一招搞定WonderTrader本地仿真环境

前言

  最近群里的小伙伴们都在讨论simnow停用的事情，从3月31日开始，要持续一个半月，不出意外的话也要5月中旬才能恢复。于是很多搞CTA的研发人员可能最近都面临着到哪里去找仿真环境的问题。
  笔者不由得想起来，若干年前市面上还没有simnow的时候，要找一个期货仿真环境真的是很麻烦。一方面要看期货公司是不是部署了仿真环境，只有期货公司有仿真环境才好测试；另一方面，能够交易的交易所和合约也是非常有限的；而且，所有的订单都需要对手盘，不然根本不会撮合，所以在测试的过程中还需要请期货公司的人帮忙下对手单，要不然就只有自己搞自成交了。
  本文主要内容就是介绍如何利用WonderTrader搭建本地仿真环境。

TraderMocker简介

  WonderTrader在v0.3.6发布的时候，发布过一个TraderMocker模块，基于该模块用户可以非常容易地搭建一个纯本地的仿真环境，而不用依赖任何第三方环境。
  笔者最初在设计TraderMocker的时候，正在给WonderTrader适配股票交易。当时接入的是中泰XTP接口，XTP比较流行也比较容易接入，有互联网的测试环境，API也非常友好。
  不过市面上很多股票测试环境多少都有一些问题，总结下来大概如下：

• 有些仿真环境是基于撮合的，如果没有对手盘，根本无法成交
• 有些仿真环境是按几率撮合的，如果下单时没有成交，那就永远不会成交了，不符合正常的撮合逻辑
• 有些仿真环境可能是没有接入实时行情，所以不管当前什么价格，价格如何变动，成交价都是挂单价

  显然在这样的仿真环境下测试，策略仿真的结果其实是有很大的迷惑性的。在这样的情况下，笔者便决定自己开发一个仿真环境。但是WonderTrader作为一个量化交易框架，本身都是各用户独立部署的，也没有中心化的服务，开发一套C/S的仿真环境，还需要硬件投入。对于WonderTrader这样的开源平台来说，成本太高的话是不现实的。另外仿真环境的部署一般要根据市场、品种分别部署，对于WonderTrader这样面向全市场全品种的平台来说，成本就更是翻了好几倍了。笔者纵然愿意分享源码，但是也没有办法持续性的投入资金去维护这样的仿真服务。基于这些基本考量，TraderMocker这种全本地化的、去中心的仿真模块就应运而生了。

  为了尽量的模拟真实的接口调用，TraderMocker在设计上也有一些特点：

• 异步执行

  异步执行的主要目的是为了还原真实交易的事件发生顺序。以下单为例，生产环境下，调用下单接口遵循以下数据： 下单接口调用-> 下单结果返回-> 订单回报-> 成交回报。如果不采用异步执行的机制，那么就会出现下单接口还没有返回的时候，已经收到订单回报和成交回报了，这样就不符合生产环境的真实场景了。

• 根据价格撮合

  TraderMocker自然不可能是一个完全的仿真环境，所以撮合的机制也相对简单。但是为了尽量模拟实盘环境， TraderMocker会严格按照价格优先的机制进行撮合。这里的撮合，指的是不需要对手盘的撮合，即只要价格条件满足，即直接撮合成交，推送订单回报和成交回报。

• 支持不同的品种

  TraderMocker作为一个辅助的简化的本地仿真模块，要充分考虑对不同的品种的支持。这样才能增加 TraderMocker的应用场景。

  基于以上的设计原则，TraderMocker也表现出一些特点：

• 仿真的程度有限

  TraderMocker毕竟不是真正的撮合系统，只是利用行情对订单做一个仿真处理。而且接入的行情，就算是期货，也是 500ms一笔的快照。另外，考虑到不同行情源档位不同，所以撮合处理的时候只利用了买一卖一的数据。 TraderMocker对订单之间的竞争也不考虑进去，统一按照最新的 tick的委托量进行处理。

• 不适合大单测试

  TraderMocker并没有处理订单对限价订单簿的冲击。主要考虑到期货行情只有一档，无法进行冲击的处测算，所以就简化了。所以当一个订单的委托价格高于对手价的时候，一次撮合不完会等到下一笔 tick进来再利用对手价进行撮合，这显然不大符合真实场景。因此大单仿真的还原程度会更低，参考性也更低了。

• 不做验资操作

  TraderMocker因为其特殊性，不会进行资金检查，只要合法的订单都能下单成功。一方面是因为 TraderMocker是为通用性设计的，所以无法兼顾所有的币种，如果增加验资的机制会增加复杂性。另外一方面， WonderTrader的 1+N执行架构，实际上是隔绝了策略对资金的关注，即使做验资，也无法将问题传递给策略。

• 不做结算处理

  TraderMocker为了简化处理，不会进行结算处理。如果引入结算机制，会增加复杂性，而且还会要求仿真器一直在线直到接收到结算价为止。但是在策略的实操中，其实都主要关心的还是进场价和出厂价，结算的意义对于策略来说并不大。不过如果不结算，所有的持仓都是今仓，因此对于有些品种来说，仿真环境中的手续费的设置就需要把平今设置为跟平昨一致。

• 订单都在内存中

  对于 TraderMocker这样的简易仿真模块， 只会把必要的数据落地。目前 TraderMocker只会保存持仓数据，而 订单数据和成交数据都只在内存中。一单平台重启，订单和成交就都都没有了。

• 交易指令简化

  TraderMocker为了兼容不同的品种，所以 只能实现通用的指令，即 买卖和撤单的指令。其他的特殊指令就不支持了，比如 ETF申赎、期权的报价和执行等指令。

  当然TraderMocker只是笔者仓促写出来的一个简易的仿真模块，有很多仿真功能因为使用场景有限，并没有完全实现。如果各位读者有兴趣的话，可以自行根据自己的需求进行完善。到时候如果愿意分享给大家的话，也可以提交一个PR。

如何搭建本地仿真环境

  前文介绍了一下TraderMocker模块，下面本文就将介绍如何在利用WonderTrader搭建这样的本地仿真环境。搭建本地仿真环境，需要用到datakit_fut和hft_fut_mocker两个demo。这两个demo笔者已经提交到wtpy/demos下，有需要的读者可以自行获取，如果master分支没有的话，请到dev分支下载即可。

• 行情配置
  datakit_fut是通过CTP接口落地行情数据的数据组件demo，基本配置如下：

  {
  "basefiles":{
      "session":"./common/sessions.json",
      "commodity":"./common/commodities.json",
      "contract":"./common/contracts.json",
      "holiday":"./common/holidays.json"
  },
  "writer":{
      "path":"./FUT_Data/",
      "savelog":false,
      "async":false,
      "groupsize":20
  },
  "parsers":[
      {
          "active":true,
          "module":"ParserCTP.dll",
          "front":"tcp://180.168.146.187:10111",
          "broker":"9999",
          "user":"你的SIMNOW账号",
          "pass":"你的SIMNOW密码",
          "code":"CFFEX.IF2005,SHFE.au2012"
      }
  ],
  "broadcaster":{
      "active":true,
      "bport":3997,
      "broadcast":[
          {
              "host":"255.255.255.255",
              "port":9001,
              "type":2
          }
      ]
  }

在使用的时候，将parsers小节的CTP前置和账号密码改成生产环境，并将code改成自己需要的合约代码进行订阅，然后启动runDT.py就可以正常运行了。

• 仿真配置
  hft_fut_mocker则是从UDP广播通道接入行情，并调用TraderMocker进行仿真，配置如下：

  {
  "basefiles":{
      "session":"./common/sessions.json",
      "commodity":"./common/commodities.json",
      "contract":"./common/contracts.json",
      "holiday":"./common/holidays.json",
      "hot":"./common/hots.json"
  },
  "env":{
      "name":"hft",
      "mode": "product",
      "product":{
          "session":"TRADING"
      },
      "filters":"filters.json",
      "fees":"fees.json",
  },
  "data":{
      "store":{
          "path":"./FUT_Data/"
      }
  },
  "traders":[
      {
          "active":true,
          "id":"mocker",
          "module":"TraderMocker.dll",
          "front":"mocker://localhost",
          "mockerid":9999,
          "span":100,
          "newpx":true,
          "maxqty":100,
          "minqty":1,
          "user":"mocker9999",
          "udp_port":9001,
          "savedata":true
      }
  ],
  "parsers":[
      {
          "active":true,
          "id":"parser1",
          "module":"ParserUDP.dll",
          "host":"127.0.0.1",
          "bport":9001,
          "sport":3997,
          "filter":""
      }
  ],
  "bspolicy":"actpolicy.json"
  }

从上面的配置可以看出，TraderMocker仿真器，要从udp广播通道接收最新的行情，才能进行撮合。可能有人会有疑问：为什么不从行情通道通过WonderTrader直接向TraderMocker传递行情数据呢？其实也很好解释，因为Trader模块解耦以后，WonderTrader只和Trader交互交易数据，而行情数据，不在接口支持的数据范围内，所以TraderMocker只能自己解决行情接入的问题。因此TraderMocker自然就会依赖数据伺服组件提供的行情广播服务了。

配置修改好了以后，再检查一下策略启动入口：

from wtpy import WtEngine,EngineType
from strategies.HftStraDemo import HftStraDemo

if __name__ == "__main__":
    #创建一个运行环境，并加入策略
    engine = WtEngine(EngineType.ET_HFT)
    engine.init('./common/', "config.json")
    engine.commitConfig()

    straInfo = HftStraDemo(name="hft_IF", code="CFFEX.IF.2104", expsecs=5, offset=100, freq=0)
    engine.add_hft_strategy(straInfo, 'mocker')

    engine.run()

    kw = input('press any key to exit\n')

最后，运行run.py就可以正常进行仿真测试了，如图：

如果有需要进行股票仿真的，只需要修改./common目录下相应的基础文件，并修改配置文件中的行情接入模块的配置文件即可。如有不明白的地方，读者也可以私信咨询笔者。

结束语

  如何利用WonderTrader的仿真模块TraderMocker来搭建本地的仿真环境，总结下来就是两个步骤：先运行一个数据伺服，再运行仿真环境。简单的两个步骤，就可以搞定一个仿真环境。相信对于有需要的人来说，这是一个很轻松的事情。
  对于想用simnow的用户来说，在simnow缺位的这段时间，只需要一个CTPs实盘账号即可进行仿真测试。对于那些不满足于券商提供的股票仿真环境的人来说，本文介绍的这个攻略也许可以提升你仿真测试的效率。
  当然，笔者水平有限，TraderMocker的开发也比较仓促，难免有很多错漏之处,各位读者在使用的时候还需要自行判断一下是否满足自己的需求。另外，仿真毕竟不是实盘，策略的表现是否合理还需要各位仔细辨别。

  最后再安利一下WonderTrader
  WonderTrader旨在给各位量化从业人员提供更好的轮子，将技术相关的东西都封装在平台中，力求给策略研发带来更好的策略开发体验。

WonderTrader的github地址：https://github.com/wondertrad...

WonderTrader官网地址：https://wondertrader.github.io

wtpy的github地址：https://github.com/wondertrad...

---

市场有风险，投资需谨慎。以上陈述仅作为对于历史事件的回顾，不代表对未来的观点，同时不作为任何投资建议。