定时任务(典型场景)模板【东方财富Python量化】
说明：指定时间运行策略，可用于盘前或盘后的数据处理，选股等场景[code]# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
def init(context):
# 每天14:50 定时执行algo任务,
# algo执行定时任务函数，只能传context参数
# date_rule执行频率，目前暂时支持1d、1w、1m，其中1w、1m仅用于回测，实时模式1d以上的频率，需要在algo判断日期
# time_rule执行时间， 注意多个定时任务设置同一个时间点，前面的定时任务会被后面的覆盖
schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='14:50:00')
def algo(context):
# 以市价购买200股浦发银行股票， price在市价类型不生效
order_volume(symbol='SHSE.600000', volume=200, side=OrderSide_Buy,
order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open, price=0)
# 查看最终的回测结果
def on_backtest_finished(context, indicator):
print(indicator)
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=10000,
backtest_commission_ratio=0.0001,
backtest_slippage_ratio=0.0001)
[/code]
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