一个 Python 策略如何在QMT上创建

一个简单的 Python 策略

上图展示了如何在 QMT平台上用 Python 写一个输出 hello world 的模型。图中的模型实现了一个 Python 模型 必须实现 的两个接口：init() 与 handlebar() 。输出窗口展示了这个模型的运行输出。系统首先调用 init() 方法输出了 hello init，随后在每根 K 线上调用handlebar() ，输出一次 hello handlebar。

Python模型在QMT运行流程图

上图为QMT系统 Python 模型运行流程图。当用户在 Python 平台编写好自己的策略后，可以点击 【运行】按钮来运行脚本。界面层在向下层请求数据的过程中，会首先创建一个 Python 模型，这个模型关联当前界面运行的产品。模型创建完毕后，加载用户编写的 Python 脚本，并调用 init() 初始化函数。

模型运行所需的数据也在此时向下层发出请求。下层在接收到请求后，会向服务器请求行情数据，并组织好数据格式。Python 模型根据返回的数据，运行 handlebar() ，用户可以用 paint() 方法将希望显示的计算结果输出到界面上，界面会将输出结果展示出来。

Python 策略在QMT上运行机制

用户在界面上提交请求后，在最终看到结果前会经历两步：

（1）创建模型，初始化环境，发送数据请求；

（2）数据到达后，调用 Python 的 init 函数进行 Python 初始化，然后运行 handlebar 方法；

ContextInfo 是 Python 模型中的全局对象，其中封装了 benchmark，universe 等变量，也封装了 get_history_data 等重要函数，是 init 与 handlebar 之间，以及各个 handlebar 之间进行信息传递的重要载体。用户也可以在其中封装自己想要定义的全局变量或函数，但注意不要与原有的重名。

init 和 handlebar 是 Python 模型中最重要的方法，也是唯二由 C++ 直接调用的方法，所有的执行代码都尽量写在这两个方法中或由其中的函数调用。

init 是 Python 的初始化方法，负责初始化模型运行所需的初始变量，如对于基准 benchmark 和股票池 universe 的初始化。

handlebar 是 Python 的核心执行函数。在 K 线图上运行时会根据主图的时间轴，每个时间点会进入相应的 handlebar 方法，可在 handlebar 中使用 ContextInfo.barpos 来获取当前的 bar 索引位置。

获取当前 Bar 位置

::: tip

索引：索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码（索引号）快速找到所需的内容。

时间戳：时间戳是指格林威治时间 1970 年 01 月 01 日 00 时 00 分 00 秒（北京时间 1970 年 01 月 01 日 08 时 00 分 00 秒）起至现在的总秒数。通俗的讲，时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间 点已经存在的完整的可验证的数据。

我们经过这样来看是不是很简单啊，直接可以学习并拿来使用了，你这边如果有需要可以联系我这边办理证券账户和QMT开通使用哦！