量化交易Python实用功能函数（2）
发布时间：2022-10-31 15:02阅读：588
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前面的文章，我们讲到了：
“设定股票池 ContextInfo.set_universe()”，
“设定交易账号 ContextInfo.set_account()”，
“设定回测起止时间 ContextInfo.start / ContextInfo.end”，
“设定回测初始资金 ContextInfo.capital”，
“设定策略回测滑点 ContextInfo.set_slippage()”
在QMT的量化平台中，Python的函数库还有非常实用的，今天继续介绍ContextInfo对象的功能函数：
（一）设定策略回测各种手续费率 ContextInfo.set_commission()
用法： ContextInfo.set_commission(commissionType, commissionList)
释义： 设定策略回测各种手续费率，默认类型值 0 按比例，默认值 0.000
*注：此函数只支持回测模式。回测各种手续费率也可在策略编辑器的回测参数面板中设置，若两处同时
设置，则以代码中设置的值为准。
参数：
commissionType：number，可选值：
0：按比例
1：按每手（股）
commissionList：list，包含六个值，commissionList = [open_tax, close_tax,
open_commission, close_commission, close_tdaycommission, min_commission]
open_tax：买入印花税
close_tax：卖出印花税
open_commission：开仓手续费;
close_commission：平仓（平昨）手续费
close_tdaycommission：平今手续费
min_commission：最少手续费
*注：如果只填写一个参数则代表输入的参数值赋值给 open_commission = close_commission =
close_today_commission，其他的值均为 0，这时 commissionType 为 0
返回： 无
示例1：
def init(ContextInfo):
# 万一
commission = 0.0001
# 设定开仓手续费和平仓手续费以及平今手续费均为 0.0001，其余为 0
ContextInfo.set_commission(commission)
示例2：
def init(ContextInfo):
commissionList = [0,0.001, 0.0001, 0.0001, 0, 5]
# 设定买入印花税为 0，卖出印花税为 0.001，开仓手续费和平仓（平昨）手续费均为万一，平
今手续费为 0，最小手续费为 5
ContextInfo.set_commission(0, commissionList)
（二）获取股票池中的股票 ContextInfo.get_universe()
用法： ContextInfo.get_universe()
释义： 获取股票池中的股票
参数： 无
返回： list
示例：
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_universe())
（三）获取当前周期 ContextInfo.period
用法： ContextInfo.period
释义： 获取当前周期，即基本信息中设置的默认周期，只读
参数： 无
返回： string，返回值含义：
'1d'：日线
'1m'：1分钟线
'3m'：3分钟线
'5m'：5分钟线
'15m'：15分钟线
'30m'：30分钟线
'1h'：小时线
'1w'：周线
'1mon'：月线
'1q'：季线
'1hy'：半年线
'1y'：年线
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.period)
（四）获取当前运行到 K 线索引号 ContextInfo.barpos
用法： ContextInfo.barpos
释义： 获取当前运行到 K 线索引号，只读，索引号从0开始
参数： 无
返回： number
示例：
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.barpos)
（五）获取当前图 K 线数目 ContextInfo.time_tick_size
用法： ContextInfo.time_tick_size
释义： 获取当前图 K 线数目，只读
参数： 无
返回： number
示例：
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.time_tick_size)
能生存下来的，不是最强壮的，也不是最聪明的，而是对变化适应能力最强的物种。
——查尔斯·达尔文
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