def get_all_market_code(ContextInfo):



    all_market_codes = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]

    return filter_ST_stock(ContextInfo, all_market_codes)

    

    

def filter_ST_stock(ContextInfo, code_list):

    result = 

    for code in code_list:

        if re.search('(st)|(ST)|(\*st)|(\*ST)|(退)',ContextInfo.get_stock_name(code)):

            print('排除 ： ',ContextInfo.get_stock_name(code),code)

            continue

        result.append(code)

    return result

    

global_dict = {}



def init(ContextInfo):

    now = time.ctime()

    print('策略初始化{}'.format(now))

    need_download = 1

    global_dict['start_date'] = '20231201'

    global_dict['end_date'] = ''

    global_dict['code_list'] = get_all_market_code(ContextInfo)

    

# coding:gbk

import time





class G():

    pass





g = G()





def init(ContextInfo):

    g.hsa = [item for item in ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股') if not item.endswith('BJ')]

    g.vol_dict = {}

    for stock in g.hsa:

        g.vol_dict[stock] = ContextInfo.get_last_volume(stock)

    ContextInfo.run_time("execution", "1nSecond", "2019-10-14 13:20:00")





def execution(ContextInfo):

    t0 = time.time()

    full_tick = ContextInfo.get_full_tick(g.hsa)

    total_market_value = 0

    total_ratio = 0

    count = 0

    for stock in g.hsa:

        if full_tick[stock]['lastClose'] == 0:

            continue

        ratio = full_tick[stock]['lastPrice'] / full_tick[stock]['lastClose'] - 1

        rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] * 1.2, 2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(

            full_tick[stock]['lastClose'] * 1.1, 2)

        # 如果要打印涨停品种

        if abs(full_tick[stock]['lastPrice'] - rise_price) <0.01:

            print(f"涨停股票 {stock} {ContextInfo.get_stock_name(stock)}")



        market_value = full_tick[stock]['lastPrice'] * g.vol_dict[stock]

        total_ratio += ratio * market_value

        total_market_value += market_value

        count += 1

    # print(count)

    total_ratio /= total_market_value

    total_ratio *= 100

    print(f'A股加权涨幅 {round(total_ratio, 2)}% 函数运行耗时{round(time.time() - t0, 5)}秒')

#-*-coding:gbk-*-

import datetime

code = '838402.BJ'

def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)



def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    info = ContextInfo.get_full_tick(stock_code=["838402.BJ"])

    print(info)

#-*-coding:gbk-*-

import datetime



code = '838402.BJ'

def init(ContextInfo):

    now = datetime.datetime.now()

    print(now)

    download_history_data(code,"1d","20240105","")



def handlebar(ContextInfo):

    index = ContextInfo.barpos

    realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)

    date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

    print(date)

    hist = ContextInfo.get_market_data_ex(['close'],[code], period = "1d",count = 1)

    print(hist)

import datetime 

import time



RUN_TIME = '09:24'



def execution(context):



    while 1:

        current_second = datetime.datetime.now().strftime('%S')

        if current_second >= '58':

            break

        time.sleep(0.1)



    do_something()



def initialize(context):

    # 初始化策略

    run_daily(context, execution, RUN_TIME)



def handle_data(context, data):

    pass

class a():

	pass

A = a()

class A():

	pass

a = A()

class GlobalCls():

    pass

    

g = GlobalCls()

文件编码声明： #coding:gbk 是指定源文件的编码格式为GBK。在Python 3中，通常使用UTF-8作为文件编码格式，因此可以将该行删除或更改为#coding:utf-8。



类名和函数名： 根据PEP 8命名约定，类名应该使用大写字母开头的驼峰命名法（例如A改为A）。同样，函数名应该使用小写字母开头的小写命名法（例如init改为init，f改为f）。



类和实例： 在代码中定义了一个空类a，但没有给它任何属性或方法。如果不需要这个类，可以将其删除。



缩进和代码格式： Python非常依赖于正确的缩进，以指示代码块的层次结构。请确保代码的缩进是一致的，并使用适当的缩进级别（通常是4个空格）。



代码注释： 代码中有一些注释，但是大部分是被注释掉的。良好的注释可以增加代码的可读性和可维护性，建议在关键部分添加更多有用的注释。



异常处理： 代码中没有包含任何异常处理机制。在实际应用中，建议对可能引发异常的操作进行适当的异常处理，以提高代码的健壮性。

		rise_price = round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.2,2) if stock[0] == '3' or stock[:3] == '688' else round(full_tick[stock]['lastClose'] *1.1,2)

#-*-coding:gbk-*-

import time

start = False

ACCOUNT = ''



def init(ContextInfo):

    now = time.ctime()

    print(now)

    ContextInfo.run_time("execution","30nSecond","2023-04-14 13:20:00")





def execution(ContextInfo):

    data = ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深A股')

    print(len(data))



def handlebar(ContextInfo):

    pass

【2023-10-25 15:18:45.533】  start trading mode

【2023-10-25 15:18:45.533】  Wed Oct 25 15:18:45 2023



【2023-10-25 15:18:45.533】  5074

['000001.SZ', '000002.SZ', '000004.SZ', '000005.SZ', '000006.SZ', '000007.SZ', '000008.SZ', '000009.SZ', '000010.SZ', '000011.SZ', '000012.SZ', '000014.SZ', '000016.SZ', '000017.SZ', '000019.SZ', '000020.SZ', '000021.SZ', '000023.SZ', '000025.SZ', '000026.SZ', '000027.SZ', '000028.SZ', '000029.SZ', '000030.SZ', '000031.SZ', '000032.SZ', '000034.SZ', '000035.SZ', '000036.SZ', '000037.SZ', '000039.SZ', '000040.SZ', '000042.SZ', '000045.SZ', '000046.SZ', '000048.SZ', '000049.SZ', '000050.SZ', '000055.SZ', '000056.SZ', '000058.SZ', '000059.SZ', '000060.SZ', '000061.SZ', '000062.SZ', '000063.SZ', '000065.SZ', '000066.SZ', '000068.SZ', '000069.SZ', '000070.SZ', '000078.SZ', '000088.SZ', '000089.SZ', '000090.SZ', '000096.SZ', '000099.SZ', '000100.SZ', '000151.SZ', '000153.SZ', '000155.SZ', '000156.SZ', '000157.SZ', '000158.SZ', '000159.SZ', '000166.SZ', '000301.SZ', '000333.SZ', '000338.SZ', '000400.SZ', '000401.SZ', '000402.SZ', '000403.SZ', '000404.SZ', '000407.SZ', '000408.SZ', '000409.SZ', '000410.SZ', '000411.SZ', '000413.SZ', '000415.SZ', '000416.SZ', '000417.SZ', '000419.SZ', '000420.SZ', '000421.SZ', '000422.SZ', '000423.SZ', '000425.SZ', '000426.SZ',

 2023-10-18 09:25:12 - ERROR - 全局对象g持久化对象保存失败，对象名：TARGET_STOCK_CODE，错误原因：Traceback (most recent call last):
  File "./fly_docker/IQEngine/utils/global_variable.py", line 50, in save
_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'IQEngine.user_module.PositionManager'>: attribute lookup PositionManager on IQEngine.user_module failed

up_px:涨停价格(str:float)；

down_px:跌停价格(str:float)；

使用场景

该函数仅在交易模块可用。



接口说明

该接口用于标识当日股票的涨跌停情况。



注意事项：



无



参数

security：单只股票代码或者多只股票代码组成的列表，必填字段(list[str]/str)；



返回

正常返回一个dict类型数据，包含每只股票代码的涨停状态。多只股票代码查询时其中部分股票代码查询异常则该代码返回既不涨停也不跌停状态0。(dict[str:int])



涨跌停状态说明：



2：触板涨停（已经是涨停价格，但还有卖盘）；

1：涨停；

0：既不涨停也不跌停；

-1：跌停；

-2：触板跌停（已经是跌停价格，但还有买盘）；

def initialize(context):

    g.security = '600570.SS'

    set_universe(g.security)



def handle_data(context, data):

    # 代码涨跌停状态

    stock_flag = check_limit(g.security)

    log.info(stock_flag)

    def modify_code(self, x):

        return x + '.SZ' if x.startswith('12') else x + '.SS'

您的账号 xxxxxx@qq.com 在七牛云对象存储有以下源站域名没有备案记录或备案已失效，七牛云对象存储无法支持未备案域名在含有中国大陆的区域访问数据，我们即将对域名发起冻结操作。



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为什么域名之前备案过了还会被未备案冻结？



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CP/IP地址/域名信息备案管理系统升级通知ICP/IP地址/域名信息备案管理系统将于2023年9月2日至3日进行系统升级，期间系统停止对外服务，对您带来的不便敬请谅解。

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仿真账户： ***** / ******  量化回测：支持1分钟、日线回测。 量化交易：支持LEVEL1 tick股票交易。 量化研究：提供云Ipython Notebook研究环境、行情数据2005年至今、可使用全市场金融数据。

为贯彻落实7月24日中央政治局会议精神和国务院相关会议部署，进一步活跃资本市场，提振投资者信心，形成推动经济持续回升向好的工作合力，证监会指导上海证券交易所、深圳证券交易所、北京证券交易所自8月28日起进一步降低证券交易经手费。沪深交易所此次将A股、B股证券交易经手费从按成交金额的0.00487%双向收取下调为按成交金额的0.00341%双向收取，降幅达30%；北交所在2022年12月调降证券交易经手费50%的基础上，再次将证券交易经手费标准降低50%，由按成交金额的0.025%双边收取下调至按成交金额的0.0125%双边收取。同时，将引导证券公司稳妥做好与客户合同变更及相关交易参数的调整，依法降低经纪业务佣金费率，切实将此次证券交易经手费下降的政策效果传导至广大投资者
 

其中沪深交易所，涉及A股、B股、存托凭证品种的交易佣金，将在投资者原有佣金基础上统一下调0.00146%

万一免5券商如下:

华宝证券 入金1万 万1.3免五 0.5起步 

国泰君安 入金100w 0.1元起步 

长江证券1 入金50w，0起步 

国信证券 入金50w，0.1元起 

银河证券1 入金1万，1元起 

安信证券 入金2w，0.5元起步 

国盛证券 入金10w，0.1元起步 

国金证券 入金2w 0.1元起步 

国元证券，入金1w，0.2元起步 

长江证券2 入金1w，0.01元起步 

银河2 入金1w， 0.1元起步 

国元2 入金1万， 0.1元起步

安信证券2 入金2w，0.1元起步 

from __future__ import print_function, absolute_import

from gm.api import *

set_token(juejin_token)

im_data = get_history_symbol(symbol='CFFEX.IM2212', start_date='2022-12-12', end_date='2022-12-16', df=True)