tangyang
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Dear Catalyst Maintainers, Before I tell you about my issue, let me describe my environment: # Environment * Operating System: (Windows Version or `$ uname --all`) * Python Version: `$...
**简介**：下图是QA项目目前的整体构架图，红色部分包含了目前已经开发完成的工具库（大多数已开源），从流程图中可以看到，QA基本已经能够实现量化交易全通路。需要注意的是， 目前我们已经基本打通了行情（数据的获取—>存储—>接口外放—>可视化—>后期的数据运维）、回测（基于QA的多线程回测系统）、模拟（基于QA的模拟交易撮合系统以及simnow 的仿真交易系统）、实盘（暂未接入）、策略池管理（暂未涉及）、多账户管理及风控（暂未涉及）、绩效评估及收益归因（暂未涉及）、MOM及FOF管理（暂未涉及）、复盘工具 （暂未涉及）、其他各端口的产品外放（暂未涉及）等。本篇主要对前三个部分（行情、回测、模拟）的本地化配置方案和流程进行简要总结，以便后续学习复用。实盘部分的配置会在 以后加入。  ## 一、非docker版的配置 电脑配置：Win10/64位/内存最好大于16G, 8G的会比较卡 ### QA基础服务—配置流程 1. 下载最新版的**anaconda(64位,python3.x以上)**注意**必须是64位**, 后续模拟盘用到的ctpbee只支持64位的python，window安装的过程很简单，在最后的choose install location时， 可以自定义安装目录，最后一步询问你是否**add path时，请记得把这个复选框勾上**，免得后续还需要自己去添加环境变量，其他的无需累述。anaconda官方[下载地址](https://www.anaconda.com/distribution/)。 2. 下载安装最新版的**mongoDB(64位)**，安装也较为简单（特别注意，最新版的mongodb安装时会提示是否同时安装mongo compass，这个千万不要勾选，国内网速在线下载超级慢， 勾选了会导致安装失败），默认是安装在C盘，也可自定义安装目录，我的建议是自定义安装在一个磁盘空间较大的目录里，因为后续QA会拉数据进来，期货/股票的日线、分钟以及 交易明细数据总共加起来有几百G，而且后续数据还会增量更新，所以尽量挑一个大的磁盘放mongoDB。安装完成之后，打开安装目录就可以看到如下图1的目录文件了。然后，在 mongodb目录下创建两个空文件夹（如图2）,并在mongodb\log下面创建一个空的mongo.log。在win10中以管理员身份运行cmd，cd到mongodb\bin目录，运行以下命令（电脑关机 后，下次开机mongodb服务会自己启动）。然后按下图3所示在cmd中输入对应命令：启动MongoDB服务，验证mongo是否已经成功启动。最后，将mongodb的bin完整路径加入 的系统环境变量中，这样在任何目录启动cmd都可以使用mongo命令啦。到此，mongod的配置基本完毕。mongo官方[下载地址](https://www.mongodb.com/)。最后去官网把配套的mongo可视化工具**mongo campass**也下载完成一并安装即可（当然你也可以使用**Robomongo**）。  3....
上一篇中，把本地从头配置QA基础服务及深层次服务（数据，行情展示，策略回测，模拟交易等）完整地说了一遍，实现的基本效果是：你可以基于QA自动维护市场（主要以股票和期货为主）数据、进行基础的数据分析、投研分析、写策略回测、模拟交易等，大体如下图所示：  1. 开一个terminal，输入quantaxis进入QA的命令行，输入save就能看到目前支持下载存储的数据项，输入对应的命令就能将你所需要的数据下载到自己本地的mongo数据库。当然，为了方便起见，你也可以自己搞一个定时调度，每天盘后定时对数据进行更新。  2. 本地有了数据，你就可以使用QA随心所欲的进行数据处理、投研分析以及策略编写工作了。开一个jupyter notebook，导入必要的QA库及依赖库。骚年，尽情发挥你的聪明才智吧。  3. 回测策略写完，进行回测后，切换到回测页面，你就能看到这个回测结果展示页面，包括基本的策略评估数据及可视化效果  4. 回测完了之后，如果觉得策略表现不错。那就可以把跑跑模拟盘了，模拟策略运行成功之后，开启必要的后台服务，切换到模拟页面，你就能看到策略的基本模拟效果了。 大体弄明白了上面这套逻辑之后，基本就可以一个人尽情的专注于徒手撸策略了。不过，最近QA又有更新（QAStrategy），有些细节还需要再说明下。以前没有QAStrategy这个策略模板，想用QA写一套策略出来，估计会把很多人憋死，因为QA的模块都是分离的，你要写策略，必须对策略所需的各个模块都了解一点，所以以前想要用QA写个策略，难度还是有点大的。现在有了QAStrategy这个东西，就方便多了，你可以理解为QAStragedy可以为你提供一个策略模块，你只需要专注于核心的策略逻辑即可（这个思路和目前主流的量化交易平台策略思路类似，比如聚宽）。所以，本篇将基于QAStrategy进行策略模拟的示例讲解（前期是上一篇的那些配置你已经都弄好了哈），希望对大家快速上手QA有所帮助。为了能够说清楚，我们分步骤来进行讲解： 第一步：升级QAStragedy，下载下方的这个文件，命令行或JupyterNotebook内运行：pip install QAStrategy-0.0.9-py3-none-any.whl（QQ群文件里有，请自行下载），请确保成功运行。 第二步：升级qifiaccount，运行：pip install qifiaccount -U，请确保成功运行。 第三步：基于QAStragedy模块写策略代码，如下示例：螺纹rb2001,1min, 利用CCI指标进行多空交易（CCI的简单用法是：CCI值大于100时看空，小于-100时看多）  看到这个策略，之前徒手撸策略的朋友估计会泪崩，哈哈，基于QAStragedy模板来写策略比以前简直优雅了太多。左边的代码是对策略进行回测，右边的是对策略进行模拟，差别就在最后一行，睁大眼睛清楚各位。回测完之后，再进行模拟，运行完模拟代码后你会看到一个输出信息 ： Create new Account，这表示模拟账户成功创建，这个时候你去你的mongo数据库里查看QAREALTIME这个库，对应的account表中，就能看到你新创建的模拟账户啦（如左下图）。...