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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