迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（七）——__init__()方法

       和大家一起分享如何使用miniQMT实现我们自己的网格交易系统。如果您对量化交易感兴趣，欢迎一起交流。

       特别声明：本文只从技术层面介绍如何通过miniQMT实现网格交易，尽管相关代码已经笔者实盘验证，但笔者不对读者的实际盈亏负责。

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__init__()方法的定义

def __init__(self, qmt_path: str, account: str, db_config: dict, stock_configs: dict, fix_price: bool = False, commission: float = 0.0001, stamp_duty: float = 0.0005, free_five: bool = True, log_level: str = 'info', is_log: bool = False):

__init__()方法的参数

接受10个参数，详见《迅投miniQMT量化交易之【网格交易】的实现（四）——参数详解》   

__init__()方法主要功能

1.给类属性赋值

self.qmt_path = qmt_path
self.account = account
self.xt_trader, self.acc = self._init_xttrader()
self.fix_price = fix_price
self.commission = commission
self.stamp_duty = stamp_duty
self.free_five = free_five
self.log_level = log_level
self.is_log = is_log
# 缓存
self.stock_cache = {}
# 线程锁
self.lock = threading.Lock()

2.初始化日志功能

这里自定义了一个日志类，主要是完成日志的部分初始化功能，以简化GridTrade类代码。

self.logger = YdLogging('yd_grid_trade.log', self.log_level).get_logger()

3.初始化数据库连接池

self.db_pool = PooledDB(creator=pymysql,maxconnections=5,**db_config
)

4.初始化数据库表

self.init_db_tables()

5.核对并更新股票配置信息、初始化股票缓存

self._init_stock_cache(stock_configs)

完整代码

def __init__(self, qmt_path: str, account: str, db_config: dict, stock_configs: dict, fix_price: bool = False,commission: float = 0.0001, stamp_duty: float = 0.0005, free_five: bool = True,log_level: str = 'info', is_log: bool = False):
​self.qmt_path = qmt_pathself.account = accountself.xt_trader, self.acc = self._init_xttrader()self.fix_price = fix_priceself.commission = commissionself.stamp_duty = stamp_dutyself.free_five = free_fiveself.log_level = log_levelself.is_log = is_log
​# 自定义的日志self.logger = YdLogging('yd_grid_trade.log', self.log_level).get_logger()
​# 初始化数据库连接池self.db_pool = PooledDB(creator=pymysql,maxconnections=5,**db_config)# 缓存self.stock_cache = {}
​# 线程锁self.lock = threading.Lock()
​# 初始化数据库表self.init_db_tables()
​# 核对并更新可用股票余额、初始化股票缓存self.init_stock_cache(stock_configs)

【未完待续】

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