大家都知道开发期货程序化交易，是一个非常繁杂的工作，并且在策略实盘运行过程中，很难提供一个资金曲线进行查看，我开发了一款资金曲线分时图工具，可以将期货CTP账户的资金曲线绘制出来，方便检查实盘策略中的问题，调整策略。
这个工具是基于上期的CTP API
下载地址
通过修改配置文件，支持多个账户的资金曲线绘制。
只要是通过CTP交易，比如快期，文华等，无论是主观交易或者是程序化交易，都可以支持该账户的资金分时图曲线绘制。
无需进行编程开发，只需要更改配置文件，即可支持你的多个实盘账户或SIMNOW模拟账户的资金曲线绘制。
因为CTP主席支持6个连接，次席支持15个连接，程序可以独立运行，也不需要和你的交易系统结合。
无论有误编程基础，都可以很方便的使用。
支持多账户的资金曲线。这个是非常方便的。
只有2个文件：
1.主程序
2.配置文件
运行后的界面如图：
【双击方式打开资金曲线】
可以用看到每个账户是一列，双击其中一列，即可显示当日的资金曲线
注意，在主程序窗口列出的账户中，双击打开的资金曲线，可以按键键盘的上下箭头↑↓
即可缩放显示资金曲线连续分时图(本周1-5日)
窗口最小化后，托盘显示
双击托盘，恢复窗口
运行主程序后，会生成1个文件夹，并出现一个Data目录 和temp目录，以及Graph.exe绘图程序，以及若干.con后缀的CTP流文件(无需理会.con和temp目录)
其中Data目录存储的是各个监控账户的资金曲线分时图数据
打开Data目录后，如图
出现多个以日期命名的文件夹，表示该日期的资金曲线数据
打开任何一个日期文件，例如20171228目录
会出现3个账户的资金曲线数据文件，csv文件
文件名以账户命名，文件格式是.CSV格式
【拖放方式打开资金曲线】
运行Graph.exe
将CSV文件拖入graph.exe的窗口，即可显示该账户，该日期的资金曲线分时图
注意目前资金曲线分时图工具，分2个版本，单账户版本和多账户版本。
注意单账户可以统计胜率和盈亏比(基于10S的时间切面)
多账户的该功能还没来得及处理。
单账户版本分时图工具配置文件setting.ini如下：
[AccountInfo]
brokeid=9999
username=038995
password=000000
servernum=2
address1=tcp://180.168.146.187:10003
address2=tcp://180.168.146.187:10003
多账户版本分时图工具配置文件setting.ini如下
[Num]
num=3
[AccountInfo1]
brokeid=9999
username=020000
password=600000
servernum=1
address1=tcp://180.168.146.187:10003
num=3
[AccountInfo2]
brokeid=9999
username=090000
password=600000
servernum=1
address1=tcp://180.168.146.187:10003
[AccountInfo3]
brokeid=0127
username=2000000000
password= 123456
servernum=1
address1=tcp://101.230.3.50:18000
[AccountInfo4]
brokeid=0018
username=10000001
password=123456
servernum=1
address1=tcp://222.178.157.50:41205
QQ 群：5172183
一、本工具用于绘制资金曲线分时图。
每10s查询一次账户的动态权益，可用资金，静态权益(前一天结算权益，当天不会变化)
盈亏比例计算公式为:
盈亏比例 = 100*(动态权益-静态权益)/静态权益)%
二、 通过修改配置文件setting.ini信息，运行后自动按配置文件中的账户登录，并保持资金变化信息到Data\日期\账户.csv 文件中；
双击列表中的账户，可以打开当天资金曲线分时图。
三、设置您的CTP账户，可支持模拟和实盘账户，目前只支持1个账户，未来会支持多账户资金曲线数据存储和绘制。
其它下载
Quicklib相关资源打包下载
行情数据中心
ftp://mdshare.cn
也可以访问网站，有2012-2017行情600GB数据打包下载，盘中实时收集更新
并提供了行情数据采集和调用历史的python API可以快速搭建自己的行情数据服务器
Quicklib CTP 期货行情库交易库下载
Quicklib CTP2 A股行情库
Quicklib MOM模式 博易资管交易库
(用于接入资管投顾系统，MOM模式可实现私募进行投顾的选拔考核，并通过自己的风控系统接入实盘)
期货全品种行情收集工具下载
期货行情重播API作为回测客户端(对应本地的期货全品种行情收集工具作为服务器)
分布式计算例子，可用于回测
Quicklib 监控器库(预警、监控、交易信号数据复制、跟单)
Python量化交易
本地程序化交易框架
Quicklib
性能优异的python量化交易框架
酷操盘手
跟单、回测系统
事件驱动回测框架，实盘交易模拟交易
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Pandas
python数据分析包
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财经数据接口包
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