Python策略封装成本地文件详细教程

策略安全性 在发明者量化交易平台上开发策略，策略仅发明者量化账户持有者可见。并且在发明者量化交易平台上可以实现策略代码完全本地化，例如把策略封装成一个Python包，在策略代码中加载，这样就实现了策略本地化。

https://www.fmz.com/api#策略安全性

其实这种担心大可不必，不过既然有这种解决方案，那么就提供一个完整的实现例子。

封装一个策略 我们找一个简单的Python策略做示范，使用经典的DualThrust策略，策略地址：https://www.fmz.com/strategy/21856

我们力求不改动任何策略部分代码，将策略封装成一个可由FMZ平台上策略代码调用的文件，并且执行结果和直接运行该策略完全一致。封装最大的问题在于FMZ平台上的策略代码调用的全局对象，全局函数，常量值，在我们封装的文件中无法访问，这样就必须想个办法把这些对象、函数、变量、常量传递到封装的文件。那接下来我们按部就班的处理。

复制python版DualThrustOKCoin期货策略的代码，粘贴进本地的Python文件，本地Python文件命名为testA。

粘贴进本地编辑器打开的文件testA。

增加一些代码，对于复制粘贴进的策略代码部分保持原封不动

以上代码主要作用是，声明当前文件内用到的全局函数、变量。然后预留导入这些函数的接口SetExchanges，SetParams，SetFunc。在FMZ平台上的策略调用这些函数，把一些用到的函数、对象等传递过来。

FMZ平台上的启动策略 启动策略就很简单了，如下：

在FMZ平台上写的代码就只有这几行，需要注意的是这个启动策略的参数是要和我们封装的策略python版DualThrustOKCoin期货一模一样的，其实可以直接复制一下「python版DualThrustOKCoin期货」策略，然后把策略代码清空就可以了，粘贴上

这样我们就把策略逻辑主体封装在testA文件，放在托管者所在设备本地，FMZ平台上只用保存一个启动策略，创建这个启动策略的机器人，就可以直接加载我们的本地文件在托管者本地运行了。

回测对比 本地加载testA文件回测

原版策略，在公共服务器上回测

另一种更加简单的方式 直接将文件载入执行。这次我们准备一个testB文件，放置「python版DualThrustOKCoin期货」策略的代码。

策略太长，就省略了，策略代码完全不用改动。

然后准备「python版DualThrustOKCoin期货(启动策略，直接执行testB文件)」，就是我们在FMZ平台上的策略，创建机器人，直接加载testB文件，并且直接执行。需要注意的是启动策略必须也有和「python版DualThrustOKCoin期货」原版一摸一样的策略参数设置（策略界面参数）。

执行回测：

回测结果和以上测试一致。显然以上第二种方法更加简单，推荐使用，如果有更好的方法，欢迎大神留言。