://www.fmz.com/bbs-topic/463

      • 点击 “一键启动” 按钮, 会自动创建一个 机器人 运行,这个机器人 只会 随机输出数值作为收益数值显示出来。

        可以看到 在FMZ的控制中心上显示 出一个 新创建的机器人: alt

        DEMO 网页上也显示出对应的 随机数值 alt

      • 在FMZ 上运行的机器人 由 appId 识别 当前DEMO平台 登录的 用户

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        def robot_run(robotId, appId, exchanges):
            strategyId = -1
            # 从策略库里选出一个包含main字符串的策略运行, 也可以预定义
            for ele in api("GetStrategyList")['data']['result']['strategies']:
                if 'main' in ele['name']:
                    strategyId = ele['id']
            if strategyId < 0:
                raise u"not found strategy"
            settings = {
                    "name":"robot for %s" % (appId, ),
                    "args": [], # our custom arguments for this strategey
                    "appid": appId, # 为该机器人设置标签,关联到本用户
                    "period": 60,
                    "strategy": strategyId,
                    "exchanges": [],
                    }
            for e in exchanges:
                settings["exchanges"].append({"eid": e.eid, "pair": get_default_stock(e.eid), "meta" :{"AccessKey": e.accessKey, "SecretKey": e.secretKey}})
            if robotId > 0:
                return api('RestartRobot', robotId, settings)
            else:
                return api('NewRobot', settings)

        可以看到 代码中 settings 是创建 机器人的配置信息, appid 就是用来 标记用户的。

      • 一个简单的交易中心

        DEMO附带了一个简单的交易中心, 以帮助用户了解FMZ平台扩展API

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