前言:量化资料很少,.NET更少。那我就来开个先河吧~ 以下是使用QMT进行量化开发的环境部署和基础信息获取有关操作。
1、首先自己申请券商的QMT权限,此步骤省略。
2、登陆QMT,选择极简模式,或者独立交易模式之类的。会进入到miniQMT里面。
3、安装python环境,环境版本随意。我本地是3.10版本。此步骤省略。
4、创建一个.net项目,用来测试使用。我此处使用的.net 8环境进行测试。

5、使用miniqmt,需要和xtquant库进行通信,所以需要安装xtquant包。如图,xtquant包下载时候,也会自动下载有关依赖,例如包括常用的pandas、numpy等包。

6、.NET程序引用包 pythonnet,并且python环境也要安装pythonnet环境:pip install pythonnet

7、设置python解释器路径,以及初始化

8、引用需要用到的一些python包:

9、设置个人账户的信息,包括你的QMT安装路径、QMT个人账户

10、创建交易对象

11、连接miniqmt终端

12、订阅个人账户信息

以上是基础操作,需要保证账户订阅成功,才可以继续开发后续的其他信息的订阅。
13、查询账户信息

14、查询委托单信息

15、查询成交信息

16、查询持仓信息

然后运行一下,看下效果
由于没有持仓和其他数据,所以只有个人账户的信息

QMT交易客户端也可以看到信息,信息是匹配的。

其他信息,大家可以自行把玩。后续会看心情,更新一些量化爬坑开发经历,欢迎大佬们持续关注~ 以上测试有关具体代码如下:
cs
// See https://aka.ms/new-console-template for more information
using Python.Runtime;
using System.Diagnostics;
Console.WriteLine("Hello, World!");
// 设置 Python 解释器的 DLL 路径
string pythonDllPath = @"C:\Users\Wesky\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python310.dll"; // Python 安装路径
Environment.SetEnvironmentVariable("PYTHONNET_PYDLL", pythonDllPath);
// 初始化 Python 引擎
PythonEngine.Initialize();
using (Py.GIL())
{
dynamic sys = Py.Import("sys");
dynamic time = Py.Import("time");
dynamic datetime = Py.Import("datetime");
dynamic xtquant_xttrader = Py.Import("xtquant.xttrader");
dynamic xttype = Py.Import("xtquant.xttype");
string path = @"D:\XXXXX\userdata_mini"; // 你自己的QMT安装路径
string acct = "xxxxx"; // 你自己的资金账户
// 创建交易对象
int session_id = (int)time.time();
dynamic xt_trader = xtquant_xttrader.XtQuantTrader(path, session_id);
// 连接 miniQMT 终端
xt_trader.start();
if (xt_trader.connect() == 0)
{
Console.WriteLine("【终端连接成功!】");
}
else
{
Console.WriteLine("【终端连接失败!】请运行并登录miniQMT.EXE终端");
return;
}
// 订阅账户信息
dynamic ID = xttype.StockAccount(acct);
int subscribe_result = xt_trader.subscribe(ID);
if (subscribe_result == 0)
{
Console.WriteLine("【账户信息订阅成功!】");
}
else
{
Console.WriteLine("【账户信息订阅失败!】 账户配置错误,检查账号是否正确。");
sys.exit();
return;
}
Console.WriteLine("************* 账户信息 *****************");
dynamic asset = xt_trader.query_stock_asset(ID);
if (asset != null)
{
Console.WriteLine($"ID = {asset.account_id}");
Console.WriteLine($"资产总额 = {asset.total_asset}");
Console.WriteLine($"持仓市值 = {asset.market_value}");
Console.WriteLine($"可用资金 = {asset.cash}");
Console.WriteLine($"在途资金 = {asset.frozen_cash}");
}
// 委托信息
Console.WriteLine("**************** 委托信息 **********************");
foreach (dynamic order in xt_trader.query_stock_orders(ID, cancelable_only: true))
{
Console.WriteLine($"编号 = {order.order_id}");
Console.WriteLine($"代码 = {order.stock_code}");
Console.WriteLine($"委托 = {order.order_volume}");
Console.WriteLine($"成交 = {order.traded_volume}");
Console.WriteLine($"委价 = {order.price}");
Console.WriteLine($"状态 = {order.order_status}");
Console.WriteLine($"未成 = {order.order_volume - order.traded_volume}");
Console.WriteLine($"报单时间 = {datetime.datetime.fromtimestamp(order.order_time).strftime("%H:%M:%S")}");
}
// 成交信息
Console.WriteLine("**************** 成交 **********************");
foreach (dynamic trade in xt_trader.query_stock_trades(ID))
{
Console.WriteLine($"代码 = {trade.stock_code}");
Console.WriteLine($"成交 = {trade.traded_volume}");
Console.WriteLine($"成交价 = {trade.traded_price}");
Console.WriteLine($"成交额 = {trade.traded_amount}");
Console.WriteLine($"订单编号 = {trade.order_id}");
Console.WriteLine($"成交编号 = {trade.traded_id}");
Console.WriteLine($"成交时间 = {datetime.datetime.fromtimestamp(trade.traded_time).strftime("%H:%M:%S")}");
}
// 持仓信息
Console.WriteLine("**************** 持仓信息 **********************");
foreach (dynamic position in xt_trader.query_stock_positions(ID))
{
Console.WriteLine($"代码:{position.stock_code}");
Console.WriteLine($"持仓:{position.volume}");
Console.WriteLine($"可用:{position.can_use_volume}");
Console.WriteLine($"冻结:{position.frozen_volume}");
Console.WriteLine($"开仓价格:{position.open_price}");
Console.WriteLine($"市值:{position.market_value}");
Console.WriteLine($"在途股份:{position.on_road_volume}");
}
}
Console.ReadLine();
// 关闭 Python 引擎
PythonEngine.Shutdown();