掘金量化—Python SDK文档—3.变量约定

 

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Python SDK文档

3.变量约定

  3.1 symbol - 代码标识

    3.1.1交易所代码

    3.1.2交易标的代码

    3.1.3symbol 示例

    3.1.4期货主力连续合约

  3.2mode - 模式选择

    3.2.1实时模式

    3.2.2回测模式

  3.3context - 上下文对象

    3.3.1context.symbols - 订阅代码集合

    3.3.2context.now - 当前时间

    3.3.3context.data - 数据滑窗

    3.3.4context.account - 账户信息

    3.3.5context.parameters - 动态参数​​​​​​​

    3.3.6context.xxxxx - 自定义属性

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Python SDK文档

3.变量约定

3.1 symbol - 代码标识

掘金代码(symbol)是掘金平台用于唯一标识交易标的代码,

格式为：交易所代码.交易标代码, 比如深圳平安的symbol，示例：SZSE.000001（注意区分大小写）。代码表示可以在掘金终端的仿真交易或交易工具中进行查询。

3.1.1交易所代码

目前掘金支持国内的 7 个交易所, 各交易所的代码缩写如下：

市场中文名	市场代码
上交所	SHSE
深交所	SZSE
中金所	CFFEX
上期所	SHFE
大商所	DCE
郑商所	CZCE
上海国际能源交易中心	INE

3.1.2交易标的代码

交易表代码是指交易所给出的交易标的代码, 包括股票（如 600000）, 期货（如 rb2011）, 期权(如 10002498）, 指数（如 000001）, 基金（如 510300）等代码。

具体的代码请参考交易所的给出的证券代码定义。

3.1.3symbol 示例

市场中文名	市场代码	示例代码	证券简称
上交所	SHSE	SHSE.600000	浦发银行
深交所	SZSE	SZSE.000001	平安银行
中金所	CFFEX	CFFEX.IC2011	中证 500 指数 2020 年 11 月期货合约
上期所	SHFE	SHFE.rb2011	螺纹钢 2020 年 11 月期货合约
大商所	DCE	DCE.m2011	豆粕 2020 年 11 月期货合约
郑商所	CZCE	CZCE.FG101	玻璃 2021 年 1 月期货合约
上海国际能源交易中心	INE	INE.sc2011	原油 2020 年 11 月期货合约

3.1.4期货主力连续合约

仅回测模式下使用，期货主力连续合约为量价数据的简单拼接，未做平滑处理， 如 SHFE.RB 螺纹钢主力连续合约，其他主力合约请查看期货主力连续合约

3.2mode - 模式选择

策略支持两种运行模式,需要在run()里面指定，分别为实时模式和回测模式。

3.2.1实时模式

实时模式需指定 mode = MODE_LIVE

订阅行情服务器推送的实时行情，也就是交易所的实时行情，只在交易时段提供，常用于仿真和实盘。

3.2.2回测模式

回测模式需指定 mode = MODE_BACKTEST

订阅指定时段、指定交易代码、指定数据类型的历史行情，行情服务器将按指定条件全速回放对应的行情数据。适用的场景是策略回测阶段，快速验证策略的绩效是否符合预期。

3.3context - 上下文对象

context 是策略运行上下文环境对象，该对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。用户可以通过 context 定义多种自己需要的属性，也可以查看 context 固有属性，context 结构如下图：

3.3.1context.symbols - 订阅代码集合

通过 subscribe 行情订阅函数， 订阅代码会生成一个代码集合

函数原型：

context.symbols

返回值：

类型	说明
set(str)	订阅代码集合

示例：

subscribe(symbols=['SHSE.600519', 'SHSE.600419'], frequency='60s')
context.symbols

返回：

{'SHSE.600519', 'SHSE.600419'}

3.3.2context.now - 当前时间

实时模式返回当前本地时间, 回测模式返回当前回测时间

函数原型：

context.now

返回值：

类型	说明
datetime.datetime	当前时间(回测模式下是策略回测的当前历史时间， 实时模式下是用户的系统本地时间)

示例：

context.now

返回：

2020-09-01 09:40:00+08:00

3.3.3context.data - 数据滑窗

获取订阅的tick 对象 或者 bar 对象滑窗，数据为包含当前时刻推送 tick 或 bar 的前 count 条tick或者bar数据

原型：

context.data(symbol,frequency,count,fields)

参数：

参数名	类型	说明
symbol	str	标的代码(只允许单个标的的代码字符串)
frequency	str	频率，所填频率应包含在subscribe订阅过频率中。
count	int	滑窗大小，正整数，此处 count 值应小于等于 subscribe 中指定的 count 值
fields	str	所需 bar 或 tick 的字段,如有多属性, 中间用,隔开,具体字段见: tick 对象 和 bar 对象

返回值：

类型	说明
dataframe	tick 的 dataframe 或者 bar 的 dataframe

订阅 tick 时 示例：

Subcribe_data = context.data(symbol='SHSE.600000', frequency='tick', count=2)

输出：

[{'symbol': 'SHSE.600000', 'open': 9.680000305175781, 'high': 9.720000267028809, 'low': 9.619999885559082, 'price': 9.630000114440918, 'quotes': [{'bid_p': 9.630000114440918, 'bid_v': 360197, 'ask_p': 9.640000343322754, 'ask_v': 124200}, {'bid_p': 9.619999885559082, 'bid_v': 1265300, 'ask_p': 9.649999618530273, 'ask_v': 172859}, {'bid_p': 9.609999656677246, 'bid_v': 1030400, 'ask_p': 9.65999984741211, 'ask_v': 233400}, {'bid_p': 9.600000381469727, 'bid_v': 1200000, 'ask_p': 9.670000076293945, 'ask_v': 150700}, {'bid_p': 9.59000015258789, 'bid_v': 208000, 'ask_p': 9.680000305175781, 'ask_v': 199543}], 'cum_volume': 29079145, 'cum_amount': 280888066.0, 'last_amount': 963.0, 'last_volume': 100, 'created_at': datetime.datetime(2020, 11, 20, 11, 30, 1, 400000, tzinfo=tzfile('PRC')), 'cum_position': 0, 'trade_type': 0}, {'quotes': [{'bid_p': 9.630000114440918, 'bid_v': 315497, 'ask_p': 9.640000343322754, 'ask_v': 125900}, {'bid_p': 9.619999885559082, 'bid_v': 1291300, 'ask_p': 9.649999618530273, 'ask_v': 177959}, {'bid_p': 9.609999656677246, 'bid_v': 1035000, 'ask_p': 9.65999984741211, 'ask_v': 233400}, {'bid_p': 9.600000381469727, 'bid_v': 1213300, 'ask_p': 9.670000076293945, 'ask_v': 150700}, {'bid_p': 9.59000015258789, 'bid_v': 212100, 'ask_p': 9.680000305175781, 'ask_v': 173943}, {'bid_p': 0, 'bid_v': 0, 'ask_p': 0, 'ask_v': 0}, {'bid_p': 0, 'bid_v': 0, 'ask_p': 0, 'ask_v': 0}, {'bid_p': 0, 'bid_v': 0, 'ask_p': 0, 'ask_v': 0}, {'bid_p': 0, 'bid_v': 0, 'ask_p': 0, 'ask_v': 0}, {'bid_p': 0, 'bid_v': 0, 'ask_p': 0, 'ask_v': 0}], 'symbol': 'SHSE.600000', 'created_at': datetime.datetime(2020, 11, 20, 13, 0, 2, 430000, tzinfo=tzfile('PRC')), 'price': 9.630000114440918, 'open': 9.680000305175781, 'high': 9.720000267028809, 'low': 9.619999885559082, 'cum_volume': 29171845, 'cum_amount': 281780897.0, 'cum_position': 0, 'last_amount': 892831.0, 'last_volume': 92700, 'trade_type': 0, 'receive_local_time': 1605863292.163}]

订阅 bar 时 示例：

Subcribe_data = context.data(symbol='SHSE.600000', frequency='60s', count=2, fields='symbol,open,close,volume,eob')

输出：

  symbol         open         close        volume         eob
SHSE.600000    12.64000     12.65000      711900   2017-06-30 15:00:00
SHSE.600000    12.64000     12.62000      241000   2017-07-03 09:31:00

注意：1. 所得数据按 eob 时间正序排列。 2. 不支持传入多个 symbol 或 frequency,若输入多个,则返回空 dataframe。 3. 若 fields 查询字段包含无效字段，返回 KeyError 错误。

Tips：context.data()与 bar 一起使用时的区别和联系

以订阅‘SHSE.600519’股票日频数据为例，在 on_bar()中同时输出 bar 和 context.data()。

• 当订阅的滑窗大小（count）为 1 时，bar 返回的数据和 context.data 返回的数据是相同的
• 当订阅的滑窗大小（count）大于 1 时，bar 返回的数据为最新的一条；而 context.data()返回的数据是 count 条，其中最后一条和 bar 返回的数据相同 也就是说，无论订阅滑窗大小如何设置，bar 每次只返回一条最新数据，而 context.data()返回数据条数等于 count，并且最后一条为最新数据。

3.3.4context.account - 账户信息

可通过此函数获取账户资金信息及持仓信息。

原型：

context.account(account_id=None)

参数：

参数名	类型	说明
account_id	str	账户信息，默认返回默认账户, 如多个账户需指定 account_id

返回值：

返回类型为account - 账户对象。

示例-获取当前持仓：

# 所有持仓
Account_positions = context.account().positions()
# 指定持仓
Account_position = context.account().position(symbol='SHSE.600519',side = PositionSide_Long)

返回值：

类型	说明
list[position]	持仓对象列表

注意：没有持仓的情况下， 用 context.account().positions()查总持仓， 返回空列表， 用 context.account().position()查单个持仓，返回 None

输出

# 所有持仓输出
[{'account_id': 'd7443a53-f65b-11ea-bb9d-484d7eaefe55', 'symbol': 'SHSE.600419', 'side': 1, 'volume': 2200, 'volume_today': 100, 'vwap': 16.43391600830338, 'amount': 36154.61521826744, 'fpnl': -2362.6138754940007, 'cost': 36154.61521826744, 'available': 2200, 'available_today': 100, 'created_at': datetime.datetime(2020, 9, 1, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'updated_at': datetime.datetime(2020, 9, 30, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'account_name': '', 'vwap_diluted': 0.0, 'price': 0.0, 'order_frozen': 0, 'order_frozen_today': 0, 'available_now': 0, 'market_value': 0.0, 'last_price': 0.0, 'last_volume': 0, 'last_inout': 0, 'change_reason': 0, 'change_event_id': '', 'has_dividend': 0}, {'account_id': 'd7443a53-f65b-11ea-bb9d-484d7eaefe55', 'symbol': 'SHSE.600519', 'side': 1, 'volume': 1100, 'vwap': 1752.575242219682, 'amount': 1927832.7664416502, 'fpnl': -110302.84700805641, 'cost': 1927832.7664416502, 'available': 1100, 'created_at': datetime.datetime(2020, 9, 1, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'updated_at': datetime.datetime(2020, 9, 15, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'account_name': '', 'volume_today': 0, 'vwap_diluted': 0.0, 'price': 0.0, 'order_frozen': 0, 'order_frozen_today': 0, 'available_today': 0, 'available_now': 0, 'market_value': 0.0, 'last_price': 0.0, 'last_volume': 0, 'last_inout': 0, 'change_reason': 0, 'change_event_id': '', 'has_dividend': 0}]
# 指定持仓输出
{'account_id': 'd7443a53-f65b-11ea-bb9d-484d7eaefe55', 'symbol': 'SHSE.600519', 'side': 1, 'volume': 1100, 'vwap': 1752.575242219682, 'amount': 1927832.7664416502, 'fpnl': -110302.84700805641, 'cost': 1927832.7664416502, 'available': 1100, 'created_at': datetime.datetime(2020, 9, 1, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'updated_at': datetime.datetime(2020, 9, 15, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'account_name': '', 'volume_today': 0, 'vwap_diluted': 0.0, 'price': 0.0, 'order_frozen': 0, 'order_frozen_today': 0, 'available_today': 0, 'available_now': 0, 'market_value': 0.0, 'last_price': 0.0, 'last_volume': 0, 'last_inout': 0, 'change_reason': 0, 'change_event_id': '', 'has_dividend': 0}

示例-获取当前账户资金：

context.account().cash

返回值：

类型	说明
dict[cash]	资金对象字典

输出

{'account_id': 'd7443a53-f65b-11ea-bb9d-484d7eaefe55', 'nav': 1905248.2789094353, 'pnl': -94751.72109056474, 'fpnl': -94555.35135529494, 'frozen': 1963697.3526980684, 'available': 36106.277566661825, 'cum_inout': 2000000.0, 'cum_trade': 1963697.3526980684, 'cum_commission': 196.3697352698069, 'last_trade': 1536.1536610412597, 'last_commission': 0.153615366104126, 'created_at': datetime.datetime(2020, 9, 1, 8, 0, tzinfo=tzfile('PRC')), 'updated_at': datetime.datetime(2020, 9, 30, 9, 40, tzinfo=tzfile('PRC')), 'account_name': '', 'currency': 0, 'order_frozen': 0.0, 'balance': 0.0, 'market_value': 0.0, 'cum_pnl': 0.0, 'last_pnl': 0.0, 'last_inout': 0.0, 'change_reason': 0, 'change_event_id': ''}

示例-获取账户连接状态：

context.account().status

输出

state: 3

​​​​​​​3.3.5context.parameters - 动态参数

获取所有动态参数

函数原型：

context.parameters

返回值：

类型	说明
dict	key 为动态参数的 key, 值为动态参数对象， 参见动态参数

示例-添加动态参数和查询所有设置的动态参数

add_parameter(key='k_value', value=context.k_value, min=0, max=100, name='k值阀值', intro='k值阀值',group='1', readonly=False)

context.parameters

输出

{'k_value': {'key': 'k_value', 'value': 80.0, 'max': 100.0, 'name': 'k值阀值', 'intro': 'k值阀值', 'group': '1', 'min': 0.0, 'readonly': False}}

​​​​​​​3.3.6context.xxxxx - 自定义属性

通过自定义属性设置参数， 随 context 全局变量传入策略各个事件里

context.my_value = 100000000

返回值：

类型	说明
any type	自定义属性

示例-输出自定义属性

print(context.my_value)

输出

100000000