qmt缠论源码

<think>我们正在处理用户关于QMT交易系统中实现缠论的源代码的请求。根据引用内容，我们知道掘金量化终端支持多种编程语言，并且用户提到QMT客户端也可以进行类似开发。但用户明确要求的是QMT平台上的缠论实现源代码。 缠论（Chan Theory）是一种技术分析方法，源于博客“缠中说禅”。它包含分型、笔、线段、中枢等概念。实现缠论算法需要处理K线数据，识别分型，然后构建笔和线段，进而确定中枢和买卖点。 由于缠论的具体实现细节较为复杂，且不同开发者可能有不同的理解，这里我们提供一个简化的框架，用于在QMT平台上实现缠论的基本结构。注意：这只是一个基础示例，实际应用中需要根据具体需求调整。 在QMT中，我们可以使用Python编写策略。以下是一个缠论实现的简化步骤： 1. 获取K线数据 2. 识别分型（顶分型和底分型） 3. 由分型生成笔 4. 由笔生成线段 5. 由线段生成中枢 6. 根据中枢等结构判断买卖点 由于完整的缠论实现代码量较大，这里我们只展示分型识别和笔的生成的示例代码。 注意：以下代码仅为示例，未经过完整测试，实际使用请根据需求调整。</think>### QMT交易系统中缠论的实现 在QMT交易系统中实现缠论（Chan Theory）需要结合K线数据分析技术形态，包括分型、笔、线段、中枢等核心概念。以下是实现缠论的基本框架和关键代码示例： #### 1. 核心概念实现 ```python # 导入QMT API import gta # 分型识别（顶分型和底分型） def detect_fenxing(kline_data): fenxing_points = [] for i in range(1, len(kline_data)-1): prev, curr, next = kline_data[i-1], kline_data[i], kline_data[i+1] # 顶分型条件：中间K线最高价高于相邻两根 if curr.high > prev.high and curr.high > next.high: fenxing_points.append(('top', i, curr.high)) # 底分型条件：中间K线最低价低于相邻两根 elif curr.low < prev.low and curr.low < next.low: fenxing_points.append(('bottom', i, curr.low)) return fenxing_points ``` #### 2. 笔的生成算法 ```python # 连接分型形成笔 def generate_bi(fenxing_points): bi_list = [] i = 0 while i < len(fenxing_points)-1: current_type, current_idx, current_val = fenxing_points[i] next_type, next_idx, next_val = fenxing_points[i+1] # 有效笔条件：顶底分型交替且满足价格幅度 if current_type != next_type and abs(current_val - next_val) > min_price_gap: bi_list.append({ 'start_idx': current_idx, 'end_idx': next_idx, 'type': 'up' if current_type == 'bottom' else 'down' }) i += 2 # 跳过已配对的分型 else: i += 1 return bi_list ``` #### 3. 中枢识别 ```python # 中枢识别（至少3笔重叠） def detect_zhongshu(bi_list): zhongshu_list = [] for i in range(len(bi_list)-3): seg1 = bi_list[i:i+3] # 检查重叠区间 max_low = max(b['low'] for b in seg1) min_high = min(b['high'] for b in seg1) if max_low < min_high: # 存在重叠区域 zhongshu_list.append({ 'start_idx': seg1[0]['start_idx'], 'end_idx': seg1[2]['end_idx'], 'range': (max_low, min_high) }) return zhongshu_list ``` #### 4. QMT集成要点 1. **数据获取**：使用`gta.MarketData`获取实时K线 2. **事件驱动**：在`OnBar`事件中处理新K线 3. **可视化**：通过`gta.Plot`绘制分型标记和线段 4. **交易信号**：中枢突破时触发交易指令 ```python def OnBar(bar): klines = gta.MarketData('000001.SH', period='1d', count=100) fenxing = detect_fenxing(klines) bis = generate_bi(fenxing) zs = detect_zhongshu(bis) if zs: # 中枢突破信号 current_price = bar.close last_zs = zs[-1] if current_price > last_zs['range'][1]: gta.Order('000001.SH', volume=100, price=current_price) ``` > **注意**：完整实现需要处理复杂边界情况，包括分型包含关系处理、笔的破坏判断等。实际部署前需进行严格回测[^1]。 ### 相关问题 1. **缠论在量化交易中的有效性如何验证？** - 需要通过历史数据回测统计买卖点成功率 - 结合夏普比率、最大回撤等指标评估策略稳定性 - 不同市场状态（趋势/震荡）下的表现差异分析 2. **如何处理缠论中的分型包含关系？** - 包含关系处理规则：相邻K线合并方向遵循"高高、低低"原则 - 需实现递归处理函数直至消除所有包含关系 - 示例代码： ```python def merge_include(kline): merged = [] temp = kline[0] for i in range(1, len(kline)): if (temp.high >= kline[i].high and temp.low <= kline[i].low) or \ (temp.high <= kline[i].high and temp.low >= kline[i].low): # 合并K线 temp = KLine( high=max(temp.high, kline[i].high), low=min(temp.low, kline[i].low), open=temp.open if temp.trend == 'up' else kline[i].open, close=... ) else: merged.append(temp) temp = kline[i] return merged ``` 3. **缠论与其他指标（如MACD）如何结合使用？** - 中枢背离检测：价格新高但MACD未创新高 - 笔的力度比较：结合成交量或动量指标 - 多级别联立：日线中枢与30分钟买卖点共振 > 提示：QMT的`gta.Backtest`模块支持多周期数据同步回测，可验证缠论多级别联策略效果[^1]。