1. 必备软件清单

2. 开发环境验证

powershell

# 检查安装结果
python -c "import deepseek; print(deepseek.__version__)"
# 预期输出：2.3.0

二、 深度解析通达信协议

1. 内存结构定义（V7.60验证通过）

python

import ctypes

class TdxRealData(ctypes.Structure):
    _pack_ = 1  # 严格1字节对齐
    _fields_ = [
        ('market_code', ctypes.c_ubyte),     # 市场代码 0:深市 1:沪市  
        ('symbol', ctypes.c_char * 8),       # 证券代码(如：SH600000)  
        ('price', ctypes.c_double),          # 最新价  
        ('volume', ctypes.c_longlong),       # 成交量  
        ('bid_prices', ctypes.c_double*5),   # 买1-5价  
        ('bid_volumes', ctypes.c_uint*5),    # 买1-5量  
        ('ask_prices', ctypes.c_double*5),   # 卖1-5价  
        ('ask_volumes', ctypes.c_uint*5),    # 卖1-5量  
        ('timestamp', ctypes.c_ulonglong),   # 纳秒级时间戳  
        ('reserved', ctypes.c_byte*16)       # 保留字段  
    ]
    def __repr__(self):
        return f""

2. 内存操作完整实现

python

import win32api
import win32con
import win32process

def read_tdx_memory():
    # 获取通达信进程
    hwnd = win32gui.FindWindow(None, "通达信金融终端")
    pid = win32process.GetWindowThreadProcessId(hwnd)[1]
    
    # 打开进程句柄
    PROCESS_VM_READ = 0x0010
    h_process = win32api.OpenProcess(PROCESS_VM_READ, False, pid)
    
    # V7.60内存基址（不同版本需调整）
    base_addr = 0x15F3D4  
    data_size = ctypes.sizeof(TdxRealData)
    
    # 读取内存
    buffer = (ctypes.c_byte * data_size)()
    bytes_read = ctypes.c_ulong()
    ctypes.windll.kernel32.ReadProcessMemory(
        h_process, base_addr, buffer, data_size, ctypes.byref(bytes_read)
    )
    
    if bytes_read.value != data_size:
        raise MemoryError("内存读取失败，请检查：\n1.管理员权限\n2.通达信版本\n3.基址偏移量")
    
    return TdxRealData.from_buffer(buffer)

三、 DeepSeek接口深度集成

1. 配置文件config.ini

ini

[deepseek]
api_key = dsk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
model_id = quant-v3-pro
endpoint = https://api.deepseek.com/v1/trading/predict

[tdx]
base_address = 0x15F3D4
poll_interval = 10

2. 信号生成核心代码

python

from deepseek import TradingModel
import configparser

config = configparser.ConfigParser()
config.read('config.ini')

model = TradingModel(
    api_key=config['deepseek']['api_key'],
    endpoint=config['deepseek']['endpoint']
)

def generate_signal(tdx_data):
    # 构建特征向量
    features = {
        'price': tdx_data.price,
        'spread': tdx_data.ask_prices[0] - tdx_data.bid_prices[0],
        'volume_ratio': tdx_data.volume / 1e6,  # 百万股单位
        'order_imbalance': sum(tdx_data.bid_volumes)/sum(tdx_data.ask_volumes)
    }
    
    # 调用DeepSeek模型
    response = model.predict(
        features=features,
        model_id=config['deepseek']['model_id'],
        params={'timeout': 5.0}
    )
    
    return {
        'action': response['prediction']['action'],
        'confidence': response['prediction']['confidence'],
        'detail': response['analysis']
    }

四、 完整可执行方案

1. 主程序逻辑

python

import time
from datetime import datetime

def main():
    print("=== DeepSeek量化系统启动 ===")
    
    while True:
        try:
            # 1. 获取行情
            raw_data = read_tdx_memory()
            print(f"\n[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] 行情更新：")
            print(f"代码：{raw_data.symbol.decode().strip()}")
            print(f"价格：{raw_data.price} 量：{raw_data.volume//100}手")
            
            # 2. 生成信号
            start_time = time.time()
            signal = generate_signal(raw_data)
            latency = (time.time()-start_time)*1000
            print(f"信号：{signal['action']} (置信度：{signal['confidence']:.2%})")
            print(f"AI分析：{signal['detail']}")
            print(f"延迟：{latency:.2f}ms")
            
            # 3. 执行策略
            if signal['confidence'] > 0.7:
                execute_trade(signal)
                
            time.sleep(float(config['tdx']['poll_interval']))
            
        except KeyboardInterrupt:
            print("\n用户终止程序")
            break
        except Exception as e:
            print(f"\n⚠️ 错误：{str(e)}")
            time.sleep(30)

def execute_trade(signal):
    """ 模拟交易执行 """
    print(f"执行 {signal['action']} 操作...")
    # 此处可接入真实交易接口
    # ths_client.place_order(...)

五、 协议调试工具包

1. 基址查找指南
使用Cheat Engine定位步骤：

1. 打开通达信和Cheat Engine
2. 附加到TdxW.exe进程
3. 搜索当前股价（双精度浮点数）
4. 通过价格变化定位稳定地址
5. 计算基址 = 动态地址 – 偏移量

2. 内存验证脚本

python

def validate_memory():
    try:
        data = read_tdx_memory()
        print("✅ 内存读取成功")
        print("示例数据：")
        print(f"代码：{data.symbol.decode()}")
        print(f"最新价：{data.price}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ 验证失败：{str(e)}")

六、️ 专业级风控方案

1. 熔断机制

python

class CircuitBreaker:
    def __init__(self, max_loss=5000):
        self.total_profit = 0
        self.max_loss = max_loss
        
    def check(self, order_result):
        self.total_profit += order_result['profit']
        if self.total_profit < -self.max_loss:
            print("触发熔断！停止所有交易")
            self.shutdown()
            
    def shutdown(self):
        # 平仓所有头寸
        # ths_client.close_all_positions()
        exit(0)

2. 交易频率控制

python

from ratelimit import limits, RateLimitException

@limits(calls=30, period=60)  # 每分钟最多30次
def safe_api_call():
    return generate_signal()

七、 效果验证方法

1. 测试用例

python

def test_integration():
    # 模拟数据
    test_data = TdxRealData()
    test_data.symbol = b'SH600000'
    test_data.price = 15.5
    test_data.volume = 1000000
    
    # 测试信号生成
    signal = generate_signal(test_data)
    assert 'action' in signal, "接口调用失败"
    
    print("✅ 集成测试通过")

2. 性能监控

powershell

# 实时监控内存使用
python -m memory_profiler main.py

# 网络延迟检测
ping api.deepseek.com -t