Python实现QQ邮件发送:量化交易通知必备方案

在量化交易中，邮件通知是重要的风控与状态反馈工具，可实时推送策略成交记录、盈亏统计、异常警报等关键信息。以下是适配量化场景的QQ邮件Python实现指南，涵盖环境配置、核心功能、量化场景适配与实战示例，兼顾易用性与稳定性。

一、核心原理与依赖准备

1. 实现核心

依托Python内置的smtplib库（用于SMTP协议通信）和email库（用于构建邮件内容），通过QQ邮箱的SMTP服务器（smtp.qq.com）实现邮件发送，支持文本内容、附件上传，完全满足量化交易的通知需求。

2. 前置依赖

• • 环境要求：Python 3.6+（兼容主流量化平台如QMT、VN.PY）；
• • 库依赖：无需额外安装第三方库，直接使用Python标准库（smtplib、email）；
• • 配置依赖：需提前获取QQ邮箱的SMTP授权码（关键凭证，替代密码登录）。

3. QQ邮箱SMTP授权码获取步骤

1. 1. 登录QQ邮箱，进入「设置」→「账户」页面；
2. 2. 下滑找到「POP3/IMAP/SMTP/Exchange/CardDAV/CalDAV服务」，开启「IMAP/SMTP服务」；
3. 3. 点击「生成授权码」，按提示完成身份验证（如短信验证），获取16位授权码（保存好，仅显示一次）。

二、量化适配版代码实现（可直接复用）

以下代码支持配置灵活读取、多类型通知、日志附件上传，可直接嵌入量化策略：

# -*- coding: utf-8 -*-
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.base import MIMEBase
from email import encoders
from email.header import Header
import os
import json

classQuantEmailSender:
"""量化交易专用QQ邮件发送类，支持文本通知、日志附件上传"""
def__init__(self, sender_qq, sender_auth_code, receiver, smtp_server="smtp.qq.com", smtp_port=465):
"""
        初始化邮件发送器
        :param sender_qq: 发送方QQ邮箱（如xxx@qq.com）
        :param sender_auth_code: QQ邮箱SMTP授权码（16位）
        :param receiver: 接收方邮箱（可单个或多个，多个用列表如["a@qq.com", "b@163.com"]）
        :param smtp_server: SMTP服务器地址（QQ邮箱固定为smtp.qq.com）
        :param smtp_port: SMTP端口（QQ邮箱SSL加密端口固定为465）
        """
self.sender_qq = sender_qq
self.sender_auth_code = sender_auth_code
self.receiver = receiver ifisinstance(receiver, list) else [receiver]
self.smtp_server = smtp_server
self.smtp_port = smtp_port

defcreate_email(self, subject, content, content_type="plain", attachment_paths=None):
"""
        构建邮件内容（支持文本、HTML格式，多附件上传）
        :param subject: 邮件主题（量化场景建议包含策略名、通知类型）
        :param content: 邮件正文（支持纯文本plain或HTML格式）
        :param content_type: 内容格式（plain=纯文本，html=富文本）
        :param attachment_paths: 附件路径列表（如["strategy_log.log", "pnl_stats.csv"]）
        :return: 构建好的邮件对象
        """
# 创建带附件的邮件对象
        msg = MIMEMultipart()
# 设置发件人、收件人、主题（支持中文编码）
        msg["From"] = Header(f"量化策略通知 <{self.sender_qq}>", "utf-8")
        msg["To"] = Header("; ".join(self.receiver), "utf-8")  # 多收件人用分号分隔
        msg["Subject"] = Header(subject, "utf-8")

# 添加正文内容
        msg.attach(MIMEText(content, content_type, "utf-8"))

# 上传附件（支持多个文件）
if attachment_paths:
for attachment_path in attachment_paths:
if os.path.exists(attachment_path):
# 读取附件文件
withopen(attachment_path, "rb") as f:
# 构建附件对象
                        mime = MIMEBase("application", "octet-stream")
                        mime.set_payload(f.read())
                        encoders.encode_base64(mime)  # 编码为base64格式（兼容邮件传输）
# 设置附件文件名（保留原文件名，支持中文）
                        filename = os.path.basename(attachment_path)
                        mime.add_header("Content-Disposition", "attachment", 
                                       filename=(Header(filename, "utf-8").encode()))
                        msg.attach(mime)
else:
print(f"警告：附件文件不存在，跳过上传：{attachment_path}")
return msg

defsend(self, subject, content, content_type="plain", attachment_paths=None):
"""
        发送邮件（含异常捕获与量化场景日志输出）
        :param subject: 邮件主题
        :param content: 邮件正文
        :param content_type: 内容格式（plain/html）
        :param attachment_paths: 附件路径列表
        :return: 发送成功返回True，失败返回False
        """
        msg = self.create_email(subject, content, content_type, attachment_paths)
try:
# 连接SMTP服务器（SSL加密，保障传输安全）
with smtplib.SMTP_SSL(self.smtp_server, self.smtp_port) as smtp_obj:
# 登录QQ邮箱（用授权码替代密码）
                smtp_obj.login(self.sender_qq, self.sender_auth_code)
# 发送邮件（from_addr, to_addrs, msg_as_string）
                smtp_obj.sendmail(self.sender_qq, self.receiver, msg.as_string())
print(f"✅ 量化通知邮件发送成功！主题：{subject} | 接收人：{self.receiver}")
returnTrue
except Exception as e:
print(f"❌ 量化通知邮件发送失败！主题：{subject} | 错误信息：{str(e)}")
returnFalse

# ===================== 量化场景实战示例 =====================
if __name__ == "__main__":
# 1. 配置邮件参数（建议存入配置文件，避免硬编码）
    email_config = {
"sender_qq": "your_qq@qq.com",  # 替换为你的QQ邮箱
"sender_auth_code": "your_auth_code",  # 替换为你的SMTP授权码
"receiver": ["target@qq.com", "backup@163.com"]  # 接收人（可多个）
    }

# 2. 初始化邮件发送器
    sender = QuantEmailSender(
        sender_qq=email_config["sender_qq"],
        sender_auth_code=email_config["sender_auth_code"],
        receiver=email_config["receiver"]
    )

# 场景1：策略成交通知（纯文本）
    trade_content = """
    量化OK_成交驱动网格策略成交通知：
    策略名称：量化OK_成交驱动网格策略_V3
    成交时间：2026-01-15 10:30:25
    标的代码：300476.SZ
    成交类型：买入
    成交价格：15.80元
    成交数量：100股
    持仓状态：当前持仓500股（未达最大持仓2000股）
    """
    sender.send(
        subject="[量化成交] 网格策略买入成交通知",
        content=trade_content,
        content_type="plain"
    )

# 场景2：策略异常警报（带日志附件）
    error_content = """
    量化OK_成交驱动网格策略异常警报：
    异常时间：2026-01-15 14:20:10
    异常类型：ATR波动率计算失败
    涉及标的：300476.SZ
    异常描述：获取历史数据不足14周期，无法计算ATR值
    处理建议：检查标的行情数据或调整ATR周期参数
    """
    sender.send(
        subject="[量化警报] 策略波动率计算异常",
        content=error_content,
        content_type="plain",
        attachment_paths=["strategy_log.log", "error_traceback.txt"]  # 上传日志附件
    )

# 场景3：每日盈亏统计（HTML格式，更美观）
    pnl_html = """
    <html>
        <body>
            <h3>量化策略每日盈亏统计（2026-01-15）</h3>
            <table border="1">
                <tr><<th>策略名称</</th><<th>当日盈利</</th><<th>累计盈利</</th><<th>胜率</</th></tr>
                <tr><td>网格策略V3</td><td>+1280元</td><td>+35600元</td><td>68%</td></tr>
                <tr><td>趋势跟踪策略</td><td>-450元</td><td>+28900元</td><td>55%</td></tr>
            </table>
            <p>详细盈亏明细见附件</p>
        </body>
    </html>
    """
    sender.send(
        subject="[量化统计] 2026-01-15 策略盈亏报告",
        content=pnl_html,
        content_type="html",
        attachment_paths=["daily_pnl.csv"]  # 上传CSV格式明细
    )

三、量化场景核心适配特性

1. 多类型通知支持

• • 成交通知：实时推送买入/卖出成交记录，包含标的、价格、数量等关键信息；
• • 风控警报：触发止损、保证金不足、持仓超限等风险时，立即发送警报邮件；
• • 统计报告：每日/每周自动发送盈亏统计、交易频次、策略表现等汇总信息；
• • 异常通知：策略报错、数据获取失败、网络中断等情况，附带日志附件便于排查。

2. 关键优化点（适配量化需求）

• • 多收件人支持：可同时推送至个人邮箱、团队协作邮箱，避免遗漏；
• • 附件上传功能：支持日志文件（.log）、盈亏明细（.csv）、策略报告（.xlsx）等量化常用文件；
• • 中文兼容：发件人、主题、附件名均支持中文编码，避免乱码；
• • 异常捕获：发送失败时输出详细错误信息，便于量化策略日志排查；
• • 配置灵活：支持硬编码（测试用）或读取配置文件（实盘用，更安全）。

3. 配置文件读取建议（实盘推荐）

实盘时避免硬编码敏感信息，可将配置存入JSON文件（如email_config.json）：

{
"sender_qq":"your_qq@qq.com",
"sender_auth_code":"your_auth_code",
"receiver":["you@qq.com","colleague@163.com"]
}

读取配置的代码：

withopen("email_config.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    email_config = json.load(f)
sender = QuantEmailSender(
    sender_qq=email_config["sender_qq"],
    sender_auth_code=email_config["sender_auth_code"],
    receiver=email_config["receiver"]
)

四、实战注意事项（量化场景重点）

1. 安全性保障

• • 授权码保密：SMTP授权码等同于邮箱密码，切勿泄露或存入代码仓库；
• • 配置隔离：实盘环境与测试环境分开配置，避免测试邮件干扰实盘通知；
• • 传输加密：强制使用SSL加密端口（465），防止数据传输过程中被截取。

2. 稳定性优化

• • 网络适配：量化平台（如QMT）需确保网络权限开放，允许访问SMTP服务器（smtp.qq.com:465）；
• • 重试机制：关键通知（如风控警报）可添加重试逻辑，避免单次网络波动导致发送失败：

  defsend_with_retry(self, subject, content, content_type="plain", attachment_paths=None, retry=2):
  for i inrange(retry + 1):
  ifself.send(subject, content, content_type, attachment_paths):
  returnTrue
  if i < retry:
  print(f"重试发送（{i+1}/{retry}）...")
              time.sleep(3)  # 重试间隔3秒
  returnFalse

• • 附件大小限制：QQ邮箱单封邮件附件总大小不超过50MB，量化日志文件建议按日分割，避免超限。

3. 合规与频率控制

• • 避免垃圾邮件：量化通知邮件频率不宜过高（如日内成交通知可合并发送），避免触发QQ邮箱反垃圾机制；
• • 正文规范：邮件主题明确（含策略名、通知类型），正文简洁明了，便于快速查看关键信息。

五、总结

该Python实现基于标准库开发，无需额外依赖，适配量化交易的各类通知场景，核心优势在于：

1. 1. 配置简单：仅需QQ邮箱和SMTP授权码，5分钟即可搭建完成；
2. 2. 功能全面：支持文本/HTML内容、多附件、多收件人，满足量化全场景需求；
3. 3. 稳定可靠：含异常捕获、加密传输，适配量化平台的实盘运行环境。

在量化策略中集成该工具后，可实现“策略运行状态实时掌握、风险警报及时响应、交易记录自动归档”，大幅提升交易的可控性与效率。