Vnpy Export

• Hai completato un backtest con Vibe-Trading e vuoi esportare la strategia come file .py caricabile nell'app CTA Strategy di vnpy.
• Vuoi eseguire una strategia nel motore di backtesting CTA di vnpy usando BacktestingEngine con le corrette dichiarazioni di parametri e variabili.
• Stai facendo trading su azioni A-share (*.SZSE / *.SSE), futures cinesi (*.CFFEX, *.SHFE, ecc.) o crypto (*.BINANCE) e hai bisogno delle convenzioni vnpy corrette per ciascuna classe di asset.
• Hai una descrizione della strategia (senza un backtest esistente) e vuoi che lo skill generi da zero una sottoclasse CtaTemplate conforme agli standard richiesti.

• Stai puntando a un'app vnpy non-CTA (ad esempio, le app Spread Trading o Option Master di vnpy) — questa funzionalità genera solo sottoclassi di CtaTemplate.
• La tua strategia si basa su logiche di order-book o tick di Level-2 che non possono essere rappresentate in un flusso on_bar / on_tick senza una significativa rielaborazione manuale.

Legge config.json e code/signal_engine.py da un'esecuzione esistente di Vibe-Trading, quindi traduce la logica completa dei segnali in una sottoclasse CtaTemplate salvata in artifacts/vnpy_strategy/<StrategyName>Strategy.py.

Quando non esiste alcuna esecuzione di backtest, genera una classe CtaTemplate conforme direttamente da una descrizione della strategia in linguaggio naturale e la scrive nello stesso percorso di output.

Applica automaticamente il formato vt_symbol corretto, le unità di posizione e le regole di direzione degli ordini per le azioni A-share (solo acquisto/vendita), i futures (tutte e quattro le direzioni) e le criptovalute — senza necessità di alcuna regolazione manuale.

Mappa le chiamate comuni agli indicatori pandas e TA-Lib (media mobile, EWM, RSI, MACD, Bande di Bollinger, ATR, Donchian e altro) ai loro equivalenti ArrayManager, evitando il bias di look-ahead e migliorando le prestazioni in fase di esecuzione.

Gestisce strategie che combinano più timeframe (ad es., filtro di tendenza giornaliero + ingresso infragiornaliero) collegando più istanze di BarGenerator e ArrayManager con la corretta catena di callback.

Prima del salvataggio, il codice generato viene validato rispetto a una checklist integrata: corretta denominazione delle classi, corrispondenza tra dichiarazioni di parametri e variabili, posizionamento di cancel_all() e put_event(), ritorno anticipato su not am.inited e profondità adeguata di riscaldamento per load_bar.

Un quant ha terminato il backtest di una strategia momentum in Vibe-Trading e vuole eseguirla in live su vnpy. La skill legge la configurazione dell'esecuzione e il motore dei segnali, quindi genera un file .py CtaTemplate pronto per essere caricato, con tutti i parametri e gli indicatori correttamente collegati.

Un utente descrive a parole semplici una strategia di crossover a doppia media mobile per i futures CSI 300. La skill scrive una sottoclasse CtaTemplate completa e conforme — inclusi BarGenerator, le chiamate agli indicatori di ArrayManager e la corretta logica degli ordini long/short — senza richiedere una codebase esistente.

Dopo l'esportazione, il file generato può essere inserito in un progetto vnpy ed eseguito immediatamente con BacktestingEngine, utilizzando il codice standard fornito per impostare commissioni, slippage, capitale e intervallo di date.

Una strategia che utilizza un filtro di tendenza giornaliero combinato con ingressi a 5 minuti viene esportata con callback BarGenerator annidate correttamente strutturate e istanze ArrayManager separate per ogni timeframe.