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标题: 基于TradingView和CTPBee的自动化期货交易体系实现 [打印本页]
作者: 干翻全岛蛙蛙    时间: 2025-4-3 23:45
标题: 基于TradingView和CTPBee的自动化期货交易体系实现
引言

在量化交易领域，TradingView因其强大的技术分析工具和丰富的指标库而广受接待，但是其不支持国内期货自动化交易，CTPBee则是一个良好的国产Python期货交易接口。本文将先容如何将两者结合，实现一个完整的自动化交易体系。
本文代码库已开源发布到GitHub上，访问链接：https://github.com/sencloud/tradingview_ctp
体系架构

整个体系分为三个主要部门：
1. TradingView计谋计划

TradingView提供了强大的计谋编写功能，我们可以使用Pine Script编写交易计谋。以下是一个简朴的示例：
  1. //@version=5
  2. strategy("My Trading Strategy", overlay=true)
  4. // 定义策略参数
  5. fastLength = input(9, "Fast Length")
  6. slowLength = input(21, "Slow Length")
  8. // 计算指标
  9. fastMA = ta.sma(close, fastLength)
  10. slowMA = ta.sma(close, slowLength)
  12. // 定义交易信号
  13. longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
  14. shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
  16. // 设置告警条件
  17. alertcondition(longCondition, "开多仓", "{{ticker}} 开多仓信号")
  18. alertcondition(shortCondition, "开空仓", "{{ticker}} 开空仓信号")
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2. TradingView告警设置

在TradingView中设置告警时，必要配置以下内容：
告警消息格式示例：
  1. {
  2.   "symbol": "{{ticker}}",
  3.   "action": "BUY",
  4.   "price": {{close}},
  5.   "strategy": "long",
  6.   "volume": 1
  7. }
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3. Flask后端实现

Flask后端负责接收TradingView的webhook哀求，并将信号生存到数据库：
  1. from flask import Flask, request, jsonify
  2. from database import DatabaseConnection
  4. app = Flask(__name__)
  5. db = DatabaseConnection()
  7. @app.route('/webhook', methods=['POST'])
  8. def webhook():
  9.     data = request.json
  10.     try:
  11.         # 验证数据
  12.         required_fields = ['symbol', 'action', 'price', 'strategy', 'volume']
  13.         if not all(field in data for field in required_fields):
  14.             return jsonify({'error': '缺少必要字段'}), 400
  15.             
  16.         # 保存信号到数据库
  17.         with db.get_cursor() as c:
  18.             c.execute('''
  19.                 INSERT INTO trading_signals
  20.                 (symbol, action, price, strategy, volume, status)
  21.                 VALUES (?, ?, ?, ?, ?, 'pending')
  22.             ''', (data['symbol'], data['action'], data['price'],
  23.                  data['strategy'], data['volume']))
  24.         
  25.         return jsonify({'message': '信号接收成功'}), 200
  26.     except Exception as e:
  27.         return jsonify({'error': str(e)}), 500
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4. CTPBee交易执行器

CTPBee交易执行器负责监控数据库中的交易信号，并执行相应的交易操纵：
  1. from ctpbee import CtpBee
  2. from ctpbee.constant import OrderRequest, Direction, Offset, OrderType
  4. class SignalMonitor:
  5.     def __init__(self):
  6.         self.app = CtpBee("signal_trader", __name__)
  7.         self.load_config()
  8.         
  9.     def execute_order(self, symbol, price, volume, direction, signal_id):
  10.         """执行交易订单"""
  11.         try:
  12.             # 创建订单请求
  13.             order_req = OrderRequest(
  14.                 symbol=symbol,
  15.                 exchange=self.get_exchange(symbol),
  16.                 price=price,
  17.                 volume=volume,
  18.                 direction=Direction.LONG if direction == "BUY" else Direction.SHORT,
  19.                 offset=Offset.OPEN,
  20.                 type=OrderType.LIMIT,
  21.                 order_id=f"ORDER_{signal_id}"
  22.             )
  23.             
  24.             # 发送订单
  25.             self.app.send_order(order_req)
  26.             
  27.             # 更新信号状态
  28.             self.update_signal_status(signal_id, "submitted")
  29.             
  30.         except Exception as e:
  31.             logger.error(f"下单失败: {str(e)}")
  32.             self.update_signal_status(signal_id, "failed", str(e))
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5. 风控管理

体系实现了根本的风控功能：
  1. def check_position_limit(self, symbol):
  2.     """检查持仓限制"""
  3.     positions = self.app.center.positions
  4.     current_position = sum(p.volume for p in positions if p.symbol == symbol)
  5.     return current_position < self.max_position
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  1. def close_positions(self, symbol, direction):
  2.     """平仓处理"""
  3.     positions = self.app.center.positions
  4.     for pos in positions:
  5.         if pos.symbol == symbol and pos.direction == direction:
  6.             close_req = OrderRequest(
  7.                 symbol=symbol,
  8.                 exchange=self.get_exchange(symbol),
  9.                 price=self.get_latest_price(symbol),
  10.                 volume=pos.volume,
  11.                 direction=Direction.SHORT if direction == Direction.LONG else Direction.LONG,
  12.                 offset=Offset.CLOSETODAY,
  13.                 type=OrderType.LIMIT
  14.             )
  15.             self.app.send_order(close_req)
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数据可视化

使用Streamlit实现数据可视化，展示交易统计和账户信息：
  1. import streamlit as st
  2. import plotly.express as px
  4. def show_trading_dashboard():
  5.     st.title("交易信号仪表板")
  6.    
  7.     # 账户信息
  8.     col1, col2, col3 = st.columns(3)
  9.     with col1:
  10.         st.metric("账户余额", f"¥{account_info['balance']:,.2f}")
  11.     with col2:
  12.         st.metric("可用资金", f"¥{account_info['available']:,.2f}")
  13.     with col3:
  14.         st.metric("持仓盈亏", f"¥{account_info['position_profit']:,.2f}")
  15.    
  16.     # 交易信号统计
  17.     signal_stats = get_signal_statistics()
  18.     fig = px.pie(signal_stats, values='count', names='action')
  19.     st.plotly_chart(fig)
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部署注意事项





总结

本文先容了一个基于TradingView和CTPBee的自动化交易体系实现方案，究其计划缘故原由是因为CTPBee是运行独占式，无法接收外部API哀求，故而另辟蹊径，通过定时读取sqlite数据库里的交易信号来实现开平仓动作，而对外提供API接口来接收Tradingview的告警信号，并在收到后写入sqlite数据，这种模式对实时性要求极差，得当于5分钟线行情以上的交易计谋。体系通过TradingView的计谋和告警功能天生交易信号，通过Flask API接收和处理信号，末了使用CTPBee执行实际的交易操纵。体系还实现了根本的风控功能和数据可视化，为交易决策提供支持。
参考资料


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