Vnpy Export

• Você concluiu uma execução de backtest no Vibe-Trading e deseja exportar a estratégia como um arquivo .py carregável no aplicativo CTA Strategy do vnpy.
• Você deseja executar uma estratégia no motor de backtesting CTA do vnpy usando BacktestingEngine com declarações adequadas de parâmetros e variáveis.
• Você está negociando ações do mercado A (*.SZSE / *.SSE), futuros chineses (*.CFFEX, *.SHFE, etc.) ou criptomoedas (*.BINANCE) e precisa das convenções corretas do vnpy para cada classe de ativo.
• Você possui uma descrição de estratégia (sem execução de backtest existente) e deseja que a skill gere uma subclasse de CtaTemplate compatível do zero.

• Você está direcionando para um app vnpy que não é CTA (por exemplo, os apps Spread Trading ou Option Master do vnpy) — esta habilidade gera apenas subclasses de CtaTemplate.
• Sua estratégia depende de lógica de order book ou tick Level-2 que não pode ser representada em um fluxo on_bar / on_tick sem uma reescrita manual significativa.

Lê config.json e code/signal_engine.py de uma execução existente do Vibe-Trading, e então traduz toda a lógica de sinais em uma subclasse CtaTemplate salva em artifacts/vnpy_strategy/<StrategyName>Strategy.py.

Quando nenhuma execução de backtest existe, gera uma classe CtaTemplate compatível diretamente a partir de uma descrição de estratégia em linguagem natural e a salva no mesmo caminho de saída.

Aplica automaticamente o formato correto de vt_symbol, unidades de posição e regras de direção de ordens para ações do mercado A (somente compra/venda), futuros (todas as quatro direções) e criptomoedas — sem necessidade de ajuste manual.

Mapeia chamadas comuns de indicadores do pandas e do TA-Lib (média móvel simples, EWM, RSI, MACD, Bandas de Bollinger, ATR, Donchian e mais) para seus equivalentes no ArrayManager, evitando viés de antecipação e melhorando o desempenho em tempo de execução.

Lida com estratégias que combinam múltiplos timeframes (por exemplo, filtro de tendência diário + entrada intraday) conectando múltiplas instâncias de BarGenerator e ArrayManager com a cadeia de callbacks correta.

Antes de salvar, valida a saída em relação a uma lista de verificação integrada: nomenclatura correta de classes, declarações correspondentes de parâmetros/variáveis, posicionamento de cancel_all() e put_event(), retorno antecipado em not am.inited e profundidade de aquecimento adequada em load_bar.

Um quant finalizou o backtest de uma estratégia de momentum no Vibe-Trading e deseja executá-la ao vivo no vnpy. A skill lê a configuração da execução e o motor de sinais, em seguida gera um arquivo .py com CtaTemplate pronto para carregar, com todos os parâmetros e indicadores corretamente configurados.

Um usuário descreve uma estratégia de cruzamento de dupla média móvel para futuros do CSI 300 em linguagem simples. A habilidade escreve uma subclasse CtaTemplate completa e compatível — incluindo chamadas de indicadores BarGenerator e ArrayManager, além de lógica adequada de ordens de compra e venda — sem exigir uma base de código existente.

Após a exportação, o arquivo gerado pode ser inserido em um projeto vnpy e executado imediatamente com BacktestingEngine, utilizando o código base fornecido para configurar comissão, slippage, capital e intervalo de datas.

Uma estratégia que utiliza um filtro de tendência diário combinado com entradas de 5 minutos é exportada com callbacks aninhados do BarGenerator corretamente estruturados e instâncias separadas do ArrayManager para cada timeframe.