该量化框架是基于vnpy的一个java 版本实现,里面集成了一些量化基础功能,同时接入了老虎证券API接口。
- 支持Windows、Linux、Mac等常见操作系统。
- JDK 1.8 及以上。
首先要把tiger_quant项目导入到本地IDE中(比如Idea),导入成maven项目。
在tquant-algorithm 模块下实现自己的策略类(也可以直接运行示例策略)。一个简单的策略大致如下:
public class BestLimitAlgo extends AlgoTemplate { public BestLimitAlgo() { } public BestLimitAlgo(Map<String, Object> settings) { super(settings); } @Override public void init() { this.direction = (String) settings.get("direction"); this.volume = (Integer) settings.get("volume"); this.symbol = (String) settings.get("symbol"); } @Override public void onStart() { // barGenerator = new BarGenerator(bar -> onBar(bar)); //订阅 AAPL 行情 List<String> symbols = new ArrayList<>(); symbols.add("AAPL"); subscribe(symbol); } @Override public void onTick(Tick tick) { } private void buyBestLimit() { int orderVolume = volume - traded; orderPrice = lastTick.getBidPrice(); if (orderPrice < 10) { buy(symbol, orderPrice, orderVolume, OrderType.LMT); } } private void sellBestLimit() { int orderVolume = volume - traded; orderPrice = lastTick.getAskPrice(); if (orderPrice > 12) { sell(symbol, orderPrice, orderVolume, OrderType.LMT); } } @Override public void onOrder(Order order) { } @Override public void onTrade(Trade trade) { } @Override public void onBar(Bar bar) { log("onBar {}", bar); } }
实现的策略类需要继承 AlgoTemplate类,这样即可调用封装好的一些方法,同时自动注入策略配置项。常用的封装方法包括:buy,sell等下单功能,onBar(K线),onOrder(订单),onTick(实时行情)等实时事件,还有一些券商封装的api接口以及日志功能等。
可以拷贝根目录下的2个配置模板,一个是algo_setting.json,对应的是策略参数。另一个是gateway_setting.json,对应老虎API的账号信息,完成对应配置即可(下面有详细的配置说明)。
在项目的根目录下执行如下mvn命令即可完成打包工作:
mvn -U clean install -Dmaven.test.skip=true
等命令执行完成后,会在 tquant-bootstrap的target目录下生成可执行jar包:tquant-bootstrap-1.0.0-jar-with-dependencies.jar,
把该jar包以及algo_setting.json,gateway_setting.json拷贝到指定目录后,再通过执行如下命令即可运行策略:
java -jar tquant-bootstrap-1.0.0-jar-with-dependencies.jar -a /yourpath/algo_setting.json -g /yourpath/tiger_gateway_setting.json
调试阶段也可以通过IDE来运行,通过配置TigerQuantBootstrap的启动参数即可。如在Idea编辑器里的配置如下:
tquant-bootstrap
有些策略是在程序里自动退出的,也有一些策略是一直运行的,如想停止对应的策略,可以在命令行下执行ps命令查出项目运行的进程 pid,再执行kill命令停止策略运行。
kill命令执行时会同时执行项目的stop方法回调。
ps -ef|grep TigerQuantBootstrap
kill {pid}
策略配置文件:algo_setting.json
每个算法文件对应一个配置项,配置项的Key与策略Java文件名称要保持一致。 配置项中必填参数如下:
-
enable:是否启用该策略。true 启用,false 不启用
-
class:策略算法对应的文件全路径名
-
其他参数为自选参数,在策略启动时会自动注册到策略中。
-
配置实例
{
"BestLimitAlgo": {
"enable": false,
"class":"com.tquant.algorithm.algos.BestLimitAlgo",
"direction": "BUY",
"volume": 100,
"symbol": "00700"
},
"DmaAlgo": {
"enable": false,
"class":"com.tquant.algorithm.algos.DmaAlgo",
"direction": "BUY",
"price": 13.2,
"volume": 100
},
"SpreadAlgo": {
"enable": true,
"class":"com.tquant.algorithm.algos.MacdAlgo",
"symbol": "SPY",
"bars": 100
}
}
全局配置文件名:global_setting.json , 在tquant-core模块 resources 目录下。
- log.enable:是否开启日志开关。true 打开,false 关闭
- log.level:日志级别,默认info级别。取值包括 error,warn,info
- log.console:日志是否输出到控制台。true 输出到控制台,false 不输出到控制台
- log.file:日志是否输出到文件。true 输出到文件,false 不输出到文件
- log.path:日志输出到文件的路径。支持绝对路径和相对路径。默认当前项目下的log目录
- storage.enable:是否开启持久化存储。true 开启,false 不开启
- subscribe.enable: 是否开启API长连接订阅,默认为 false,开启后会通过长连接回调方法获取实时行情,交易订单变更,持仓和资产变更等。未开启的话可以通过API接口获取对应数据。
- contract.load.enable: 是否在启动时开启合约加载,默认为 false,开启后会通过本地数据库加载全量合约,需要配合
tquant-loader中的合约加载功能一块儿使用。
目前只支持Tiger券商接口,配置文件名:gateway_setting.json
- gateway:固定为TigerGateway
- apiLogEnable:是否开启SDK的日志记录
- apiLogPath:SDK日志文件输出路径,默认当前项目下的log目录
下面配置为开发者信息相关,需要先申请开发者账号,注册开发者账号地址:https://www.tigersecurities.com/openapi
-
tigerId:开发者账号ID
-
account:开发者交易账号,可以是老虎综合账号或模拟账号。
-
privateKey:开发者自己生成的RSA私钥
-
配置实例
{
"gateway": "TigerGateway",
"apiLogEnable": true,
"apiLogPath": "log/",
"tigerId": "2015xxxx",
"account": "20190419163707900",
"privateKey": "MIICeQIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCAmMwggJfAgEAAoGBAL7..."
}
Thetagang是我们封装的一个期权策略,策略的意图是赚取theta(时间价值)流失的钱,该策略最初是在reddit论坛里发起,是一个比较成熟的期权策略。 具体介绍可以参考:https://www.reddit.com/r/options/comments/a36k4j/the_wheel_aka_triple_income_strategy_explained/
同时在github有一个基于IB的thetagang策略,我们的java版本策略也是基于此来改造的。
策略使用参数介绍如下:
注意:以下策略配置文件不能直接使用,因为使用了注释说明,不是标准json格式,如需使用,可以直接使用项目根目录下的模板文件:
algo_setting.json
"ThetaGangAlgo": { "enable": true, //是否启用策略 "class":"com.tquant.algorithm.algos.ThetaGangAlgo", //对应策略实现的代码路径 "account": { "account_id": "20190419163107900", //使用的账号信息,可以配置为模拟账号或综合账号 "cancel_orders": true, //策略执行前,是否要取消已经挂出去的订单 "margin_usage": 0.5, //该策略要使用的资金占总资产的比例,如 0.5 表示为 50% }, //期权链是延迟加载的,在你确定期权希腊值(delta)或期权价格之前,你需要先扫描期权链。 //这里的设置是告诉thetagang策略要加载多少个合约。不要让这些值太大,因为它们会导致扫描期权链过多,可能会失败。 //如果你遇到thetagang找不到合适的contract的问题,可以试试略微增加这些值。 "option_chains": { "expirations": 4, //从期权链上加载的到期日数量 "strikes": 15 //从期权链上加载的行权价数量 }, "roll_when": { "pnl": 0.9, //盈亏(pnl)到达 90% 时,需要滚动持仓 //或者,当离到期日<=15天,并且盈亏至少到min_pnl (min_pnl默认为0)时。 //注意:对于期权最终是深度 ITM 的情况,特别是在卖出套期保值(covered call)的时候,盈亏有可能是负数、 //示例:如果你想在这种情况下进行滚动,请将min_pnl设置为一个负值,如-1(代表-100%)。 "dte": 15, "min_pnl": 0.2, //可选的: 当盈亏达到这个阈值时,创建一个平仓单。 //这会覆盖其他参数,也就是说,它忽略了dte和其他参数。如果不指定,它没有任何作用。 //这可以处理这样的情况,即你有长期的期权,已经慢慢变得毫无价值,你只是想把它们从你的投资组合中删除。 "close_at_pnl": 0.99, "calls": { "itm": true, "credit_only": false //只有在有合适的contract可用时,才会进行滚动,从而获得一个 credit。 }, "puts": { "itm": false, "credit_only": false //只有在有合适的contract可用时,才会进行滚动,从而获得一个 credit。 } }, "write_when": { "calls": { "green": true, //可选的,只有在对应标的上涨时才会write。 //有了套期保值(covered call),我们就可以通过这个因素来限定写的套期保值的数量。 //在1.0的时候,我们对100%的头寸写覆盖性看涨。 //在0.5时,我们只写 50%的头寸。这个值必须在1和0之间(含)。 "cap_factor": 1 }, "puts": { "red": true //可选的,只有在对应标的下跌时才会write。 } }, "target": { "dte": 45, // Target 45 or more days to expiry "delta": 0.3, //Target delta of 0.3 or less. Defaults to 0.3 if not specified. // When writing new contracts (either covered calls or naked puts), or rolling // before `roll_when.dte` is reached, never write more than this amount of // contracts at once. This can be useful to avoid bunching by spreading contract // placement out over time (and possibly expirations) in order to protect // yourself from large swings. This value does not affect rolling existing // contracts to the next expiration. This value is expressed as a percentage of // buying power based on the market price of the underlying ticker, as a range // from [0.0-1.0]. // // Once the `roll_when.dte` date is reached, all the remaining positions are // rolled regardless of the current position quantity. // // Defaults to 5% of buying power. Set this to 1.0 to effectively disable the // limit. "maximum_new_contracts_percent": 0.05, // Minimum amount of open interest for a contract to qualify "minimum_open_interest": 10 }, // Optional: specify delta separately for puts/calls. Takes precedent over // target.delta. // // [target.puts] // delta = 0.5 // [target.calls] // delta = 0.3 "symbols": { # NOTE: Please change these symbols and weights according to your preferences. # These are provided only as an example for the purpose of configuration. These # values were chosen as sane values should someone decide to run this code # without changes, however it is in no way a recommendation or endorsement. # # You can specify the weight either as a percentage of your buying power (which # is calculated as your NLV * account.margin_usage), or in terms of parts. Parts # are summed from all symbols, then the weight is calculated by dividing the # parts by the total parts. # # You should try to choose ETFs or stocks that: # # 1) Have sufficient trading volume for the underlying # 2) Have standard options contracts (100 shares per contract) # 3) Have options with sufficient open interest and trading volume # # The target delta may also be specified per-symbol, and takes precedence over # `target.delta` or `target.puts/calls.delta`. You can specify a value for the # symbol, or override individually for puts/calls. "SPY": { "weight": 0.4 }, "AAPL": { "weight": 0.3 }, "MSFT": { "weight": 0.3 } } }
指标计算工具,包括常见的上百种指标计算。
使用上遇到任何问题,或有任何建议,欢迎在github上反馈,也欢迎加入官方QQ群:441334668。