零代码量化投资：用ChatGPT实现模拟仿真交易

量化投资策略回测后，还需要进行模拟交易，来进一步验证。

掘金仿真提供免费的仿真交易API接入方式。使用掘金API，可以下单、撤单，查询资金、持仓与委托成交数据。另外掘金仿真还提供了实时消息推送接口，委托状态变化、成交回报等消息会以实时的方式推送。

首选安装gmtrade库：

pip install gmtrade

pip install gm -i https://pypi.doubanio.com/simple 然后在掘金仿真建立一个股票账户：

在账户的API交易指引这里，复制账户ID和Token；

安装掘金量化软件，点击量化研究，找到一个3.7或者3.8版本的Python，设为默认解释器

因为掘金3只支持3.6.5以上，3.7.*，3.8.*和3.9.*的Python版本。

然后，在ChatGPT中输入提示词：

写一段Python代码，用掘金量化的gmtrade库构建一个股票仿真交易，具体步骤如下：

连接到掘金量化仿真交易API，Token：a291a4334d1260e182073ff11f62e27629315c59，account_id：324e1d21-0e93-11ee-85b2-00163e022aa6；

获取登录账户的资金，并打印出来；

获取登录账户的持仓，并打印出来；

以限价1700元、定量100手，委托买入贵州茅台股票（股票代码为：sh.600519）；

以下是掘金量化的gmtrade库示例，严格参考下面示例，不要自己编造：

# 本示例运行于python3.6及以上版本

from gmtrade.api import *

# token身份认证，掘金登录后可在仿真交易官网获取

set_token("token")

# 示例中为掘金官方仿真服务地址，如接入掘金终端，则填空

set_endpoint("http://api.myquant.cn:9000")

# 登录账户，账户ID由登录并申请仿真账户后，可复制获取；account_alias为账号别名，选填

a1 = account(account_id='', account_alias='')

login(a1) # 注意，可以输入账户也可以输入账户组成的list

# 获取登录账户的资金，如登录多个账户需要指定账户ID

cash = get_cash()

print(f"get_cash cash={cash}")

# 获取登录账户的持仓，如登录多个账户需要指定账户ID

poses = get_positions()

print(f"get_positions poes={poses}")

# 限价、定量委托买入浦发银行股票

data = order_volume(symbol='SHSE.600000', volume=1000, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open, price=11)

最后买入股票的代码和官方示例对比，有误，应该修改成：

data = order_volume(symbol='SHSE.600519', volume=100, side=OrderSide_Buy, order_type=OrderType_Limit, position_effect=PositionEffect_Open, price=1700)

运行后，显示：

账户的资金和持仓显示正确，说明代码是正确的。