任何一套成熟的量化交易框架，不管平台怎么变，不管底层是回测引擎还是实盘交易系统，几乎所有框架都会给策略开发者提供一个类似的对象

在 QMT 里，它叫 ContextInfo。

它不是行情接口，也不是下单函数，但几乎所有策略都要围绕它来写。

更关键的是，它往往出现在策略最核心的两个函数里：

def init(ContextInfo):

   pass

def handlebar(ContextInfo):

   pass

这说明它不是一个可有可无的参数，而是整个策略运行环境的入口。 那么问题来了：

为什么每个量化平台，几乎都需要这样一个“上下文对象”？

答案其实很直接：

因为量化策略不是单纯写交易逻辑，它还需要知道三件事：

我现在运行在什么环境里？我能调用哪些系统能力？当前策略处于什么状态？

而 ContextInfo 解决的，正是这个问题。

这篇文章我们就从 ContextInfo 入手，讲清楚它到底是什么、里面有哪些核心能力、在策略中应该怎么用，以及新手最容易踩的一个坑：为什么自定义变量挂在 ContextInfo 上，经常会莫名其妙被重置。

一、contextinfo是什么？

在 QMT 中，ContextInfo 可以理解为策略的全局运行上下文对象。它把行情、K线、股票池、账号、回测参数、交易接口、定时器、策略状态等信息统一封装起来，让策略代码不用关心底层系统是怎么运行的，只需要通过 ContextInfo 去获取数据、执行操作、控制流程。

所以，理解 ContextInfo，不是只学会一个 QMT 对象那么简单。

它本质上是在帮你理解量化交易框架的一种核心设计思想：

策略代码和交易系统之间，必须有一个统一的交互入口。

二、能做什么？核心功能分类

ContextInfo 的功能非常多，为了便于理解，我们把它分成二大类来梳理。

第一类：属性（信息）

就是系统当前的状态数据，比如：

第二类：方法（功能）

就是系统提供的各种操作能力，比如：

三、最重要的避坑指南：ContextInfo 的变量回滚机制

这是整篇文章最关键的部分，也是新手最容易踩的坑。

问题现象

很多新手会这样写代码：

预期是stock_list会不断累加，但实际运行后发现，stock_list的值总是被重置，根本无法跨 K 线保持。

原因

ContextInfo 有一个变量回滚机制：ContextInfo 会随着 bar 的切换而重置到上一根 bar 的结束状态。

• 在回测模式下，每次调用 handlebar 处理新的一根 K 线之前，系统会自动将 ContextInfo 的属性恢复到初始状态。这是为了保证历史一致性——确保你在处理当前 K 线时，不会受到非预期的状态污染。

• 在实盘模式下，每个 tick 触发 handlebar 时，ContextInfo 也会被深拷贝。只有当 K 线结束时的最后一个 tick 对 ContextInfo 做的修改才会被保留，其他 tick 的修改会被丢弃。 简单来说：

ContextInfo 不具备跨 K 线稳定存储自定义变量的能力。

正确做法：用全局变量或全局类来存储状态

用全局类实例来保存状态，就能完美避开 ContextInfo 的回滚机制。因为 Python 对象的生命周期贯穿整个策略运行过程，它不会被系统重置。

四、职责分离原则

记住这个原则：

• ContextInfo：用来调用系统、获取行情数据、查询 K 线状态。它是"接口"，不是"仓库"。

• 全局变量/全局类：用来保存策略运行过程中的自定义状态，如持仓标记、计数器、信号标志等。它是"仓库"。 把这两者的职责分清楚，你的策略代码就会稳定得多。

五、总结

ContextInfo 是 QMT 策略框架中最核心的对象，它承担了三大职责：

1.载体：

所有系统级操作（获取行情、设定账号、设置定时器等）都通过它完成。

2.上下文环境：

封装了 K 线状态、市场信息、回测参数等策略运行所需的全部环境数据。

3.函数间数据桥梁：

在 init、handlebar、stop 等函数之间传递系统级数据。

但它有一个关键限制：不能用来稳定存储自定义变量，

因为它的属性会在 K 线切换时被回滚。自定义状态应该用全局变量或全局类来管理。

理解 ContextInfo 的本质和使用边界，是写好 QMT 策略的第一步。掌握了它，你才能真正理解 QMT 策略的运行机制，避免那些让人抓狂的"变量莫名消失"问题。

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