# ths_trade 同花顺自动化交易WEB下单接口API, 量化交易必备工具, 支持分策略交易和查询, 多年实盘自动化交易，大致同类的WEB下单接口某网售价2000元，我们全部免费开源，全功能，全源码，回馈量化交易爱好者。不过这种模拟键盘鼠标事件交易的模式也有其弊端，就是交易速度无法和券商提供的通道比，大致能到3秒一个单子，如果一次下很多单，系统只能自动排队，依次处理。不过大多数交易也不需要太高频，这样的速度也能基本满足程序化自动交易的需求。 # **同花顺自动化交易** 本实例操作自动化交易的是同花顺的 xiadan.exe 程序，支持市价买入、市价卖出、查询成交； _市价委托为达到指令的快速成交，所以使用的市价委托_； 支持多策略发送交易指令，交易指令自动进入队列，逐条执行交易，可同时向交易程序发送交易指令；服务框架采用基于强大的异步网络库 tornado;  --- # **说明** 交易服务运行需要开启一个同花顺交易客户端，对同花顺交易客户端 没有做任何修改和破解，所以没有法律上的问题; 交易服务 API 不带任何界面，API 可以不受约束的下发交易查询指令，对多种编程语言都可以调用; --- ## **环境** > Windows 7 SP1 及以上 > Python 3.7 > 同花顺 xiadan.exe --- ## **支持的券商** 交易服务运行需要开启一个同花顺交易客户端，对同花顺交易客户端 没有做任何修改和破解。 实际支持的券商和功能以满足监管要求为准，通过应用层的处理，方便通过同花顺下单，同花顺交易端支持 70~80 家券商，下方是支持的部分券商名单（完整券商名单请见：同花顺交易客户端相关->下载）：  --- ## **实盘效果** 先上个实盘操作买卖效果如下图 交易服务程序启动后, 使用工具向 api 发送数据; 发送数据后自动进入队列, 开始实盘交易;  --- ## **同花顺设置** ### **同花顺网上交易 5.0 以上的可以控制** **在同花顺安装目录下面的 xiadan.exe 程序的 系统>** ### **界面设置** 显示悬浮工具栏 【否】 ### **快速交易** 自动弹出窗口停留时间【1】秒 是否弹出成交回报提示窗口 【滚动模式】 委托前是否需要确认 【否】 委托成功后弹出提示对话框 【是】 超出可用按最大可用进行委托 【否】  --- ## **安装依赖库** ``` pip install -U pip pip install -r requirements.txt pip install pywinauto ``` --- ## **配置交易服务参数** 在**applications/API_Config.py**中配置交易服务程序的参数 ``` cfg = { # 同花顺xiadan.exe 所在位置 'exe_path': 'C:\\同花顺软件\\同花顺\\xiadan.exe', # 活动的工作流文件路径 "activework_path": "./applications/work_queue/ActiveWork.csv", # 活动的工作流文件字段 "activework_field": ["key", "strategy_no", "stock_no", "stock_name", "amount", "operate", "status"], # 自动化交易工作数据记录文件路径 "workdatalog_path": "./applications/Work_Data_Log.csv", # 保存csv的自动化交易工作记录 'workdata_field': ["key", "委托时间", "证券代码", "证券名称", "操作", "备注", "委托数量", "成交数量", "委托价格", "成交均价", "撤消数量", "合同编号", "策略编号"], # 自动化交易休眠时间间隔 "sleepA": 0.2, "sleepB": 0.5, "sleepC": 1, } ``` --- ## **自动化交易运行** 运行文件 app.py 启动自动化交易服务，服务启动后就可以用程序调用买入卖出查询; ``` python app.py ``` 运行后服务程序的端口为 6003, 可以向服务程序接口发送指令了; --- ### **买入和卖出** 接口调用 接口地址 > http://127.0.0.1:6003/api/queue 参数类型 > application/json 传递参数 json 数组 ``` [ { "strategy_no": "1001", "code": "513030", "name": "德国30", "ct_amount": 100, "operate": "buy" }, { "strategy_no": "1001", "code": "162411", "name": "华宝油气", "ct_amount": 100, "operate": "sell" } ] ``` 参数说明 | 参数名 | 参数描述 | 类型 | 必填 | | ----------- | :----------------------- | :----- | ---: | | strategy_no | 策略编号 | string | 是 | | code | 股票代码/标的 | string | 是 | | name | 股票名称 | string | 是 | | ct_amount | 数量 | int | 是 | | operate | 买卖: buy:买入 sell:卖出 | string | 是 | --- ### **查询成交** 接口调用 接口地址 > http://127.0.0.1:6003/api/search 参数类型 > application/json 传递参数 ``` { "strategy_no": "A101", "operate": "get_today_entrusts" } ``` 参数说明 | 参数名 | 参数描述 | 类型 | 必填 | | ----------- | :------- | :----- | ---: | | strategy_no | 策略编号 | string | 是 | | operate | 查询什么 | string | 是 | **查询什么** > get_position 获取市价委托的 F6 持仓 > get_today_trades 获取市价委托的 F7 当日成交 > get_today_entrusts 获取市价委托的 F8 委托 **(推荐使用此种方式查询委托的成交)** > get_balance 获取资金情况 --- ## **长期运行** 交易服务可运行于**个人电脑** 或 **云服务器**； > 个人电脑：交易服务运行后，完成交易指令需要获取电脑的焦点，所以交易服务正在交易时不要使用鼠标，使 xiadan 程序前置; > > 云服务器(**推荐**)：在云服务器端安装使用 VNCServer 工具，在客户端安装 VNCClient 远程连接云服务器，实测使用此工具可以随时连接和断开连接而不影响云服务器的焦点，可以长期运行，只要客户策略端向交易服务发送接口即可进入交易队列，等待交易; _不要使用远程桌面(mstsc)来连接云服务器，此工具在断开连接后，云服务器会退出登录，交易服务就无法完成后续交易_ **实盘跑交易服务在云服务器(VNC 工具连接)稳定轻松运行** --- ## **交易队列** 在 applications/work_queue 文件夹下的 ActiveWork.csv 文件是交易的队列 --- | key | strategy_no | stock_no | stock_name | amount | operate | status | | ------------------------------------ | ----------- | -------- | ---------- | ------ | ------- | ------ | | 536f341c-40fe-11eb-b47a-fcaa14e6e347 | 1001 | 510900 | H 股 ETF | 100 | buy | 1 | | 543f341c-42fe-15eb-b46a-sega14e6e864 | 1001 | 510900 | H 股 ETF | 100 | buy | 0 | --- 如果调整过程中程序异常, 检查此交易队列中的 status 有没有为 0(未执行)的数据, 如果不需要再次执行则可以删除整行; 未执行的, 下次交易服务再次运行时会自动检测队列; 如果修改文件请使用开发工具打开 或 EditPlus 或 Notepad++ ; 避免使用文本文件打开修改后出现编码问题; --- ## **注意事项** 运行顺序 1. 运行 xiadan.exe 输入个人帐号密码登录进入主程序界面； 2. 运行自动化交易控制程序； 运行后, 交易程序会控制到 xiadan 程序； 打开项目使用 Pycharm 或 VSCode ; --- ### 团队其他开源项目 * [MyTT 通达信,同花顺公式指标，文华麦语言的python实现](https://github.com/mpquant/MyTT) * [Hb_Spark数字货币高速免费实时行情服务器,量化必备](https://github.com/mpquant/huobi_intf) * [hb_trade火币网交易接口API最简封装,提供现货期货合约](https://github.com/mpquant/huobi_trade) * [backtest数字货币历史回测服务器,高速内存数据库实现](https://github.com/mpquant/huobi_backtest) * [ths_trade同花顺自动化交易股票下单接口API,量化框架](https://github.com/mpquant/ths_trade) # **巴特量化** - 数字货币 股市量化工具 行情系统软件开发 - BTC 虚拟货币量化交易策略开发 自动化交易策略运行  > #### 股市程序化交易大群,虚拟币量化交易探讨, 圈内大咖量化策略分享 > #### 全是干货，无闲聊 ，物以类聚, 人以群分，一起感受思维碰撞的力量 !