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原文作者：用Python的交易员 | 发布时间：2020-07-20
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讲到中国金融市场的量化交易发展历史，绕不开的一个主题就是CTA策略。CTA这个词本身是Commodity Trading Advisor的缩写，在定义上是欧美一种交易期货衍生品为主的投资顾问，或者也可以理解为一种对冲基金的类型。
但在国内的CTA这个词，更多指的是一种以趋势跟踪（Trend Following）为主的量化交易策略，交易品种也同样是期货。因为其门槛较低（相对于多因子、期权波动率等策略），CTA策略大概2010年前后就开始在国内市场上流行起来。
虽然没有做过特别正式的统计，但CtaStrategy无疑一直是vn.py平台内用户量最大的量化应用模块。所以在这第二篇文章中，就来讲讲和CtaStrategy相关的两个项目：CTP API和MultiCharts。
CTP API
类型：交易接口
国家：中国
语言：C++
启发：数据定义
CTP是上期技术公司推出的一套期货交易柜台系统，目前大概70-80%的期货公司都已经上线，其整体架构如下图所示：
用今天2020年的眼光来看，CTP柜台在交易方面的技术优势可能已经不那么明显，但是它的交易接口CTP API却走得远得多，甚至在一定程度上成为了国内金融市场的量化交易接口设计标准，类似FIX协议在欧美的地位。
究其原因，个人观点可以总结为代码精简和功能完善两个方面。
首先，不管行情还是交易，接口中都只包含两个大类：
API类
- 提供主动函数，用于发送请求到服务器
SPI类
- 提供回调函数，用于接收服务器的回报
没有麻烦的数据打包器、解包器，也没有消息客户端、主推订阅者，更没有一大堆的配置选项（授权文件、加密签名、缓冲区大小......），只有简简单单的两个类，不管哪家期货公司几乎都是完全一致的配置，做到了真正的标准化接入。
其次，在业务数据的定义上，不像恒生T2SDK等消息收发类接口需要查看Excel文档，才能知道代码要怎么写（还特别容易掉坑），CTP API则是采用了Struct结构体的定义形式，开发者只需看着.h头文件中的内容就能快速完成代码开发。其中最核心的业务数据结构，甚至两只手都能数的过来：
主动请求
- 登录请求
- 下单请求
- 撤单请求
被动回报
- 合约信息
- 行情信息
- 委托信息
- 成交信息
- 持仓信息
- 资金信息
vn.py的底层接口设计，整体上借鉴了CTP API的风格。通过vnpy.trader.object定义了所有的标准数据结构，如ContractData、TickData、OrderRequest等，通过vnpy.trader.gateway定义了标准对接基类BaseGateway，从而实现将所有不同类型的接口（C++、Python、REST、FIX等）统一对接到vn.py系统上层的量化策略应用。
MultiCharts
类型：商业软件
国家：美国
语言：C#
启发：CTA策略
MultiCharts（缩写MC）是一款主要针对CTA类策略的量化交易平台，其创始人Dennis Globa曾经也是TradeStation（缩写TS，另一款起源于1991年的量化交易平台）的忠实用户。但因为觉得TS的功能有所不足（数据源限制、没有组合回测等），所以在2005年决定自立门户推出了MC，并且在策略开发语言上选择和TS保持兼容，使用经典的EasyLanguage语言。
EasyLanguage语言的特点，用一句话概括叫做：用普通英语来写量化策略。什么意思呢，看一行代码：
buy 2 contracts this bar close;几乎不需要去学什么编程语法，你也能看明白这是要在当前K线收盘点买入2手合约。
简单易用的EasyLanguage让用户能够很快把策略代码给实现出来，同时MC也提供了许多强大的历史回测和参数优化功能：
逐日盯市的回测曲线
200个多个回测统计指标
参数优化结果的3D绘制
准确的历史数据回测，是CTA策略开发过程中最为重要的环节。所以vn.py的CtaStrategy模块在历史数据回测上，采用了和MC一致的计算逻辑，列举一些关键点：
委托类型
- 限价单（常规交易）
- 停止单（突破交易）
成交规则
- T时刻下单，只能在T+1时刻后成交
- 支持K线内部撮合成交，而非只能以收盘价成交
- 策略只能下单和撤单，无法控制委托成交与否
- 委托成交价格，由回测引擎基于撮合规则计算
同时也结合Python语言的优势做了额外改进：
- 调用下单函数后，会立即返回本地委托号，用于实现细粒度委托挂撤单管理（回测+实盘）
- 提供on_tick/on_order/on_trade等回调函数，允许用户获取交易底层数据，而不仅仅是K线和持仓
- CTA策略以Python类的形式存在，采用面向对象的编程模式，可以实现复杂嵌套的策略逻辑（例如海龟的开仓过滤）
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