随着量化交易的普及,越来越多的投资者选择将讯投QMT的量化策略部署在云服务器上运行(有的券商支持,有的券商不支持)。这种方式不仅可以保证策略的24小时稳定运行,还能利用云服务器的高性能资源。然而,随之而来的一个重要问题是:如何保护自己辛苦编写的策略代码不被他人窃取或查看?
策略代码往往包含了投资者的核心交易思想和盈利逻辑,一旦泄露可能造成不可估量的损失。本文将介绍几种保护云服务器上QMT策略代码的有效方法,帮助您在享受云服务便利的同时,保障策略的安全性。
代码加密保护
代码加密是保护策略最直接有效的方法之一。通过加密处理,可以将可读的源代码转换为难以理解的形式,即使他人获得了文件,也无法轻易解读其中的逻辑。
1. Python代码加密
QMT的策略主要使用Python编写,我们可以使用以下工具对Python代码进行加密:
PyInstaller打包加密
PyInstaller可以将Python代码打包成可执行文件,隐藏原始代码:
1 | # 安装PyInstaller |
打包完成后,会在dist目录下生成可执行文件,原始的.py代码不会被包含在其中。
2. Python代码混淆
Python代码混淆工具可以将代码中的变量名、函数名等进行随机重命名,使代码难以理解,但这种方式并不是完全的安全,仅能提高阅读的难度。常用的混淆工具有:
- PyArmor
- PyConfuse
- PyObfuscate
您可以根据自己的需求选择合适的工具进行混淆。
3. QMT自带的策略加密功能
部分版本的QMT提供了自带的策略加密功能,您可以在策略编辑界面中查找相关选项。使用官方提供的加密功能,通常可以更好地保证兼容性。
小技巧,我的其他关于qmt的文章
所有与QMT相关的文章查看目录
国债逆回购-闲钱理财 开始阅读
判断当前时段是交易/非交易/竞价/盘后等时间段 开始阅读
如何判断今天是不是交易日 开始阅读
如何低成本选择讯投QMT 的服务器/电脑,低成本运行? 开始阅读
为什么每天早晨QMT会退出登录/重新启动/自动初始化 开始阅读
迅投QMT量化交易系统服务器连接 中断与再连接 开始阅读
迅投QMT交易系统 延迟 委托/成交/持仓/账号信息延迟 get_trade_detail_data延迟 开始阅读
量化交易策略中如何判断当前MACD是否达到最小值 开始阅读
迅投QMT自带策略-双均线实盘示例PY策略-解读 开始阅读
使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码 开始阅读