每天沉迷于数据回测和可视化研究，不可自拔。 发现get_price和get_bars两种方式获得的数据有些不太一样，但究竟哪里不同，一直不是十分清晰。 但是，作为一名严谨的交易者，怎么能容忍这种模糊和不清晰呢？ 对获得的数据没有一个清晰且深入的了解，又怎么能相信自己的交易策略呢？ 于是，分析一下是必须的。 先进行初始化设置： ``` import datetime # 获取时间 # 获取今日的日期 today=datetime.date.today() # 转换为字符串 today=str(today) now = datetime.datetime.now() # 转换股票代码为聚宽数据的股票的代码 security = 300607 security = normalize_code(security) ``` 然后直接测试： ``` a0 = get_price(security, start_date=None, end_date='2020-12-10', frequency='daily', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) a1 = get_price(security, start_date=None, end_date='2020-12-10 11:10:00', frequency='daily', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) a2 = get_price(security, start_date=None, end_date='2020-12-10 11:10:00', frequency='60m', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) a3 = get_price(security, start_date=None, end_date='2020-12-10 11:10:00', frequency='1m', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) a4 = get_bars(security, 1, unit='1d', fields='close', include_now=True, end_dt='2020-12-10 11:10:00', fq_ref_date=None,df=True) a5 = get_bars(security, 1, unit='60m', fields='close', include_now=True, end_dt='2020-12-10 11:10:00', fq_ref_date=None,df=True) a6 = get_bars(security, 1, unit='1m', fields='close', include_now=True, end_dt='2020-12-10 11:10:00', fq_ref_date=None,df=True) print(f'get_price 获取2020-12-10当日的日线收盘价为：{a0.close[0]}') print(f'get_price 获取2020-12-10 11:10:00的daily日线收盘价为：{a1.close[0]}') print(f'get_price 获取2020-12-10 11:10:00的60分钟收盘价为：{a2.close[0]}') print(f'get_price 获取2020-12-10 11:10:00的1分钟收盘价为：{a3.close[0]}') print('-'*70) print(f'get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的1d日线收盘价为：{a4.close[0]}') print(f'get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的60分钟收盘价为：{a5.close[0]}') print(f'get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的1分钟收盘价为：{a6.close[0]}') ``` 观察输出结果： ``` get_price 获取2020-12-10当日的日线收盘价为：36.68 get_price 获取2020-12-10 11:10:00的daily日线收盘价为：36.68 get_price 获取2020-12-10 11:10:00的60分钟收盘价为：36.8 get_price 获取2020-12-10 11:10:00的1分钟收盘价为：36.8 ---------------------------------------------------------------------- get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的1d日线收盘价为：36.8 get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的60分钟收盘价为：36.8 get_bars 获取2020-12-10 11:10:00的1分钟收盘价为：36.8 ``` 可以得出结论： **用get_price获取数据，frequency='daily'时，无视输入的分秒时间，取得的数据是当日的收盘价。 用get_bars获取数据，frequency='1d'时，根据输入的分秒时间，取得的数据是精确到分秒当前时刻的收盘价，非当日的收盘价。** 继续测试： ``` b1 = get_price(security, start_date=None, end_date=today, frequency='daily', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) b2 = get_price(security, start_date=None, end_date=now, frequency='1m', fields='close', skip_paused=False, fq='pre', count=1, panel=True, fill_paused=True) b3 = get_bars(security, 1, unit='1m', fields='close', include_now=True, end_dt=now, fq_ref_date=None,df=True) print('-'*70) print(f'get_price 获取当日某一时刻的日线收盘价为：{b1.close[0]}') print(f'get_price 获取当日某一时刻的1分钟收盘价为：{b2.close[0]}') print(f'get_bars 获取当日某一时刻的1分钟收盘价为：{b3.close[0]}') ``` 观察输出： ``` get_price 获取当日某一时刻的日线收盘价为：36.98 get_price 获取当日某一时刻的1分钟收盘价为：36.98 get_bars 获取当日某一时刻的1分钟收盘价为：36.98 ``` 得到结论： **用get_price获取数据，frequency='daily'时，时间为当日时，取得的数据是精确到分秒的最新时刻的收盘价。** 继续测试： ``` c0 = get_price(security, start_date=None, end_date='2020-12-10 11:12:00', frequency='30m', fields=['close'], skip_paused=False, fq='pre', count=3, panel=True, fill_paused=True) c1 = get_bars(security, 3, unit='30m', fields=['date','close'], include_now=True, end_dt='2020-12-10 11:12:00', fq_ref_date=None,df=True) c2 = get_bars(security, 3, unit='30m', fields=['date','close'], include_now=False, end_dt='2020-12-10 11:12:00', fq_ref_date=None,df=True) print('-'*70) print(f'get_price 获取30分钟bar的数据(include_now=True)：{c0}') print(f'get_bars 获取30分钟bar的数据(include_now=True)：{c1}') print(f'get_bars 获取30分钟bar的数据(include_now=False)：{c2}') ``` 观察输出： ``` get_price 获取30分钟bar的数据(include_now=True)： close 2020-12-10 10:12:00 36.79 2020-12-10 10:42:00 36.76 2020-12-10 11:12:00 36.91 get_bars 获取30分钟bar的数据(include_now=True)： date close 0 2020-12-10 10:30:00 36.76 1 2020-12-10 11:00:00 36.88 2 2020-12-10 11:12:00 36.91 get_bars 获取30分钟bar的数据(include_now=False)： date close 0 2020-12-10 10:00:00 36.38 1 2020-12-10 10:30:00 36.76 2 2020-12-10 11:00:00 36.88 ``` 得到结论： **get_price和get_bars的数据划分方式不同： get_price以当前的时刻，以频率为固定间隔，往前切片取数据。 get_bars以开盘的时刻，以频率为固定间隔，往后切片取数据。 get_bars的数据切分方式，与行情软件的K线划分一致。** 测试完毕，总算对get_price和get_bars获取的数据有了清晰的认识。也希望可以帮到那些和我一样，对get_price和get_bars还有疑问的同行者。 遇坑填坑，在量化的道路上，终可越走越远！祝愿我们每个人都早日实现财务自由，拥抱幸福的人生！