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：

• TradingView计谋和告警
  
• Flask后端API服务
  
• CTPBee交易执行器
  

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：

• 告警名称：便于识别
  
• 告警条件：选择计谋中定义的alertcondition
  
• 告警消息：包罗交易信息
  
• Webhook URL：指向我们的Flask API端点
  

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：

• 最大持仓限制
  

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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• 自动平仓功能
  

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

• 配置文件管理
  

• 使用config_[sim|ctp].json区分模仿盘和实盘配置
  
• 包罗CTP连接信息、交易参数等
  

• 数据库计划
  

• 使用SQLite存储交易信号和账户信息
  
• 实现信号状态追踪和错误处理
  

• 性能优化
  

• 使用NumExpr优化计算性能
  
• 实现异步处理机制
  
• 添加日记记录
  

• 安全考虑
  

• 实现API认证机制
  
• 加密敏感信息
  
• 添加哀求频率限制
  

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

• TradingView Pine Script文档
  
• CTPBee文档
  
• Flask文档
  
• Streamlit文档
  

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