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龙听 发表于 2022-12-8 09:25

时间序列数据事件驱动(典型场景)模板【东方财富Python量化】

说明：
策略订阅代码时指定数据窗口大小与周期，平台创建数据滑动窗口，加载初始数据，并在新的bar到来时自动刷新数据。bar事件触发时，策略可以取到订阅代码的准备好的时间序列数据。[code]
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *


def init(context):
    # 订阅浦发银行, bar频率为一天和一分钟
    # 指定数据窗口大小为50
    # 订阅订阅多个频率的数据，可多次调用subscribe
    subscribe(symbols='SHSE.600000', frequency='1d', count=50)
    subscribe(symbols='SHSE.600000', frequency='60s', count=50)


def on_bar(context, bars):
    # context.data提取缓存的数据滑窗, 可用于计算指标
    # 注意：context.data里的count要小于或者等于subscribe里的count
    data = context.data(symbol=bars[0]['symbol'], frequency='60s', count=50, fields='close,bob')

    # # 打印最后5条bar数据（最后一条是最新的bar）
    print(data.tail())


if __name__ == '__main__':
    '''
        strategy_id策略ID, 由系统生成
        filename文件名, 请与本文件名保持一致
        mode运行模式, 实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
        token绑定计算机的ID, 可在系统设置-密钥管理中生成
        backtest_start_time回测开始时间
        backtest_end_time回测结束时间
        backtest_adjust股票复权方式, 不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
        backtest_initial_cash回测初始资金
        backtest_commission_ratio回测佣金比例
        backtest_slippage_ratio回测滑点比例
    '''
    run(strategy_id='strategy_id',
        filename='main.py',
        mode=MODE_BACKTEST,
        token='{{token}}',
        backtest_start_time='2020-11-01 08:00:00',
        backtest_end_time='2020-11-10 16:00:00',
        backtest_adjust=ADJUST_PREV,
        backtest_initial_cash=10000000,
        backtest_commission_ratio=0.0001,
        backtest_slippage_ratio=0.0001)
[/code]

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