讯投QMT使用小技巧: 公共代码的编写与引用

概述

在量化交易策略开发过程中，特别是使用讯投QMT平台时，我们经常会遇到多个策略需要使用相同函数或工具类的情况。如果每个策略都单独实现这些功能，不仅会导致代码冗余，还会增加维护成本——当需要修改某个功能时，必须在所有使用该功能的策略中逐一更新。

本文将详细介绍如何在 QMT 中，自行创建和使用共享公共代码库，实现函数的复用，提高开发效率和代码质量。

共享公共代码的优势

1. 减少代码冗余

将多个策略中重复使用的代码（如数据处理函数、指标计算方法、风险控制模块等）提取到单独的共享文件中，可以显著减少代码总量，使策略代码更加简洁。

2. 提高维护效率

当需要修改某个功能时，只需在共享文件中更新一次，所有引用该功能的策略都会自动使用最新版本，避免了遗漏和不一致。

3. 统一代码风格和逻辑

共享代码库可以确保所有策略使用相同的函数实现和逻辑，提高代码的一致性和可预测性。

4. 加速新策略开发

新策略可以直接引用已有的共享函数，无需从零开始编写常用功能，加快开发速度。

实现共享代码的方法

1. 创建共享代码文件

步骤 1：确定共享代码目录

在 QMT 的策略目录结构中，找到安装目录下面的python目录。这个目录也是所有策略存放的位置。

示例目录结构：

QMT交易客户端/
├── python/
│   ├── __init__.py
│   ├── utils.py        # 公共代码工具函数
│   ├── strategy-1.py   # 策略实现
│   └── strategy-2.py   # 策略实现

步骤 2：编写共享代码

在共享目录中创建 Python 文件，并实现需要共享的函数。例如，在 utils.py 中实现数据处理函数：

# utils.py

def sayHello():
    print("Hello, QMT!")

def read_db(data):
    """
    从数据库读取数据
    
    参数：
    data: str，数据库查询语句
    
    返回：
    pd.DataFrame，查询结果
    """
    import pandas as pd
    # 假设 db_connection 是已建立的数据库连接对象
    return pd.read_sql(data, db_connection)

2. 在策略中引用共享代码

使用相对导入

本方法中，策略文件和共享代码文件，在同一个文件夹python中。可以使用相对导入：

# strategy3.py
from utils import sayHello
from utils import read_db

# 策略逻辑...

注意事项

1. QMT 特定环境考虑

在 QMT 平台中使用共享代码时，需要注意：

• 确保共享目录在 QMT 的 Python 路径中
• 了解 QMT 的策略执行环境，避免使用平台不支持的模块或功能
• 注意策略之间的独立性，避免共享状态导致的策略相互影响

2. 性能考虑

虽然共享代码可以提高开发效率，但也要注意性能问题：

• 避免在高频策略中使用过于复杂的共享函数
• 对于计算密集型的共享函数，可以考虑使用更高效的实现方式（如使用 NumPy 代替纯 Python）

3. 安全性考虑

• 不要在共享代码中硬编码敏感信息（如 API 密钥、账户信息等）
• 对共享代码进行适当的权限控制，避免未经授权的修改

总结

在 QMT 策略开发中，合理使用共享代码可以显著提高开发效率和代码质量。通过创建专门的共享代码目录，将常用函数和类进行封装，并在策略中正确引用，我们可以实现代码的复用和统一管理。同时，遵循最佳实践和注意事项，可以确保共享代码的可靠性、性能和安全性。

采用本文介绍的方法，您可以构建一个高效、可维护的策略开发环境，让量化交易策略的开发和维护变得更加轻松。