1、修复若干BUG

2、增加持仓记录模式

3、完善报表功能

1、将市场订单撮合放在内存中进行；

2、增加flask config，配合系统启动模式使用；

3、加入控制台命令切换启动模式功能；

4、修改账户模型，将SETTINGS中得参数映射到新建立得账户中，以满足不同账户不同参数的使用需求

5、增加报表功能；

6、修订了若干BUG；

至少Python3.7以上

安装好之后将mongodb服务开启

pip install pymongo

安装tushare，并在tushare官网上注册你的账号

pip install tushare

参考：https://tushare.pro

pip install flask

pip3 install -r requirements.txt

setting.py 包括了所有模拟交易程序的运行参数。你要自己考虑需要什么样的模拟交易程序

根据你的需要修改run.py中的IP地址和端口，及调试模式

python run.py

开始模拟交易吧

flask app 只提供了模拟交易服务的接口，需要你自己向这个接口发送不同的请求。 你可以自己用requests或者其他工具写一个url请求模块，把server.py中的接口都封装一下，或者直接使用exampe。 把example文件夹中的pt_api.py文件放入你的量化交易程序，在引入相关函数后，你就可以使用模拟交易程序的功能了。

• api

  模拟交易程序使用到的api

  • db.py

    mongodb数据服务类

  • pytdx_api.py

    封装了pytdx的行情服务模块，主要用来获取市场实时行情

  • tushare_api.py

    封装了tushare的行情服务模块，主要用来获取市场实时行情

• app

  使用flask为模拟交易程序提供网络接口

• event

  事件引擎类，直接使用了VNPY中的事件引擎类

• example

  pt_api.py 已经包括了对flask 服务的封装，你可以将pt_api.py放到你的量化交易程序中，import你需要的函数进行使用

• trade

  核心模块

  • account.py

    与账户、持仓、交易记录、订单薄有关的所有函数集合

  • market.py

    交易市场类，里面包含了两种撮合成交的模式，注意根据你的使用需求进行配置

  • pt_engine.py

    程序主引擎

  • report_builder.py

    与报表相关，主要用来生成交易结果报表

• utility

  工具箱

  • constant.py

    常量类，所有的常量都在这里

  • errors.py

    错误类，继承自Exception

  • event.py

    事件引擎使用的所有事件类型

  • model.py

    数据模型类

  • setting.py

    设置

[https://github.com/cao6237699/paper_trading.git]