python 如何封装ctp

封装CTP（中国金融期货交易所）的Python代码需要以下步骤：

1、安装必要的库

我们需要安装一些必要的库，如pyctp和pandas，可以使用以下命令安装：

pip install pyctp pandas

2、导入库

在Python代码中，我们需要导入这些库：

import pandas as pd
from pyctp import TraderApi, MdApi, struct, Constants

3、创建API实例

接下来，我们需要创建一个CTP API实例，我们需要定义一个回调函数，用于处理来自CTP的数据：

class MyTraderSpi(TraderApi):
    def __init__(self):
        super().__init__()
    def OnRspError(self, info, RequestId, IsLast):
        print("Error:", info)
    def OnRtnDepthMarketData(self, pDepthMarketData):
        print("Depth Market Data:", pDepthMarketData)

我们可以创建一个CTP API实例，并将回调函数传递给它：

trader_api = MyTraderSpi()

4、登录交易前置

为了使用CTP API，我们需要登录到交易前置，为此，我们需要提供经纪商代码、用户名、密码等信息：

broker_id = "your_broker_id"
user_id = "your_user_id"
password = "your_password"
app_id = "your_app_id"
auth_code = "your_auth_code"
trader_api.ReqUserLogin(BrokerID=broker_id, UserID=user_id, Password=password, AppID=app_id, AuthCode=auth_code)

5、订阅行情数据

为了获取行情数据，我们需要订阅相关的合约，我们可以使用以下代码订阅期货合约：

instrument_id = "IF2109"  # 示例合约代码
trader_api.SubscribeMarketData([instrument_id], [Constants.CHART_TYPE_DAILY])

6、处理行情数据

现在，我们可以处理从CTP API接收到的行情数据，在上面的回调函数中，我们已经打印了行情数据，我们可以将其保存到一个Pandas DataFrame中，以便进一步分析：

depth_market_data_list = []
def on_rtn_depth_market_data(p_depth_market_data):
    depth_market_data_list.append(p_depth_market_data)
    df = pd.DataFrame(depth_market_data_list)
    print(df)
trader_api.OnRtnDepthMarketData = on_rtn_depth_market_data

7、断开连接

当我们不再需要使用CTP API时，我们可以断开与交易前置的连接：

trader_api.ReqUserLogout()

这就是如何使用Python封装CTP的基本步骤，你可以根据需要修改和扩展这个示例，以满足你的具体需求。