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def on_init(self):
    """
    Callback when strategy is inited.
    """
    self.write_log("策略初始化")
    self.load_bar(365)
    self.put_event()

初始化过程中,主要按顺序完成了以下三步任务:
1、 获取历史数据: 为了确保策略内指标数值的准确性,每个策略实例都需要一定的历史数据来进行策略初始化。 因此,在策略初始化时,策略实例内部的load_bar函数会先去接口获取最新历史数据。具体载入数据的长度,取决于load_bar函数的参数控制(策略模板默认是10天)。数据载入后会以逐根K线(或者Tick)的方式推送给策略,实现内部变量的初始化计算,比如缓存K线序列、计算技术指标等。
2、载入缓存变量:在每天实盘运行的过程中,量化策略中的有些变量只和历史行情数据相关,这类变量通过加载历史数据回放就能得到正确的数值。
3、订阅行情推送:

self.load_bar(365) 大周期的策略需要读入一年的1分钟K线,读不了那么多,发现vnpy格局好小。只能处理小周期,根本不适合大周期,求助???

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实盘策略初始化时,需要读入大量天数,不然大周期的ArrayManager()初始化不成功,导致策略的许多指标值不能生成?如日线金叉周线!请问如何修改,使策略初始化时能读入半年到一年的天数1分钟数据,并让大周期的信号指标值产生出来?目前VNPY只能产生分钟、小时级别的指标信号。小周期的格局太小了,其实大周期的指标信号稳定多了。

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坐等高人啊。。。谁解决了这问题?私信我,定给红包。。。

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直接用日线数据回测即可

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