首先说明：这不只是DemoStrategy的问题，其他策略也一样存在
我只是拿DemoStrategy的例子来说明问题。
通常一个策略需要在on_init()函数中调用self.load_bar()
例如：
陈老师在CTA策略实战进阶中的课程里讲的DemoStrategy策略：
class DemoStrategy(CtaTemplate):
""" 一个演示策略 """
author = "hxx"
fast_window = 10
slow_window = 20
fast_ma0 = 0
fast_ma1 = 0
slow_ma0 = 0
slow_ma1 = 0
parameters = [
"fast_window",
"slow_window"
]
variables = [
"fast_ma0",
"fast_ma1",
"slow_ma0",
"slow_ma1",
]
def __init__(
self,
cta_engine: Any,
strategy_name: str,
vt_symbol: str,
setting: dict
):
"""构造函数"""
super().__init__(cta_engine,strategy_name,vt_symbol,setting)
self.bg = NewBarGenerator(
on_bar=self.on_bar,
window=7,
on_window_bar=on_7min_bar,
interval=Interval.Minute)
self.am = NewArrayManager()
def on_init(self):
""""""
self.write_log("策略初始化")
self.load_bar(10) # 加载10日的7分钟K线
def on_start(self):
"""策略启动"""
self.write_log("策略启动")
def on_stop(self):
""" 策略停止 """
self.write_log(" 策略停止 ")
def on_tick(self,tick:TickData):
""" Tick更新 """
self.bg.update_tick(tick)
def on_bar(self, bar: BarData):
"""K线更新"""
self.bg.update_bar(bar)
def on_7min_bar(self, bar: BarData):
"""K线更新"""
am = self.am
am.update_bar(bar)
if not am.inited:
return
""" 计算均线 """
fast_ma = am.sma(self.fast_window,True)
self.fast_ma0 = fast_ma[-1]
self.fast_ma1 = fast_ma[-2]
slow_ma = am.sma(self.slow_window,True)
self.slow_ma0 = slow_ma[-1]
self.slow_ma1 = slow_ma[-2]
""" 定义金叉和死叉 """
cross_over = (self.fast_ma0>= self.fast_ma1 and
self.slow_ma0<self.slow_ma1)
cross_below = (self.slow_ma0>self.slow_ma1 and
self.slow_ma0<=self.slow_ma1)
if cross_over:
price = bar.close_price + 5
if not self.pos:
self.buy(price,1)
elif self.pos < 0:
self.cover(price,1)
self.buy(price,1)
elif cross_below:
price = bar.close_price - 5
if not self.pos:
self.short(price,1)
elif self.pos>0:
self.sell(price,1)
self.short(price,1)
# 更新图形界面
self.put_event()self.load_bar()是CtaTemplate策略模版的方法：
def load_bar(
self,
days: int,
interval: Interval = Interval.MINUTE,
callback: Callable = None,
use_database: bool = False
):
"""
Load historical bar data for initializing strategy.
"""
if not callback:
callback = self.on_bar
self.cta_engine.load_bar(
self.vt_symbol,
days,
interval,
callback,
use_database
)CtaTemplate.load_bar()又调用vnpy.app.cta_strategy.engine里的CtaEngine的load_bar()
CtaEngine的load_bar()的代码是这样的：
def load_bar(
self,
vt_symbol: str,
days: int,
interval: Interval,
callback: Callable[[BarData], None],
use_database: bool
):
""""""
symbol, exchange = extract_vt_symbol(vt_symbol)
end = datetime.now(get_localzone())
start = end - timedelta(days)
bars = []
# Pass gateway and RQData if use_database set to True
if not use_database:
# Query bars from gateway if available
contract = self.main_engine.get_contract(vt_symbol)
if contract and contract.history_data:
req = HistoryRequest(
symbol=symbol,
exchange=exchange,
interval=interval,
start=start,
end=end
)
bars = self.main_engine.query_history(req, contract.gateway_name)
# Try to query bars from RQData, if not found, load from database.
else:
bars = self.query_bar_from_rq(symbol, exchange, interval, start, end)
if not bars:
bars = database_manager.load_bar_data(
symbol=symbol,
exchange=exchange,
interval=interval,
start=start,
end=end,
)
for bar in bars:
callback(bar)可能的问题：
CtaEngine.load_bar()对历史数据的处理逻辑是：
1 首先从rqdatac获取历史分钟数据，利用DemoStrategyd策略的on_bar()合成出7分钟K线，然后调用on_7min_bar()。这样self.am是一个默认缓冲为100个FIFO数组队列，利用它执行策略的买卖信号计算和下单。它的end是当前时间，start是10天前的时间。策略初始化后，从行情接口可以不断地收到tick数据，然后执行DemoStrategyd策略on_tick()-->on_bar()-->on_7min_bar()
2 如果rqdatac没有读取到历史分钟数据，那么就从本地数据库中读取。问题来了：
1) 如果本地数据库中有start-end之间的数据，可是最后的数据时间与当前时间有空档，例如最后保存的有30分钟空档，而初始化后行情接口虽然也是按照on_tick()-->on_bar()-->on_7min_bar()的过程不断地更新self.am，可是我们知道它所管理的缓冲K线可能是不连续的，这样会导致计算的错误！
2) 如果本地数据库中有start-end之间的数据，可是这些数据本身内部可能好几段历史返分钟数据，本身中间就有空档，导致self.am所管理的缓冲K线可能是不连续的，这样会导致计算的错误！
3) 本地数据可能是从rqdatac读取保存的，有谁的动作那么快，这边保存了历史数据，那边立刻启动策略，立刻初始化？所以当rqdatac没有历史数据，转而从本地数据库读取，这本身就会造成历史K线与新合成处理的数据空档。
建议：在实盘环境下，CtaEngine.load_bar()不要保留从本地数据库读取历史数据
理由如下：
1 实盘策略不要从数据库读取数据的选择，因为容易造成无法补救的K线数据空档；
2 它发生在rqdatac无法读取的情况下，自然无法再从rqdata补齐数据；
3 而行情接口通常不提供历史分钟K线数据功能；
4 可以没有数据，没有当然不会计算买卖点，也就不会交易。
5 如果简单使用有空档K线数据，发出了错误的买卖信号，进行了错误的交易，这是不应该的！
