快速实现一个半自动量化交易工具

在商品期货交易中，跨期合约正套、反套是一种常见的套利方式。这种套利并不是无风险套利，在差价的单边方向持续扩大时，套利持仓是会处于浮亏状态的。不过只要套利仓位控制得当，还是很具有操作性、可行性。本次我们换一种策略类型，不再构建一个全自动的交易策略，而是实现一个可交互的半自动量化交易工具，以便更加方便的在商品期货交易中跨期套利。

开发平台使用发明者量化交易平台，本文重点是如何构建具有交互功能的半自动策略。
跨期套利这个是很简单的概念。

• 跨期套利的概念

  摘自百度知道

  跨期套利正是通过观察期货各合约价差的波动，以赚取差价为目的，在同一期货品种的不同合约月份建立数量相等、方向相反的交易部位，并以对冲或交割方式结束交易的一种操作方式。正向市场时，价差为负，表现为远月升水，反向市场时，价差为正，表现为近月升水。一般来说，价差（绝对值）由持有成本（或持仓费）构成，即指为拥有或保留某种仓单或头寸而支付的仓储费、保险费和利息等费用。

• 策略设计

  策略框架如下代码：

  function main(){
      while(true){
          if(exchange.IO("status")){                 // 判断CTP协议连接状态。
              LogStatus(_D(), "已经连接CTP ！")        // 开市时间，登录连接正常。
          } else {
              LogStatus(_D(), "未连接CTP ！")          // 未登录到交易前置机。
          }
      }
  }
  

  如果CTP协议连接正常后，接下来我们就是需要设置合约，然后获取行情。获取行情后，我们可以使用发明者量化交易平台封装好的「画线类库」画图，画出差价。

  function main(){
      while(true){
          if(exchange.IO("status")){                 // 判断CTP协议连接状态。
              exchange.SetContractType("rb2001")     // 设置远月合约
              var tickerA = exchange.GetTicker()     // 远月合约行情数据
              
              exchange.SetContractType("rb1910")     // 设置近月合约
              var tickerB = exchange.GetTicker()     // 近月合约行情数据
              
              var diff = tickerA.Last - tickerB.Last 
              $.PlotLine("diff", diff)  
  
              LogStatus(_D(), "已经连接CTP ！")        // 开市时间，登录连接正常。
          } else {
              LogStatus(_D(), "未连接CTP ！")          // 未登录到交易前置机。
          }
      }
  }
  

  拿到了行情数据，计算差价，并且画图记录，让其简单反映出近期差价的波动状态。
  使用「画线类库」的函数 $.PlotLine

• 交互部分

  在策略编辑页面可以直接给策略增加交互控件：

  
  

在策略代码中使用函数 GetCommand 函数捕获，上述策略控件触发后发送给机器人的命令。
捕获到命令后，对不同的命令做出不同的处理即可。
交易部分代码可以使用「商品期货交易类库」封装好的函数。首先，使用var q = $.NewTaskQueue()生成交易控制对象 q(声明为全局变量)。

var cmd = GetCommand()
if (cmd) {
    if (cmd == "plusHedge") {
        q.pushTask(exchange, "rb2001", "sell", 1, function(task, ret) {
            Log(task.desc, ret)
            if (ret) {
                q.pushTask(exchange, "rb1910", "buy", 1, 123, function(task, ret) {
                    Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                })
            }
        })
    } else if (cmd == "minusHedge") {
        q.pushTask(exchange, "rb2001", "buy", 1, function(task, ret) {
            Log(task.desc, ret)
            if (ret) {
                q.pushTask(exchange, "rb1910", "sell", 1, 123, function(task, ret) {
                    Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                })
            }
        })
    } else if (cmd == "coverPlus") {
        q.pushTask(exchange, "rb2001", "closesell", 1, function(task, ret) {
            Log(task.desc, ret)
            if (ret) {
                q.pushTask(exchange, "rb1910", "closebuy", 1, 123, function(task, ret) {
                    Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                })
            }
        })
    } else if (cmd == "coverMinus") {
        q.pushTask(exchange, "rb2001", "closebuy", 1, function(task, ret) {
            Log(task.desc, ret)
            if (ret) {
                q.pushTask(exchange, "rb1910", "closesell", 1, 123, function(task, ret) {
                    Log("q", task.desc, ret, task.arg)
                })
            }
        })
    }
}
q.poll()