盘中处理（handle_data）负责核心操作，分四步走：

这部分是策略的 “心脏”，每天盘中会反复调用，按 “打底仓→等时间→判断做 T→收盘恢复” 四步运行：

1）先买底仓，买完就关 “打底仓开关”

order(g.security, g.amount)：按指定数量下单（API “普通下单” 接口），这里是买 100 股底仓；

买完底仓后，把 “g.ini_buy_flag” 设为 True（避免当天反复买底仓），同时暂时关 “交易总开关”，给市场一点波动时间，不刚买就操作。

2）等时间：10 点后才开始判断做 T

get_current_kline_count()：获取当天已经生成的分钟 K 线数量（API “K 线信息查询” 接口）——A 股 9:30 开盘，每分钟 1 根 K 线，30 根就是 10 点，10 点前行情不稳定，所以策略等 10 点后再动手。

3）每隔 5 分钟，用 RSI 判断做 T

这部分是 “做 T 判断核心”，关键 API 和逻辑要理清：

get_history(...)：获取指定周期的 K 线数据（API “历史行情获取” 接口），这里分别拿了 5 分钟和 15 分钟的 K 线，用来算两个周期的 RSI；

data[g.security].close：获取标的当前实时收盘价（API “实时行情查询” 接口），把实时价补到 15 分钟 K 线数组里，让 RSI 计算更及时；

get_position(g.security).enable_amount：获取当前标的的 “可用持仓量”（API “持仓信息查询” 接口），确保有 100 股底仓时才做 T；

get_rsi(...)：自定义的 RSI 计算函数（后面会拆），算出两个周期的最新 RSI 值，只有 “都偏高” 或 “都偏低” 才动手；

order(g.security, 正负g.amount)：正数值是买，负数值是卖（API “普通下单” 接口），买完 / 卖完后打开对应开关，避免重复操作，还记录了买卖价，方便后续算止盈点。

4）达到止盈点就恢复头寸，收盘前必复位

止盈逻辑：按之前设定的 1% 目标（g.rate = 1），涨到就卖、跌到就买，恢复到底仓数量；

order_target(g.security, g.amount)：“目标仓位下单” 接口（API “目标仓位下单” 接口）—— 不管当前有多少股，都会自动买 / 卖到 100 股，避免手动算错数量；收盘前用这个接口，能确保仓位恢复到位。

RSI 计算函数（get_rsi）负责算准 “超买超卖”：

这是策略自定义的 “RSI 计算工具”：

原理：先算 “一段时间内的平均涨幅” 和 “平均跌幅”，再用 “涨幅 / 跌幅” 算 RSI——RSI 越高，说明这段时间涨得越占优，越可能超买；

周期：默认 14 天，但策略里设为 11 天（get_rsi(..., 11)），更贴合短周期日内交易的需求；

输出：返回每个时间点的 RSI 值，最后一个值（[-1]）就是最新的 RSI，用来判断做 T 时机。

这个策略适合谁用？要注意啥？

适合人群：想尝试 “日内 T+0”、不想盯多只股票（只盯 1 只）、能接受 “高频判断”（每隔 5 分钟看一次）的学员，尤其适合用 ETF 标的（比如策略里的 510500），因为 ETF 波动相对平稳，手续费低；

不适合人群：没时间盯盘（日内交易需要实时关注波动）、怕频繁操作（每天可能多次判断）、追求 “长期持有” 的学员，也不适合用波动太大的个股（比如小盘股，容易触发止损）。

也要注意一下几点：

order_target的实盘风险：API 文档明确说了，这个接口在回测里能用，但实盘时 “持仓信息更新不及时”—— 回测里买完卖完，仓位瞬时更新，实盘要等券商柜台返回数据，可能会重复下单（比如本来要卖 100 股，没收到反馈就再卖一次），一定要先在仿真盘试 1-2 个月；

RSI 指标的 “滞后性”：RSI 是根据过去的价格算的，不能预测未来 —— 比如两个周期 RSI 都偏高，可能刚买完就回调，导致正 T 没赚到还亏手续费；

手续费成本：日内交易频繁买卖，手续费会 “吃掉” 不少收益 —— 比如每次买卖手续费 0.02%，做一次正 T（买 + 卖）就是 0.04%，一年下来成本不低，实盘前要算清楚手续费。

投资有风险，入市需谨慎！

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