本文同步發佈於毛毛的踩坑人生

前言

昨天終於把第一個頁面簡單地呈現出來
算是為 Flutter 入門了一番
有了基本資料、K 線資料之後
為了完成一個最基本的交易界面
除了名字上的交易功能還差什麼？
當然就是那個一直跳動的股價
筆者就是覺得這樣真的很帥
才會步入這個世界😆

文件

文件上可以看得出來
這邊需要提供 contract
訂閱的資料
以永豐證券來說，可以訂閱撮合(Tick)、五檔(BidAsk)

再次包裝

我們先加入幾個方法
因為筆者寫文章的時候並非在股票開盤的時間
所以這邊先加入幾個期貨的 Contract Map，以及 getter

def fill_future_map(self):
    for future_arr in self.__api.Contracts.Futures:
        for future in future_arr:
            with self.future_map_lock:
                self.future_map[future.code] = future
    with self.future_map_lock:
        if len(self.future_map) != 0:
            logger.info("total future: %d", len(self.future_map))
        else:
            raise RuntimeError("future_map is empty")

def get_contract_by_future_code(self, code):
    with self.future_map_lock:
        return self.future_map[code]

可以取得 Contract 之後
就來把訂閱也包進來

def subscribe_future_tick(self, code):
    try:
        self.__api.quote.subscribe(
            self.get_contract_by_future_code(code),
            quote_type=sc.QuoteType.Tick,
            version=sc.QuoteVersion.v1,
        )
        return None
    except Exception:
        return code

先來跑跑看
這邊訂閱小型台指，MXFR1

def login(self, user: ShioajiAuth):
    def login_cb(security_type: sc.SecurityType):
        with self.__login_status_lock:
            if security_type.value in [item.value for item in sc.SecurityType]:
                self.__login_progess += 1
                logger.info("login progress: %d/4, %s", self.__login_progess, security_type)

    try:
        self.__api.login(
            api_key=user.api_key,
            secret_key=user.api_key_secret,
            contracts_cb=login_cb,
            subscribe_trade=True,
        )

    except SystemMaintenance as exc:
        time.sleep(75)
        raise RuntimeError("login 503 system maintenance") from exc

    except Exception as error:
        time.sleep(30)
        raise RuntimeError("login error") from error

    while True:
        with self.__login_status_lock:
            if self.__login_progess == 4:
                break

    self.__api.activate_ca(
        ca_path=f"./data/{user.person_id}.pfx",
        ca_passwd=user.ca_password,
        person_id=user.person_id,
    )
    self.fill_stock_map()
    self.fill_future_map()
    self.subscribe_future_tick("MXFR1")

    return self

先暫時不包裝成 gRPC
用之前的 Python + Golang 跑起來看看
你會發現你的終端，開始跑去一個又一個的 Tick
我相信沒有接觸過程式交易的人
會有一點驚喜
這是第一手的資料，如果你網路夠快
可以跟自己手上券商的 APP 來比較一下
你這邊數字會率先跳動
如下圖

問題：該如何把這些資料記錄或者往外傳？

直接在 terminal 把每個 Tick 印出來
這是券商 API 的預設行為
當初我真的還異想天開
想要去 Parse 每一行，來取得我要的資料
真是太沒效率了

文件還是要看完

如果繼續把剛剛的文件看完
就會發現這是可以修改的

聰明的你，應該會知道下一步就是要把這個 Callback
修改成一個 gRPC，讓這些資料可以用一個高效的方式傳到 Golang 那邊
因為目前的規劃，還是把所有邏輯放在 Golang, Flutter
最前面的這層，只是抽象化券商 API

先來簡單的修改一下

先簡單定義一個我們自己的 Callback

def future_tick_callback(self, code, tick: sj.TickFOPv1):
    logger.info(
        "Time: %s, Price: %s, Volume: %s",
        datetime.strftime(tick.datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f"),
        tick.close,
        tick.volume,
    )

雖然也只是印出來
但我們先初步驗證一下這個 Callback
是真實有被拿去使用的
寫完方法之後
就是要照文件的教學把他 set 進去

self.set_on_tick_fop_v1_callback(self.future_tick_callback)

這個時候在執行
畫面應該要比剛剛的整齊非常多
說真的，如果只是需要最新最快價格的當沖者
到這邊，再搭配券商推出的快速下單
就能夠確保你獲得的資訊比別人即時

INFO[2023-09-28 15:37:45] Time: 2023-09-28 15:37:45.020000, Price: 16357, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:37:45] Time: 2023-09-28 15:37:45.116000, Price: 16357, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:37:49] Time: 2023-09-28 15:37:48.991000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:37:53] Time: 2023-09-28 15:37:53.858000, Price: 16356, Volume: 6
INFO[2023-09-28 15:37:54] Time: 2023-09-28 15:37:54.308000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:37:57] Time: 2023-09-28 15:37:57.323000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:38:01] Time: 2023-09-28 15:38:01.252000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:38:02] Time: 2023-09-28 15:38:02.096000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:38:04] Time: 2023-09-28 15:38:04.631000, Price: 16356, Volume: 1
INFO[2023-09-28 15:38:04] Time: 2023-09-28 15:38:04.680000, Price: 16356, Volume: 1

總結

今天又回到 Python 這層
並且成功的訂閱到即時價格
很顯然並沒有完成把這些資料可以送到 Flutter APP
所以明天會繼續把這些資料轉化成 gRPC