本地期货交易所 LocalCTP 的 Rust 绑定

1. simulate_market_data

功能描述

simulate_market_data 函数用于模拟市场数据并将其插入到交易系统中。它生成虚假的市场报价数据，并在指定的时间间隔内定期插入这些数据。

函数签名

async fn simulate_market_data(api: &mut CThostFtdcTraderApi)

参数

• api: &mut CThostFtdcTraderApi 类型，这是一个 CTP 交易 API 的可变引用，用于插入模拟的市场数据。

主要逻辑

1. 时间间隔控制：使用 time::interval(Duration::from_millis(500)) 创建一个每 500 毫秒触发一次的定时器。
2. 随机数生成器：使用 StdRng::from_entropy() 创建一个线程安全的随机数生成器。
3. 循环生成数据：在循环中，每次间隔触发时，生成一条 FakeMarketQuote 类型的市场报价数据。
4. 插入市场数据：调用 api.insert_market_quote(market_quote) 方法将生成的市场报价数据插入到交易系统中。如果插入失败，打印错误信息。

数据结构

FakeMarketQuote

FakeMarketQuote 是一个模拟的市场报价数据结构，包含以下字段：

• instrument_id: String 类型，合约代码。
• bid_price: f64 类型，买价。
• ask_price: f64 类型，卖价。
• quote_ref: String 类型，报价参考。
• last_price: String 类型，最新价。
• settlement_price: String 类型，结算价。
• upper_limit_price: String 类型，涨停价。
• lower_limit_price: String 类型，跌停价。
• business_unit: String 类型，业务单元。
• volume: i32 类型，成交量。

示例代码

async fn simulate_market_data(api: &mut CThostFtdcTraderApi) {
    let mut interval = time::interval(Duration::from_millis(500));
    let mut rng = StdRng::from_entropy();

    loop {
        interval.tick().await;
        let market_quote = FakeMarketQuote {
            instrument_id: "ag2406".to_string(),
            bid_price: rng.gen_range(1000.0..2000.0),
            ask_price: rng.gen_range(1000.0..2000.0),
            quote_ref: format!("{:.1}", rng.gen::<f64>() * 1000.0),
            last_price: format!("{:.2}", rng.gen::<f64>() * 5000.0),
            settlement_price: format!("{:.2}", rng.gen::<f64>() * 5000.0),
            upper_limit_price: format!("{:.2}", rng.gen::<f64>() * 6000.0),
            lower_limit_price: format!("{:.2}", rng.gen::<f64>() * 4000.0),
            business_unit: format!("{:08}", rng.gen::<u32>()),
            volume: rng.gen_range(1..100),
        };

        if let Err(e) = api.insert_market_quote(market_quote) {
            eprintln!("Error inserting market quote: {:?}", e);
        }
    }
}

注意事项

• 定时器的间隔可以根据实际需求进行调整。
• 随机数生成器使用的是 StdRng::from_entropy()，确保线程安全并能在多线程环境中使用。
• 插入市场数据时需要处理可能的错误情况，并进行适当的错误处理。