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天勤量化开发包, 期货量化, 实时行情/历史数据/实盘交易

Results 93 tqsdk-python issues
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我知道的比如中金所,IC+IF+IH的保证金=max(IC+IF+IH所有品种多单的保证金之和,IC+IF+IH所有品种空单的保证金之和) 不然用快期模拟和回测,保证金和实际的不对,造成下单逻辑和生产环境逻辑不一致。 建议支持大边保证金。

在使用天勤量化之前,默认您已经知晓并同意以下免责条款,如果不同意请立即停止使用:https://www.shinnytech.com/blog/disclaimer/ 2022-06-18 12:09:01 - INFO - 通知 : 与 wss://free-api.shinnytech.com/t/nfmd/front/mobile 的网络连接已建立 204100.0 246 Task was destroyed but it is pending! task: Task was destroyed but it is pending! task: Exception...

比如get_kline_serial获取中证500的5分钟线。11:30和13:00都没有数据。

===简单描述=== 用文档里的代码示例,做复盘报错:Exception: 无法创建复盘服务器 (信易账户在试用有效期内,执行请求普通的行情数据没有问题) ===错误日志=== (py37_quant) xiao@xiao-ws:/mnt/Data/Workspace/python/ats/003_tianqin$ cd /mnt/Data/Workspace/python/ats/003_tianqin ; /usr/bin/env /mnt/Data/System/Programs/anaconda3/envs/py37_quant/bin/python /home/xiao/.vscode/extensions/ms-python.python-2021.10.1317843341/pythonFiles/lib/python/debugpy/launcher 40143 -- /mnt/Data/Workspace/python/ats/003_tianqin/01_temp/pureTest.py 在使用天勤量化之前,默认您已经知晓并同意以下免责条款,如果不同意请立即停止使用:https://www.shinnytech.com/blog/disclaimer/ Traceback (most recent call last): File "/mnt/Data/Workspace/python/ats/003_tianqin/01_temp/pureTest.py", line 4, in api = TqApi(backtest...

例如成交量均线 默认只有成交量和持仓量的数据

使用get_position引用,然后在while循环中wait_update获取信息,发现获取仓位信息会延时,为什么?特别是手动开仓,有时候1分钟还没有同步到仓位信息。 能给个例子看看怎么样才能及时的获取仓位吗?

我用的visual studio code 也提示: `Exception: TqSdk 使用了 python3 的原生协程和异步通讯库 asyncio,您所使用的 IDE 不支持 asyncio, 请使用 pycharm 或其它支持 asyncio 的 IDE` 我发现只要在协程里调用get_kline_serial就会提示,在协程外面调用就不会报这个错误。 我看了一下貌似tqsdk也依赖那个事件循环,我协程本来就运行在事件循环里面,就不能共用一个事件循环嘛?

![image](https://user-images.githubusercontent.com/24935017/88269911-6ddebb00-cd07-11ea-8bf2-b3b7a892e81e.png)

通过pip方式安装 导入时异常 from tqsdk import TqApi Python(1491,0x10c55adc0) malloc: can't allocate region mach_vm_map(size=18446744072222715904, flags: 100) failed (error code=3) 明显size参数大大超过内存分配极限。

In [3]: q=api.get_quote("[email protected]") In [4]: q Out[4]: , D({'datetime': '2020-09-14 14:59:59.000002', 'ask_price1': nan, 'ask_volume1': 0, 'bid_price1': nan, 'bid_volume1': 0, 'ask_price2': nan, 'ask_volume2': 0, 'bid_price2': nan, 'bid_volume2': 0, 'ask_price3': nan, 'ask_volume3':...