Vnpy Export

• Vibe-Trading 백테스트 실행을 완료했으며, 해당 전략을 vnpy CTA Strategy App에서 불러올 수 있는 .py 파일로 내보내고 싶습니다.
• BacktestingEngine을 사용하여 적절한 파라미터 및 변수 선언과 함께 vnpy의 CTA 백테스팅 엔진에서 전략을 실행하고 싶습니다.
• A주 주식(*.SZSE / *.SSE), 중국 선물(*.CFFEX, *.SHFE 등), 또는 암호화폐(*.BINANCE)를 거래하고 있으며, 각 자산군에 맞는 올바른 vnpy 규칙이 필요합니다.
• 전략 설명만 있고 (기존 백테스트 실행 결과 없이) 해당 스킬을 통해 처음부터 규격에 맞는 CtaTemplate 서브클래스를 생성하고 싶습니다.

• 당신이 CTA가 아닌 vnpy 앱(예: vnpy의 Spread Trading 또는 Option Master 앱)을 대상으로 하는 경우 — 이 스킬은 CtaTemplate 서브클래스만 생성합니다.
• 당신의 전략이 on_bar / on_tick 흐름으로는 상당한 수동 재작업 없이 표현할 수 없는 호가창 또는 Level-2 틱 로직에 의존하는 경우.

기존 Vibe-Trading 실행에서 config.json과 code/signal_engine.py를 읽어온 후, 전체 시그널 로직을 CtaTemplate 서브클래스로 변환하여 artifacts/vnpy_strategy/<StrategyName>Strategy.py에 저장합니다.

백테스트 실행 결과가 없을 경우, 일반 언어로 작성된 전략 설명을 바탕으로 규격에 맞는 CtaTemplate 클래스를 직접 생성하고, 동일한 출력 경로에 저장합니다.

A주 주식(매수/매도만 가능), 선물(4방향 모두 지원), 암호화폐 등 각 자산 유형에 맞는 올바른 vt_symbol 형식, 포지션 단위, 주문 방향 규칙을 자동으로 적용합니다 — 수동 조정이 필요 없습니다.

일반적인 pandas 및 TA-Lib 지표 호출(롤링 평균, EWM, RSI, MACD, 볼린저 밴드, ATR, 돈치안 채널 등)을 ArrayManager에 상응하는 함수로 매핑하여, 미래 데이터 참조 편향(look-ahead bias)을 방지하고 런타임 성능을 향상시킵니다.

여러 타임프레임을 결합한 전략(예: 일별 추세 필터 + 장중 진입)을 처리하며, 올바른 콜백 체인을 통해 여러 개의 BarGenerator 및 ArrayManager 인스턴스를 연결합니다.

저장하기 전에, 내장된 체크리스트를 기준으로 출력 결과를 검증합니다: 올바른 클래스 명명, 매개변수/변수 선언 일치, cancel_all() 및 put_event() 배치, not am.inited 시 조기 반환, 그리고 충분한 load_bar 워밍업 깊이 확인.

퀀트 트레이더가 Vibe-Trading에서 모멘텀 전략의 백테스트를 완료한 후, 이를 vnpy에서 실시간으로 운용하고자 합니다. 이 스킬은 실행 구성(config)과 시그널 엔진을 읽어, 모든 파라미터와 지표가 올바르게 연결된 바로 불러올 수 있는 CtaTemplate .py 파일을 생성합니다.

사용자가 CSI 300 선물에 대한 이중 이동평균(MA) 교차 전략을 일반 언어로 설명합니다. 이 스킬은 기존 코드베이스 없이도 BarGenerator, ArrayManager 지표 호출, 그리고 적절한 롱/숏 주문 로직을 포함한 완전하고 규격에 맞는 CtaTemplate 서브클래스를 작성합니다.

내보내기 후, 생성된 파일을 vnpy 프로젝트에 바로 넣고 BacktestingEngine으로 즉시 실행할 수 있으며, 제공된 보일러플레이트를 사용하여 수수료, 슬리피지, 자본금 및 날짜 범위를 설정할 수 있습니다.

일별 추세 필터와 5분봉 진입을 결합한 전략이 올바르게 구조화된 중첩 BarGenerator 콜백과 각 타임프레임별 별도의 ArrayManager 인스턴스를 통해 Vnpy Export로 내보내집니다.