针对VNPY的软件bugs的修改总结
前言
本人fork了VNPY的2.1.7版本，但是为了别人能够安装和使用官方的版本，所以取名叫howtrader, 意思就是如何Trader，如何成为一个quant或者trader。
但是在使用和测试的过程中，发现针对币安的api部分，有不少的bug进行修改。现将部分的修改总结一下。
bugs分析和修复过程
- k先部分，VNPY Trader是根据tick的数据来合成分钟的K线，然后再讲分钟的K线合成更高界别的K线数据。但是币安的api他们推送的ticker数据是滚动24小时的ticker数据，成交的价格和量都是过去24小时的数据，数据格式如下：
{
"e": "24hrTicker", // 事件类型
"E": 123456789, // 事件时间
"s": "BNBBTC", // 交易对
"p": "0.0015", // 24小时价格变化
"P": "250.00", // 24小时价格变化(百分比)
"w": "0.0018", // 平均价格
"x": "0.0009", // 整整24小时之前，向前数的最后一次成交价格
"c": "0.0025", // 最新成交价格
"Q": "10", // 最新成交交易的成交量
"b": "0.0024", // 目前最高买单价
"B": "10", // 目前最高买单价的挂单量
"a": "0.0026", // 目前最低卖单价
"A": "100", // 目前最低卖单价的挂单量
"o": "0.0010", // 整整24小时前，向后数的第一次成交价格
"h": "0.0025", // 24小时内最高成交价
"l": "0.0010", // 24小时内最低成交加
"v": "10000", // 24小时内成交量
"q": "18", // 24小时内成交额
"O": 0, // 统计开始时间
"C": 86400000, // 统计结束时间
"F": 0, // 24小时内第一笔成交交易ID
"L": 18150, // 24小时内最后一笔成交交易ID
"n": 18151 // 24小时内成交数
}
根据这样的ticker数据处理，实际上得不到分钟的数据的。所以需要订阅分钟的数据，然后拿到分钟的数据进行合成。
- vnpy的分钟合成小时数据实际上它是慢了一分钟的的，我们看下它合成的逻辑
def update_bar(self, bar: BarData) -> None:
"""
Update 1 minute bar into generator
"""
# If not inited, creaate window bar object
if not self.window_bar:
# Generate timestamp for bar data
if self.interval == Interval.MINUTE:
dt = bar.datetime.replace(second=0, microsecond=0)
else:
dt = bar.datetime.replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
self.window_bar = BarData(
symbol=bar.symbol,
exchange=bar.exchange,
datetime=dt,
gateway_name=bar.gateway_name,
open_price=bar.open_price,
high_price=bar.high_price,
low_price=bar.low_price
)
# Otherwise, update high/low price into window bar
else:
self.window_bar.high_price = max(
self.window_bar.high_price, bar.high_price)
self.window_bar.low_price = min(
self.window_bar.low_price, bar.low_price)
# Update close price/volume into window bar
self.window_bar.close_price = bar.close_price
self.window_bar.volume += int(bar.volume)
self.window_bar.open_interest = bar.open_interest
# Check if window bar completed
finished = False
if self.interval == Interval.MINUTE:
# x-minute bar
if not (bar.datetime.minute + 1) % self.window:
finished = True
elif self.interval == Interval.HOUR:
if self.last_bar and bar.datetime.hour != self.last_bar.datetime.hour:
# 1-hour bar
if self.window == 1:
finished = True
# x-hour bar
else:
self.interval_count += 1
if not self.interval_count % self.window:
finished = True
self.interval_count = 0
if finished:
self.on_window_bar(self.window_bar)
self.window_bar = None
# Cache last bar object
self.last_bar = bar
主要看这个代码, 它是根据当前小时和上一个小时数据不同的时候，就是一小时的数据，但是币安的K线数的时间是开始的时间的，所以一小时的结束的时候，实际上是59分钟，也就是59分钟的时候这个小时就走完了，另外成交量是可以float的类型，它强制转成int的类型，也是不对的。
if self.interval == Interval.MINUTE:
# x-minute bar
if not (bar.datetime.minute + 1) % self.window:
finished = True
elif self.interval == Interval.HOUR:
if self.last_bar and bar.datetime.hour != self.last_bar.datetime.hour:
# 1-hour bar
if self.window == 1:
finished = True
# x-hour bar
else:
self.interval_count += 1
if not self.interval_count % self.window:
finished = True
self.interval_count = 0
正确的做法是:
if self.interval == Interval.MINUTE:
# x-minute bar
if not (bar.datetime.minute + 1) % self.window:
finished = True
elif self.interval == Interval.HOUR:
# if self.last_bar and bar.datetime.hour != self.last_bar.datetime.hour: # vnpy的判断条件
if (bar.datetime.minute == 59 and bar.interval == Interval.MINUTE) or (self.last_bar and bar.datetime.hour != self.last_bar.datetime.hour and bar.interval == Interval.HOUR):
# if the bar is one minute, then the 59minute is the last one bar for one hour.
# 1-hour bar
if self.window == 1:
finished = True
# x-hour bar
else:
self.interval_count += 1
if not self.interval_count % self.window:
finished = True
self.interval_count = 0
- 关于订单的on_trade的推送
on_trade事件的推送非常重要，如果on_trade的事件没有收到，那么策略的仓位数据pos是计算错误的。
VNPY的on_trade更新只来自服务器的推送，如果不凑巧，某个时间你刚好成交了，但是由于你的websocket断开，你没有收到服务器推送的on_trade的更新，导致你的策略的pos计算错误。
所以解决问题的方法是，我们更过监听on_trade的方法，然后计算每次订单的成交量来计算on_trade, 同时我们会在主引擎那里，定时去查询挂单时间比较长的订单，防止由于服务器的断开导致我们的订单状态更新没有收到。
- 关于推送的on_position
同样on_position是我们做合约非常重要的数据，我们可能成交了，但是position的数据由于websocket没有及时的推送，另外VNPY查询的on_position如果通过rest api查询的话，实际上它只推送position不为零的数据，这个也不太合理，合理的做法是我们也应该推送订阅行情的仓位数据，这样如果我们的平仓的时候，我们的仓位也是为零的，但是也应该推送给我们，这样我们才能监听到我们的具体仓位的变化。
代码更新
具体查看github的代码
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