CTP行情实时写入MySQL数据库（ctp行情写入mysql）

CTP行情实时写入MySQL数据库

CTP即中国期货市场的交易系统，是一种可以实时获取行情数据的开放式软件平台。在这个平台上，我们可以订阅多种不同的市场行情数据，例如期货、股票、基金等等。而将这些大量的数据存入数据库，可以为量化交易策略提供必要的支持。

在这篇文章中，我们将介绍将CTP行情实时写入MySQL数据库的方法。具体而言，我们将使用Python语言编写一个程序，实时从CTP行情中获取数据并写入MySQL数据库中。

我们需要下载并安装Python的一些常用库，例如pyctp、pandas和pymysql。PyCTP是一个Python封装的CTP行情接口，可以轻松实现对于实时行情的提取和订阅。Pandas是一个针对于数据处理和分析的Python库，可以实现对于数据的简单操作。而PyMySQL则是一个Python的MySQL客户端，可以实现对于数据库的连接并执行SQL命令。

接下来，我们可以使用PyCTP库的TraderApi类构建一个交易程序实例，从而实现对于CTP行情的订阅。假设我们要订阅IF主力合约的行情数据，我们可以使用以下代码：

from pyCTP.TraderApi import TraderApi
class MyApi(TraderApi):
    def __init__(self):
        self.market_data = []
        
    def OnRtnDepthMarketData(self, pDepthMarketData):
        self.market_data.append(pDepthMarketData)
        print(pDepthMarketData)
        
if __name__ == "__mn__":
    api = MyApi()
    api.SubscribeMarketData("IF2009")
    api.RegisterFront("tcp://180.168.146.187:10131")
    api.Init()

上述代码中，我们定义了MyApi这个类，该类继承了TraderApi。在该类中，我们定义了一个market_data的列表，该列表用来存储实时行情数据。而OnRtnDepthMarketData函数则是在收到行情订阅数据时触发的回调函数，用来将行情数据存储到列表中并打印输出。

接下来，我们可以使用Pandas库来将列表中的数据处理为DataFrame格式，便于后续的处理和操作。假设我们要将列表中的数据转化为DataFrame，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(api.market_data)

接着，我们可以使用PyMySQL库连接并操作MySQL数据库。我们假设数据库名为db，表名为tb，表中包含字段date（日期）、time（时间）、last_price（最新价）和volume（成交量）。那么我们可以使用以下代码来连接数据库，创建数据表，并将行情数据写入表中：

import pymysql
db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="password", database="db")
cursor = db.cursor()
sql_create_table = """CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb
              (date DATE,
               time TIME,
               last_price DOUBLE,
               volume INT)"""

cursor.execute(sql_create_table)

sql_write_data = """INSERT INTO tb (date, time, last_price, volume)
                   VALUES (%s, %s, %s, %s)"""
for index, row in df.iterrows():
    cursor.execute(sql_write_data, (row["UpdateTime"][:8], row["UpdateTime"][8:], row["LastPrice"], row["Volume"]))
db.commit()

上述代码中，我们使用pymysql库连接了本地的MySQL数据库。在数据库中创建了一个名为tb的数据表，包含date、time、last_price和volume四个字段。而后，我们使用iterrows()函数遍历处理后的DataFrame，将行情数据写入到MySQL数据库中。

在程序结束后，我们需要使用Close()函数关闭程序实例，以释放资源：

    api.Close()

至此，我们就实现了CTP行情实时写入MySQL数据库的程序。用户可以根据自己的需求修改数据表的字段，实现更加详细的行情数据记录和统计。