文件地址为：veighna_studio\Lib\site-packages\vnpy\trader\utility.py 主要修改BarGenerator类 注意！！！合成方式按照实际时间合成，如期货：10:00~10:29合成30分钟k线、11:00~11.29合成1小时K线，与目前部分期货软件10:00~10:44合成30分钟k线、10:00~11.14合成1小时合成方式不同 目前不支持多小时、多天、多周合成1根K线。

源文件修改self.path数据存储位置后，登录VeighNa，登录ctp，配置好策略，指定合约， 在不关机的状态下，将自动生成交易日文件夹，并在文件夹下存储指定合约的txt文件（具体存储内容可根据代码修改），根据实际交易日存储数据， 例：1. 2022年6月9日(周四)，在2022年6月9日文件夹下存储的ag2206.SHFE.txt，数据时间 为2022年6月8日21点~2022年6月9日15点 2. 2022年6月13日(周一)，在2022年6月13日文件夹下存储的ag2206.SHFE.txt，数据时间 为2022年6月10日(周五)21点~2022年6月11日2点30和2022年6月13日9点~2022年6月13日15点 更改策略请于休盘时间修改

vnpy架构文档

VNPY用户手册

huice:vnpy中的回测系统

2021.12.04 最新版的vnpy安装程序，官网上下载，这里做个备份

微软研究院最新发布的融合了各种机器学习算法的人工智能量化投资平台Qlib，可以用来进行量化机器学习和交易策略回测。 从应用层来看，它主要包括数据、机器学习和策略回测松耦合的三大块（每块可以独立）。本系列课程将详细介绍其使用方法。包括：1 如何下载和检索行情数据2 如何利用行情数据，使用各种机器学习方法进行模型训练和预测3 如何基于行情数据和预测结果编制交易策略进行回测4 如何进行预测与回测结果评价5 如何定义因子库 6 如何查询因子库数据7 实验工作流裁剪8 提供源码可以将Qlib的机器学习和另一个更加成熟的基于python的开源量化回测框架backtrader一起使用。关于backtrader技术教程，可搜索扫地僧backtrader给力教程

由交易者，针对交易者。 vn.py是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架，于2015年1月正式发布，在开源社区6年持续不断的贡献贡献步伐成长为全功能量化交易平台，目前已有金融机构用户已经超过600家，包括：私募基金，证券自营和资本管，期货资本管和子公司，高校研究机构，自营交易公司，交易所，代币基金等。 全新的《 vn.py全实战进阶》系列在线课程，已经在官方微信公众号[ vnpy-community ]上线，覆盖CTA策略（已完成），支出幅度交易（更新中）等内容。购买请扫描下方二维码关注后，点击菜单栏的【进阶课程】按钮即可： 在使用vn.py进行二次开发（策略，模块等）的过程中有任

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今天心血来潮，想上实盘，据说VNPY很适合实盘，那就搞起吧，结果可倒好，这坑啊，没完没了。 用VNPY的时候，我突然想起来上大学听到的一句话——免费其实是最贵的。的确，VNPY是免费给人用，可是没有客服，没有技术支持的情况之下，那问题堆积如山，都不知道找谁问。 在网站上留言，也是看得多答的寥寥无几，就算有答案也不解决问题，这么搞，还如收费呢，然后用钱雇人做客服，客户体验还好点。 我就把我踩过的坑记录一下吧，希望能帮到大家。 我的是永安期货，VNPY2.3.1 1.找期货公司客服申请。填了两张表格，其中一个要邮寄回去 2.等待第二天给我仿真账户进行测试 3.安装vnpy 2.0版本，这是一个c