A utility for RQAlpha to directly use data.
不需要在回测里而是直接调用 RQAlpha 的数据。
对 history_bars 函数进行一定包装后变成 get_bars 函数,以便直接在 Jupyter 中直接使用!
匆忙写就,欢迎各位提问题以便改进它,当然更欢迎给我加个 Star。
最终效果:
is_trading_date 判断是否是交易日
get_trading_dates - 交易日列表
get_previous_trading_date - 上一交易日
get_next_trading_date - 下一交易日
is_suspended - 全天停牌判断
is_st_stock - ST股判断
get_prev_close
get_bar 和RQAlpha兼容
history 和RQAlpha兼容
history_bars 和RQAlpha兼容
get_bars 推荐使用
(注意:如果中间有停牌日期,则自动跳过,保证最后数据行数为 bar_count = 5 个)
field | 字段名 |
---|---|
open | 开盘价 |
high | 最高价 |
low | 最低价 |
close | 收盘价 |
volume | 成交量 |
total_turnover | 成交额 |
datetime | 时间 |
get_bars(order_book_id,
dt,
bar_count=1,
frequency='1d',
fields=None,
skip_suspended=True,
include_now=False,
adjust_type='pre',
adjust_orig=None,
convert_to_dataframe=False)
$ pip install rqalpha
$ pip install rqalpha-data
如果第一次使用或想要更新数据,请调用 update 方法
from rqalpha_data import datasource
datasource.update()
from rqalpha_data import *
df = get_bars('600469.XSHG', '2017-11-01', 5, fields=['datetime', 'open', 'close'])
print(df)
输出(注意:如果中间有停牌日期,则自动跳过,保证最后数据行数为 bar_count = 5 个)
[(20171025000000L, 8.09, 8.16) (20171026000000L, 8.16, 8.18)
(20171027000000L, 8.17, 8.11) (20171030000000L, 8.11, 7.98)
(20171101000000L, 7.88, 7.44)]
from rqalpha_data import *
df = get_bars('600469.XSHG', '2017-11-01', 5, fields=['datetime', 'open', 'close'], convert_to_dataframe=True)
print(df)
输出(注意:如果中间有停牌日期,则自动跳过,保证最后数据行数为 bar_count = 5 个)
open close
2017-10-25 8.09 8.16
2017-10-26 8.16 8.18
2017-10-27 8.17 8.11
2017-10-30 8.11 7.98
2017-11-01 7.88 7.44
有的朋友可能不知道如何在 Jupyter 中使用 rqalpha 进行回测
用 %reload_ext rqalpha 命令加载 %%rqalpha命令
用 %%rqalpha 命令运行回测