函数原型：get_price(security, start_date=None, end_date=None, frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre', count=None, panel=True)
获取一支或者多只股票的行情数据, 按天或者按分钟，这里在使用时注意 end_date 的设置， 传入的值不要大于等于context.current_dt，否则会引入未来函数。
比如，使用分钟级别的数据进行回测，获取行情时，frequency='daily'，end_date='2019-09-03 09:00:00',那么2019-09-03的收盘价（即2019-09-03 15:00:00的价格）就会提前知道。
以下是回测中引入未来函数的错误用法，也可以说是聚宽API的一个bug，回测切记要避免引入未来函数。
函数get_price是用来获取历史数据的，获取实时行情数据应该使用函数get_current_data()。
使用get_current_data()获取实时行情示例 def handle_data(context, data): current_data = get_current_data() print(current_data) print(current_data['000001.XSHE'].last_price) print(current_data['000001.XSHE'].paused) print(current_data['000001.XSHE'].day_open)
df1 = get_price('000300.XSHG', end_date='2019-09-03 09:00:00', frequency='daily', count=1)
df2 = get_price('000300.XSHG', end_date='2019-09-03 10:00:00', frequency='daily', count=1)
df3 = get_price('000300.XSHG', end_date='2019-09-03 13:00:00', frequency='daily', count=1)
close1 = df1.close[-1]
close2 = df2.close[-1]
close3 = df3.close[-1]
if ((close1 == close2) or (close2 == close3)):
print("引入了未来函数")
print(df1.close[-1], df2.close[-1], df3.close[-1])
else:
print("没有引入未来函数")
