时间戳与数据的关系:

数据的时间戳是时间段的结束点,比如取到的一分钟数据是2012-01-02 10:00:00,实际的数据统计时间是 09:59:00到10:00:00这个时间段的数据,因此,以股票为例,取一整天的分钟数据,数据开始的时间戳是09:31:00,结束时间是15:00:00,回测中在 10:00:00取到时间戳为10:00:00的数据是正常的,不存在未来数据。

数据的获取基本原则为向前的就近原则。

三种方法的区别:


当选择频率为 'Xd','Xm' 或其他非1频率时:

get_price的取数逻辑:

时间戳是时间段的结束
注意! 取天数据时,传入的时间包含分钟时会进行忽略,end_date传入分钟时会对数据结束时间进行判断:以股票为例,传入的分钟小于 09:30:00 ,则以前一天收盘为结束,传入的分钟 大于等于 09:30:00,则以当天收盘为结束。

1,使用 count:(从后向前划分,一直到取到足够的数量)
 

2,使用  start_date: 以start_date为统计开始时间点(从前向后划分)

 3,注意取分钟数据时end_date为数据当天时 需要带上 分时秒,否则默认end_date和start_date的分时秒均为 00:00:00 ,导致取不到当天数据:

 
 4,分钟数据的划分和天数据的划分逻辑一致

attribute_history和history

和get_price的count逻辑基本相同,但注意取到的天数据为上一交易日的数据,相当于get_price设end_date为前一日。

get_bars

1,取数逻辑和get_price的start_date逻辑类似,是以从前往后数的方式进行的;
    比如股票在9:36分,count =2,unit=’5m’的情况下,:
          ①include_now为True:
              9:30:00至9:35:00为一个bar, 9:35:00 到 9:36:00为一个bar
          ②Include_now为False:
              昨日 14:55:00至15:00:00 为一个bar , 9:30:00至9:35:00为一个bar, 35:00至36:00的数据不包括

2,时间戳为时间段的结束,注意inclode_now的影响而导致返回数据的最后一行的时间戳的改变。

3,注意get_bars的划分时间都是固定的,如果行情数据的bar不足count个,返回的长度则小于count个数。

  划分方式(以股票为例):
 unit='1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m',时,
          开始统计时间为每天的开盘, 相当于设get_price的start_date=’aY-bM-cd 09:30:00’
  unit = ‘1W’,’1M’时,开始统计时间(start_date)都为每周/月的第一个交易日

4,注意inclode_now为False和为True的区别(默认为False,当为False时获取的数据比history等晚一个时间段,尤其开盘时需要注意,
        前unit 分钟取到的是昨日的最后一个bar)

附:其他平台划分方式对比(我们与东财划分方式相同):

get_price¶

Xm,Xd时 ,时间戳是时间段的结束

1,使用count:

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='1d',count=10)

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='5d',count=2)

分钟数据同:

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='1m',count=8)

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='4m',count=2)

2,使用start_date

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='1d',start_date='2018-08-01')

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='5d',start_date='2018-08-01')

3,取分钟数据

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09',frequency='1m',start_date='2018-08-09') #错误示例

get_price('000001.XSHE',end_date='2018-08-09 15:50:00',frequency='1m',start_date='2018-08-09') #正确操作

240 rows × 6 columns

attribute_history / history¶

和get_price的count方法一致

get_bars¶

1,取数逻辑和get_price的start_date逻辑类似,是以从前往后数的方式进行的;   比如股票在9:36分,count =2,unit=’5m’的情况下,:   ①include_now为True:         9:30:00至9:35:00为一个bar, 9:35:00 到 9:36:00为一个bar   ②Include_now为False:         昨日 14:55:00至15:00:00 为一个bar , 9:30:00至9:35:00为一个bar, 35:00至36:00的数据不包括 2,时间戳为时间段的结束,注意inclode_now的影响而导致最后一行的时间段的改变。 3,注意get_bars的划分时间都是固定的,如果行情数据的bar不足 count个，返回的长度则小于count个数。         划分方式(以股票为例): unit='1m', '5m', '15m', '30m', '60m', '120m',时, 相当于设get_price的start_date=’aY-bM-cd 09:30:00’ unit = ‘1W’,’1M’时,开始统计时间(start_date)都为每周/月的第一个交易日 4,注意inclode_now为False和为True的区别(默认为False,当为False时获取的数据比history等晚一个时间段,尤其开盘时需要注意,前unit 分钟取到的是昨日的最后一个bar)