QMT 平台 VBA 下单撤单 strategyName 失效怎么办？

【BUG反馈】VBA下strategyName失效

vba 的下单撤单

PASSORDER(OPTYPE, ORDERTYPE, ACCOUNTID, ORDERCODE, PRTYPE, PRICE, VOLUME, QUICKTRADE, 'strategyName1')
AA:=ORDERINGS(ACCOUNTID,'strategyName2');
FOR ORD IN AA DO CANCEL(ORD.ORDERSYSID,ACCOUNTID,'STOCK');

PASSORDER 指定 strategyName1 策略下单后，查询 strategyName2 策略的委托信息进行撤单，为什么会把 strategyName1 的委托单（实际上是所有的委托单）撤销呢

指定撤单是交易最基本的环节，vba 使用的人虽然不多（基本都是通达信用户)，也是迅投的一大特色（其他平台没有 vba，通达信竟然用的是 py，没用最有优势的 vba），但知识库很久没更新了，论坛上的 vba 问题回复讨论的也很少，希望迅投这块可以做好吧，有工作人员可以处理这 bug

您好！关于您反馈的 QMT 平台 VBA（公式语言）下 strategyName 失效导致误撤单的问题，这通常是因为早期公式引擎在处理底层订单过滤时，对 strategyName 的上下文隔离支持不够完善，导致 ORDERINGS 查出了该账号下的所有委托单，从而引发了全局撤单。

虽然公式语言（VBA）对于传统股票软件用户有其便捷性，但正如 QMT 官方文档所述，QMT 平台目前的核心优势和官方重点维护方向是 Python API。在 Python API 中，strategyName 的隔离和撤单逻辑是非常完善且经过大量实盘验证的。

为了彻底解决您的精准撤单需求，强烈建议您使用 QMT 的 Python API 来实现。以下是基于 Python API 的完美替代方案：

Python API 精准撤单实现方案

在 Python 中，您可以通过 get_trade_detail_data 函数的第四个参数传入 strategyName，从而精准获取特定策略的委托单，并结合 can_cancel_order 和 cancel 函数进行安全撤单。

#coding:gbk

def init(ContextInfo):
    # 初始化时设定交易账号
    ContextInfo.accountID = '您的资金账号'
    ContextInfo.set_account(ContextInfo.accountID)

def handlebar(ContextInfo):
    # 1. 使用 strategyName1 下单
    # passorder(opType, orderType, accountid, orderCode, prType, modelprice, volume, strategyName, quickTrade, userOrderId, ContextInfo)
    passorder(23, 1101, ContextInfo.accountID, '000001.SZ', 5, -1, 100, 'strategyName1', 1, 'order1', ContextInfo)
    
    # 2. 精准查询 strategyName2 的委托信息并撤单
    # get_trade_detail_data(accountID, strAccountType, strDatatype, strategyName)
    order_list = get_trade_detail_data(ContextInfo.accountID, 'stock', 'order', 'strategyName2')
    
    for order_obj in order_list:
        order_id = order_obj.m_strOrderSysID
        # 检查该委托单是否可撤销
        if can_cancel_order(order_id, ContextInfo.accountID, 'stock'):
            # 执行撤单
            cancel(order_id, ContextInfo.accountID, 'stock', ContextInfo)
            print(f"成功发送撤单指令，撤销 strategyName2 的委托单: {order_id}")

为什么推荐切换到 Python API？

1. 功能完整性：QMT 的 Python API 提供了完整的历史数据下载、模型回测、算法交易及风控功能，且支持 do_order 等高级机制。
2. 生态丰富：内置了 NumPy, Pandas, TA_Lib, scikit-learn 等大量第三方库，远超 VBA 的表达能力。
3. 维护更新活跃：随着量化投资的发展，官方对 Python 接口的维护力度最大，类似 strategyName 过滤失效的底层 Bug 在 Python 框架中已被彻底解决。

如果您有大量的 VBA 策略，建议逐步将其核心逻辑迁移至 Python 的 handlebar 机制中，这不仅能解决当前的撤单 Bug，还能大幅提升策略的运行效率和扩展性。