這篇文章主要為大家展示了“怎么使用Joinquant做實盤行情數據”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“怎么使用Joinquant做實盤行情數據”這篇文章吧。

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如下圖，如果運行行情數據下載時候，是在交易日中的話比如2點半或者上午8點，如果填寫的endDate是當天或者之后的日期，那么返回數據會自動填充到下午3點交易時候。此時之后的數據都是交易量為0，價格就是2點半時候價格。

所以在用作實盤數據分析時候，必須要填入endDate的分鐘時間為當前時間，才可以確保不會出現控制。整體代碼更新如下：

# encoding: UTF-8
 
from __future__ import print_function
import sys
import json
from datetime import datetime,date,timedelta
from time import time, sleep
 
from pymongo import MongoClient, ASCENDING
import pandas as pd
 
from vnpy.trader.vtObject import VtBarData, VtTickData
from vnpy.trader.app.ctaStrategy.ctaBase import (MINUTE_DB_NAME,
                                                 DAILY_DB_NAME,
                                                 TICK_DB_NAME)
 
import jqdatasdk as jq
 
# 加載配置
config = open('config.json')
setting = json.load(config)
 
mc = MongoClient()  # Mongo連接
dbMinute = mc[MINUTE_DB_NAME]  # 數據庫
# dbDaily = mc[DAILY_DB_NAME]
# dbTick = mc[TICK_DB_NAME]
 
USERNAME = setting['Username']
PASSWORD = setting['Password']
jq.auth(USERNAME, PASSWORD)
 
FIELDS = ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']
 
 
# ----------------------------------------------------------------------
def generateVtBar(row, symbol):
    """生成K線"""
    bar = VtBarData()
 
    bar.symbol = symbol
    bar.exchange = "SHFE"
    bar.vtSymbol = bar.vtSymbol = '.'.join([bar.symbol, bar.exchange])
    bar.open = row['open']
    bar.high = row['high']
    bar.low = row['low']
    bar.close = row['close']
    bar.volume = row['volume']
    bardatetime = row.name
    bar.date = bardatetime.strftime("%Y%m%d")
 
    bar.time = bardatetime.strftime("%H%M%S")
    # 將bar的時間改成提前一分鐘
    hour = bar.time[0:2]
    minute = bar.time[2:4]
    sec = bar.time[4:6]
    if minute == "00":
        minute = "59"
 
        h = int(hour)
        if h == 0:
            h = 24
 
        hour = str(h - 1).rjust(2, '0')
    else:
        minute = str(int(minute) - 1).rjust(2, '0')
    bar.time = hour + minute + sec
 
    bar.datetime = datetime.strptime(' '.join([bar.date, bar.time]), '%Y%m%d %H%M%S')
    return bar
 
 
# ----------------------------------------------------------------------
def jqdownloadMinuteBarBySymbol(symbol,startDate,endDate):
    """下載某一合約的分鐘線數據"""
    start = time()
 
    cl = dbMinute[symbol]
    cl.ensure_index([('datetime', ASCENDING)], unique=True)  # 添加索引
 
    df = jq.get_price(setting[symbol],start_date = startDate,end_date = endDate, frequency='1m', fields=FIELDS,skip_paused = True)
    for ix, row in df.iterrows():
        bar = generateVtBar(row, symbol)
        d = bar.__dict__
        flt = {'datetime': bar.datetime}
        cl.replace_one(flt, d, True)
 
    end = time()
    cost = (end - start) * 1000
 
    print(u'合約%s的分鐘K線數據下載完成%s - %s，耗時%s毫秒' % (symbol, df.index[0], df.index[-1], cost))
    print(jq.get_query_count())
 
def jqdownloadMappingExcel(exportpath = "C:\Project\\"):
    getfuture = jq.get_all_securities(types=['futures'], date=None)
    # list: 用來過濾securities的類型, list元素可選: ‘stock’, ‘fund’, ‘index’, ‘futures’, ‘etf’, ‘lof’, ‘fja’, ‘fjb’.types為空時返回所有股票, 不包括基金, 指數和期貨
    getfuture.to_excel(
                    exportpath + "Mapping" + str(date.today())  + "futures.xls",
                    index=True, header=True)
 
 
# ----------------------------------------------------------------------
def downloadAllMinuteBar(days=10):
    """下載所有配置中的合約的分鐘線數據"""
    print('-' * 50)
    print(u'開始下載合約分鐘線數據')
    print('-' * 50)
 
    startDt = datetime.today() - days * timedelta(1)
    startDate = startDt.strftime('%Y-%m-%d')
 
    # 添加下載任務
    enddt = datetime.today()
    endDate = enddt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 
 
    jqdownloadMinuteBarBySymbol('rb1910', startDate, endDate)
 
    print('-' * 50)
    print
    u'合約分鐘線數據下載完成'
    print('-' * 50)
 
if __name__ == '__main__':
    # jqdownloadMappingExcel()
    #下載主力合約
 
    downloadAllMinuteBar(days=10)
    #下載單個品種
    # jqdownloadMinuteBarBySymbol('510050.XSHG',startDate,endDate)

以上是“怎么使用Joinquant做實盤行情數據”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道！

本文標題：怎么使用Joinquant做實盤行情數據
文章出自：http://vcdvsql.cn/article42/gjdihc.html

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