QuantCloud

QuantCloud exécute des tâches bulk forward sur des runners cloud dédiés qui continuent de tourner pendant que votre poste est éteint ou que QuantCraft est fermé. Chaque runner exécute une seule tâche bulk forward à la fois ; vous configurez donc et surveillez un lot par runner. Les runners n'exécutent que des algorithmes de l'IDE — les agents (y compris les exécutions bulk d'agents) s'exécutent localement depuis AutoTrading. L'application de bureau se connecte aux runners provisionnés pour votre compte après votre connexion ; elle n'utilise pas votre service Python local pour ces tâches.

C'est l'équivalent cloud d'AutoTrading, qui exécute le même type de lot sur votre machine locale. Cette page couvre ce que vous faites dans l'application ; la configuration et l'exploitation des serveurs sortent du cadre de cette documentation.

La page QuantCloud et son entrée de navigation apparaissent lorsque la fonctionnalité QuantCloud est activée pour votre version.

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Acheter un runner cloud

Cliquez sur Buy Cloud Runner puis :

1. Choisissez un niveau de machine — chaque carte indique le nom du niveau, le prix ($X/mo), le type d'instance et une courte description.
2. Cliquez sur Continue to payment (ou ← Back pour changer de niveau). L'étape suivante affiche un récapitulatif de commande et des boutons d'abonnement PayPal. Le paiement est un abonnement PayPal ; l'application ne collecte pas directement les données de carte.
3. Après approbation, le runner est provisionné et apparaît sur la page en quelques minutes — utilisez Refresh runners pour vérifier.

Vous avez besoin d'un abonnement QuantCraft actif incluant QuantCloud (voir votre forfait).

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Cartes de runner

Chaque runner affiche un statut — Warmup, Running, Loading…, Unavailable ou Ready — avec son libellé et son point de terminaison. Les runners nouvellement provisionnés affichent une bannière warmup (avec le temps restant) qui bloque temporairement les exécutions bulk, les installations de dépendances et l'actualisation.

Actions sur un runner : Dependencies, New bulk run (ou Edit / Stop / Delete / Resume lorsqu'une tâche existe) et Refresh. Un pied de carte réductible affiche les Packages installés et le dernier journal d'installation.

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Installer des dépendances

Cliquez sur Dependencies sur un runner pour installer des paquets PyPI (le runner utilise le même Python que les algos bulk/forward, pas le .venv de votre IDE local). Si votre algo importe des paquets au-delà de ceux par défaut (par exemple pandas, numpy), ajoutez-les ici :

• Saisissez des noms de paquets séparés par des virgules, éventuellement avec des versions (par ex. pandas==2.1.0, numpy, scipy>=1.10). Réinstaller un paquet avec une nouvelle version remplace l'ancienne version épinglée.
• Cliquez sur Install pour suivre un journal d'installation en direct ; le runner redémarre après une installation réussie afin que les nouveaux paquets s'importent (cela peut prendre jusqu'à une minute).
• Les installations sont bloquées pendant l'exécution d'une tâche bulk (arrêtez-la d'abord) et pendant le warmup.
• Les paquets installés apparaissent sous forme de badges colorés (par ex. pandas 2.1.0) dans le panneau Packages.
• Les paquets que vous avez ajoutés ont un bouton × pour les supprimer (après une confirmation Remove package?). La suppression ne redémarre pas le runner — elle prend effet à la prochaine exécution — et est bloquée pendant l'exécution d'une tâche bulk ou d'une installation.

Installez les mêmes bibliothèques que vous utilisez dans l'IDE sous Packages (Dépendances) lorsque ces paquets sont requis à l'exécution.

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Exécuter un lot sur un runner

• Sur un runner inactif, cliquez sur New bulk run. Cela ouvre la même fenêtre New Run qu'AutoTrading — voir AutoTrading pour les onglets Algorithm / Targets / Schedule & data — liée à ce runner. Le périmètre cible Screener est disponible : une tâche cloud peut donc négocier ce qu'un filtre enregistré renvoie et refiltrer selon son propre calendrier (Refresh interval (days) / Refresh time (ET)) sans que votre poste soit allumé. La première exécution screener sur un nouveau runner télécharge tout l'univers des données fondamentales (lent) ; ensuite, il s'actualise une fois par jour UTC. Le runner télécharge avec votre connexion QuantCraft et ne peut pas la renouveler ; sur une exécution de plusieurs jours, les nouveaux filtrages continuent donc d'utiliser les dernières données une fois la connexion expirée. Voir Screener.
• Choisissez votre algo compilé (.qcraft.json), les symboles ou le périmètre cible, la période/l'unité de temps et d'éventuels paramètres de script. Définissez timerIntervalMs si votre stratégie définit on_timer (Cycle de vie d'une stratégie).
• Une tâche par runner : dès qu'une tâche existe, vous voyez Edit run, Stop bulk run, Delete run et Resume bulk run à la place de New. Resume bulk run concerne les tâches en pending resume et nécessite un compte de trading actif.
• La section bulk du runner affiche Details et Logs (même disposition que la carte bulk locale), avec Pause / Resume (met en pause ou reprend uniquement le suivi du journal en direct — cela ne met pas la tâche en pause), Refresh, Download logs (CSV) et Clear logs.

Vous pouvez utiliser Load / Save en haut de la fenêtre pour réutiliser un préréglage d'exécution (.qcs). Lors de la modification d'une exécution bulk existante, l'algorithme (algoId) est fixe — Load met à jour les cibles, la minuterie, le mode de tick et les params, mais ne change pas le fichier d'algo.

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Journaux

Chaque exécution bulk forward diffuse stdout, stderr et les événements d'état vers l'onglet Logs du runner dans QuantCloud :

Les lignes plus anciennes peuvent être supprimées lorsque le volume de journaux est élevé. Utilisez Refresh si vous pensez ne voir que la fin de l'historique complet. Supprimer une exécution bulk supprime le fichier de journal stocké de cette tâche sur le runner, et les journaux d'une tâche abandonnée peuvent être purgés après environ 7 jours.

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Surveillance et arrêt

• Le statut bulk est interrogé environ toutes les 5 secondes tant que la page QuantCloud est active, et environ toutes les 30 secondes sinon.
• Stop bulk run et Delete bulk forward run demandent chacun une confirmation ; la suppression efface l'état enregistré sur le runner et retire la tâche de la liste.

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Conseils

• Alignez les paquets de l'IDE et du runner — si Test réussit en local mais que l'exécution cloud échoue avec ImportError, ajoutez le paquet manquant via Dependencies.
• on_timer est pour les exécutions forward — la boîte de dialogue de backtest de l'IDE ne configure pas de minuteries ; définissez plutôt timerIntervalMs dans la fenêtre bulk forward.
• on_tick en exécution forward — se déclenche à chaque mise à jour de prix du courtier de votre courtier connecté pendant l'exécution de l'algo ; voir Cycle de vie d'une stratégie.
• Identifiants du courtier — les tâches bulk qui négocient en réel ou en papier peuvent exiger des identifiants de courtier transmis à chaque exécution ; suivez les invites de la fenêtre selon votre type de compte.
• Dossier d'espace de travail — l'enregistrement de préréglages .qcs nécessite un dossier d'espace de travail associé.

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Voir aussi

• AutoTrading — exécutions forward locales et fenêtre New Run partagée
• Screener — construire les filtres utilisés par le périmètre cible Screener
• Préréglages d'exécution (.qcs) — enregistrer et charger des configurations d'exécution