# Quant_Python_API_Doc
`文档版本：3.3.5` `Python 版本：3.6.8` `更新日期：2021.08.18`
**更新说明**
| 序号 | 更新时间 | 新增项 |
| ---- | ---------- | ------------------------------------------------------------ |
| 1 | 2020.01.16 | 新增函数说明：cancel_task(taskId, accountId, accountType, ContextInfo) |
| 2 | 2020.03.03 | 新增函数说明：
1. 获取指定期权品种的详细信息 ContextInfo.get_option_detail_data()
2. 定时器函数 run_time(funcName, period, startTime, market)
内容更新：
1. get_trade_detail_data() 新增获取任务功能
2. ContextInfo.get_financial_data() 新增公告时间 |
| 3 | 2020.05.20 | 新增函数说明：
1. 获取账户新股申购额度 get_new_purchase_limit()
2. 获取当日新股新债信息 get_ipo_data()
内容更新：
1. passorder() 函数补充说明 |
| 4 | 2020.05.21 | 新增函数说明：
1. 获取一篮子证券编码数据 ContextInfo.load_stk_list()
2. 获取一篮子证券编码及数量数据 ContextInfo.load_stk_vol_list()
3. 从本地获取行情数据 ContextInfo.get_local_data()
4. 获取换手率数据 ContextInfo.get_turnover_rate()
5. 获取ETF申赎清单数据 get_etf_info()
6. 获取ETF的基金份额参考净值 get_etf_iopv()
7. 停止处理函数 stop()
8. 获取合约详细信息 ContextInfo.get_instrumentdetail()
9. 获取期货合约到期日 ContextInfo.get_contract_expire_date()
10. 引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名 ContextInfo.get_ext_all_data() |
| 5 | 2020.06.18 | 新增函数说明：
1. 暂停任务 pause_task()
2. 继续任务 resume_task()
内容更新：
1. smart_algo_passorder 新增参数
2. order （委托对象）中新增 m_nTaskId （任务号）
3. 新增任务对象 CTaskDetail 说明
4. 新增下单操作类型 / 主要交易类型 enum_EOperationType 说明 |
| 6 | 2021.01.07 | 新增函数说明：
1. 获取指定期权标的对应的期权品种列表 ContextInfo.get_option_undl_data()
2. 查询两融最大可下单量 query_credit_opvolume()
3. 查询两融最大可下单量的回调 credit_opvolume_callback()
4. 获取多因子数据 ContextInfo.get_factor_data() |
| 7 | 2021.03.10 | 新增函数说明：
1. 获取过期ST数据 ContextInfo.get_his_st_data()；
2. 获取过期指数数据 ContextInfo.get_his_index_data()；
3. 订阅行情数据 ContextInfo.subscribe_quote()
4. 反订阅行情数据 ContextInfo.unsubscribe_quote()
5. 获取当前所有的行情订阅信息 ContextInfo.get_all_subscription()
内容更新：
1. 用户自行安装 Python 三方库
2. 用户自定义 Python 库路径及 iQuant Python 库下载
3. 新增多因子数据接口使用方法 |
| 8 | 2021.04.20 | 新增函数说明：
1. 获取指定期权列表 ContextInfo.get_option_list()
2. 获取指定期权品种的实时隐含波动率 ContextInfo.get_option_iv()
3. 基于BS模型计算欧式期权理论价格 ContextInfo.bsm_price()
4. 基于BS模型计算欧式期权隐含波动率 ContextInfo.bsm_iv() |
| 9 | 2021.06.04 | 内容更新：
1. 多因子数据 Python 接口使用说明
2. 回测模式和运行模式的区别更新说明，新增了业务支持说明
3. 下单函数新增说明：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期 k 线收盘价结算
4. 更正了 passorder 信用账号股票卖出参数，由 33 改为 34
5. 沪港通和深港通的市场代码由原来的 HGT 和 SHT 统一更改为 HK
6. 更正了多处笔误 |
| 10 | 2021.08.18 | *为丰富用户产品种类，支持高净值用户使用 Level2 指标进行 python 策略交易，国信对 Level2 产品进行差异化定价，其中：
标准版：可展示 Level2 行情，并可在行情界面查看 / 运行 Level2 相关数据指标。
增强版：在标准版的基础上，支持用户在策略中使用相关函数获取 Level2 行情指标数据，并使用该策略交易。*
新增函数说明（仅支持在 Level2 增强版使用）：
1. 获取行情数据第二版 ContextInfo.get_market_data_ex()
2. 订阅行情数据 ContextInfo.subscribe_quote() 新增了订阅Level2 数据功能
内容更新：
1. 优化部分内容说明，提高阅读体验 |
# 概述
感谢您使用国信 iQuant 极速策略交易平台，以下简称 iQuant 平台，本文档主要介绍 iQuant 平台 Python API 的使用方法。内容较多，可使用 Ctrl + F 进行关键字搜索。
iQuant 平台与其他普通股票软件最大的不同点就是其提供历史数据下载、模型编辑、模型回测、模型交易、算法交易及交易风控等完整量化交易功能。通过 iQuant 平台，用户可以快速的将自己的转化为计算机代码，形成自己的交易策略，让计算机帮助用户实现策略的回测检验并实现无人值守自动化交易。
在量化策略编写语言的支持上，iQuant 平台目前支持 Python 。在后续的规划中，iQuant 平台将全面支持市面上主流的量化编程语言。
随着量化在国内的深入发展以及大量专业编程人员进入量化这个领域，市场上的量化投资者对 Python 的需求越来越大，iQuant 平台 的 Python API 就是为了满足这部分投资者而量身打造。iQuant 平台的 Python API 既可以高效使用 iQuant 平台底层的数据接口及交易接口，也可以方便地引入 Python 支持的第三方库，极大地便利了量化投资者的模型策略需求。
# 1. 创建策略
## 1.1. 策略示例
### 1.1.1. 一个简单的 Python 策略
*简单的Python策略*
上图展示了如何在 iQuant 平台上用 Python 写一个输出 hello world 的模型。图中的模型实现了一个 Python 模型 **必须实现** 的两个接口：** init()** 与 **handlebar()** 。输出窗口展示了这个模型的运行输出。平台首先调用 init() 方法输出了 hello init，随后在每根 K 线上调用一次 handlebar() ，输出一次 hello handlebar。
## 1.2. 运行机制
### 1.2.1. 重要概念
**（1）Bar的概念**
我们把单根 K 线称之为 Bar，每根 Bar 由 tick（分笔）组成。
*分钟 Bar 示例*
iQuant 平台的模型是根据行情驱动，逐 K 线运行，每根 K 线调用一次 Python 模型中的 handlebar(ContextInfo) 函数。
根据选择的运行周期不同，handlebar(ContextInfo) 函数的运行次数也不同。如选择在日线上运行策略，则 handlebar(ContextInfo) 函数每天被调用一次（盘中虽会每个 tick 调用一次，但只有最后一个 tick 才会判定交易函数是否被调用）。
**（2）Init**
init是一个Python模型的初始化方法。在模型加载的时候，平台会调用init方法，做一些必要的初始化，比如初始化股票池、初始化资金账号、初始化全局变量等。如果用户的模型无需做初始化，可以在方法体中写pass，但方法的定义必须存在，否则模型的运行会报错。
*Init 初始化*
**（3）Handlebar**
handlebar 是整个 Python 模型中的核心执行函数。当模型从数据层获取到运行所需要的数据之后，会对数据集上的每一根 bar，调用一次 handlebar 函数，处理当前这根 bar 上的数据。也就是说，用户模型的核心逻辑都是写在该函数中的，如获取数据，设置下单条件等。在 handlebar 中处理完数据后，用户可以通过 paint 方法将需要绘图输出的结果返回给界面。界面会将输出结果如实的展示出来。
**（4）ContextInfo**
ContextInfo 是整个 Python 框架中的一个核心对象。它包含了各种与 Python 底层框架交互的 API 方法，也是一个全局的上下文环境，可以在 init 以及 handlebar 这两个函数中自由地传递用户创建的各种自定义数据。
### 1.2.2. Python 策略运行机制
用户在界面上提交请求后，在最终看到结果前会经历两步：
（1）创建模型，初始化环境，发送数据请求；
（2）数据到达后，调用 Python 的 init 函数进行 Python 初始化，然后运行 handlebar 方法；
ContextInfo 是 Python 模型中的全局对象，其中封装了 benchmark，universe 等变量，也封装了 get_history_data 等重要函数，是 init 与 handlebar 之间，以及各个 handlebar 之间进行信息传递的重要载体。用户也可以在其中封装自己想要定义的全局变量或函数，但注意不要与原有的重名。
init 和 handlebar 是 Python 模型中最重要的方法，也是唯二由 C++ 直接调用的方法，所有的执行代码都尽量写在这两个方法中或由其中的函数调用。
init 是 Python 的初始化方法，负责初始化模型运行所需的初始变量，如对于基准 benchmark 和股票池 universe 的初始化。
handlebar 是 Python 的核心执行函数。在 K 线图上运行时会根据主图的时间轴，每个时间点会进入相应的 handlebar 方法，可在 handlebar 中使用 ContextInfo.barpos 来获取当前的 bar 索引位置。
*获取当前 Bar 位置*
*注：
索引：索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码（索引号）快速找到所需的内容。
时间戳：时间戳是指格林威治时间 1970 年 01 月 01 日 00 时 00 分 00 秒（北京时间 1970 年 01 月 01 日 08 时 00 分 00 秒）起至现在的总秒数。通俗的讲，时间戳是一份能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据。
### 1.2.3. Python 交易函数运行机制
iQuant 平台模型是根据行情驱动，逐 K 线运行的。即点击运行模型时，模型是从第 0 根 K 线开始运行到最后一根 K 线（如想加快模型运行速度，可以策略编辑器 - 基本信息中设置快速计算，限制计算范围，只计算最新的指定数量的 K 线范围），每根 K 线调用一次 Python 模型中的 handlebar(ContextInfo) 函数。
*逐 K 线运行：从第 0 根 K 线一直调用 handlebar(ContextInfo) 运行到最后一根*
在盘中，最后一根 K 线每变动一次，handlebar(ContextInfo) 函数被执行一次。这根 K 线的最后一个 tick 判定模型信号是否成立，如果模型信号成立，交易函数被调用，则在下一根 K 线的第一个 tick 发出下单信号，生成下单任务。
*每个 tick 数据来时，最后一根 K 线会随着变动*
*一个模型判定：当收盘价 > 开盘价时产生模型信号触发下单*
如上图，当盘中运行到最后一根 K 线的时候，每个 tick 数据来时都会判定一下这个条件是否成立，当不是这根 K 线的最后一个 tick，之前的所有的 tick 成立的产生的信号就是虚的信号。只有当这个 K 线确定时，产生的信号才是有效信号，才会触发下单。
模型运行在日 K 线周期及日 K 线以上周期时，因为是在下一根 K 线的第一个 tick（最新行情 tick ）发出下单信号，而下一个 K 线就是第二日了。所以模型运行当日无法下单，除非：
（1）设置 passorder 函数中的 quickTrade 参数为 1 ，立即下单；
（2）使用 do_order(ContextInfo) 函数。
quickTrade 参数设置为 1 可实现最后一根 K 线没有走完生成的模型信号也发出下单信号。
do_order(ContextInfo) 函数被调用后会把上一根 K 线生成的模型信号立刻发出，且只发一次，解决交易函数必须是在下一根 K 线的第一个 tick 数据时发信号的问题。
# 2. 创建一个 Python 策略
## 2.1. 新建一个 Python 策略
模型创建方法有三种：
方法一，在【策略开发】界面，使用平台预置的各种示例模型，点击后方“编辑”按钮，并在弹出的【策略编辑器】中以此示例模型代码为基础进行编写。
*我的主页-编辑模型*
方法二，在【策略开发】界面，点击新建模型，选择 Python 模型，在弹出的【策略编辑器】中从头到尾编写一个用户自己的量化模型。
*策略开发-新建模型*
方法三，在模型管理面板右键，选择新建模型，并选择 Python 模型。
*模型管理-新建模型*
## 2.2. 策略编写
【策略编辑器】是国信专门为模型开发者设计的，集成了模型列表、函数列表、函数帮助、模型基本信息、参数设置、回测参数等多个部分，拥有代码高亮、自动补全等特色功能于一体的便捷的模型编辑、开发环境。
*模型编辑页面 右侧可选择策略默认的周期、品种*
编写 Python 策略需在开始时定义编码格式，如 gbk。
之后可选择导入第三方库，所选第三方库要在国信管理端白名单内才可运行。
Init 方法和 handlebar 方法的定义是必须的。Init 方法会在策略运行开始时调用一次，用以初始化所需对象（包裹在 ContextInfo 对象中传递），设定股票池等。
*Handlebar 方法会在历史 K 线上逐 K 线调用，平台会保存函数所做更改。*
在盘中交易时间，handlebar 函数会随行情推送（tick 数据）被调用，当一个 tick 数据为所在 K 线最后一个 tick 时，此 tick 调用的 handlebar 所做的更改会被平台保存，如有交易指令，会在下一根K 线的第一个 tick 到来时发送；其他 tick 可以打印运行结果，但 handlebar 所做更改不会被保存，也不会发送交易信号。
编写创建完模型后，对应模型的基本信息和回测参数进行设置。
**基本信息**包括：
> **名称：** 填写模型名称
>
> **快捷码：** 默认根据模型名称自动生成拼音首字母拼写，如需自定义可以手动进行更改，用于键盘精灵快速引用模型
>
> **说明：** 简单的说明模型功能
>
> **分类：** 保存当前模型到某个分类下面
>
> **位置：** 模型回测或运行时的位置，有副图、主图叠加、主图三种显示位置
>
> **默认周期：** 点击模型回测或运行时的默认主图周期，可手动切换
>
> **默认品种：** 点击模型回测或运行时的默认主图品种，可手动切换
>
> **复权方式：** 提供不复权、前复权、后复权、等比前复权、等比后复权 5 种复权方式
>
> **快速计算：** 限制计算范围，默认为 0 时模型运行会从模型设置的默认品种（主图）的第一根 K 线开始计算，设置为 n 则从当前 K 线再往前 n 个 K 线开始计算
>
> **刷新间隔：** 用来设置策略运行的时间间隔。设置了刷新间隔，即每隔一段时间策略按照当前行情运行一次
>
> **加密公式：** 加密后的公式只有输入密码才可以查看源代码
>
> **凭密码导出公式：** 此项只有在开启 “加密公式” 后才能生效，生效后只能使用密码导出到本地
>
> **用法注释：** 简短的说明模型使用的一些注意项，可不填
*策略编辑器-基本信息*
回测模式指策略以历史行情为依据进行运算，投资者可观察该策略在历史行情所获得的年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率等指标表现。
**回测参数**包括：
> **开始时间、结束时间：** 设置模型回测时间区间
>
> **基准：** 设置模型收益的参考基准
>
> **初始资金：** 设置模型回测的初始资金
>
> **保证金比例：** 设置期货的保证金比例
>
> **滑点：** 设置回测撮合时的滑点，模拟真实交易的冲击成本
>
> **手续费类型：** 支持按成交额比例或者固定值计算手续费
>
> **买入印花税：** 设置买入印花税比例
>
> **卖出印花税：** 设置卖出印花税比例
>
> **最低佣金：** 设置单笔交易的最低佣金数额
>
> **买入佣金：** 设置买入标的时的佣金比例
>
> **平昨佣金：** 设置股票、期货平昨佣金比例
>
> **平今佣金：** 设置期货平今佣金比例
>
> **最大成交比例：** 控制回测中最大成交量不超过同期成交量*最大成交比例。可以点击此参数旁边的'？'按钮了解详情
*策略编辑器-回测参数*
使用者也可在参数设置中设置好参数值，参数名为变量名，模型中可以调用。最新值为变量默认值，运行/回测模式使用。
其中最小 / 最大 / 步长项，为遍历参数。初始项可不填。最小 / 最大都是包含在遍历区间内的，如图所示三个变量，测评时会遍历（20-3+1）*[（160-140）/10+1]*[（-150+250）/10+1] 种组合。
*策略编辑器-参数设置*
点击公式测评，可选择回测模式支持的指标，如单位净值，最大回撤等，作为评价标准。
*策略编辑器-公式评测*
点击优化，评测结果弹窗显示不同参数变量组合下的回测结果，根据结果选择最优参数组合。可点击所需指标进行排序。需要注意的是，在测评之前，需要针对所选品种和周期补充数据。
## 2.3. 补充数据
在创建用户的模型之前，用户应使用客户端提供的“数据管理”功能，选择并补充模型所需的相应市场、品种以及对应周期的历史数据。
*操作-数据管理*
## 2.4. 策略运行
策略编写完毕后，点击编译，可保存策略。编译按钮在 Python 策略中只起保存功能，不会检查语法与引用的正误。之后点击运行可以看到策略运行效果（如有错误，会在日志输出的位置报错）。
*策略编辑器-运行*
如当前平台所处界面为“行情”界面或“交易”界面，点击运行之前，需在行情中手动设置好 K 线品种和周期，点击运行后，策略即可在当前主图下运行，如下图所示。
*策略运行状态之一*
如平台当前界面处于“我的主页”界面或“策略开发”和“策略交易”等非行情界面，点击运行时，会基于策略编辑器 - 基本信息中所设置的默认周期和默认品种运行。
*策略运行状态之二*
当选择的运行位置为副图时， 如想关闭策略，将主图下方策略运行的附图关闭即可。
*关闭运行中的策略之一*
*关闭运行中的策略之二*
当选择的运行位置为主图叠加时，如想关闭策略，在主图上右键单击取消叠加指标即可。
当选择的运行位置为主图时，键盘精灵输入KLINE即可结束模型运行。
## 2.5. 策略调试
如果策略运行不成功，需要进行策略调试这一步。当运行出错时，报错信息会显示在日志输出面板，以供修改调试之用。
*策略调试-输出日志*
## 2.6. 策略回测
对某一策略编译成功后，点击回测，可以通过日志输出查看模型基于历史行情数据回测情况和表现。
在回测之前，需要设置好策略回测运行的主图品种和周期，以及相关的回测参数。回测主图和周期可以在策略编辑器-基本信息中进行设置，回测开始和结束时间、基准、费率等可以在策略编辑器 - 回测参数中设置。
用户在回测前，需根据此策略回测运行的主图、周期和时间，在【数据管理】中对行情数据进行下载补充。如回测时间设置为 20180930 至 20190530 ，运行主图为 SZ.000001 平安银行日线，补充数据时可进行如下设置。
*操作-数据管理*
如果回测正常的话，主界面会跳转到模型设置的默认标的和默认周期界面，并输出模型绩效分析结果。
*策略编辑器-模型回测*
此时，可最小化或者关闭【策略编辑器】，并对回测结果进行分析，随着光标在 K 线主图上的移动，右边回测结果展示窗口会动态显示截止光标所在当日的绩效分析结果（包括年化收益，基准年化收益，单位净值，下方差，信息比率，夏普比率，波动率，索提诺比率，阿尔法系数，贝塔系数，跟踪误差，最大回撤，胜率等）、当日买入、当日卖出、持仓列表。
以上列表均可鼠标右键复制和导出数据。
*回测结果分析-回测结果随十字光标移动动态展示*
如需根据模型生成的买入、卖出列表进行手工交易，则可直接点击“买入'或“卖出'按钮，平台会弹出下单界面由用户进行确认后进行普通交易下单或算法交易下单。交易方式可点击卖出按钮右侧的普通交易进行切换设置。
*回测结果买入*
副图回测指标：提供图形化的展示，除去绩效分析的相关指标外，用户可以通过编辑模型代码自定义输出一些特色指标，鼠标右键可以选择复制模型运行结果（每一天的数据）。
*回测结果分析-附图指标输出*
另外，回测结果还提供了持仓分析、历史板块汇总、操作明细、日志输出等信息，方便用户进行深入分析。
> **持仓分析：** 可查看光标所在当天持仓的行业分布，展示在相关行业的市值情况、盈利情况、权重以及股票数量情况，鼠标右键可以复制和导出数据；可切换对比基准，和模型持仓进行对比。
>
> **历史板块汇总：** 可查看模型自回测日期以来到光标所在日期该模型交易标的的汇总信息，包括累计盈亏、累计交易量、累计交易额、持仓天数等；点击选择板块，可以自行选择其常用板块进行板块的各项数据累计汇总；汇总数据均可以进行排序，鼠标右键可以复制和导出数据。
>
> **操作明细：** 可查看模型回测的历史每一笔交易的明细。
>
> **日志输出：** 可用于调试输出模型回测和运行情况。
*回测结果分析-绩效分析、当日买入、当日卖出、当日持仓*
*回测结果分析-持仓分析*
*回测结果分析-历史品种汇总、历史板块汇总*
*回测结果分析-操作明细、日志输出*
## 2.7. 回测、运行两种模式的区别
在模型编辑器中，有“回测”和“运行”两个按钮，分别代表两种模式，它们之间的区别如下：
（1）回测模式指策略以历史行情为依据，以回测参数中的开始时间、结束时间为回测时间区间进行运算，投资者可观察该策略在历史行情所获得的年化收益率、夏普比率、最大回撤、信息比率等指标表现。回测模式目前仅支持**股票、期货、ETF期权**三种业务。
（2）运行模式指策略根据实时行情信号进行运算，以主图行情开始时间到当前时间为运行区间，进行策略的模拟运行，但不进行真实的委托。运行模式可以支持**股票、期货、ETF期权、两融、沪港通、深港通**等业务品种。
注：如果需要向模拟/实盘柜台发送真实的委托，请将策略加入到“模型交易”中，并将策略的运行模式切换为“实盘”模式。
# 3. Python API 手册
（1）国信 Python API 是绑定在我们的主流平台中的，底层是 C++，保证了国信 Python API 对行情数据，财务数据等的高访问速度。
（2）支持跨资产类别的量化交易策略的回测、模拟交易功能。依照我们提供的的策略模板，可以编程出各种独特的投资策略，进行单一市场或跨市场交易。
（3）可以便捷的对投资策略进行日频率、分钟频率的历史回测，了解策略在市场中的历史表现，比较不同策略的优劣；也可以对策略进行模拟交易，了解策略在市场中的真实表现，更加准确的对策略进行评估。
（4）采用的是所见即所得的策略运行机制，完美展示策略运行结果。
## 3.1. 对第三方库的支持
iQuant Python API 提供基于**Python 3.X** 规范的标准量化投资策略应用程序接口。我司主要通过以下两种方式对外提供：
### 3.1.1. 平台自带的 Python 环境
iQuant 平台的安装包默认自带 Python 运行环境。用户安装完国信客户端后，默认可以直接使用Python。在这个打包的Python环境中，国信除了提供标准的 Python api 带的库外，还集成了如下一些第三方库：
| 名称 | 版本 | 说明 |
| ----------- | ------ | ------------------------------------------------------------ |
| NumPy | 1.16.2 | NumPy (Numeric Python) 提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。 |
| Pandas | 0.22.0 | Python Data Analysis Library 或 Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。 |
| Patsy | 0.5.0 | 一个线性模型分析和构建工具库。 |
| SciPy | 1.2.1 | SciPy 函数库在 NumPy 库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等等。 |
| Statsmodels | 0.8.0 | Python 的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。 |
| TA_Lib | 0.4.17 | 称作技术分析库，是一种广泛用在程序化交易中进行金融市场数据的技术分析的函数库。它提供了多种技术分析的函数，可以大大方便我们量化投资中编程工作，内容包括：多种指标，如 ADX, MACD, RSI, 布林轨道等；K 线形态识别，如黄昏之星，锤形线等等。 |
| sklearn | 0.20.3 | Scikit-learn(sklearn) 是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。 |
| tensorflow | 1.8.0 | TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框架。 |
| numexpr | 2.7.0 | Numexpr 是一个非常简单易用的 Numpy 性能提升工具。 |
| xlrd | 1.2.0 | python 操作 excel 主要用到 xlrd 和 xlwt 这两个库，即 xlrd 是读 excel，xlwt 是写 excel 的库。 |
| xlwt | 1.3.0 | python 操作 excel 主要用到 xlrd 和 xlwt 这两个库，即 xlrd 是读 excel，xlwt 是写 excel 的库。 |
| xlsxwriter | 1.2.7 | XlsxWriter 是 Python 用来构造 xlsx 文件的模块，可用于在 Excel2007 + XLSX 文件中写入多个工作表的文本，数字，公式和超链接。可以完成 xlsx 文件的自动化构造，包括：合并单元格，制作excel图表等功能。 |
| matplotlib | 3.0.3 | matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。 |
### 3.1.2. 用户自行安装 Python 三方库
对于有经验的 Python 开发者来说，平台提供了自行安装第三方库的方式。为了引入额外的第三方库，用户需要做如下一些操作：
**安装前注意事项：**
- **三方库的安装有可能会引起系统错误，建议有经验的用户进行尝试，已经内置的库，如果没有特殊需要请勿随意升级，特别是平台内置的 pandas 库请务必不要升级，其他库请自行尝试；**
- **安装三方库前，请备份 `iQuant安装目录\bin.x64\` 目录下的 `DLLs` 和 `Lib` 这两个文件夹，以便在安装三方库引起系统错误后，替换回来，恢复系统默认的库所用。**
**安装流程：**
1. 下载官方的 Python3，并安装（目前 iQuant 内置的 Python 版本为3.6.8，安装的官方的 Python 版本最好也是3.6.8，这样安装的库有最好的兼容性）；
2. 按【win + r】键打开系统运行框，输入cmd，回车，打开 cmd 命令行窗口；
3. 在命令行窗口输入一下命令，并回车进行安装：
```
Python3安装目录\Scripts\pip.exe install 三方库的名称 --target=iQuant安装目录\bin.x64\Lib\site-packages
```
4. 安装示例：
- 如要安装tensorflow，可在cmd窗口中输入以下指令：
```
C:\Python36\Scripts\pip.exe install tensorflow --target=D:\iQuant\bin.x64\Lib\site-packages
```
- 如果是升级的话加-U参数，例如：
```
C:\Python36\Scripts\pip.exe install -U tensorflow --target=D:\iQuant\bin.x64\Lib\site-packages
```
- 临时使用清华源安装（速度快）：
```
C:\Python36\Scripts\pip.exe install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow --target=D:\iQuant\bin.x64\Lib\site-packages
```
经过以上几个步骤后，用户就可以在国信的 Python 编辑器中使用自己安装的 Python 第三方库。
### 3.1.3. 用户自行设置 Python 三方库路径
为了满足部分客户需求，系统也提供了自行设定三方库的路径的功能，可点击系统左上方设置，在弹出的系统设置面板中，切换到交易设置 - 模型设置子面板，设置功能如下：
Python库路径：可自定义设定 Python 库的路径；
Python库下载：点击 Python 库下载，系统将会从服务器上下载最新的 iQuant Python 库到上面指定的路径。
## 3.2. 使用说明
### 3.2.1. 概述
#### 3.2.1.1. 一般规定
在编写一个策略时，首先需要在代码的最前一行写上：
#coding:gbk 统一脚本的编码格式是GBK
#### 3.2.1.2. 重要方法
iQuant 平台 Python API 策略代码结构分两个部分，初始化函数 init() 和行情事件函数 handlebar() 。
初始化函数 init() 在整个策略中只执行一次，一般在此函数中设置交易佣金、滑点、基准等一些常用参数。
行情事件函数 handlebar() 为行情数据的处理函数，当前图中每根 K 线为一个行情数据，handlebar() 在每根 K 线上分别依次执行一次。特别的，对于实时行情，最后一根 K 线还没确定时，每个tick执行一次 handlebar() 。handlebar() 里面一般写整个策略的执行逻辑。
Python策略中必须有包含这两个基本方法，否则策略将运行不起来。
#### （1）初始化函数 init()
**用法：** init(ContextInfo)
**释义：** 初始化函数，只在整个策略开始时调用运行一次
**参数：** ContextInfo：策略运行环境对象，可以用于存储自定义的全局变量
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.initProfit = 0
```
#### （2）行情事件函数 handlebar()
**用法：** handlebar(ContextInfo)
**释义：** 行情事件函数，每根 K 线运行一次；实时行情获取状态下，先每根历史 K 线运行一次，再在每个 tick 数据来后驱动运行一次
**参数：** ContextInfo：策略运行环境对象，可以用于存储自定义的全局变量
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 输出当前运行到的 K 线的位置
print(ContextInfo.barpos)
```
### 3.2.2. ContextInfo 对象
ContextInfo 是策略运行环境对象，是 init() 和 handlebar() 这两个基本方法必传参数，里面包括了终端自带的属性和方法，还可以添加自定义属性。
*注：除特殊标明外，以下函数均支持回测和实盘/模拟运行模式。
#### （1）设定股票池 ContextInfo.set_universe()
**用法：** ContextInfo.set_universe(stocklist)
**释义：** 设定股票池
**参数：** list
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
stocklist = ['000300.SH','000004.SZ']
ContextInfo.set_universe(stocklist)
```
#### （2）设定交易账号 ContextInfo.set_account()
**用法：** ContextInfo.set_account(account)
**释义：** 设定交易账号，并将该账号用于之后的交易主推订阅。
*注：
> 一、可多次调用以设置多个账号，应在init中进行设置完毕，init执行后再设置将不再订阅交易主推；
>
> 二、调用passorder传入账号为空时会使用最后一次设置的账号作为下单账号。
**参数：** string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
account = '6000000223'
ContextInfo.set_account(account)
```
#### （3）设定回测起止时间 ContextInfo.start / ContextInfo.end
**用法：** ContextInfo.start / ContextInfo.end
**释义：** 设定回测起止时间，标准格式如"2009-07-14 01:13:30"，读写
*注：
> 一、此函数只支持回测模式；
>
> 二、仅在init中设置生效，应在init中设置完毕；
>
> 三、缺省值为策略编辑界面设定的回测时间范围；
>
> 四、回测起止时间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；
>
> 五、结束时间小于等于开始时间则计算范围为空。
**参数：** 无
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.start = '2012-06-06 10:00:00'
ContextInfo.end = '2013-08-08 14:30:00'
```
#### （4）设定回测初始资金 ContextInfo.capital
**用法：** ContextInfo.capital
**释义：** 设定回测初始资金，读写，默认为 1000000
*注：此函数只支持回测模式。回测初始资金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：** 无
**返回：** number
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.capital = 10000000
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.capital)
```
#### （5）设定策略回测滑点 ContextInfo.set_slippage()
**用法：** ContextInfo.set_slippage(slippageType, slippage)
**释义：** 设定策略回测滑点，默认值 0.00
*注：此函数只支持回测模式。回测滑点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：**
- slippageType：滑点类型，可选值：
> 0：tick跳数设置滑点
>
> 1：按照固定值（价格）设置滑点
>
> 2：价格比例设置滑点
- slippage：滑点值
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 按照固定值（价格）设置滑点值为 0.01
ContextInfo.set_slippage(1, 0.01)
```
#### （6）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：**
```python
def init(ContextInfo):
# 万三
commission = 0.0003
# 设定开仓手续费和平仓手续费以及平今手续费均为 0.0003，其余为 0
ContextInfo.set_commission(commission)
```
**示例2：**
```python
def init(ContextInfo):
commissionList = [0,0.0001, 0.0003, 0.0003, 0, 5]
# 设定买入印花税为 0，卖出印花税为 0.0001，开仓手续费和平仓（平昨）手续费均为万三，平今手续费为 0，最小手续费为 5
ContextInfo.set_commission(0, commissionList)
```
#### （7）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：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_universe())
```
#### （8）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
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.period)
```
#### （9）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：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.barpos)
```
#### （10）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：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.time_tick_size)
```
#### （11）判定是否为最后一根 K 线 ContextInfo.is_last_bar()
**用法：** ContextInfo.is_last_bar()
**释义：** 判定是否为最后一根 K 线
**参数：** 无
**返回：** bool，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.is_last_bar())
```
#### （12）判定是否为新的 K 线 ContextInfo.is_new_bar()
**用法：** ContextInfo.is_new_bar()
**释义：** 某根 K 线的第一个 tick 数据到来时，判定该 K 线为新的 K 线
**参数：** 无
**返回：** bool，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.is_new_bar())
```
#### （13）判定股票是否停牌 ContextInfo.is_suspended_stock()
**用法：** ContextInfo.is_suspended_stock(stockcode.market)
**释义：** 判定股票是否停牌
**参数：** 股票市场和代码
**返回：** bool，返回值含义：
> True：停牌
>
> False：未停牌
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.is_suspended_stock('600004.SH'))
```
#### （14）判定给定股票代码是否在指定的板块中 is_sector_stock()
**用法：** is_sector_stock(sectorname, market, stockcode)
**释义：** 判定给定股票代码是否在指定的板块中
**参数：**
- sectorname：string，板块名
- market：string，市场
- stockcode：string，股票代码
**返回：** bool，返回值含义：
> True：在板块中
>
> False：不在板块中
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(is_sector_stock('沪深300','SH','600000'))
```
#### （15）判定给定股票是否属于某个类别 is_typed_stock()
**用法：** is_typed_stock(stocktypenum, market, stockcode)
**释义：** 判定给定股票是否属于某个类别
**参数：**
- stocktypenum：number，类别标号，如股票类别标号为100003，详细见[6.3. 附录3 is_typed_stock 函数证券分类表](# 6.3. 附录3 is_typed_stock 函数证券分类表)，或者见 xtstocktype.lua 文件
- market：string，市场
- stockcode：string，股票代码
**返回：** number，返回值含义：
> 1：True
>
> 0：False
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(is_typed_stock(100003,'SH','600000'))
```
#### （16）判定给定股票代码是否在指定的行业分类中 get_industry_name_of_stock()
**用法：** get_industry_name_of_stock(industryType, stockcode)
**释义：** 判定给定股票代码是否在指定的行业分类中
**参数：**
- industryType：string，行业类别，有 'CSRC' 和 'SW' 两种
- stockcode：string，形式如 'stockcode.market'，如 '600000.SH'
**返回：** string：对应行业名，找不到则返回空 string
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(get_industry_name_of_stock('SW','600000.SH'))
```
#### （17）获取当前图代码 ContextInfo.stockcode
**用法：** ContextInfo.stockcode
**释义：** 获取当前图代码，只读
**参数：** 无
**返回：** string：对应主图代码
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.stockcode)
```
#### （18）获取当前主图复权处理方式 ContextInfo.dividend_type
**用法：** ContextInfo.dividend_type
**释义：** 获取当前主图复权处理方式
**参数：** 无
**返回：** string，返回值含义：
> 'none'：不复权
>
> 'front'：向前复权
>
> 'back'：向后复权
>
> 'front_ratio'：等比向前复权
>
> 'back_ratio'：等比向后复权
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.dividend_type)
```
#### （19）获取当前主图市场 ContextInfo.market
**用法：** ContextInfo.market
**释义：** 获取当前主图市场，只读
**参数：** 无
**返回：** string：对应主图市场
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.market)
```
#### （20）根据代码获取名称 ContextInfo.get_stock_name()
**用法：** ContextInfo.get_stock_name('stockcode')
**释义：** 根据代码获取名称
**参数：** stockcode：股票代码，如'000001.SZ'，缺省值 ' ' 默认为当前图代码
**返回：** string（GBK编码）
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_stock_name('000001.SZ'))
```
#### （21）根据代码返回对应股票的上市时间 get_open_date()
**用法：** get_open_date('stockcode')
**释义：** 根据代码返回对应股票的上市时间
**参数：** stockcode：股票代码，如'000001.SZ'，缺省值 ' ' 默认为当前图代码
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_open_date('000001.SZ'))
```
#### （22）表示当前是否开启回测模式 ContextInfo.do_back_test
**用法：** ContextInfo.do_back_test
**释义：** 设定是否开启回测模式，只读，默认值为 False
**参数：** 无
**返回：** bool
#### （23）获取回测基准 ContextInfo.benchmark
**用法：** ContextInfo.benchmark
**释义：** 获取回测基准，只读
*注：此函数只支持回测模式。
**参数：** 无
**返回：** string
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.benchmark)
```
#### （24）设定回测系统输出日志显示级别 ContextInfo.data_info_level
**用法：** ContextInfo.data_info_level
**释义：** 设定回测平台输出日志显示级别，默认是0，可设置的值有：0 信息，1 警告，2 错误，3 致命，根据设定显示大于等于该级别的日志
*注：此函数只支持回测模式。
**参数：** 无
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 显示'错误'级别以上的信息
ContextInfo.data_info_level = 2
```
#### （25）获取某个记录类型对应的某个时刻的记录情况 get_result_records()
**用法：** get_result_records (recordtype, index, ContextInfo)
**释义：** 获取某个记录类型对应的某个时刻的记录情况。
*注：模型回测时有效，获取的为回测面板中的记录结果
**参数：**
- Recordtype：string，面板类型，可选值：
> 'buys'：买入持仓
>
> 'sells'：卖出持仓
>
> 'holdings'：当前持仓
>
> 'historysums'：历史汇总
>
> 'dealdetails'：交易明细
- index：number，当前主图对应 K 线索引
- ContextInfo：PythonObj，Python对象，这里必须是ContextInfo
**返回：** list，返回的 list 结构中包含 0 个或多个 Python 对象，该 Python 对象内含如下属性值：
> market：string，市场代码
>
> stockcode：string，合约代码
>
> open_close：number，期货开平：1 开 0 平；股票： 1 买 0 卖
>
> direction：number，方向：1 多 -1 空；回购：1 逆回购 -1 正回购
>
> trade_price：number，持仓成本
>
> current_price：number，最新价，持仓中用这个价
>
> profit：number，持仓盈亏
>
> position：number，仓位数量
>
> current_weight：number，仓位权重[暂无有效数据]
>
> benefit_weight：number，盈利占比权重，记录类型是 'historysums' 时有效
>
> holding_periods：number，累计持仓天数，记录类型是 'historysums' 时有效
>
> buy_sell_times：number，交易次数，记录类型是 'historysums' 时有效
>
> commission：number，手续费
>
> trade_balance：number，成交额或市值
>
> operate_type：number，操作类型，记录类型是 'dealdetails' 时有效
>
> trade_date：number，交易日期，毫秒标记，记录类型是 'dealdetails' 时有效
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
print(get_result_records('buys', index, ContextInfo))
```
#### （26）设置定时器 run_time()
**用法：** run_time(funcName, period, startTime, market)
**释义：** 设置定时器
*注：回测模式时，run_time()没有意义
**参数：**
- funcName：回调函数名
- period：重复调用的时间间隔,'5nSecond'表示每5秒运行1次回调函数,'5nDay'表示每5天运行一次回调函数,'500nMilliSecond'表示每500毫秒运行1次回调函数
- startTime：表示定时器第一次启动的时间,如果要定时器立刻启动,可以设置历史的时间
**回调函数参数：** ContextInfo：策略模型全局对象
**示例：**
```python
# 此例为自2019-10-14 13:20:00后每5s运行一次myHandlebar
import time
def init(ContextInfo):
ContextInfo.run_time("myHandlebar","5nSecond","2019-10-14 13:20:00","SH")
def myHandlebar(ContextInfo):
print('hello world')
def handlebar(ContextInfo):
pass
```
#### （27）停止处理函数 stop()
**用法：** stop(ContextInfo)
**释义：** PY策略模型关闭停止前运行到的函数，复杂策略模型，如中间有起线程可通过在该函数内实现停止线程操作。
*注：PY策略可不用该函数
**参数：** ContextInfo：策略模型全局对象
**示例：**
```python
def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !')
```
### 3.2.3. 获取数据
*注：除特殊标明外，以下函数均支持回测和实盘/模拟运行模式。
#### （1）获取最新流通股本 ContextInfo.get_last_volume()
**用法：ContextInfo.get_last_volume(stockcode)**
**释义：** 获取最新流通股本
**参数：** string：必须是 'stock.market' 形式
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_last_volume('000002.SZ'))
```
#### （2）获取当前 K 线对应时间的时间戳 ContextInfo.get_bar_timetag()
**用法：** ContextInfo.get_bar_timetag(index)
**释义：** 获取当前 K 线对应时间的时间戳
**参数：** number：K 线索引号
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
print(ContextInfo.get_bar_timetag(index))
```
#### （3）获取当前主图品种最新分笔对应的时间的时间戳 ContextInfo.get_tick_timetag()
**用法：** ContextInfo.get_tick_timetag()
**释义：** 获取当前主图品种最新分笔对应的时间的时间戳
**参数：** 无
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_tick_timetag())
```
#### （4）获取指数成份股 ContextInfo.get_sector()
**用法：** ContextInfo.get_sector(sector, realtime)
**释义：** 获取板块成份股，只支持取指数成份股
**参数：**
- string：必须是 'stock.market' 形式，如 '000300.SH' ，可取如沪深300（000300.SH）、中证500（000905.SH）、上证50（000016.SH）等指数的历史成份股
- realtime：毫秒级时间戳，如不填则默认取目前最新成份股
**返回：** list：内含成份股代码，里面股票代码为 '000002.SZ' 形式
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
print(ContextInfo.get_sector('000300.SH', realtime))
```
#### （5）获取行业成份股 ContextInfo.get_industry()
**用法：** ContextInfo.get_industry(industry)
**释义：** 获取行业成份股，证监会行业，行业列表详见[6.2. 附录2 CSRC行业列表](#6.2. 附录2 CSRC行业列表)
**参数：** string：如 'CSRC采矿业'
**返回：** list：内含成份股代码，里面股票代码为 '000002.SZ' 形式
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_industry('CSRC采矿业'))
```
#### （6）获取板块成份股 ContextInfo.get_stock_list_in_sector()
**用法：** ContextInfo.get_stock_list_in_sector(sectorname, realtime)
**释义：** 获取板块成份股，支持客户端左侧板块列表中任意的板块，包括自定义板块
**参数：**
- string：板块名，如'沪深300'，'中证500'、'上证50'、'我的自选'等
- realtime：毫秒级时间戳
**返回：** list：内含成份股代码，代码形式为 'stockcode.market'，如 '000002.SZ'
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
print(ContextInfo.get_stock_list_in_sector('沪深300', realtime))
```
#### （7）获取某只股票在某指数中的绝对权重 ContextInfo.get_weight_in_index()
**用法：** ContextInfo.get_weight_in_index(indexcode, stockcode)
**释义：** 获取某只股票在某指数中的绝对权重
**参数：**
- indexcode：string，指数代码，形式如 'stockcode.market'，如 '000300.SH'
- stockcode：string，股票代码，形式如 'stockcode.market'，如 '600004.SH'
**返回：** number：返回的数值单位是 %，如 1.6134 表示权重是 1.6134%
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_weight_in_index('000300.SH', '000002.SZ'))
```
#### （8）获取合约乘数 ContextInfo.get_contract_multiplier()
**用法：** ContextInfo.get_contract_multiplier(contractcode)
**释义：** 获取合约乘数
**参数：** string：合约代码，形式如 'code.market'，如 'IF1707.IF'
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_contract_multiplier('IF1707.IF'))
```
#### （9）获取无风险利率 ContextInfo.get_risk_free_rate()
**用法：ContextInfo.get_risk_free_rate(index)**
**释义：** 获取无风险利率，用十年期国债收益率CGB10Y作无风险利率
**参数：** number：当前图 K 线索引号
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
print(ContextInfo.get_risk_free_rate(index))
```
#### （10）获取给定日期对应的 K 线索引号 ContextInfo.get_date_location()
**用法：** ContextInfo.get_date_location(strdate)
**释义：** 获取给定日期对应的 K 线索引号，如给定日期小于当前图 K 线对应的最早的日期，结果返回 0；如给定日期大于当前图 K 线对应的最新日期，结果返回最新 K 线的索引号
**参数：** string：形式如 'yyyymmdd' ，如 '20170711'
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_date_location('20170711'))
```
#### （11）获取策略设定的滑点 ContextInfo.get_slippage()
**用法：** ContextInfo.get_slippage()
**释义：** 获取策略设定的滑点
*注：此函数只支持回测模式。
**参数：** 无
**返回：** dict，key 包括：
> slippage_type
>
> slippage
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_slippage(0.003)
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_slippage())
```
#### （12）获取策略设定的各种手续费率 ContextInfo.get_commission()
**用法：** ContextInfo.get_commission()
**释义：** 获取策略设定的各种手续费率
*注：此函数只支持回测模式。
**参数：** 无
**返回：** dict，key 包括
> commission_type
>
> open_tax
>
> close_tax
>
> open_commission
>
> close_commission
>
> close_tdaycommission
>
> min_commission
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_commission(0.0003)
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_commission())
```
#### （13）获取策略回测的净值 ContextInfo.get_net_value()
**用法：** ContextInfo.get_net_value(index)
**释义：** 获取策略回测的净值
*注：此函数只支持回测模式。
**参数：** index = ContextInfo.barpos
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
print(ContextInfo.get_net_value(index))
```
#### （14）获取财务数据 ContextInfo.get_financial_data()
**用法：** ContextInfo.get_financial_data(fieldList,stockList,startDate,endDate,report_type='announce_time')
**释义：** 获取财务数据
**参数：**
- fieldList：字段列表，如 ['CAPITALSTRUCTURE.total_capital', 'ASHAREINCOME.net_profit_incl_min_int_inc'] （例子中取了股本结构中的总股本，与利润表中的净利润），更多支持字段参见[4. 财务数据接口使用方法](#4. 财务数据接口使用方法)
- stockList：股票列表，如 ['600000.SH', '000001.SZ']
- startDate：开始时间，如 '20171209'
- endDate：结束时间，如 '20171212'
- report_type:时间类型,可缺省,默认是按照数据的公告期为区分取数据,设置为'report_time'为按照报告期取数据,可选值:'announce_time','report_time'
**返回：**
> 函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
>
> (1)代码列表1-时间范围为1返回： pandas.Series index=字段
>
> (2)代码列表1-时间范围为n返回： pandas.DataFrame index=时间,columns=字段
>
> (3)代码列表n-时间范围为1返回： pandas.DataFrame index=代码,columns=字段
>
> (4)代码列表n-时间范围为n返回： pandas.Panel items=代码,major_axis=时间,minor_axis=字段
>
> 选择按照公告期取数和按照报告期取数的区别:若某公司当年4月26日发布上年度年报,如果选择按照公告期取数,则当年4月26日之后至下个财报发布日期之间的
>
> 数据都是上年度年报的财务数据,如果选择按照报告期取数,则上年度第4季度(上年度10月1日-12月31日)的数据就是上年度报告期的数据.代码1-时间1：pandas.Series index = 字段
*注：必须安装pandas
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 取股本结构中的总股本，与利润表中的净利润
fieldList = ['CAPITALSTRUCTURE.total_capital', 'ASHAREINCOME.net_profit_incl_min_int_inc']
stockList = ['600000.SH', '000001.SZ']
startDate = '20171209'
endDate = '20171212'
# 获取20171209-20171212时间段浦发银行和平安银行的总股本及利润表的净利润
ContextInfo.get_financial_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
```
#### （15）获取财务数据 ContextInfo.get_financial_data()
**用法：** ContextInfo.get_financial_data(tabname,colname,market,code,report_type='report_time',barpos) (与上一个 ContextInfo.get_financial_data 可同时使用)
**释义：** 获取财务数据
**参数：**
- tabname：表格名称
- colname：字段名称
- market：市场
- code：股票代码
- barpos：当前 bar 的索引
- report_type:时间类型,可缺省,默认是按照数据的公告期为区分取数据,设置为'report_time'为按照报告期取数据,可选值:'announce_time','report_time
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
# 获取当前时间点浦发银行利润表的净利润，更多支持字段参见[财务数据接口使用方法]
ContextInfo.get_financial_data('ASHAREINCOME', 'net_profit_incl_min_int_inc', 'SH', '600000', index)
```
#### （16）获取历史行情数据 ContextInfo.get_history_data()
**用法：** ContextInfo.get_history_data(len, period, field, dividend_type = 0, skip_paused = True)
**释义：** 获取历史行情数据
*注：必须先通过 ContextInfo.set_universe() 设定基础股票池，获取历史行情数据是获取的是股票池中的历史行情数据。
**参数：**
- len：number，需获取的历史数据长度
- period：string，需获取的历史数据的周期，可选值：
> 'tick'：分笔线
>
> '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
- field：string，需获取的历史数据的类型，可选值：
> 'open'
>
> 'high'
>
> 'low'
>
> 'close'
>
> 'quoter'（结构见get_market_data）
- dividend_type：默认参数，number，除复权，默认不复权，可选值：
> 0：不复权
>
> 1：向前复权
>
> 2：向后复权
>
> 3：等比向前复权
>
> 4：等比向后复权
- skip_paused：默认参数，bool，是否停牌填充，默认填充
*注：可缺省参数：dividend_type，skip_paused
**返回：** 一个字典dict结构，key 为 stockcode.market, value 为行情数据 list，list 中第 0 位为最早的价格，第 1 位为次早价格，依次下去。
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000300.SH', '000004.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
# 获取股票池中所有股票的最近两日的收盘价
hisdict = ContextInfo.get_history_data(2, '1d', 'close')
for k, v in hisdict.items():
if len(v) > 1:
# 今日涨幅
print(k, ':', v[1] - v[0])
```
#### （17）获取行情数据 ContextInfo.get_market_data()
**用法：** ContextInfo.get_market_data(fields, stock_code = [], start_time = '', end_time = '', skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'none', count = -1)
**释义：** 获取行情数据
**参数：**
- fields：字段列表：
> 'open'：开
>
> 'high'：高
>
> 'low'：低
>
> 'close'：收
>
> 'volume'：成交量
>
> 'amount'：成交额
>
> 'settle'：结算价
>
> 'quoter'：分笔数据（包括历史）
- 'quoter'分笔数据结构：dict
{
> lastPrice：最新价
>
>
> amount：成交额
>
> volume：成交量
>
> pvolumn：前成交量
>
> openInt：持仓量
>
> stockStatus：股票状态
>
> lastSettlementPrice：最新结算价
>
> open：开盘价
>
> high：最高价
>
> low：最低价
>
> settlementPrice：结算价
>
> lastClose：收盘价
>
> askPrice：列表，卖价五档
>
> bidPrice：列表，买价五档
>
> askVol：列表，卖量五档
>
> bidVol；列表，买量五档
}
- stock_code ：默认参数，合约代码列表，合约格式 code.market, 如 '600000.SH'，不指定时为当前图合约
- start_time：默认参数，开始时间，格式 '20171209' 或 '20171209010101'
- end_time：默认参数，结束时间，格式 '20171209' 或 '20171209010101'
- skip_paused：默认参数，可选值：
> true：如果是停牌股，会自动填充未停牌前的价格作为停牌日的价格
>
> False：停牌数据为nan
- period：默认参数，周期类型：
> 'tick'：分笔线
>
> '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
- dividend_type：默认参数，缺省值为 'none'，除复权，可选值：
> 'none'：不复权
>
> 'front'：向前复权
>
> 'back'：向后复权
>
> 'front_ratio'：等比向前复权
>
> 'back_ratio'：等比向后复权
- count：默认参数，缺省值为 -1，大于等于 0 时，效果与 get_history_data 保持一致。
count 和开始时间、结束时间同时设置的效果如下表：
| count 取值 | 时间设置是否生效 | 开始时间和结束时间设置效果 |
| ---------- | ---------------- | ------------------------------------------------------- |
| count >= 0 | **无效** | 从当前时间往回取多少个周期的值，取值数量完全取决于count |
| count = -1 | **生效** | 同时设置开始时间和结束时间，在所设置的时间段内取值 |
| count = -1 | **生效** | 开始时间结束时间都不设置，取当前最新bar的值 |
| count = -1 | **生效** | 只设置开始时间，取所设开始时间到当前时间的值 |
| count = -1 | **生效** | 只设置结束时间，取股票上市第一根 bar 到所设结束时间的值 |
*注：
1. 特别的，默认参数需带上参数名方可生效，调用方式与 Python 别无二致
2. 策略点击运行，以策略代码中所设置的开始时间和结束时间为准，策略点击回测，以 '回测参数' 里所设置的开始时间和结束时间为准。
3. 可缺省参数：start_time，end_time，skip_paused，dividend_type，count
**返回：**
count >= 0，不同的参数，返回的数据结构不同，以下举例说明了不同的数据结构的类型。（代码指股票代码；时间即为函数中所设置的时间，主要由 count、start_time、end_time 决定；字段即 fields 里的字段）
（1）1支股票代码，在1个时间点（ count 缺省默认为 -1 ，即为当前时间点的 bar），取1个字段的值，则返回相应字段的值。
代码：
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000831.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
df = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
print(df)
```
输出：
`17.40`
（2）1支股票代码，在一个时间点（count、start_time、end_time 都缺省，即为当前时间点的 bar），取多个字段的值，返回 pandas.Series（ pandas 一维数组）类型的值。
代码：
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000831.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
df = ContextInfo.get_market_data(['close', 'open'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
print(df)
```
输出：
`close 17.40`
`open 17.11`
（3）1支股票代码，在一个时间段取值，返回 pandas.DataFrame （ pandas 二维表格型数据结构）类型的值。
代码：
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000831.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
df = ContextInfo.get_market_data(['close', 'open'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front', count = 2)
print(df)
```
输出：
`close open`
`20190618 17.59 17.60`
`20190619 17.40 17.11`
（4）多个股票代码，在一个时间点取值，返回 pandas.DataFrame （ pandas 二维表格型数据结构）类型的值。
代码：
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000831.SZ', '600000.SH'])
def handlebar(ContextInfo):
df = ContextInfo.get_market_data(['close', 'open'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front', count = -1)
print(df)
```
输出：
`close open`
`000831.SZ 17.40 17.11`
`600000.SH 11.88 12.04`
（5）多支股票代码，在一个时间段取值，返回 pandas.Panel （pandas 三维数组结构）类型的值。
代码：
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_universe(['000831.SZ', '600000.SH'])
def handlebar(ContextInfo):
df = ContextInfo.get_market_data(['close', 'open'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front', count = 2)
print(df)
```
输出：
``
`Dimensions: 2 (items) x 2 (major_axis) x 2 (minor_axis)`
`Items axis: 000831.SZ to 600000.SH`
`Major_axis axis: 20190618 to 20190619`
`Minor_axis axis: close to open`
*注：
1. 需要下载历史数据；
2. pandas相关介绍详见pandas官方文档；
3. Python需要安装pandas；
4. 时间区间：两边闭区间。
5. get_history_data() 和 get_market_data() 两者区别：get_history_data() 是获取设定的股票池中股票某段行情，主要用来构建简单的指标；get_market_data() 可获取任意股票行情，返回行情数据可以是 dataframe ，可用于复杂的分析。
**示例1：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 以 period 参数指定需要的周期
Result = ContextInfo.get_market_data(['open','high','low','close'], ['600000.SH'], '20170101', '20170102', True, '1d', 'none')
d_m = ContextInfo.get_market_data(['close'], ['600000.SH'], start_time = '20181230', end_time = '20190107', period = '1d')
print(d_m)
m_m = ContextInfo.get_market_data(['close'], ['600000.SH'], start_time = '20181230', end_time = '20190107', period = '1m')
print(m_m)
```
**示例2：**
```python
def init(ContextInfo):
# 先设置股票池，此时股票池只有一个股票
ContextInfo.set_universe(['000001.SZ'])
def handlebar(ContextInfo):
# 获取平安银行当前 bar 的收盘价
close = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), period = '1d', dividend_type = 'front', count = 1)
# 打印平安银行当前bar的收盘价
print(close) # close 是一个数值
# 获取平安银行最新的开高低收四个价格
df1 = ContextInfo.get_market_data(['open', 'high', 'low', 'close'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), period = '1d', dividend_type = 'front', count = 1)
# 打印平安银行当前bar的最高价
print(df1['high']) # df1 是一个 pandas.series
# 获取平安银行最近两天的高开低收
df2 = ContextInfo.get_market_data(['open', 'high', 'low', 'close'], stock_code = ContextInfo.get_universe(), period = '1d', dividend_type = 'front', count = 2)
# 打印平安银行昨天的收盘价
print(df2['close'][-2]) # df2 是一个 pandas.dataframe
```
#### （18）获取行情数据第二版 ContextInfo.get_market_data_ex()
**用法：** ContextInfo.get_market_data_ex(fields=[], stock_code=[], period='follow', start_time='', end_time='', count=-1, dividend_type='follow', fill_data=True, subscribe=True)
**释义：**获取行情数据第二版，目前该接口是用于获取level-2特色指标快照，该项接口需要额外开通level-2增强版权限
**参数：**
- fields：list，字段列表，对不同周期的数据取值范围不同默认为空list，代表所有字段
- stock_code：list，合约代码列表
- period：str，周期，默认为 'follow'，为当前主图周期，可选范围：
> 'tick'：分笔数据
>
> '1m'、'5m'、'15m' 等分钟周期
>
> '1d'：日线数据
>
> 'l2quoteaux'：Level2 行情快照指标
>
> 'l2transactioncount'：Level2 大单统计
>
- start_time：开始时间，为空视为最早，时间格式为'20201231'或'20201231093000'
- end_time：结束时间，为空视为最新，时间格式为'20201231'或'20201231093000'
- count：数据最大个数，-1视为不做个数限制
- dividend_type：复权方式，默认为'follow'，为当前主图复权方式，可选范围：
> 'none'：不复权
>
> 'front':前复权
>
> 'back':后复权
>
> 'front_ratio': 等比前复权
>
> 'back_ratio': 等比后复权
- fill_data：停牌填充方式，默认为True（暂不可用）
- subscribe：订阅数据开关，默认为True，设置为False时不做数据订阅，只读取本地已有数据
**返回：**
- {code1: data1, code2: data2, ...}
> code：str，合约代码
>
> data：pd.DataFrame，数据集，index为字符串格式的时间序列，columns为数据字段
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
data = ContextInfo.get_market_data_ex(
['open', 'high', 'low', 'close'], ['000300.SH'], period='1d'
, start_time='', end_time='', count=-1
, dividend_type='follow', fill_data=True
, subscribe=True)
```
#### （19）获取分笔数据 ContextInfo.get_full_tick()
**用法：** ContextInfo.get_full_tick(stock_code=[])
**释义：** 获取最新分笔数据
**参数：**
- stock_code：number，默认参数，合约代码列表，如['600000.SH','600036.SH']，不指定时为当前主图合约。
**返回：** 根据stock_code返回一个dict，该字典的key值是股票代码，其值仍然是一个dict，在该dict中存放股票代码对应的最新的数据。该字典数据key值有：
> lastPrice:最新价
>
> amount:成交额
>
> volume:成交总量（手）
>
> pvolume:成交总量（股）
>
> openInt:持仓量
>
> stockStatus:股票状态
>
> lastSettlementPrice:最新结算价
>
> open:开盘价
>
> high:最高价
>
> low:最低价
>
> settlementPrice:结算价
>
> lastClose:收盘价
>
> askPrice:列表,卖价五档
>
> bidPrice:列表,买价五档
>
> askVol:列表,卖量五档
>
> bidVol:列表,买量五档
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
Result=ContextInfo.get_full_tick(['600000.SH','000001.SZ'])
```
#### （20）获取除权除息日和复权因子 ContextInfo.get_divid_factors()
**用法：** ContextInfo.get_divid_factors(stock.market)
**释义：** 获取除权除息日和复权因子
**参数：** stock.market：股票代码.市场代码，如 '600000.SH'
**返回：** dict，除权除息日与复权因子的映射字典
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
Result = ContextInfo.get_divid_factors('600000.SH')
```
#### （21）获取当前期货主力合约 ContextInfo.get_main_contract()
**用法：** ContextInfo.get_main_contract(codemarket)
**释义：** 获取当前期货主力合约
**参数：** codemarket：合约和市场，合约格式为品种名，如IF.IF，zn.SF
**返回：** str，合约代码
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_main_contract('IF.IF'))
```
#### （22）将毫秒时间转换成日期时间 timetag_to_datetime()
**用法：** timetag_to_datetime(timetag, format)
**释义：** 将毫秒时间转换成日期时间
**参数：**
- timetag：毫秒时间，1512748800000
- Format：格式字符串，'%Y-%m-%d %H:%M:%S' 等任意格式
**返回：** str，合约代码
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(timetag_to_datetime(1512748860000, '%Y%m%d %H:%M:%S'))
```
#### （23）获取总股数 ContextInfo.get_total_share()
**用法：** ContextInfo.get_total_share(stockcode)
**释义：** 获取总股数
**参数：** stockcode：string，股票代码，缺省值 ''，默认为当前图代码, 如：'600000.SH'
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_total_share('600000.SH'))
```
#### （24）获取指定个股 / 合约 / 指数的 K 线（交易日）列表 ContextInfo.get_trading_dates()
**用法：** ContextInfo.get_trading_dates(stockcode, start_date, end_date, count, period)
**释义：** 获取指定个股 / 合约 / 指数的 K 线（交易日）列表
**参数：**
- stockcode：string，股票代码，缺省值''，默认为当前图代码，如 '600000.SH'
- start_date：string，开始时间，缺省值''，为空时不使用，如 '20170101'，'20170101000000'
- end_date：string，结束时间，缺省值''，默认为当前bar的时间，如 '20170102'，'20170102000000'
- count：int，K 线个数，必须大于 0，取包括 end_date 往前的 count 个 K 线，start_date 不为空时不使用
- period：string，K 线类型如下：
> '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
*注：可缺省参数：start_date，end_date
**返回：** List，K 线周期（交易日）列表，period为日线时返回 ['20170101', '20170102', ...]，其它返回['20170101010000', '20170102020000', ...]
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_trading_dates('600000.SH', '20170101', '20170401', 1, '1d'))
```
#### （25）根据代码获取对应股票的内盘成交量 ContextInfo.get_svol()
**用法：** ContextInfo.get_svol(stockcode)
**释义：** 根据代码获取对应股票的内盘成交量
**参数：** stockcode：股票代码，如 '000001.SZ'，缺省值''，默认为当前图代码
**返回：** string
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_svol('000001.SZ'))
```
#### （26）根据代码获取对应股票的外盘成交量 ContextInfo.get_bvol()
**用法：** ContextInfo.get_bvol(stockcode)
**释义：** 根据代码获取对应股票的外盘成交量
**参数：** stockcode：股票代码，如 '000001.SZ'，缺省值''，默认为当前图代码
**返回：** string
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_bvol('000001.SZ'))
```
#### （27）获取龙虎榜数据 ContextInfo.get_longhubang()
**用法：** ContextInfo.get_longhubang(stock_list, startTime, endTime)
**释义：** 获取龙虎榜数据
**参数：**
stock_list：股票列表，list，如 ['600000.SH', '600036.SH']
startTime：起始时间，如 '20170101'
endTime：结束时间，如 '20180101'
**返回：** Dataframe，字段：
> reason：上榜原因
>
> close：收盘价
>
> spreadRate：涨跌幅
>
> TurnoverVolune：成交量
>
> Turnover_Amount：成交金额
>
> buyTraderBooth：买方席位,datframe
>
> sellTraderBooth：卖方席位,datframe
- buyTraderBooth 或 sellTraderBooth 包含字段：
> traderName：交易营业部名称
>
> buyAmount：买入金额
>
> buyPercent：买入金额占总成交占比
>
> sellAmount：卖出金额
>
> sellPercent：卖出金额占总成交占比
>
> totalAmount：该席位总成交金额
>
> rank：席位排行
>
> direction：买卖方向
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_longhubang(['000002.SZ'],'20100101','20180101'))
```
#### （28）获取十大股东数据 ContextInfo.get_top10_share_holder()
**用法：** get_top10_share_holder(self, stock_list, data_name, start_time, end_time)
**释义：** 获取十大股东数据
**参数：**
- data_name：flow_holder 或 holder
- stock_list：股票列表，list，如['600000.SH', '600036.SH']
- startTime：起始时间，如 '20170101'
- endTime：结束时间，如 '20180101'
**返回：**
> series（一只股票一个季度）
>
> dataframe（多只股票一个季度数据或者一只股票多个季度数据）
>
> panel（多只股票多个季度）
- 字段
> holdName：股东名称
>
> holderType：持股类型
>
> holdNum：持股数量,
>
> changReason：变动原因
>
> holdRatio：持股比例
>
> stockType：股份性质
>
> rank：持股排名
>
> status：持股状态
>
> changNum：增减数量
>
> changeRatio：增减比例
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_top10_share_holder(['000002.SZ'], 'flow_holder', '20100101', '20180101'))
```
#### （29）获取指定期权品种的详细信息 ContextInfo.get_option_detail_data()
**用法：** ContextInfo.get_option_detail_data(optioncode)
**释义：** 获取指定期权品种的详细信息
**参数：**
- optioncode：期权代码,如'10001506.SHO',当填写空字符串时候默认为当前主图的期权品种
**返回：** 根据optioncode返回一个dict，该字典数据key值有：
> ExchangeID：期权市场代码
>
> InstrumentID：期权代码
>
> ProductID：期权标的的产品ID
>
> OpenDate：发行日期
>
> ExpireDate：到期日
>
> PreClose：前收价格
>
> SettlementPrice：前结算价格
>
> UpStopPrice：当日涨停价
>
> DownStopPrice：当日跌停价
>
> LongMarginRatio：多头保证金率
>
> ShortMarginRatio：空头保证金率
>
> PriceTick：最小变价单位
>
> VolumeMultiple：合约乘数
>
> MaxMarketOrderVolume：涨跌停价最大下单量
>
> MinMarketOrderVolume：涨跌停价最小下单量
>
> MaxLimitOrderVolume：限价单最大下单量
>
> MinLimitOrderVolume：限价单最小下单量
>
> OptUnit：期权合约单位
>
> MarginUnit：期权单位保证金
>
> OptUndlCode：期权标的证券代码
>
> OptUndlMarket：期权标的证券市场
>
> OptExercisePrice：期权行权价
>
> NeeqExeType：全国股转转让类型
>
> OptUndlRiskFreeRate：期权标的无风险利率
>
> OptUndlHistoryRate：期权标的历史波动率
>
> EndDelivDate：期权行权终止日
>
> optType：期权类型,CALL或PUT
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print ContextInfo.get_option_detail_data('10001506.SHO')
```
#### （30）获取一篮子证券编码数据 ContextInfo.load_stk_list()
**用法：** ContextInfo.load_stk_list(filePath，fileName)
**释义：** 获取一篮子证券编码数据
txt文件信息格式：600000.SH,600004.SH,600006.SH,或600000.SH600004.SH600006.SH(最后一个字段600006.SH需要增加分隔符)
csv文件信息格式：600000.SH,600004.SH,600006.SH,(最后一个600006.SH需要增加分隔符)
**参数：**
- filePath：文件路径
- fileName：文件名(比如：a.txt,b.csv)
**返回：** 返回文档内容
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
ContextInfo.load_stk_list('D:/data/','list.txt')
```
#### （31）获取一篮子证券编码及数量数据ContextInfo.load_stk_vol_list()
**用法：** ContextInfo.load_stk_vol_list(filePath，fileName)
**释义：** 获取一篮子证券编码及数量数据
txt文件信息格式：600000.SH,100,600004.SH,200,或600000.SH100600004.SH200(篮子数据成对存在(前面是合约代码，后面是数量)且数量字段200后需要增加分隔符)
csv文件信息格式：600000.SH,100,600004.SH,200,(篮子数据成对存在(前面是合约代码，后面是数量)且数量字段200后需要增加分隔符)
**参数：**
- filePath：文件路径
- fileName：文件名(比如：a.txt,b.csv)
**返回：** 返回文档内容
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
ContextInfo.load_stk_vol_list('D:/data/','list.txt')
```
#### （32）获取本地行情数据 ContextInfo.get_local_data()
**用法：** ContextInfo.get_local_data(stock_code,start_time='',end_time='',period='1d',divid_type='none',count=-1)
**释义：** 获取本地行情数据
**参数：**
- stock_code：默认参数，合约代码code.market不指定时为当前图合约
- start_time：默认参数，开始时间，格式'20171209'或'20171209010101'
- end_time：默认参数，结束时间，格式同start_time
- period：string，默认参数，，K线类型，可选值：
> 'tick'：分笔线（只用于获取'quoter'字段数据）
>
> 'realtime'：实时线
>
> '1d'：日线
>
> 'md'：多日线
>
> '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
>
> 'mm'：多分钟线
>
> '1h'：小时线
>
> 'mh'：多小时线
>
> '1w'：周线
>
> '1mon'：月线
>
> '1q'：季线
>
> '1hy'：半年线
>
> '1y'：年线
- dividend_type：默认参数，number，除复权，可选值：
> 'none'：不复权
>
> 'front'：向前复权
>
> 'back'：向后复权
>
> 'front_ratio'：等比向前复权
>
> 'back_ratio'：等比向后复权
- count：默认参数，大于等于0时，若指定了start_time，end_time，此时以end_time为基准向前取count条；若start_time，end_time缺省，默认取本地数据最新的count条数据；若start_time，end_time，count都缺省时，默认取本地全部数据。
特别的，默认参数需带上参数名方可生效，调用方式与python别无二致。
**返回：** 返回一个dict，键值为timetag，value为另一个dict(valuedict)
- period='tick'时函数获取分笔数据，valuedict字典数据key值有：
> lastPrice：最新价
>
> amount：成交额
>
> volume：成交量
>
> pvolume：前成交量
>
> openInt：持仓量
>
> stockStatus：股票状态
>
> lastSettlementPrice：最新结算价
>
> open：开盘价
>
> high：最高价
>
> low：最低价
>
> settlementPrice：结算价
>
> lastClose：收盘价
>
> askPrice：列表,卖价五档
>
> bidPrice：列表,买价五档
>
> askVol：列表,卖量五档
>
> bidVol：列表,买量五档
- period为其他值时，valuedict字典数据key值有：
> amount：成交额
>
> volume：成交量
>
> open：开盘价
>
> high：最高价
>
> low：最低价
>
> close：收盘价
*注：时间区间两边闭区间
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
Result=ContextInfo.get_local_data(stock_code='600000.SH',start_time='20170101',end_time='20170102',period='1d',divid_type='none')
```
#### （33）获取换手率 ContextInfo.get_turnover_rate()
**用法：** ContextInfo.get_turnover_rate(stock_list,startTime,endTime)
**释义：** 获取换手率
**参数：**
- stock_list：股票列表，list,如['600000.SH','000001.SZ']
- startTime：起始时间，如'20170101'
- endTime：结束时间，如'20180101'
**返回：** dataframe
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print( ContextInfo.get_turnover_rate(['000002.SZ'],'20170101','20180101'))
```
#### （34）根据ETF基金代码获取ETF申赎清单及对应成分股数据 get_etf_info()
**用法：** get_etf_info(stockcode)
**释义：** 根据ETF基金代码获取ETF申赎清单及对应成分股数据
**参数：**
- stockcode：ETF基金代码（如"510050.SH"）
**返回：** 返回一个dict，键值为timetag，value为另一个dict(valuedict)
- etfCode：ETF代码
- etfExchID：ETF市场
- prCode：基金申赎代码
- cashBalance：现金差额（单位：元）
- maxCashRatio：现金替代比例上限
- reportUnit：最小申购、赎回单位（单位：份）
- name：基金名称
- navPerCU：最小申购、赎回单位净值（单位：元）
- nav：基金份额净值（单位：元）
- ecc：预估现金差额（单位：元）
- needPublish：是否需要公布IOPV（1：是，0：否）
- enableCreation：是否允许申购（1：是，0：否）
- enableRedemption：是否允许赎回（1：是，0：否）
- creationLimit：申购上限（单位:份，0：不限制）
- redemptionLimit：赎回上限（单位:份，0：不限制）
- tradingDay：交易日期（格式YYYYMMDD）
- preTradingDay：前交易日期（格式YYYYMMDD）
- stocks：成分股列表
- exchangeID：ETF基金市场代码
- etfCode：ETF基金代码
- etfName：ETF基金名称
- componentExchID：成份股市场代码
- componentCode：成份股代码
- componentName：成份股名称
- componentVolume：成份股数量
- ReplaceFlag：替代标记(48：禁止替代，49：允许替代，50：必须替代，51：替补替代)
- ReplaceRatio：溢价比率
- ReplaceBalance：替代金额
**示例：**
```python
get_etf_info("510050.SH")#获取ETF基金代码为511050的全部ETF申赎清单数据
```
#### （35）根据ETF基金代码获取ETF的基金份额参考净值 get_etf_iopv()
**用法：** get_etf_iopv(stockcode)
**释义：** 根据ETF基金代码获取ETF的基金份额参考净值
**参数：**
- stockcode：ETF基金代码（如"510050.SH"）
**返回：** IOPV，基金份额参考净值
**示例：**
```python
get_etf_iopv("510050.SH")
```
#### （36）根据代码获取合约详细信息 ContextInfo.get_instrumentdetail()
**用法：** ContextInfo.get_instrumentdetail(stockcode)
**释义：** 根据代码获取合约详细信息
**参数：**
- stockcode：string，股票代码，如'600000.SH'
**返回：** 根据stockcode返回一个dict，该字典数据key值有：
> ExchangeID：合约市场代码
>
> InstrumentID：合约代码
>
> InstrumentName：合约名称
>
> ProductID：合约的品种ID(期货)
>
> ProductName：合约的品种名称(期货)
>
> CreateDate：上市日期(期货)
>
> OpenDate：IPO日期(股票)
>
> ExpireDate：退市日或者到期日
>
> PreClose：前收盘价格
>
> SettlementPrice：前结算价格
>
> UpStopPrice：当日涨停价
>
> DownStopPrice：当日跌停价
>
> FloatVolumn：流通股本
>
> TotalVolumn：总股本
>
> LongMarginRatio：多头保证金率
>
> ShortMarginRatio：空头保证金率
>
> PriceTick：最小变价单位
>
> VolumeMultiple：合约乘数(对期货以外的品种，默认是1)
>
> MainContract：主力合约标记
>
> LastVolume：昨日持仓量
>
> InstrumentStatus：合约停牌状态
>
> IsTrading：合约是否可交易
>
> IsRecent：是否是近月合约
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print ContextInfo.get_instrumentdetail('600000.SH')
```
#### （37）获取期货合约到期日 ContextInfo.get_contract_expire_date()
**用法：** ContextInfo.get_contract_expire_date(codemarket)
**释义：** 获取期货合约到期日
**参数：**
- Codemarket：合约和市场，如IF00.IF，zn00.SF
**返回：** int，合约到期日
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print( ContextInfo.get_contract_expire_date('IF00.IF'))
```
#### （38）获取指定期权标的对应的期权品种列表 ContextInfo.get_option_undl_data()
**用法：** ContextInfo.get_option_undl_data(undl_code_ref)
**释义： ** 获取指定期权标的对应的期权品种列表
**参数：**
- undl_code_ref：期权标的代码,如'510300.SH'，传空字符串时获取全部标的数据
**返回：**
- list，指定期权标的代码时返回对应该标的的期权合约列表
- dict，期权标的代码为空字符串时返回全部标的对应的品种列表的字典
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
data = ContextInfo.get_option_undl_data('510300.SH')
print(data)
```
#### （39）查询两融最大可下单量 query_credit_opvolume()
**用法：** query_credit_opvolume(accountId ,stockCode, opType, prType, price, seq, ContextInfo);
**释义：** 本函数一次最多查询200只股票的两融最大下单量，且同时只能有一个查询，如果前面的查询正在进行中，后面的查询将会提前返回。注意，本函数从服务器查询数据，建议平均查询时间间隔30s一次，不可频繁调用。 **须配合 credit_opvolume_callback() 函数使用**
**参数：**
- accountId: 查询的两融账号
- stockCode: 需要查询的股票代码，stockCode为List的类型,可以查询多只股票
- opType: 两融下单类型，同passorder的下单类型
- prType: 报单价格类型，同passorder的报价类型,
- seq: 查询序列号，int型，建议输入唯一值以便对应结果回调
- price: 报价(非限价单可以填任意值)，如果stockCode为List类型，报价也需要为长度相同的List
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 查询accid账号担保品买入600000.SH限价10元的最大可下单量
query_credit_opvolume(ContextInfo.accid,'600000.SH',33,11,10,int(time.time()),ContextInfo)
# 查询accid账号担保品买入600000.SH限价10元，000001.SZ担保品买入限价20元的最大可下单量
query_credit_opvolume(ContextInfo.accid,['600000.SH','000001.SZ'],33,11,[10,20],int(time.time()),ContextInfo)
```
#### （40）查询两融最大可下单量的回调 credit_opvolume_callback()
**用法：** credit_opvolume_callback(ContextInfo, accid, seq, ret, result)
**释义：** 查询两融最大可下单量的回调，**须配合 query_credit_opvolume() 函数使用**
**参数：**
- ContextInfo：策略模型全局对象
- accid:查询的账号
- seq:query_credit_opvolume时输入查询seq
- ret:查询结果状态。正常返回:1,正在查询中-1,输入账号非法:-2,输入查询参数非法:-3,超时等服务器返回报错:-4
- result:查询到的结果
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 查询accid账号担保品买入600000.SH限价10元的最大可下单量
query_credit_opvolume(ContextInfo.accid,'600000.SH',33,11,10,int(time.time()),ContextInfo)
def credit_opvolume_callback(ContextInfo,accid,seq,ret,result):
print(accid,seq,ret,result)
```
#### （41）获取多因子数据 ContextInfo.get_factor_data()
**用法1：** ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
**释义：** 获取多因子数据
**参数：**
- fieldList：字段列表，list，如：['AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_p_ai', 'AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_sw1_p_ai']
- stockList：代码列表，list，如： [‘600000.SH’, ‘000001.SZ’]
- startDate：开始时间，string，如：'20201209'
- endDate：结束时间，string，如：'20201212'
**返回：**
函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
- 代码列表1-时间范围为1返回： pandas.Series index=字段
- 代码列表1-时间范围为n返回： pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
- 代码列表n-时间范围为1返回： pandas.DataFrame index=代码 ,columns=字段
- 代码列表n-时间范围为n返回： dict Key=代码,value=df(index=日期, col=因子名)
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
fieldList = ['AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_p_ai', 'AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_sw1_p_ai']
stockList = ['600000.SH', '000001.SZ']
startDate = '20201209'
endDate = '20201212'
ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
```
**用法2：** ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockCode, startDate, endDate)
**释义：** 获取多因子数据
**参数：**
- fieldList 字段列表，list，如：['AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_p_ai', 'AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_sw1_p_ai']
- stockCode：股票代码，string，如： ‘600000.SH’
- startDate：开始时间，string，如：'20201209'
- endDate：结束时间，string，如：'20201212'
**返回：**
函数根据startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
- 时间范围为1返回： pandas.Series index=字段
- 时间范围为n返回： pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
fieldList = ['AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_p_ai', 'AI_MARKET_LEVEL_FORCAST.stk_sw1_p_ai']
stockCode = '600000.SH'
startDate = '20201209'
endDate = '20201212'
ContextInfo.get_factor_data(fieldList,stockCode,startDate,endDate)
```
#### （42）获取过期ST数据 ContextInfo.get_his_st_data()
**用法：** ContextInfo.get_his_st_data(stockCode)
**释义：** 获取某只股票ST的历史
**参数：**
- stockCode：股票代码，string，如： ‘600000.SH’
**返回：**
- dict：st历史，key为ST, \*ST ,PT ,历史未ST会返回{}
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 获取股票代码“000004.SZ”ST的历史
print(ContextInfo.get_his_st_data('000004.SZ'))
```
#### （43）获取过期指数数据 ContextInfo.get_his_index_data()
**用法：** ContextInfo.get_his_index_data(index)
**释义：** 获取某只指数历史调整日的历史的成分股列表,需要下载历史数据
**参数：**
- index：指数代码，string，如： ‘000300.SH’
**返回：**
- dict：st历史，key为ST, \*ST ,PT ,历史未ST会返回{}
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 获取沪深300函数历次调整时的指数成分列表，计算对应权重可以进一步取历史股本进行计算
print(ContextInfo.get_his_index_data('000300.SH'))
```
#### （44）订阅行情数据 ContextInfo.subscribe_quote()
**用法：** ContextInfo.subscribe_quote(stock_code, period='follow', dividend_type='follow', callback=None)
**释义：** 订阅某个代码的行情数据，在策略盘中运行时，多只代码时用 handlebar 驱动（主图代码的 tick 行情驱动）不太够，存在主图代码 tick 来了而其它代码 tick 还没更新的情况，通过此函数可以在某只代码行情更新后立即执行。支持订阅level-2特色指标快照，该项接口需要额外开通level-2增强版权限。
**参数：**
- stock_code：string，形式如 'stkcode.market'，如 '600000.SH'
- period：str，周期，默认为'follow'，为当前主图周期，可选范围：
> 'tick'：分笔数据
>
> '1m'、'5m'、'15m' 等分钟周期
>
> '1d'：日线数据
>
> 'l2quoteaux'：Level2 行情快照指标
>
> 'l2transactioncount'：Level2 大单统计
>
- dividend_type：复权方式，默认为'follow'，为当前主图复权方式（分笔周期返回数据均为不复权），可选范围：
> 'none'：不复权
>
> 'front':前复权
>
> 'back':后复权
>
> 'front_ratio': 等比前复权
>
> 'back_ratio': 等比后复权
- callback：数据推送回调
> 示例：
>
> ```
> def on_quote(datas):
> print(datas)
> ```
>
> datas：{code: data}
>
> code：合约代码
>
> data：pd.DataFrame，数据集，index为字符串格式的时间序列，columns为数据字段
**返回：**
- int，订阅号，可用 unsubscribe_quote 做反订阅
**示例：**
```python
def on_quote(datas):
print(datas)
ContextInfo.subscribe_quote('000300.SH', '1d', 'follow', on_quote)
```
#### （45）反订阅行情数据 ContextInfo.unsubscribe_quote()
**用法：** ContextInfo.unsubscribe_quote(subId)
**释义：** 反订阅行情数据
**参数：**
- subId：行情订阅返回的订阅号
**返回：**
- 无
**示例：**
```python
ContextInfo.unsubscribe_quote(subId)
```
#### （46）获取当前所有的行情订阅信息 ContextInfo.get_all_subscription()
**用法：** ContextInfo.get_all_subscription()
**释义：** 获取当前所有的行情订阅信息
**参数：**
- 无
**返回：**
- dict："stockCode"：合约代码，"period"：周期，"dividendType"：除权方式
**示例：**
```python
data = ContextInfo.get_all_subscription()
print(data)
```
#### （47）获取指定期权列表 ContextInfo.get_option_list()
**用法：** ContextInfo.get_option_list(undl_code, dedate, opttype, isavailable)
**释义：** 获取指定期权列表
*注：获取历史期权需要下载过期合约列表
**参数：**
- undl_code：期权标的代码,如'510300.SH'
- dedate：期权到期月或当前交易日期，"YYYYMM" 格式为期权到期月，"YYYYMMDD" 格式为获取当前日期交易的期权
- opttype：期权类型,默认值为空,如"CALL"，"PUT"，为空时认购认沽都取。
- isavailable：是否可交易,当 dedate 的格式为 "YYYYMMDD" 格式为获取当前日期交易的期权时，isavailable 为 True 时返回当前可用，为False时返回当前和历史可用
**返回：**
list, 期权合约代码列表
**示例：**
```python
# 获取到期月份为202101的上交所510300ETF认购合约
data = ContextInfo.get_option_list('510300.SH', '202101', "CALL")
# 获取20210104当天上交所510300ETF可交易的认购合约
data = ContextInfo.get_option_list('510300.SH', '20210104', "CALL", True)
# 获取20210104当天上交所510300ETF已经上市的认购合约(包括退市)
data = ContextInfo.get_option_list('510300.SH', '20210104', "CALL", False)
```
#### （48）获取指定市场过期合约列表 ContextInfo.get_his_contract_list()
**用法：** ContextInfo.get_his_contract_list(market)
**释义：** 获取指定市场过期合约列表
*注：获取过期合约需要手动补充过期合约列表
**参数：**
- market: 市场, 如 SH, SZ, SHO, SZO, IF 等
**返回：**
list, 期权合约代码列表
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 获取中金所过期合约列表
print( ContextInfo.get_his_contract_list('IF'))
# 获取深交所期权过期合约列表
print( ContextInfo.get_his_contract_list('SHO'))
```
#### （49）获取指定期权品种的实时隐含波动率 ContextInfo.get_option_iv()
**用法：** ContextInfo.get_option_iv(optioncode)
**释义：** 获取股票期权的实时隐含波动率
**参数：**
- optioncode：期权代码，如 '10003280.SHO'
**返回：**
double
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_option_iv('10003280.SHO'))
```
#### （50）基于BS模型计算欧式期权理论价格 ContextInfo.bsm_price()
**用法：** ContextInfo.bsm_price(optionType, objectPrices, strikePrice, riskFree, sigma, days, dividend)
**释义：** 基于 Black-Scholes-Merton 模型，输入期权标的价格、期权行权价、无风险利率、期权标的年化波动率、剩余天数、标的分红率、计算期权的理论价格
**参数：**
- optionType：期权类型，认购：'C'，认沽：'P'
- objectPrices：期权标的价格，可以是价格列表或者单个价格
- strikePrice：期权行权价
- riskFree：无风险收益率
- sigma：标的波动率
- days：剩余天数
- dividend：分红率
**返回：**
- objectPrices 为 float 时，返回 float
- objectPrices 为 list 时，返回 list
计算结果最小值0.0001，结果保留4位小数，输入非法参数返回 nan
**示例：**
```python
import numpy as np
object_prices = list(np.arange(3, 4, 0.01))
# 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格从3元到4元变动过程中期权理论价格序列
prices = ContextInfo.bsm_price('C', object_prices, 3.5, 0.03, 0.23, 15, 0)
print(prices)
# 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0,标的年化波动率为23%时标的价格为3.51元的平值期权的理论价格
price = ContextInfo.bsm_price('C', 3.51, 3.5, 0.03, 0.23, 15, 0)
print(price)
```
#### （51）基于BS模型计算欧式期权隐含波动率 ContextInfo.bsm_iv()
**用法：** ContextInfo.bsm_iv(optionType, objectPrices, strikePrice, optionPrice, riskFree, days, dividend)
**释义：** 基于 Black-Scholes-Merton 模型，输入期权标的价格、期权行权价、期权现价、无风险利率、剩余天数、标的分红率,计算期权的隐含波动率
**参数：**
- optionType：期权类型，认购：'C'，认沽：'P'
- objectPrice：期权标的价格
- strikePrice：期权行权价
- optionPrice：期权现价
- riskFree：无风险收益率
- days：剩余天数
- dividend：分红率
**返回：**
double
**示例：**
```python
# 计算剩余15天的行权价3.5的认购期权,在无风险利率3%,分红率为0时,标的现价3.51元,期权价格0.0725元时的隐含波动率
iv = ContextInfo.bsm_iv('C', 3.51, 3.5, 0.0725, 0.03, 15)
print(iv)
```
### 3.2.4. 交易函数
交易函数下单跟界面人工点击下单走的下单、风控流程是一样的，唯一的区别是：交易函数下单通过解析下单函数接口传过来的参数，形成相应的下单任务；而界面人工点击下单通过解析界面的输入、选择，形成相应的下单任务。
运作流程：
（1）编写测试策略
（2）运行策略
（3）触发下单，解析参数
（4）生成任务
（5）形成委托，过风控
（6）成交
#### 3.2.4.1. 交易函数基本信息
iQuant 平台提供了一系列的 Python 下单函数接口，如下所示。
*注：在回测模式中，交易函数调用虚拟账号进行交易，在历史 K 线上记录买卖点，用以计算策略净值/回测指标；实盘运行调用策略中设置的资金账号进行交易，产生实际委托；模拟运行模式下交易函数无效。其中，can_cancel_order, cancel_task, cancel和do_order交易函数在回测模式中无实际意义，不建议使用。
（1）交易函数
| 函数名 | 释义 |
| ------------------------ | ------------------------------ |
| `passorder` | `综合交易下单` |
| `smart_algo_passorder` | `智能算法交易` |
| `get_trade_detail_data` | `取交易细明数据函数` |
| `get_value_by_order_id` | `根据委托Id取委托或成交信息` |
| `get_last_order_id` | `获取最新的委托或成交的委托Id` |
| `can_cancel_order` | `查询委托是否可撤销` |
| `cancel` | `取消委托` |
| `cancel_task` | `撤销任务` |
| `pause_task` | `暂停任务` |
| `resume_task` | `继续任务` |
| `do_order` | `实时触发前一根bar信号函数` |
（2）股票下单函数
| 函数名 | 释义 |
| ---------------------- | -------------- |
| `order_lots` | `指定手数交易` |
| `order_value` | `指定价值交易` |
| `order_percent` | `一定比例下单` |
| `order_target_value` | `目标价值下单` |
| `order_target_percent` | `目标比例下单` |
| `order_shares` | `指定股数交易` |
（3）期货下单函数
| 函数名 | 释义 |
| ---------------------- | -------------------- |
| `buy_open` | `买入开仓` |
| `sell_close_tdayfirst` | `卖出平仓，平今优先` |
| `sell_close_ydayfirst` | `卖出平仓，平昨优先` |
| `sell_open` | `卖出开仓` |
| `buy_close_tdayfirst` | `买入平仓，平今优先` |
| `buy_close_ydayfirst` | `买入平仓，平昨优先` |
#### 3.2.4.2. 交易函数介绍
#### （1）综合交易下单 passorder()
**用法：** passorder(opType, orderType, accountid, orderCode, prType, modelprice, volume[, strategyName, quickTrade, userOrderId], ContextInfo)
**释义：** 综合交易下单
**参数：**
- opType，操作类型，可选值：
期货六键：
> 0：开多
>
> 1：平昨多
>
> 2：平今多
>
> 3：开空
>
> 4：平昨空
>
> 5：平今空
期货四键：
> 6：平多,优先平今
>
> 7：平多,优先平昨
>
> 8：平空,优先平今
>
> 9：平空,优先平昨
期货两键：
> 10：卖出,如有多仓,优先平仓,优先平今,如有余量,再开空
>
> 11：卖出,如有多仓,优先平仓,优先平昨,如有余量,再开空
>
> 12：买入,如有空仓,优先平仓,优先平今,如有余量,再开多
>
> 13：买入,如有空仓,优先平仓,优先平昨,如有余量,再开多
>
> 14：买入,不优先平仓
>
> 15：卖出,不优先平仓
股票买卖：
> 23：股票买入，或沪港通、深港通股票买入
>
> 24：股票卖出，或沪港通、深港通股票卖出
融资融券：
> 27：融资买入
>
> 28：融券卖出
>
> 29：买券还券
>
> 30：直接还券
>
> 31：卖券还款
>
> 32：直接还款
>
> 33：信用账号股票买入
>
> 34：信用账号股票卖出
组合交易：
> 25：组合买入，或沪港通、深港通的组合买入
>
> 26：组合卖出，或沪港通、深港通的组合卖出
>
> 27：融资买入
>
> 28：融券卖出
>
> 29：买券还券
>
> 31：卖券还款
>
> 33：信用账号股票买入
>
> 34：信用账号股票卖出
>
> 40：期货组合开多
>
> 43：期货组合开空
>
> 46：期货组合平多,优先平今
>
> 47：期货组合平多,优先平昨
>
> 48：期货组合平空,优先平今
>
> 49：期货组合平空,优先平昨
期权交易：
> 50：买入开仓
>
> 51：卖出平仓
>
> 52：卖出开仓
>
> 53：买入平仓
>
> 54：备兑开仓
>
> 55：备兑平仓
>
> 56：认购行权
>
> 57：认沽行权
>
> 58：证券锁定
>
> 59：证券解锁
- orderType，下单方式
*注：
> 一、期货不支持 1102 和 1202
>
> 二、对所有账号组的操作相当于对账号组里的每个账号做一样的操作，如 passorder(23, 1202, 'testS', '000001.SZ', 5, -1, 50000, ContextInfo)，意思就是对账号组 testS 里的所有账号都以最新价开仓买入 50000 元市值的 000001.SZ 平安银行；passorder(60,1101,"test",'510050.SH',5,-1,1,ContextInfo)意思就是账号test申购1个单位(900000股)的华夏上证50ETF(只申购不买入成分股)。
可选值：
> 1101：单股、单账号、普通、股/手方式下单
>
> 1102：单股、单账号、普通、金额（元）方式下单（只支持股票）
>
> 1113：单股、单账号、总资产、比例 [0 ~ 1] 方式下单
>
> 1123：单股、单账号、可用、比例[0 ~ 1]方式下单
>
>
>
> 1201：单股、账号组（无权重）、普通、股/手方式下单
>
> 1202：单股、账号组（无权重）、普通、金额（元）方式下单（只支持股票）
>
> 1213：单股、账号组（无权重）、总资产、比例 [0 ~ 1] 方式下单
>
> 1223：单股、账号组（无权重）、可用、比例 [0 ~ 1] 方式下单
>
>
>
> 2101：组合、单账号、普通、按组合股票数量（篮子中股票设定的数量）方式下单 > 对应 volume 的单位为篮子的份
>
> 2102：组合、单账号、普通、按组合股票权重（篮子中股票设定的权重）方式下单 > 对应 volume 的单位为元
>
> 2103：组合、单账号、普通、按账号可用方式下单 > （底层篮子股票怎么分配？答：按可用资金比例后按篮子中股票权重分配，如用户没填权重则按相等权重分配）只对股票篮子支持
>
>
>
> 2201：组合、账号组（无权重）、普通、按组合股票数量方式下单
>
> 2202：组合、账号组（无权重）、普通、按组合股票权重方式下单
>
> 2203：组合、账号组（无权重）、普通、按账号可用方式下单只对股票篮子支持
- 组合套利交易接口特殊设置（accountID、orderType 特殊设置）
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, hedgeRatio, volume, ContextInfo)
> accountID = 'stockAccountID, futureAccountID'
>
> orderCode = 'basketName, futureName'
>
> hedgeRatio：套利比例（0 ~ 2 之间值，相当于 %0 至 200% 套利）
>
> volume：份数 \ 资金 \ 比例
>
> orderType（特殊设置）
- orderType 可选值：
> 2331：组合、套利、合约价值自动套利、按组合股票数量方式下单
>
> 2332：组合、套利、按合约价值自动套利、按组合股票权重方式下单
>
> 2333：组合、套利、按合约价值自动套利、按账号可用方式下单
- accountID，资金账号
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, price, volume, ContextInfo)
*注：下单的账号ID（可多个）或账号组名或套利组名（一个篮子一个套利账号，如 accountID = '股票账户名, 期货账号'）
- orderCode，下单代码
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, price, volume, ContextInfo)
*注：
> 一、如果是单股或单期货、港股，则该参数填合约代码；
>
> 二、如果是组合交易,则该参数填篮子名称；
>
> 三、如果是组合套利，则填一个篮子名和一个期货合约名（如orderCode = '篮子名, 期货合约名'）
- prType，下单选价类型
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, price, volume, ContextInfo)
可选值（特别的对于套利，这个 prType 只对篮子起作用，期货的采用默认的方式）：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> -1：无效（实际下单时,需要用交易面板交易函数那设定的选价类型）
>
> 0：卖5价
>
> 1：卖4价
>
> 2：卖3价
>
> 3：卖2价
>
> 4：卖1价
>
> 5：最新价
>
> 6：买1价
>
> 7：买2价（组合不支持）
>
> 8：买3价（组合不支持）
>
> 9：买4价（组合不支持）
>
> 10：买5价（组合不支持）
>
> 11：（指定价）模型价（只对单股情况支持,对组合交易不支持）
>
> 12：涨跌停价
>
> 13：挂单价
>
> 14：对手价
>
> 27：市价即成剩撤(仅对股票期权申报有效)
>
> 28：市价即全成否则撤(仅对股票期权申报有效)
>
> 29：市价剩转限价(仅对股票期权申报有效)
>
> 42：最优五档即时成交剩余撤销申报(仅对上交所申报有效)
>
> 43：最优五档即时成交剩转限价申报(仅对上交所申报有效)
>
> 44：对手方最优价格委托(仅对深交所申报有效)
>
> 45：本方最优价格委托(仅对深交所申报有效)
>
> 46：即时成交剩余撤销委托(仅对深交所申报有效)
>
> 47：最优五档即时成交剩余撤销委托(仅对深交所申报有效)
>
> 48：全额成交或撤销委托(仅对深交所申报有效)
>
> 49：科创板盘后定价
- price，下单价格
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, price, volume, ContextInfo)
*注：
> 一、单股下单时，prType 是模型价/科创板盘后定价时 price 有效；其它情况无效；即单股时， prType 参数为 11，49 时被使用。 prType 参数不为 11，49 时也需填写，填写的内容可为 -1，0，2，100 等任意数字；
>
> 二、组合下单时，是组合套利时，price 作套利比例有效，其它情况无效。
- volume，下单数量（股 / 手 / 元 / %）
passorder(opType, orderType, accountID, orderCode, prType, price, volume, ContextInfo)
根据 orderType 值最后一位确定 volume 的单位：
单股下单时：
> 1：股 / 手
>
> 2：金额（元）
>
> 3：比例（%）
组合下单时：
> 1：按组合股票数量（份）
>
> 2：按组合股票权重（元）
>
> 3：按账号可用（%）
- strategyName，string，自定义策略名，可缺省不写，用来区分 order 委托和 deal 成交来自不同的策略。根据该策略名，get_trade_detail_data，get_last_order_id 函数可以获取相应策略名对应的委托或持仓结果。
*注：strategyName 只对同账号本地客户端有效，即 strategyName 只对当前客户端下的单进行策略区分，且该策略区分只能当前客户端使用。
- quickTrade，int，设定是否立即触发下单（回测时无效），可选值：
> 0：否
>
> 1：是
*注：passorder是对最后一根K线完全走完后生成的模型信号在下一根K线的第一个tick数据来时触发下单交易；采用quickTrade参数设置为1时，非历史bar上执行时（ContextInfo.is_last_bar()为True），只要策略模型中调用到就触发下单交易。quickTrade参数设置为2时，不判断bar状态，只要策略模型中调用到就触发下单交易，历史bar上也能触发下单，请谨慎使用。
- userOrderId，string，用户自设委托 ID，可缺省不写，写的时候必须把起前面的 strategyName 和 quickTrade 参数也填写。对应 order 委托对象和 deal 成交对象中的 m_strRemark 属性，通过 get_trade_detail_data 函数或委托主推函数 order_callback 和成交主推函数 deal_callback 可拿到这两个对象信息。
- userOrderParam，string，用户自定义交易参数模板名称，可缺省不写，写的时候必须把起前面的strategyName和quickTrade参数也填写。
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 单股单账号期货最新价买入 10 手
passorder(0, 1101, 'test', target, 5, -1, 10, ContextInfo)
# 单股单账号期货指定价买入 10 手
passorder(0, 1101, 'test', target, 11, 3000, ContextInfo)
# 单股单账号股票最新价买入 100 股（1 手）
passorder(23, 1101, 'test', target, 5, 0, 100, ContextInfo)
# 单股单账号股票指定价买入 100 股（1 手）
passorder(23, 1101, 'test', target, 11, 7, 100, ContextInfo)
```
#### （2）算法交易下单 algo_passorder()
**用法：** algo_passorder(opType, orderType, accountid, orderCode, prType, modelprice, volume[, strategyName, quickTrade, userOrderId, userOrderParam], ContextInfo)
**释义：** 算法交易下单，此时使用交易面板 - 程序交易 - 函数交易 - 函数交易参数中设置的下单类型（普通交易，算法交易，随机量交易）
如果函数交易参数使用未修改的默认值，此函数和 passorder 函数一致，设置了函数交易参数后，将会使用函数交易参数的超价等拆单参数，如果入参的 prType = -1，同时将会使用函数交易参数的报价方式。
**参数：**
- opType，操作类型，同 passorder 中的 opType
- orderType，下单方式，同 passorder 中的 orderType
- accountID，下单的账号 ID，同 passorder 中的 accountID
- orderCode，下单代码：同 passorder 中的 orderCode
- prType，报价类型，同 passorder 中的报价类型 prType，特别的，当 prType = -1 时，使用函数交易面板中的报价类型参数
- price，下单价格，同 passorder 中的 price 参数
- volume，下单量，同 passorder 中的 volume 参数
- strategyName，策略名，同 passorder 中的 strategyName 参数
- quickTrade，是否快速交易，同passorder中的 quickTrade 参数
- userOrderId，投资备注，同 passorder 中的 userOrderId 参数
- userOrderParam，字典类型，用户自定义交易参数，主要用于修改算法交易的参数
> OrderType 普通交易：0，算法交易：1，随机量交易：2
>
> PriceType 报价方式：数值同 pyType
>
> MaxOrderCount 最大下单次数
>
> SinglePriceRange 波动区间是否单向 否：0，是：1
>
> PriceRangeType 波动区间类型 按比例：0，按数值：1
>
> PriceRangeValue 波动区间（按数值）
>
> PriceRangeRate 波动区间（按比例）[0 - 1]
>
> SuperPriceType 单笔超价类型 按比例：0，按数值：1
>
> SuperPriceRate 单笔超价（按比例）[0-1]
>
> SuperPriceValue 单笔超价（按数值）
>
> VolumeType 单笔基准量类型（与界面列表的序号一致） 卖1+2+3+4+5量：0，卖1+2+3+4量：1，...目标剩余量：11
>
> VolumeRate 单笔下单比率
>
> SingleNumMin 单笔下单量最小值
>
> SingleNumMax 单笔下单量最大值
>
> ValidTimeElapse 有效持续时间
>
> UndealtEntrustRule 未成委托处理数值同 pyType
>
> PlaceOrderInterval 下撤单时间间隔
>
> UseTrigger 是否触价 否：0，是：1
>
> TriggerType 触价类型 最新价大于：0，最新价小于：2
>
> TriggerPrice 触价价格
>
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 表示设置交易类型为算法交易，最大委托次数为20，下撤单时间间隔15s，其他参数同函数交易参数中设置
userparam = {"OrderType":1, "MaxOrderCount":20, 'PlaceOrderInterval':15}
algo_passorder(23, 1101, '918800000818', '000001.SZ', 11, 21, 200, 'name', 2, 'algo_passorder_test', userparam, ContextInfo)
```
#### （3）智能算法交易 smart_algo_passorder()
**用法：** smart_algo_passorder（opType, orderType, accountid, orderCode, prType, modelprice, volume, smartAlgoType, limitOverRate, minAmountPerOrder, [targetPriceLevel], ContextInfo）
**释义：** 智能算法交易
**参数：**
- opType，操作类型，可选值：
股票买卖：
> 23：股票买入，或沪港通、深港通股票买入
>
> 24：股票卖出，或沪港通、深港通股票卖出
融资融券：
> 27：融资买入
>
> 28：融券卖出
>
> 29：买券还券
>
> 30：直接还券
>
> 31：卖券还款
>
> 32：直接还款
>
> 33：信用账号股票买入
>
> 34：信用账号股票卖出
- orderType，下单方式
可选值：
> 1101：单股、单账号、普通、股/手方式下单
>
> 1102：单股、单账号、普通、金额（元）方式下单（只支持股票）
>
> 1113：单股、单账号、总资产、比例 [0 ~ 1] 方式下单
>
> 1123：单股、单账号、可用、比例[0 ~ 1]方式下单
>
>
>
> 1201：单股、账号组（无权重）、普通、股/手方式下单
>
> 1202：单股、账号组（无权重）、普通、金额（元）方式下单（只支持股票）
>
> 1213：单股、账号组（无权重）、总资产、比例 [0 ~ 1] 方式下单
>
> 1223：单股、账号组（无权重）、可用、比例 [0 ~ 1] 方式下单
- accountID，资金账号
*注：下单的账号ID（可多个）或账号组名
- orderCode，下单代码
*注：单股下单，则该参数填合约代码；
- prType，下单选价类型
可选值：
> -1：无效（实际下单时,需要用交易面板交易函数那设定的选价类型）
>
> 0：卖5价
>
> 1：卖4价
>
> 2：卖3价
>
> 3：卖2价
>
> 4：卖1价
>
> 5：最新价
>
> 6：买1价
>
> 7：买2价
>
> 8：买3价
>
> 9：买4价
>
> 10：买5价
>
> 11：（指定价）模型价
>
> 12：涨跌停价
>
> 13：挂单价
>
> 14：对手价
>
> 49：科创板盘后定价
- price，下单价格
*注：prType 是模型价/科创板盘后定价时 price 有效；其它情况无效；即 prType 参数为 11，49 时被使用。 prType 参数不为 11，49 时也需填写，填写的内容可为 -1，0，2，100 等任意数字。
- volume，下单数量（股 / 元 / %）
根据 orderType 值最后一位确定 volume 的单位：
单股下单时：
> 1：股
>
> 2：金额（元）
>
> 3：比例（%）
- strageName，策略名
不同于passorder，这里不可缺省
- quickTrade，参数内容说明
quickTrade：int，是否立马触发下单，0 否，1 是
*注：
passorder是对最后一根K线完全走完后生成的模型信号在下一根K线的第一个tick数据来时触发下单交易；
采用quickTrade参数设置为1时，非历史bar上执行时（ContextInfo.is_last_bar()为True），只要策略模型中调用到就触发下单交易。
quickTrade参数设置为2时，不判断bar状态，只要策略模型中调用到就触发下单交易，历史bar上也能触发下单，请谨慎使用。
- userid，投资备注
不同于passorder，这里不可缺省
- smartAlgoType，string，智能算法类型
可选值：
> VWAP：VWAP
>
> TWAP：TWAP
>
> VP：跟量
>
> PINLINE：跟价
>
> DMA：快捷
>
> FLOAT：盘口
>
> SWITCH：换仓
>
> ICEBERG：冰山
>
> MOC：尾盘
- limitOverRate，int，量比，数据范围0-100，如果输入其他无效值，则limitOverRate为0。
*注：网格算法无此项。
- minAmountPerOrder，int，智能算法最小委托金额，数据范围0-100000，默认为0。
- targetPriceLevel，智能算法目标价格
可选值：
> 1：己方盘口1
>
> 2：己方盘口2
>
> 3：己方盘口3
>
> 4：己方盘口4
>
> 5：己方盘口5
>
> 6：最新价
>
> 7：对方盘口
*注：
> 一、输入无效值则targetPriceLevel为1；
>
> 二、本项只针对冰山算法,其他算法可缺省。
- 可选值：
> VWAP：VWAP
>
> TWAP：TWAP
>
> VP：跟量
>
> PINLINE：跟价
>
> DMA：快捷
>
> FLOAT：盘口
>
> SWITCH：换仓
>
> ICEBERG：冰山
>
> MOC：尾盘
- startTime，智能算法开始时间
格式"HH:MM:SS"，如"10:30:00"。如果缺省值，则默认为"09:30:00"
- endTime，智能算法截止时间
格式"HH:MM:SS"，如"14:30:00"。如果缺省值，则默认为"15:30:00"
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 账户600000105最新价开仓买入50000股的000001.SZ平安银行,使用TWAP智能算法,量比20%,最小买卖金额0
smart_algo_passorder(23,1101,'600000105','000001.SZ',5,-1,50000,"strageName",0,"remark","TWAP",20,0,ContextInfo)
# 账户600000105最新价快速交易开仓买入50000股的000001.SZ平安银行,使用TWAP智能算法,量比20%,最小买卖金额0且有效时长为09:30-14:00
smart_algo_passorder(23,1101,'600000105','000001.SZ',5,-1,50000,"strageName",1,"remark","TWAP",20,0,0,'09:30:00','14:00:00',ContextInfo)
```
#### （4）获取交易明细数据 get_trade_detail_data()
**用法：** get_trade_detail_data(accountID, strAccountType, strDatatype, strategyName) 或不区分策略get_trade_detail_data(accountID, strAccountType, strDatatype)
**释义：** 获取交易明细数据函数
**参数：**
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- strDatatype：string，数据类型：
> 'POSITION'：持仓
>
> 'ORDER'：委托
>
> 'DEAL' ：成交
>
> 'ACCOUNT'：账号
>
> 'TASK'：任务
- strategyName：string，策略名，对应 passorder 下单函数中的参数 strategyName 的值，只对委托 'ORDER'、成交 'DEAL' 起作用。
**返回：** list，list 中放的是 PythonObj，通过 dir(pythonobj) 可返回某个对象的属性列表。
*注：有五种交易相关信息，包括：
> POSITION：持仓
>
> ORDER：委托
>
> DEAL：成交
>
> ACCOUNT：账号
>
> TASK：任务
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_trade_detail_data('6000000248','stock','position')
for obj in obj_list:
print(obj.m_strInstrumentID)
# 查看有哪些属性字段
print(dir(obj))
# 可用资金查询
acct_info = get_trade_detail_data('6000000248', 'stock', 'account')
for i in acct_info:
print(i.m_dAvailable)
# 当前持仓查询
position_info = get_trade_detail_data('6000000248', 'stock', 'position')
for i in position_info:
print(i.m_strInstrumentID, i.m_nVolume)
```
#### （5）根据委托号获取委托或成交信息 get_value_by_order_id()
**用法：** get_value_by_order_id(orderId, accountID, strAccountType, strDatatype)
**释义：** 根据委托号获取委托或成交信息。
**参数：**
- orderId：string，委托号。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- strDatatype：string，数据类型：
> 'ORDER'：委托
>
> 'DEAL' ：成交
**返回：** pythonObj
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
orderid = get_last_order_id(ContextInfo.accid, 'stock', 'order')
print(orderid)
obj = get_value_by_order_id(orderid,ContextInfo.accid, 'stock', 'order')
print(obj.m_strInstrumentID)
```
#### （6）获取最新的委托或成交的委托号 get_last_order_id()
**用法：** get_last_order_id(accountID, strAccountType, strDatatype, strategyName) 或不区分策略 get_last_order_id(accountID, strAccountType, strDatatype)
**释义：** 获取最新的委托或成交的委托号。
**参数：**
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- strDatatype：string，数据类型：
> 'ORDER'：委托
>
> 'DEAL' ：成交
- strategyName，string，策略名，对应 passorder 下单函数中的参数 strategyName 的值。
**返回：** String，委托号，如果没找到返回 '-1'。
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
orderid = get_last_order_id(ContextInfo.accid, 'stock', 'order')
print(orderid)
obj = get_value_by_order_id(orderid,ContextInfo.accid, 'stock', 'order')
print(obj.m_strInstrumentID)
```
#### （7）查询委托是否可撤销 can_cancel_order()
**用法：** can_cancel_order(orderId, accountID, strAccountType)
**释义：** 查询委托是否可撤销。
**参数：**
- orderId，string，委托号。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
**返回：** bool，是否可撤，返回值含义：
> True：可撤销
>
> False：不可撤销
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
orderid = get_last_order_id(ContextInfo.accid,'stock','order')
print(orderid)
can_cancel = can_cancel_order(orderid,ContextInfo.accid,'stock')
print('是否可撤:', can_cancel)
```
#### （8）取消委托 cancel()
**用法：** cancel(orderId, accountId, accountType, ContextInfo)
**释义：** 取消委托
**参数：**
- orderId：string，委托号。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- ContextInfo：pythonobj
**返回：** bool，是否发出了取消委托信号，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例1：**
```python
'''
使用委托号撤单
（1）下单前,根据 get_trade_detail_data 函数返回账号的信息，判定资金是否充足，账号是否在登录状态，统计持仓情况等等。
（2）满足一定的模型条件，用 passorder 下单。
（3）下单后，时刻根据 get_last_order_id 函数获取委托和成交的最新id，注意如果委托生成了，就有了委托号（这个id需要自己保存做一个全局控制）。
（4）用该委托号根据 get_value_by_order_id 函数查看委托的状态，各种情况等。
当一个委托的状态变成“已成'后，那么对应的成交 deal 信息就有一条成交数据；用该委托号可查看成交情况。
*注：委托列表和成交列表中的委托号是一样的,都是这个 m_strOrderSysID 属性值。
可用 get_last_order_id 获取最新的 order 的委托号,然后根据这个委托号获取 deal 的信息，当获取成功后，也说明这笔交易是成了，可再根据 position 持仓信息再进一步验证。
（5）根据委托号获取委托信息，根据委托状态，或模型设定，用 cancel 取消委托。
'''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
orderid = get_last_order_id(ContextInfo.accid, 'stock', 'order')
print(cancel(orderid, ContextInfo.accid, 'stock', ContextInfo))
```
#### （9）撤销任务 cancel_task()
**用法：** cancel_task(taskId,accountId,accountType,ContextInfo)
**释义：** 撤销任务。
**参数：**
- taskId，string，任务编号, 为空的时候表示撤销所有该资金账号可撤的任务。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- ContextInfo：pythonobj
**返回：** bool，是否发出了取消任务信号，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例：**
```python
'''
（1）根据get_trade_detail_data函数返回任务的信息,获取任务编号（m_nTaskId），任务状态等等；
（2）根据任务编号，用cancel_task取消委托。
'''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_trade_detail_data(ContextInfo.accid,'stock','task')
for obj in obj_list:
cancel_task(obj.m_nTaskId,ContextInfo.accid,'stock',ContextInfo)
```
#### （10）暂停任务 pause_task()
**用法：** pause_task(taskId,accountId,accountType,ContextInfo)
**释义：** 暂停智能算法任务。
**参数：**
- taskId，string，任务编号, 为空的时候表示暂停所有该资金账号可暂停的任务。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- ContextInfo：pythonobj
**返回：** bool，是否发出了暂停任务信号，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例：**
```python
'''
（1）根据get_trade_detail_data函数返回任务的信息,获取任务编号（m_nTaskId），任务状态等等；
（2）根据任务编号，用pause_task暂停智能算法任务。
'''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_trade_detail_data(ContextInfo.accid,'stock','task')
for obj in obj_list:
pause_task(obj.m_nTaskId,ContextInfo.accid,'stock',ContextInfo)
```
#### （11）继续任务 cancel_task()
**用法：** cancel_task(taskId,accountId,accountType,ContextInfo)
**释义：** 继续智能算法任务。
**参数：**
- taskId，string，任务编号, ,为空的时候表示启动所有该资金账号已暂停的任务。
- accountID：string，资金账号。
- strAccountType：string，账号类型，可选值：
> 'FUTURE'：期货
>
> 'STOCK'：股票
>
> 'CREDIT'：信用
>
> 'HUGANGTONG'：沪港通
>
> 'SHENGANGTONG'：深港通
>
> 'STOCK_OPTION'：期权
- ContextInfo：pythonobj
**返回：** bool，是否发出了重启信号，返回值含义：
> True：是
>
> False：否
**示例：**
```python
'''
（1）根据get_trade_detail_data函数返回任务的信息,获取任务编号（m_nTaskId），任务状态等等；
（2）根据任务编号，用resume_task启动已暂停智能算法任务。
'''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid = '6000000248'
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_trade_detail_data(ContextInfo.accid,'stock','task')
for obj in obj_list:
resume_task(obj.m_nTaskId,ContextInfo.accid,'stock',ContextInfo)
```
#### （12）实时触发前一根 bar 信号函数 do_order()
**用法：** do_order(ContextInfo)
**释义：** 实时触发前一根bar信号函数。
平台实盘中交易下单函数一般是把上一个周期产生的信号在最新的周期的第一个 tick 下单出去，而日 K 线第一个 tick 是在 9:25 分集合竞价结束时产生，如果策略模型在 9:25 分之后跑又想把前一天的下单信号发出去，就可用 do_order 函数配合实现。
特别的，需要注意，有调用 do_order 函数的策略模型跑在 9:25 分之前或别的日内周期下时，原有下单函数和 do_order 函数都有下单信号，有可能导致重复下单。、
**参数：** 无
**返回：** 无
**示例：**
```python
# 实现跑日 K 线及以上周期下,在固定时间点把前一周期的交易信号发送出去
def init(ContextInfo):
pass
def handlebar(ContextInfo):
order_lots('000002.SZ', 1, ContextInfo, '600000248')
ticktimetag = ContextInfo.get_tick_timetag()
int_time = int(timetag_to_datetime(ticktimetag, '%H%M%S'))
if 100500 <= int_time < 100505:
do_order(ContextInfo)
```
#### （13）指定手数交易 order_lots()
**用法：** order_lots(stockcode, lots[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定手数交易，指定手数发送买/卖单。如有需要落单类型当做一个参量传入，如果忽略掉落单类型，那么默认以最新价下单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- lots：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下 1 手买入
order_lots('000002.SZ', 1, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价下 1 手卖出
order_lots('000002.SZ', -1, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 下 2 手卖出
order_lots('000002.SZ', -2, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （14）指定价值交易 order_value()
**用法：** order_value(stockcode, value[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定价值交易，使用想要花费的金钱买入 / 卖出股票，而不是买入 / 卖出想要的股数，正数代表买入，负数代表卖出。股票的股数总是会被调整成对应的 100 的倍数（在中国 A 股市场 1 手是 100 股）。当您提交一个卖单时，该方法代表的意义是您希望通过卖出该股票套现的金额，如果金额超出了您所持有股票的价值，那么您将卖出所有股票。需要注意，如果资金不足，该 API 将不会创建发送订单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- value：金额（元），double
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下 10000 元买入
order_value('000002.SZ', 10000, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价下 10000 元卖出
order_value('000002.SZ', -10000, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 下 20000 元卖出
order_value('000002.SZ', -20000, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （15）指定比例交易 order_percent()
**用法：** order_percent(stockcode, percent[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定比例交易，发送一个等于目前投资组合价值（市场价值和目前现金的总和）一定百分比的买 / 卖单，正数代表买，负数代表卖。股票的股数总是会被调整成对应的一手的股票数的倍数（1 手是 100 股）。百分比是一个小数，并且小于或等于1（小于等于100%），0.5 表示的是 50%。需要注意，如果资金不足，该 API 将不会创建发送订单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- percent：比例，double
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下 5.1% 价值买入
order_percent('000002.SZ', 0.051, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价下 5.1% 价值卖出
order_percent('000002.SZ', -0.051, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 下 10.2% 价值卖出
order_percent('000002.SZ', -0.102, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （16）指定目标价值交易 order_target_value()
**用法：** order_target_value(stockcode, tar_value[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定目标价值交易，买入 / 卖出并且自动调整该证券的仓位到一个目标价值。如果还没有任何该证券的仓位，那么会买入全部目标价值的证券；如果已经有了该证券的仓位，则会买入 / 卖出调整该证券的现在仓位和目标仓位的价值差值的数目的证券。需要注意，如果资金不足，该API将不会创建发送订单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- tar_value：目标金额（元），double，非负数
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下调仓到 10000 元持仓
order_target_value('000002.SZ', 10000, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价调仓到 10000 元持仓
order_target_value('000002.SZ', 10000, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 下调仓到 20000 元持仓
order_target_value('000002.SZ', 20000, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （17）指定目标比例交易 order_target_percent()
**用法：** order_target_percent(stockcode, tar_percent[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定目标比例交易，买入 / 卖出证券以自动调整该证券的仓位到占有一个指定的投资组合的目标百分比。投资组合价值等于所有已有仓位的价值和剩余现金的总和。买 / 卖单会被下舍入一手股数（A 股是 100 的倍数）的倍数。目标百分比应该是一个小数，并且最大值应该小于等于1，比如 0.5 表示 50%，需要注意，如果资金不足，该API将不会创建发送订单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- tar_percent：目标百分比 [0 ~ 1]，double
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下买入调仓到 5.1% 持仓
order_target_percent('000002.SZ', 0.051, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价调仓到 5.1% 持仓
order_target_percent('000002.SZ', 0.051, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 调仓到 10.2% 持仓
order_target_percent('000002.SZ', 0.102, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （18）指定股数交易 order_shares()
**用法：** order_shares(stockcode, shares[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 指定股数交易，指定股数的买 / 卖单,最常见的落单方式之一。如有需要落单类型当做一个参量传入，如果忽略掉落单类型，那么默认以最新价下单。
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 '000002.SZ'
- shares：股数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE5', 'SALE4', 'SALE3', 'SALE2', 'SALE1'：卖5-1价
>
> 'BUY1', 'BUY2', 'BUY3', 'BUY4', 'BUY5'：买1-5价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下 100 股买入
order_shares('000002.SZ', 100, ContextInfo, '600000248')
# 用对手价下 100 股卖出
order_shares('000002.SZ', -100, 'COMPETE', ContextInfo, '600000248')
# 用指定价 37.5 下 200 股卖出
order_shares('000002.SZ', -200, 'fix', 37.5, ContextInfo, '600000248')
```
#### （19）期货买入开仓 buy_open()
**用法：** buy_open(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货买入开仓
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价 1 手买入开仓
buy_open('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手买入开仓
buy_open('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手买入开仓
buy_open('IF1805.IF', 2, 'fix', 3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （20）期货买入平仓（平今优先） buy_close_tdayfirst()
**用法：** buy_close_tdayfirst(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货买入平仓，平今优先
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价 1 手买入平仓，平今优先
buy_close_tdayfirst('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手买入平仓，平今优先
buy_close_tdayfirst('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手买入平仓，平今优先
buy_close_tdayfirst('IF1805.IF', 2, 'fix', 3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （21）期货买入平仓（平昨优先） buy_close_ydayfirst()
**用法：** buy_close_ydayfirst(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货买入开仓，平昨优先
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价 1 手买入平仓，平昨优先
buy_close_ydayfirst('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手买入平仓，平昨优先
buy_close_ydayfirst('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手买入平仓，平昨优先
buy_close_ydayfirst('IF1805.IF', 2, 'fix', 3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （22）期货卖出开仓 sell_open()
**用法：** sell_open(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货卖出开仓
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价 1 手卖出开仓
sell_open('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手卖出开仓
sell_open('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手卖出开仓
sell_open('IF1805.IF', 2, 'fix',3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （23）期货卖出平仓（平今优先） sell_close_tdayfirst()
**用法：** sell_close_tdayfirst(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货卖出平仓，平今优先
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值：
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价下 1 手卖出平仓，平今优先
sell_close_tdayfirst('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手卖出平仓，平今优先
sell_close_tdayfirst('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手卖出平仓，平今优先
sell_close_tdayfirst('IF1805.IF', 1, 'fix', 3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （24）期货卖出平仓（平昨优先） sell_close_ydayfirst()
**用法：** sell_close_ydayfirst(stockcode, amount[, style, price], ContextInfo[, accId])
**释义：** 期货卖出平仓，平今优先
**参数：**
- stockcode：代码，string，如 'IF1805.IF'
- amount：手数，int
- style：下单选价类型，string，默认为最新价 'LATEST'，可选值
***注意：回测时，除了指定价，其他下单选价类型均以当期k线收盘价结算。**
> 'LATEST'：最新
>
> 'FIX'：指定
>
> 'HANG'：挂单
>
> 'COMPETE'：对手
>
> 'MARKET'：市价
>
> 'SALE1'：卖一价
>
> 'BUY1'：买一价
- price：价格，double
- ContextInfo：PythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
- accId：账号，string
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
# 按最新价 1 手卖出平仓，平昨优先
sell_close_ydayfirst('IF1805.IF', 1, ContextInfo, '110476')
# 用对手价 1 手卖出平仓，平昨优先
sell_close_ydayfirst('IF1805.IF', 1, 'COMPETE', ContextInfo, '110476')
# 用指定价 3750 元 2 手卖出平仓，平昨优先
sell_close_ydayfirst('IF1805.IF', 2, 'fix', 3750, ContextInfo, '110476')
```
#### （25）获取两融负债合约明细 get_debt_contract()
**用法：** get_debt_contract(accId)
**释义：** 获取信用账户负债合约明细
**参数：**
- accId：信用账户
**返回：** list，list 中放的是 PythonObj，通过 dir(pythonobj) 可返回某个对象的属性列表。
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_debt_contract('6000000248')
for obj in obj_list:
# 输出负债合约名
print(obj.m_strInstrumentName)
```
#### （26）获取两融担保标的明细 get_assure_contract()
**用法：** get_debt_contract(accId)
**释义：** 获取信用账户担保合约明细
**参数：**
- accId：信用账户
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_assure_contract('6000000248')
for obj in obj_list:
# 输出担保合约名
print(obj.m_strInstrumentName)
```
#### （27）获取可融券明细 get_enable_short_contract()
**用法：** get_enable_short_contract(accId)
**释义：** 获取信用账户当前可融券的明细
**参数：**
- accId：信用账户
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
obj_list = get_enable_short_contract('6000000248')
for obj in obj_list:
# 输出可融券合约名
print(obj.m_strInstrumentName)
```
#### （28）获取当日新股新债信息 get_ipo_data()
**用法：** get_ipo_data([,type])
**释义：** 获取当日新股新债信息，返回结果为一个字典,包括新股申购代码,申购名称,最大申购数量,最小申购数量等数据
**参数：**
- type：为空时返回新股新债信息，type="STOCK"时只返回新股申购信息，type="BOND"时只返回新债申购信息
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ipoData=get_ipo_data()#返回新股新债信息
ipoStock=get_ipo_data("STOCK")#返回新股信息
ipoCB=get_ipo_data("BOND")#返回新债申购信息
```
#### （29）获取账户新股申购额度 get_new_purchase_limit()
**用法：** get_new_purchase_limit(accid)
**释义：** 获取账户新股申购额度，返回结果为一个字典,包括上海主板,深圳市场,上海科创版的申购额度
**参数：**
- accid：资金账号，必须时股票账号或者信用账号
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
ContextInfo.accid="10000001"#返回新股新债信息
purchase_limit=get_new_purchase_limit(ContextInfo.accid)
```
### 3.2.5. 交易回报实时主推函数
*注：在使用交易回报实时主推函数时，需要在init函数中使用set_account()用于绑定资金账号返回回调信息。
交易回报实时主推函数仅在实盘运行模式下生效。
#### （1）资金账号状态变化主推 account_callback()
**用法：** account_callback(ContextInfo, accountInfo)
**释义：** 当资金账号状态有变化时，运行这个函数
**参数：**
- ContextInfo：特定对象
- accountInfo：资金账号对象，可对应查看[6.4. 附录4 交易函数内含属性说明](#6.4. 附录4 交易函数内含属性说明)
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 设置对应的资金账号
ContextInfo.set_account('6000000058')
def handlebar(ContextInfo):
pass
def account_callback(ContextInfo, accountInfo):
print('accountInfo')
print(accountInfo.m_strStatus) # m_strStatus 为资金账号的属性之一，表示资金账号的状态
```
#### （2）账号委托状态变化主推 order_callback()
**用法：** order_callback(ContextInfo, orderInfo)
**释义：** 当账号委托状态有变化时，运行这个函数
**参数：**
- ContextInfo：特定对象
- orderInfo：委托账号对象，可对应查看[6.4. 附录4 交易函数内含属性说明](#6.4. 附录4 交易函数内含属性说明)
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 设置对应的资金账号
ContextInfo.set_account('6000000058')
def handlebar(ContextInfo):
pass
def order_callback(ContextInfo, orderInfo):
print('orderInfo')
```
#### （3）账号成交状态变化主推 deal_callback()
**用法：** deal_callback(ContextInfo, dealInfo)
**释义：** 当账号成交状态有变化时，运行这个函数
**参数：**
- ContextInfo：特定对象
- dealInfo：资金账号对象，可对应查看[6.4. 附录4 交易函数内含属性说明](#6.4. 附录4 交易函数内含属性说明)
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 设置对应的资金账号
ContextInfo.set_account('6000000058')
def handlebar(ContextInfo):
pass
def deal_callback(ContextInfo, dealInfo):
print('dealInfo')
```
#### （4）账号持仓状态变化主推 position_callback()
**用法：** position_callback(ContextInfo, positonInfo)
**释义：** 当账号持仓状态有变化时，运行这个函数
**参数：**
- ContextInfo：特定对象
- positonInfo：资金账号对象，可对应查看[6.4. 附录4 交易函数内含属性说明](#6.4. 附录4 交易函数内含属性说明)
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 设置对应的资金账号
ContextInfo.set_account('6000000058')
def handlebar(ContextInfo):
pass
def position_callback(ContextInfo, positonInfo):
print('positonInfo')
```
#### （5）账号异常下单主推 orderError_callback()
**用法：** orderError_callback(ContextInfo,orderArgs,errMsg)
**释义：** 当账号下单异常时，运行这个函数
**参数：**
- ContextInfo：特定对象
- orderArgs：下单参数，可对应查看[6.4. 附录4 交易函数内含属性说明](#6.4. 附录4 交易函数内含属性说明)
- errMsg：错误信息
**返回：** 无
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
# 设置对应的资金账号
ContextInfo.set_account('6000000058')
def handlebar(ContextInfo):
pass
def position_callback(ContextInfo, orderArgs,errMsg):
print('orderArgs')
print(errMsg)
```
### 3.2.6. 引用函数
*注：以下函数均支持回测和实盘/模拟运行模式。
#### （1）获取扩展数据 ext_data()
**用法：** ext_data(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
**释义：** 获取扩展数据
**参数：**
- extdataname：string，扩展数据名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- deviation：number，K 线偏移，可取值：
> 0：不偏移
>
> N：向右偏移N
>
> -N：向左偏移N
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data('mycci', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
#### （2）获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名 ext_data_rank()
**用法：** ext_data_rank(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
**释义：** 获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
**参数：**
- extdataname：string，扩展数据名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- deviation：number，K 线偏移，可取值：
> 0：不偏移
>
> N：向右偏移N
>
> -N：向左偏移N
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_rank('mycci', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
#### （3）获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名 ext_data_rank_range()
**用法：** ext_data_rank_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
**释义：** 获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名
**参数：**
- extdataname：string，扩展数据名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- begintime：string，区间的起始时间（包括该时间点在内）格式为 '2016-08-02 12:12:30'
- endtime：string，区间的结束时间（包括该时间点在内）格式为 '2017-08-02 12:12:30'
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** pythonDict
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_rank_range('mycci', '600000.SH', '2016-08-02 12:12:30', '2017-08-02 12:12:30', ContextInfo))
```
#### （4）获取扩展数据在指定时间区间内的值 ext_data_range()
**用法：** ext_data_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
**释义：** 获取扩展数据在指定时间区间内的值
**参数：**
- extdataname：string，扩展数据名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- begintime：string，区间的起始时间（包括该时间点在内）格式为 '2016-08-02 12:12:30'
- endtime：string，区间的结束时间（包括该时间点在内）格式为 '2017-08-02 12:12:30'
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** pythonDict
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_range('mycci', '600000.SH', '2016-08-02 12:12:30', '2017-08-02 12:12:30', ContextInfo))
```
#### （5）引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名 ContextInfo.get_ext_all_data()
**用法：** ContextInfo.get_ext_all_data(extdataname,start_time='19720101',end_time='22010101')
**释义：** 引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名
*注：本函数最好在init中调用,一次性将要用的数据取出
**参数：**
- extdataname：string，扩展数据名
- start_time：起始时间，可缺省，缺省值1972年1月1日
- end_time：截止时间，可缺省，缺省值2201年1月1日
**返回：** pandas.panel
- Items：时间戳
- Major_axis：股票代码
- Minor_axis：扩展数据的域名(rank和value)
**示例：**
```python
def init(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_ext_all_data('mycci'))
```
#### （6）获取因子数据 get_factor_value()
**用法：** get_factor_value(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
**释义：** 获取因子数据
**参数：**
- factorname：string，因子名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- deviation：number，K 线偏移，0 不偏移，N 向右偏移 N，-N 向左偏移 N
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(get_factor_value('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
#### （7）获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名 get_factor_rank()
**用法：** get_factor_rank(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
**释义：** 获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
**参数：**
- factorname：string，因子名
- stockcode：string，形式如 'stkcodemarket'，如 '600000.SH'
- deviation：number，K 线偏移，0不偏移，N向右偏移N，-N向左偏移N
- ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
**返回：** number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
print(get_factor_rank('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
### 3.2.7. 绘图函数
*注：以下函数均支持回测和实盘/模拟运行模式。
#### （1）在界面上画图 ContextInfo.paint()
**用法：** ContextInfo.paint(name, value, index, line_style, color = 'white', limit = '')
**释义：** 在界面上画图
**参数：**
- name：string，需显示的指标名
- value：number，需显示的数值
- index：number，显示索引位置，填 -1 表示按主图索引显示
- line_style：number，线型，可取值：
> 0：曲线
>
> 42：柱状线
- color：string，颜色（不填默认为白色）目前支持以下几种颜色：
> blue：蓝
>
> brown：棕
>
> cyan：蓝绿
>
> green：绿
>
> magenta：品红
>
> red：红
>
> white：白
>
> yellow：黄
- limit：string，画线控制，可取值：
> 'noaxis'： 不影响坐标画线
>
> 'nodraw' ：不画线
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
realtimetag = ContextInfo.get_bar_timetag(ContextInfo.barpos)
value = ContextInfo.get_close_price('', '', realtimetag)
ContextInfo.paint('close', value, -1, 0, 'white','noaxis')
```
#### （2）在图形上显示文字 ContextInfo.draw_text()
**用法：** ContextInfo.draw_text(condition, position, text)
**释义：** 在图形上显示数字
**参数：**
- condition：条件
- Position：位置
- text：文字
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
ContextInfo.draw_text(1, 10, '文字')
```
#### （3）在图形上显示数字 ContextInfo.draw_number()
**用法：** ContextInfo.draw_number(cond, height, number, precision)
**释义：** 在图形上显示数字
**参数：**
- cond：bool，条件
- height：number，显示文字的高度位置
- text：string，显示的数字
- precision：为小数显示位数（取值范围 0 - 7）
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
close = ContextInfo.get_market_data(['close'])
ContextInfo.draw_number(1 > 0, close, 66, 1)
```
#### （4）在数字 1 和数字 2 之间绘垂直线 ContextInfo.draw_vertline()
**用法：** ContextInfo.draw_vertline(cond, number1, number2, color = '', limit = '')
**释义：** 在数字1和数字2之间绘垂直线
**参数：**
- cond：bool，条件
- number1：number，数字1
- number2：number，数字2
- color：string，颜色（不填默认为白色）目前支持以下几种颜色：
> blue：蓝
>
> brown：棕
>
> cyan：蓝绿
>
> green：绿
>
> magenta：品红
>
> red：红
>
> white：白
>
> yellow：黄
- limit：string，画线控制，可取值：
> 'noaxis'： 不影响坐标画线
>
> 'nodraw' ：不画线
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
close = ContextInfo.get_market_data(['close'])
open = ContextInfo.get_market_data(['open'])
ContextInfo.draw_vertline(1 > 0, close, open, 'cyan')
```
#### （5）在图形上绘制小图标 ContextInfo.draw_icon()
**用法：** ContextInfo.draw_icon(cond, height, type)
**释义：** 在图形上绘制小图标
**参数：**
- cond：bool，条件
- height：number，图标的位置
- text：number，图标的类型，可取值：
> 1：椭圆
>
> 0：矩形
**返回：** 无
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
close = ContextInfo.get_market_data(['close'])
ContextInfo.draw_icon(1 > 0, close, 0)
```
# 4. 财务数据接口使用方法
财务数据接口通过读取下载本地的数据取数，使用前需要补充本地数据。除公告日期和报表截止日期为时间戳毫秒格式其他单位为元或 %，数据主要包括资产负债表(ASHAREBALANCESHEET)、利润表(ASHAREINCOME）、现金流量表（ASHARECASHFLOW）、股本表（CAPITALSTRUCTURE）的主要字段数据以及经过计算的主要财务指标数据（PERSHAREINDEX）。建议使用本文档对照表中的英文表名和国信英文字段。
## 4.1. 财务数据 Python 接口
### 4.1.1. 用法1
ContextInfo.get_financial_data(fieldList, stockList, startDate, enDate, report_type = 'announce_time')
| 字段名 | 类型 | 释义与用例 |
| ------------- | -------------- | ------------------------------------------------------------ |
| `fieldList` | `List（必须）` | `财报字段列表：['ASHAREBALANCESHEET.fix_assets', '利润表.净利润']` |
| `stockList` | `List（必须）` | `股票列表：['600000.SH', '000001.SZ']` |
| `startDate` | `Str（必须）` | `开始时间：'20171209'` |
| `endDate` | `Str（必须）` | `结束时间：'20171212'` |
| `report_type` | `Str（可选）` | `报表时间类型，可缺省，默认是按照数据的公告期为区分取数据，设置为 'report_time' 为按照报告期取数据，' announce_time' 为按照公告日期取数据` |
**返回：**
函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围，返回不同的的数据类型。如下：
（1）代码列表 1 时间范围为 1，返回： pandas.Series index = 字段
（2）代码列表 1 时间范围为 n，返回： pandas.DataFrame index = 时间, columns = 字段
（3）代码列表 n 时间范围为 1，返回： pandas.DataFrame index = 代码, columns = 字段
（4）代码列表 n 时间范围为 n，返回： pandas.Panel items = 代码, major_axis = 时间, minor_axis = 字段
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
#取总股本和净利润
fieldList = ['CAPITALSTRUCTURE.total_capital', '利润表.净利润']
stockList = ['600000.SH','000001.SZ']
startDate = '20171209'
endDate = '20171212'
ContextInfo.get_financial_data(fieldList, stockList, startDate, endDate, report_type = 'report_time')
```
*注：
选择按照公告期取数和按照报告期取数的区别：
若某公司当年 4 月 26 日发布上年度年报，如果选择按照公告期取数，则当年 4 月 26 日之后至下个财报发布日期之间的数据都是上年度年报的财务数据。
若选择按照报告期取数，则上年度第 4 季度（上年度 10 月 1 日 - 12 月 31 日）的数据就是上年度报告期的数据。
### 4.1.2. 用法2
ContextInfo.get_financial_data(tabname, colname, market, code, report_type = 'report_time', barpos)（与用法 1 可同时使用）
| 字段名 | 类型 | 释义与用例 |
| ------------- | ------------- | ------------------------------------------------------------ |
| `tabname` | `Str（必须）` | `表名：'ASHAREBALANCESHEET'` |
| `colname` | `Str（必须）` | `字段名：'fix_assets'` |
| `market` | `Str（必须）` | `市场：'SH'` |
| `code` | `Str（必须）` | `代码：'600000'` |
| `report_type` | `Str（可选）` | `报表时间类型，可缺省，默认是按照数据的公告期为区分取数据，设置为 'report_time' 为按照报告期取数据，' announce_time ' 为按照公告日期取数据` |
| `barpos` | `number` | `当前 bar 的索引` |
**返回：**
number
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
index = ContextInfo.barpos
ContextInfo.get_financial_data('ASHAREBALANCESHEET', 'fix_assets', 'SH', '600000', index);
```
## 4.2. 财务数据字段对照表
### 4.2.1. 资产负债表 (ASHAREBALANCESHEET)
| **中文字段** | **国信字段** |
| -------------------------- | ----------------------------------- |
| `应收利息` | `int_rcv` |
| `可供出售金融资产` | `fin_assets_avail_for_sale` |
| `持有至到期投资` | `held_to_mty_invest` |
| `长期股权投资` | `long_term_eqy_invest` |
| `固定资产` | `fix_assets` |
| `无形资产` | `intang_assets` |
| `递延所得税资产` | `deferred_tax_assets` |
| `资产总计` | `tot_assets` |
| `交易性金融负债` | `tradable_fin_liab` |
| `应付职工薪酬` | `empl_ben_payable` |
| `应交税费` | `taxes_surcharges_payable` |
| `应付利息` | `int_payable` |
| `应付债券` | `bonds_payable` |
| `递延所得税负债` | `deferred_tax_liab` |
| `负债合计` | `tot_liab` |
| `实收资本(或股本)` | `cap_stk` |
| `资本公积金` | `cap_rsrv` |
| `盈余公积金` | `surplus_rsrv` |
| `未分配利润` | `undistributed_profit` |
| `归属于母公司股东权益合计` | `tot_shrhldr_eqy_excl_min_int` |
| `少数股东权益` | `minority_int` |
| `负债和股东权益总计` | `tot_liab_shrhldr_eqy` |
| `所有者权益合计` | `total_equity` |
| `货币资金` | `cash_equivalents` |
| `应收票据` | `bill_receivable` |
| `应收账款` | `account_receivable` |
| `预付账款` | `advance_payment` |
| `其他应收款` | `other_receivable` |
| `其他流动资产` | `other_current_assets` |
| `流动资产合计` | `total_current_assets` |
| `存货` | `inventories` |
| `在建工程` | `constru_in_process` |
| `工程物资` | `construction_materials` |
| `长期待摊费用` | `long_deferred_expense` |
| `非流动资产合计` | `total_non_current_assets` |
| `短期借款` | `shortterm_loan` |
| `应付股利` | `dividend_payable` |
| `其他应付款` | `other_payable` |
| `一年内到期的非流动负债` | `non_current_liability_in_one_year` |
| `其他流动负债` | `other_current_liability` |
| `长期应付款` | `longterm_account_payable` |
| `应付账款` | `accounts_payable` |
| `预收账款` | `advance_peceipts` |
| `流动负债合计` | `total_current_liability` |
| `应付票据` | `notes_payable` |
| `长期借款` | `long_term_loans` |
| `专项应付款` | `grants_received` |
| `其他非流动负债` | `other_non_current_liabilities` |
| `非流动负债合计` | `non_current_liabilities` |
| `专项储备` | `specific_reserves` |
| `商誉` | `goodwill` |
| `报告截止日` | `m_timetag` |
| `公告日` | `m_anntime` |
### 4.2.2. 利润表 (ASHAREINCOME)
| **中文字段** | **国信字段** |
| ------------------------------ | ------------------------------- |
| `投资收益` | `plus_net_invest_inc` |
| `联营企业和合营企业的投资收益` | `incl_inc_invest_assoc_jv_entp` |
| `营业税金及附加` | `less_taxes_surcharges_ops` |
| `营业总收入` | `revenue` |
| `营业总成本` | `total_operating_cost` |
| `营业收入` | `revenue_inc` |
| `营业成本` | `total_expense` |
| `资产减值损失` | `less_impair_loss_assets` |
| `营业利润` | `oper_profit` |
| `营业外收入` | `plus_non_oper_rev` |
| `营业外支出` | `less_non_oper_exp` |
| `利润总额` | `tot_profit` |
| `所得税` | `inc_tax` |
| `净利润` | `net_profit_incl_min_int_inc` |
| `归属净利润` | `net_profit_excl_min_int_inc` |
| `管理费用` | `less_gerl_admin_exp` |
| `销售费用` | `sale_expense` |
| `财务费用` | `financial_expense` |
| `综合收益总额` | `total_income` |
| `归属于少数股东的综合收益总额` | `total_income_minority` |
| `公允价值变动收益` | `change_income_fair_value` |
| `已赚保费` | `earned_premium` |
| `报告截止日` | `m_timetag` |
| `公告日` | `m_anntime` |
### 4.2.3. 现金流量表 (ASHARECASHFLOW)
| **中文字段** | **国信字段** |
| ---------------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
| `收到其他与经营活动有关的现金` | `other_cash_recp_ral_oper_act` |
| `经营活动现金流入小计` | `stot_cash_inflows_oper_act` |
| `支付给职工以及为职工支付的现金` | `cash_pay_beh_empl` |
| `支付的各项税费` | `pay_all_typ_tax` |
| `支付其他与经营活动有关的现金` | `other_cash_pay_ral_oper_act` |
| `经营活动现金流出小计` | `stot_cash_outflows_oper_act` |
| `经营活动产生的现金流量净额` | `net_cash_flows_oper_act` |
| `取得投资收益所收到的现金` | `cash_recp_return_invest` |
| `处置固定资产、无形资产和其他长期投资收到的现金` | `net_cash_recp_disp_fiolta` |
| `投资活动现金流入小计` | `stot_cash_inflows_inv_act` |
| `投资支付的现金` | `cash_paid_invest` |
| `购建固定资产、无形资产和其他长期投资支付的现金` | `cash_pay_acq_const_fiolta` |
| `支付其他与投资的现金` | `other_cash_pay_ral_inv_act` |
| `投资活动产生的现金流出小计` | `stot_cash_outflows_inv_act` |
| `投资活动产生的现金流量净额` | `net_cash_flows_inv_act` |
| `吸收投资收到的现金` | `cash_recp_cap_contrib` |
| `取得借款收到的现金` | `cash_recp_borrow` |
| `收到其他与筹资活动有关的现金` | `other_cash_recp_ral_fnc_act` |
| `筹资活动现金流入小计` | `stot_cash_inflows_fnc_act` |
| `偿还债务支付现金` | `cash_prepay_amt_borr` |
| `分配股利、利润或偿付利息支付的现金` | `cash_pay_dist_dpcp_int_exp` |
| `支付其他与筹资的现金` | `other_cash_pay_ral_fnc_act` |
| `筹资活动现金流出小计` | `stot_cash_outflows_fnc_act` |
| `筹资活动产生的现金流量净额` | `net_cash_flows_fnc_act` |
| `汇率变动对现金的影响` | `eff_fx_flu_cash` |
| `现金及现金等价物净增加额` | `net_incr_cash_cash_equ` |
| `销售商品、提供劳务收到的现金` | `goods_sale_and_service_render_cash` |
| `收到的税费与返还` | `tax_levy_refund` |
| `购买商品、接受劳务支付的现金` | `goods_and_services_cash_paid` |
| `处置子公司及其他收到的现金` | `net_cash_deal_subcompany` |
| `其中子公司吸收现金` | `cash_from_mino_s_invest_sub` |
| `处置固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金净额` | `fix_intan_other_asset_dispo_cash_payment` |
| `报告截止日` | `m_timetag` |
| `公告日` | `m_anntime` |
### 4.2.4. 股本表 (CAPITALSTRUCTURE)
| **中文字段** | **国信字段** |
| --------------- | ------------------------------ |
| `总股本` | `total_capital` |
| `已上市流通A股` | `circulating_capital` |
| `限售流通股份` | `restrict_circulating_capital` |
| `报告截止日` | `m_timetag` |
| `公告日` | `m_anntime` |
### 4.2.5. 主要指标 (PERSHAREINDEX)
| **中文字段** | **国信字段** |
| ------------------------------------ | --------------------------------------- |
| `每股经营活动现金流量` | `s_fa_ocfps` |
| `每股净资产` | `s_fa_bps` |
| `基本每股收益` | `s_fa_eps_basic` |
| `稀释每股收益` | `s_fa_eps_diluted` |
| `每股未分配利润` | `s_fa_undistributedps` |
| `每股资本公积金` | `s_fa_surpluscapitalps` |
| `扣非每股收益` | `adjusted_earnings_per_share` |
| `主营收入` | `inc_revenue` |
| `毛利润` | `inc_gross_profit` |
| `利润总额` | `inc_profit_before_tax` |
| `净利润` | `du_profit` |
| `归属于母公司所有者的净利润` | `inc_net_profit` |
| `扣非净利润` | `adjusted_net_profit` |
| `净资产收益率` | `du_return_on_equity` |
| `销售毛利率` | `sales_gross_profit` |
| `主营收入同比增长` | `inc_revenue_rate` |
| `净利润同比增长` | `du_profit_rate` |
| `归属于母公司所有者的净利润同比增长` | `inc_net_profit_rate` |
| `扣非净利润同比增长` | `adjusted_net_profit_rate` |
| `营业总收入滚动环比增长` | `inc_total_revenue_annual` |
| `归属净利润滚动环比增长` | `inc_net_profit_to_shareholders_annual` |
| `扣非净利润滚动环比增长` | `adjusted_profit_to_profit_annual` |
| `加权净资产收益率` | `equity_roe` |
| `摊薄净资产收益率` | `net_roe` |
| `摊薄总资产收益率` | `total_roe` |
| `毛利率` | `gross_profit` |
| `净利率` | `net_profit` |
| `实际税率` | `actual_tax_rate` |
| `预收款营业收入` | `pre_pay_operate_income` |
| `销售现金流营业收入` | `sales_cash_flow` |
| `资产负债比率` | `gear_ratio` |
| `存货周转率` | `inventory_turnover` |
# 5. 多因子数据接口使用方法
多因子接口通过读取下载本地的数据取数，使用前需要通过菜单 - 操作 - 数据管理 - 补充数据 - 多因子数据，补充好本地数据。数据日期为时间戳毫秒格式，因子数据精确到小数点后四位，建议使用本文档对照表中的英文表名和英文字段获取相关数据。本数据支持在回测及运行时调用。
## 5.1. 多因子数据 Python 接口
### 5.1.1. 用法1（取多股数据）
ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
**释义：** 获取多因子数据
**参数：**
- fieldList：字段列表，list，如：['Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset', 'AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai']
- stockList：代码列表，list，如： [‘600000.SH’, ‘000001.SZ’]
- startDate：开始时间，string，如：'20201209'
- endDate：结束时间，string，如：'20201212'
**返回：**
函数根据stockList代码列表,startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
- 代码列表1-时间范围为1返回： pandas.Series index=字段
- 代码列表1-时间范围为n返回： pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
- 代码列表n-时间范围为1返回： pandas.DataFrame index=代码 ,columns=字段
- 代码列表n-时间范围为n返回： dict Key=代码,value=df(index=日期, col=因子名)
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
fieldList = ['Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset', 'AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai']
stockList = ['600000.SH', '000001.SZ']
startDate = '20201209'
endDate = '20201212'
data = ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockList, startDate, endDate)
print(data)
```
### 5.1.2. 用法2（取单股数据）
ContextInfo.get_factor_data(fieldList, stockCode, startDate, endDate)
**释义：** 获取多因子数据
**参数：**
- fieldList 字段列表，list，如：['AI_market_level_forcast.stk_p_ai', 'AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai']
- stockCode：股票代码，string，如： ‘600000.SH’
- startDate：开始时间，string，如：'20201209'
- endDate：结束时间，string，如：'20201212'
**返回：**
函数根据startDate,endDate时间范围的大小范围不同的数据类型
- 时间范围为1返回： pandas.Series index=字段
- 时间范围为n返回： pandas.DataFrame index=时间, columns=字段
**示例：**
```python
def handlebar(ContextInfo):
fieldList = ['Solvency_and_Capital_Structure.EquityToAsset', 'AI_market_level_forcast.stk_sw1_p_ai']
stockCode = '600000.SH'
startDate = '20201209'
endDate = '20201212'
ContextInfo.get_factor_data(fieldList,stockCode,startDate,endDate)
```
## 5.2. 股票因子库_表名对照表
| 中文名称 | 英文名称 |
| --------------------------- | --------------------------------- |
| 股票因子_偿债能力和资本结构 | Solvency_and_Capital_Structure |
| 股票因子_超买超卖型 | Over_Bought_or_Sold |
| 股票因子_成长能力 | Growth |
| 股票因子_成交量型 | Volume |
| 股票因子_分析师预期 | Analyst_Estimation |
| 股票因子_估值与市值 | Valuation_and_Market_Cap |
| 股票因子_均线型 | Moving_Average |
| 股票因子_每股指标 | Per_Share_Analysis |
| 股票因子_能量型 | Power |
| 股票因子_趋势型 | Trend |
| 股票因子_收益类 | Earning |
| 股票因子_现金流指标 | Cash_Flow |
| 股票因子_衍生数据 | Derived_Data |
| 股票因子_盈利能力和收益质量 | Profitability_and_Earning Quality |
| 股票因子_营运能力 | Operation |
### 5.2.1. 股票因子_偿债能力和资本结构
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Solvency_and_Capital_Structure.CurrentRatio**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | -------------------------- | --------------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | CurrentRatio | 流动比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | QuickRatio | 速动比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | DebtEquityRatio | 产权比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | LongDebtToWorkingCapital | 长期负债与营运资金比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | EquityFixedAssetRatio | 股东权益与固定资产比率 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | LongDebtToAsset | 长期借款与资产总计之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | BondsPayableToAsset | 应付债券与总资产之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | LongTermDebtToAsset | 长期负债与资产总计之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | EquityToAsset | 股东权益比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | CurrentAssetsRatio | 流动资产比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | NonCurrentAssetsRatio | 非流动资产比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | FixAssetRatio | 固定资产比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | IntangibleAssetRatio | 无形资产比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | BLEV | 账面杠杆 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | DebtsAssetRatio | 债务总资产比 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | MLEV | 市场杠杆 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | InterestCover | 利息保障倍数 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | SuperQuickRatio | 超速动比率 | decimal(20,4) | 是 |
| 19 | TSEPToInterestBearDebt | 归属母公司股东的权益/带息负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 20 | DebtTangibleEquityRatio | 负债合计/有形净值 | decimal(20,4) | 是 |
| 21 | TangibleAToInteBearDebt | 有形净值/带息负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 22 | TangibleAToNetDebt | 有形净值/净债务 | decimal(20,4) | 是 |
| 23 | NOCFToTLiability | 经营活动产生的现金流量净额/负债合计 | decimal(20,4) | 是 |
| 24 | NOCFToInterestBearDebt | 经营活动产生现金流量净额/带息负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 25 | NOCFToNetDebt | 经营活动产生现金流量净额/净债务 | decimal(20,4) | 是 |
| 26 | TSEPToTotalCapital | 归属于母公司所有者权益合计/全部投入资本 | decimal(20,4) | 是 |
| 27 | InteBearDebtToTotalCapital | 带息负债/全部投入资本 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.2. 股票因子_超买超卖型
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Over_Bought_or_Sold.ADTM**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ---------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------- | ---- |
| 1 | ADTM | 动态买卖气指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | ATR14 | 14日均幅指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | ATR6 | 6日均幅指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | BIAS10 | 10日乖离率 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | BIAS20 | 20日乖离率 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | BIAS5 | 5日乖离率 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | BIAS60 | 60日乖离率 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | BollDown | 布林下轨线 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | BollUp | 布林上轨线 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | CCI10 | 10日顺势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | CCI20 | 20日顺势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | CCI5 | 5日顺势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | CCI88 | 88日顺势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | KDJ_K | 随机指标K | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | KDJ_D | 随机指标D | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | KDJ_J | 随机指标J | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | ROC6 | 6日变动速率 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | ROC20 | 20日变动速率 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | SBM | SBM | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | STM | STM | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | UpRVI | UpRVI | decimal(10,4) | 是 |
| 22 | DownRVI | DownRVI | decimal(10,4) | 是 |
| 23 | RVI | 相对离散指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 24 | SRMI | 修正动量指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 25 | RSI | 相对强弱指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 26 | ChandeSD | 今日收盘价与昨日收盘价（下跌日）差值的绝对值加总 | decimal(10,4) | 是 |
| 27 | ChandeSU | 今日收盘价与昨日收盘价（上涨日）差值加总 | decimal(10,4) | 是 |
| 28 | CMO | 钱德动量摆动指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 29 | DBCD | 异同离差乖离率 | decimal(10,4) | 是 |
| 30 | ARC | 变化率指数均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 31 | HBETA | 历史贝塔 | decimal(10,4) | 是 |
| 32 | HSIGMA | 历史波动 | decimal(10,4) | 是 |
| 33 | DDNSR | 下跌波动 | decimal(10,4) | 是 |
| 34 | DDNCR | 下跌相关系数 | decimal(10,4) | 是 |
| 35 | BackwardADJ | 股价向后复权因子 | decimal(10,4) | 是 |
| 36 | REVS5 | 5日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 37 | REVS10 | 10日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 38 | REVS20 | 20日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 39 | DVRAT | 收益相对波动 | decimal(10,4) | 是 |
| 40 | DDNBT | 下跌贝塔 | decimal(10,4) | 是 |
| 41 | Skewness | 股价偏度 | decimal(10,4) | 是 |
| 42 | FiftyTwoWeekHigh | 当前价格处于过去1年股价的位置 | decimal(10,4) | 是 |
| 43 | CMRA | 24月累计收益 | decimal(10,4) | 是 |
| 44 | ILLIQUIDITY | 收益相对金额比 | decimal(20,4) | 是 |
| 45 | Volatility | 换手率相对波动率 | decimal(10,4) | 是 |
| 46 | MFI | 资金流量指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 47 | WVAD | 威廉变异离散量 | decimal(20,4) | 是 |
| 48 | MAWVAD | 因子WVAD的6日均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 49 | REVS60 | 60日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 50 | REVS120 | 120日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 51 | REVS250 | 250日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 52 | REVS750 | 750日价格动量 | decimal(10,4) | 是 |
| 53 | REVS5m20 | 5日和20日价格动量差 | decimal(10,4) | 是 |
| 54 | REVS5m60 | 5日和60日价格动量差 | decimal(10,4) | 是 |
| 55 | REVS5Indu1 | 5日收益与其行业均值之差 | decimal(10,4) | 是 |
| 56 | REVS20Indu1 | 20日收益与其行业均值之差 | decimal(10,4) | 是 |
| 57 | Volumn1M | 当前交易量相比过去1个月日均交易量与过去一个月的收益率乘积 | decimal(10,4) | 是 |
| 58 | Volumn3M | 过去5天成交量相比过去三个月里五日成交量均值与过去三个月的收益率乘积 | decimal(10,4) | 是 |
| 59 | Price1M | 当前股价除以过去1个月股价均值再减1 | decimal(10,4) | 是 |
| 60 | Price3M | 当前股价除以过去3个月股价均值再减1 | decimal(10,4) | 是 |
| 61 | Price1Y | 当前股价除以过去1年的股价均值再减1 | decimal(10,4) | 是 |
| 62 | Rank1M | 1减去过去一个月收益率排名与股票总数的比值 | decimal(10,4) | 是 |
### 5.2.3. 股票因子_成长能力
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Growth.NetAssetGrowRate**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | -------------------------- | --------------------------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | NetAssetGrowRate | 净资产增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | TotalAssetGrowRate | 总资产增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | OperatingRevenueGrowRate | 营业收入增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | OperatingProfitGrowRate | 营业利润增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | TotalProfitGrowRate | 利润总额增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | NetProfitGrowRate | 净利润增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 7 | NPParentCompanyGrowRate | 归属母公司股东的净利润增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 8 | DEGM | 毛利率增长 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | EARNMOM | 八季度净利润变化趋势 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | NetProfitGrowRate3Y | 净利润3年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | NetProfitGrowRate5Y | 净利润5年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | OperatingRevenueGrowRate3Y | 营业收入3年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | OperatingRevenueGrowRate5Y | 营业收入5年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | NetCashFlowGrowRate | 净现金流量增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | NPParentCompanyCutYOY | 归属母公司股东的净利润(扣除非经常损益)同比增长（%） | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.4. 股票因子_成交量型
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Volume.KlingerOscillator**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ----------------- | ------------------------------ | ------------- | ---- |
| 1 | KlingerOscillator | 成交量摆动指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | MoneyFlow20 | 20日资金流量 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | OBV | 能量潮指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | OBV20 | OBV指标的20日平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | OBV6 | OBV指标的6日平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | DAVOL10 | 10日相对换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 7 | DAVOL20 | 20日相对换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 8 | DAVOL5 | 5日相对换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 9 | VDEA | VDEA | decimal(20,4) | 是 |
| 10 | VDIFF | VDIFF | decimal(20,4) | 是 |
| 11 | VEMA10 | 成交量的10日指数移动平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 12 | VEMA12 | 成交量的12日指数移动平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 13 | VEMA26 | 成交量的26日指数移动平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 14 | VEMA5 | 成交量的5日指数移动平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 15 | VMACD | 成交量量指数平滑异同移动平均线 | decimal(20,4) | 是 |
| 16 | VOL10 | 10日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 17 | VOL120 | 120日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 18 | VOL20 | 20日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 19 | VOL240 | 240日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 20 | VOL5 | 5日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 21 | VOL60 | 60日平均换手率 | decimal(20,4) | 是 |
| 22 | VOSC | 成交量震荡 | decimal(20,4) | 是 |
| 23 | VR | 成交量比率 | decimal(20,4) | 是 |
| 24 | VROC12 | 12日量变动速率指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 25 | VROC6 | 6日量变动速率指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 26 | VSTD10 | 10日成交量标准差 | decimal(20,4) | 是 |
| 27 | VSTD20 | 20日成交量标准差 | decimal(20,4) | 是 |
| 28 | TVMA20 | 20日成交金额的移动平均值 | decimal(20,4) | 是 |
| 29 | TVMA6 | 6日成交金额的移动平均值 | decimal(20,4) | 是 |
| 30 | TVSTD20 | 20日成交金额的标准差 | decimal(20,4) | 是 |
| 31 | TVSTD6 | 6日成交金额的标准差 | decimal(20,4) | 是 |
| 32 | STOM | 月度换手率对数 | decimal(20,4) | 是 |
| 33 | STOQ | 3个月换手率对数平均 | decimal(20,4) | 是 |
| 34 | STOA | 12个月换手率对数平均 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.5. 股票因子_分析师预期
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Analyst_Estimation.REC**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | --------- | ---------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | REC | 分析师推荐评级 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | DAREC | 分析师推荐评级变化 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | GREC | 分析师推荐评级变化趋势 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | FY12P | 分析师盈利预测 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | DAREV | 分析师盈利预测变化 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | GREV | 分析师盈利预测变化趋势 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | SFY12P | 分析师营收预测 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | DASREV | 分析师盈收预测变化 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | GSREV | 分析师盈收预测变化趋势 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | FEARNG | 未来预期盈利增长 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | FSALESG | 未来预期盈收增长 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | EPIBS | 投资回报率预测 | decimal(20,4) | 是 |
| 13 | EgibsLong | 长期盈利增长预测 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.6. 股票因子_估值与市值
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Valuation_and_Market_Cap.PE**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ----------- | -------------------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | PE | 市盈率 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | PS | 市销率 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | PCF | 市现率 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | PB | 市净率 | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | ASSI | 对数总资产 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | LCAP | 对数市值 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | LFLO | 对数流通市值 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | TA2EV | 资产总计与企业价值之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | PEG3Y | 市盈率/归属于母公司所有者净利润3年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | PEG5Y | 市盈率/归属于母公司所有者净利润5年复合增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | PEIndu | （PE–PE的行业均值）/PE的行业标准差 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | PBIndu | （PB–PB的行业均值）/PB的行业标准差 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | PSIndu | （PS–PS的行业均值）/PS的行业标准差 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | PCFIndu | （PCF–PCF的行业均值）/PCF的行业标准差 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | PEHist20 | PE/过去一个月PE的均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | PEHist60 | PE/过去三个月PE的均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | PEHist120 | PE/过去六个月PE的均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | PEHist250 | PE/过去一年PE的均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | StaticPE | 静态PE | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | ForwardPE | 动态PE | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | TotalAssets | 总资产 | decimal(20,4) | 是 |
| 22 | MktValue | 总市值 | decimal(20,4) | 是 |
| 23 | NegMktValue | 流通市值 | decimal(20,4) | 是 |
| 24 | TEAP | 归属于母公司所有者权益 | decimal(20,4) | 是 |
| 25 | NIAP | 归属于母公司所有者的净利润 | decimal(20,4) | 是 |
| 26 | CETOP | 现金收益滚动收益与市值比 | decimal(20,4) | 是 |
| 27 | SGRO | 5年营业收入增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 28 | NLSIZE | 对数市值立方 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.7. 股票因子_均线型
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Moving_Average.ACD6**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | --------- | -------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | ACD6 | 6日收集派发指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | ACD20 | 20日收集派发指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | EMA10 | 10日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | EMA12 | 12日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | EMA120 | 120日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | EMA20 | 20日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | EMA26 | 26日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | EMA5 | 5日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | EMA60 | 60日指数移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | MA120 | 120日移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | MA20 | 20日移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | MA10 | 10日移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | MA5 | 5日移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | MA60 | 60日移动均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | APBMA | 绝对偏差移动平均 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | BBI | 多空指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | BBIC | 因子多空指数除以收盘价得到 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | TEMA10 | 10日三重指数移动平均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | TEMA5 | 5日三重指数移动平均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | MA10Close | 均线价格比 | decimal(10,4) | 是 |
### 5.2.8. 股票因子_每股指标
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Per_Share_Analysis.EPS**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ------------------------ | ------------------------ | ------------- | ---- |
| 1 | EPS | 基本每股收益 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | DilutedEPS | 稀释每股收益 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | CashDividendCover | 现金股利保障倍数 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | DividendCover | 股利保障倍数 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | DividendPaidRatio | 股利支付率 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | RetainedEarningRatio | 留存盈余比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | CashEquivalentPS | 每股现金及现金等价物余额 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | DividendPS | 每股股利 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | EPSTTM | 每股收益TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | NetAssetPS | 每股净资产 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | TORPS | 每股营业总收入TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | TORPSLatest | 每股营业总收入 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | OperatingRevenuePS | 每股营业收入TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | OperatingRevenuePSLatest | 每股营业收入 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | OperatingProfitPS | 每股营业利润TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | OperatingProfitPSLatest | 每股营业利润 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | CapitalSurplusFundPS | 每股资本公积金 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | SurplusReserveFundPS | 每股盈余公积金 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | UndividedProfitPS | 每股未分配利润 | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | RetainedEarningsPS | 每股留存收益 | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | OperCashFlowPS | 每股经营现金流TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 22 | CashFlowPS | 每股现金流TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 23 | EnterpriseFCFPS | 每股企业自由现金流量 | decimal(20,4) | 是 |
| 24 | ShareholderFCFPS | 每股股东自由现金流量 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.9. 股票因子_能量型
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Power.AR**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | --------- | -------------- | ------------- | ---- |
| 1 | AR | 人气指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | BR | 意愿指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | ARBR | 人气意愿指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | CR20 | CR指标(N=20) | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | MassIndex | 梅斯线 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | BearPower | 空头力道 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | BullPower | 多头力道 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | Elder | 艾达透视指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | NVI | 负成交量指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | PVI | 正成交量指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 11 | RC12 | 12日变化率指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | RC24 | 24日变化率指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | RSTR24 | 24月相对强势 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | RSTR12 | 12月相对强势 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | TOBT | 超额流动 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | PSY | 心理线指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | JDQS20 | 阶段强势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | RSTR504 | 504天相对强势 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.10. 股票因子_趋势型
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Trend.AD**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ------------------ | ---------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | AD | AD | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | AD20 | AD20 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | AD6 | AD6 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | CoppockCurve | 估波指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | ASI | 累计振动升降指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | ChaikinOscillator | 佳庆指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | ChaikinVolatility | 佳庆离散指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 8 | EMV14 | 14天简易波动指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 9 | EMV6 | 6天简易波动指标 | decimal(20,4) | 是 |
| 10 | plusDI | 上升指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | minusDI | 下降指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | ADX | 平均动向指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | ADXR | 相对平均动向指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | Aroon | 阿隆指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | AroonDown | 下降阿隆 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | AroonUp | 上升阿隆 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | DEA | 计算MACD因子的中间变量 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | DIFF | 计算MACD因子的中间变量 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | DDI | 方向标准离差指数 | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | DIZ | 计算DDI因子的中间变量 | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | DIF | 计算DDI因子的中间变量 | decimal(10,4) | 是 |
| 22 | MACD | 平滑异同移动平均线 | decimal(10,4) | 是 |
| 23 | MTM | 动量指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 24 | MTMMA | 10日mtm均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 25 | PVT | 价量趋势指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 26 | PVT6 | 6日PVT均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 27 | PVT12 | 12日PVT均值 | decimal(10,4) | 是 |
| 28 | TRIX5 | 5日三重指数平滑移动平均指标变化率 | decimal(10,4) | 是 |
| 29 | TRIX10 | 10日三重指数平滑移动平均指标变化率 | decimal(10,4) | 是 |
| 30 | UOS | 终极指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 31 | MA10RegressCoeff12 | 10日价格平均线12日线性回归系数 | decimal(10,4) | 是 |
| 32 | MA10RegressCoeff6 | 10日价格平均线6日线性回归系数 | decimal(10,4) | 是 |
| 33 | PLRC6 | 6日价格线性回归系数 | decimal(10,4) | 是 |
| 34 | PLRC12 | 12日价格线性回归系数 | decimal(10,4) | 是 |
| 35 | SwingIndex | 振动升降指标 | decimal(10,4) | 是 |
| 36 | Ulcer10 | 向下的波动性Ulcer(N=10) | decimal(20,4) | 是 |
| 37 | Ulcer5 | 向下的波动性Ulcer(N=5) | decimal(20,4) | 是 |
| 38 | DHILO | 波幅中位数 | decimal(10,4) | 是 |
| 39 | Hurst | 赫斯特指数 | decimal(10,4) | 是 |
### 5.2.11. 股票因子_收益类
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Earning.Variance20**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ------------------------ | ------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | Variance20 | 20日收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 2 | Variance60 | 60日收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | Variance120 | 120日收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 4 | Kurtosis20 | 个股收益的20日峰度 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | Kurtosis60 | 个股收益的60日峰度 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | Kurtosis120 | 个股收益的120日峰度 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | Alpha20 | 个股20日的alpha | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | Alpha60 | 个股60日的alpha | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | Alpha120 | 个股120日的alpha | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | Beta20 | 个股20日的beta值 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | Beta60 | 个股60日的beta值 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | Beta120 | 个股120日的beta值 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | SharpeRatio20 | 20日夏普比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | SharpeRatio60 | 60日夏普比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | SharpeRatio120 | 120日夏普比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | TreynorRatio20 | 20日特诺雷比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | TreynorRatio60 | 60日特诺雷比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | TreynorRatio120 | 120日特诺雷比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | InformationRatio20 | 20日信息比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | InformationRatio60 | 60日信息比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | InformationRatio120 | 120日信息比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 22 | GainVariance20 | 20日正向收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 23 | GainVariance60 | 60日正向收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 24 | GainVariance120 | 120日正向收益方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 25 | LossVariance20 | 20日损失方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 26 | LossVariance60 | 60日损失方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 27 | LossVariance120 | 120日损失方差 | decimal(10,4) | 是 |
| 28 | GainLossVarianceRatio20 | 20日收益损失方差比 | decimal(10,4) | 是 |
| 29 | GainLossVarianceRatio60 | 60日收益损失方差比 | decimal(10,4) | 是 |
| 30 | GainLossVarianceRatio120 | 120日收益损失方差比 | decimal(10,4) | 是 |
| 31 | RealizedVolatility | 实际波动率 | decimal(10,4) | 是 |
| 32 | Beta252 | 个股252日的beta值 | decimal(20,4) | 是 |
| 33 | DASTD | 252日超额收益标准差 | decimal(20,4) | 是 |
| 34 | CmraCNE5 | 12月累计收益 | decimal(20,4) | 是 |
| 35 | HsigmaCNE5 | 252日残差收益波动率 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.12. 股票因子_现金流指标
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Cash_Flow.FinancingCashGrowRate**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ---------------------------- | -------------------------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | FinancingCashGrowRate | 筹资活动产生的现金流量净额增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | OperCashGrowRate | 经营活动产生的现金流量净额增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | InvestCashGrowRate | 投资活动产生的现金流量净额增长率 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | SaleServiceCashToOR | 销售商品提供劳务收到的现金与营业收入之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 5 | CashRateOfSales | 经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | NOCFToOperatingNI | 经营活动产生的现金流量净额与经营活动净收益之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 7 | OperCashInToCurrentLiability | 经营活动产生的现金流量净额与流动负债比 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | CashToCurrentLiability | 现金比率 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | CTOP | 现金流市值比 | decimal(10,4) | 是 |
| 10 | CTP5 | 5年平均现金流市值比 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | CFO2EV | 经营活动产生的现金流量净额与企业价值之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | ACCA | 现金流资产比和资产回报率之差 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | NetProfitCashCover | 净利润现金含量 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | OperCashInToAsset | 总资产现金回收率 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | SalesServiceCashToORLatest | 销售商品提供劳务收到的现金与营业收入之比（Latest） | decimal(20,4) | 是 |
| 16 | CashRateOfSalesLatest | 经营活动产生的现金流量净额与营业收入之比（Latest） | decimal(20,4) | 是 |
| 17 | NOCFToOperatingNILatest | 经营活动产生的现金流量净额与经营活动净收益之比 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.13. 股票因子_衍生数据
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Derived_Data.TotalFixedAssets**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | ------------------------ | ------------------------------------------------ | ------------- | ---- |
| 1 | TotalFixedAssets | 固定资产合计 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | IntFreeCL | 无息流动负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | IntFreeNCL | 无息非流动负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | IntCL | 带息流动负债 | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | IntDebt | 带息债务 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | NetDebt | 净债务 | decimal(20,4) | 是 |
| 7 | NetTangibleAssets | 有形净资产/有形资产净值 | decimal(20,4) | 是 |
| 8 | WorkingCapital | 运营资本 | decimal(20,4) | 是 |
| 9 | NetWorkingCapital | 净运营资本 | decimal(20,4) | 是 |
| 10 | TotalPaidinCapital | 全部投入资本 | decimal(20,4) | 是 |
| 11 | RetainedEarnings | 留存收益 | decimal(20,4) | 是 |
| 12 | OperateNetIncome | 经营活动净收益 | decimal(20,4) | 是 |
| 13 | ValueChgProfit | 价值变动净收益 | decimal(20,4) | 是 |
| 14 | NetIntExpense | 净利息费用 | decimal(20,4) | 是 |
| 15 | EBIT | 息税前利润 | decimal(20,4) | 是 |
| 16 | EBITDA | 息税折旧摊销前利润 | decimal(20,4) | 是 |
| 17 | EBIAT | 息前税后利润 | decimal(20,4) | 是 |
| 18 | NRProfitLoss | 非经常性损益 | decimal(20,4) | 是 |
| 19 | NIAPCut | 扣除非经常性损益后的归属于母公司所有者权益净利润 | decimal(20,4) | 是 |
| 20 | FCFF | 企业自由现金流量 | decimal(20,4) | 是 |
| 21 | FCFE | 股权自由现金流量 | decimal(20,4) | 是 |
| 22 | DA | 折旧和摊销 | decimal(20,4) | 是 |
| 23 | TRevenueTTM | 营业总收入，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 24 | TCostTTM | 营业总成本，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 25 | RevenueTTM | 营业收入，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 26 | CostTTM | 营业成本，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 27 | GrossProfitTTM | 毛利，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 28 | SalesExpenseTTM | 销售费用，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 29 | AdminExpenseTTM | 管理费用，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 30 | FinanExpenseTTM | 财务费用，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 31 | AssetImpairLossTTM | 资产减值损失，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 32 | NPFromOperatingTTM | 经营活动净收益，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 33 | NPFromValueChgTTM | 价值变动净收益，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 34 | OperateProfitTTM | 营业利润，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 35 | NonOperatingNPTTM | 营业外收支净额，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 36 | TProfitTTM | 利润总额，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 37 | NetProfitTTM | 净利润，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 38 | NetProfitAPTTM | 归属于母公司股东的净利润，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 39 | SaleServiceRenderCashTTM | 销售商品提供劳务收到的现金，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 40 | NetOperateCFTTM | 经营活动现金流量净额，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 41 | NetInvestCFTTM | 投资活动现金流量净额，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 42 | NetFinanceCFTTM | 筹资活动现金流量净额，TTM值 | decimal(20,4) | 是 |
| 43 | GrossProfit | 毛利润 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.14. 股票因子_盈利能力和收益质量
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Profitability_and_Earning Quality.NetProfitRatio**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | --------------------------- | ----------------------------------------- | ------------- | ---- |
| 1 | NetProfitRatio | 销售净利率 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | OperatingProfitRatio | 营业利润率 | decimal(10,4) | 是 |
| 3 | NPToTOR | 净利润与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | OperatingProfitToTOR | 营业利润与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | GrossIncomeRatio | 销售毛利率 | decimal(10,4) | 是 |
| 6 | SalesCostRatio | 销售成本率 | decimal(10,4) | 是 |
| 7 | TaxRatio | 销售税金率 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | EBITToTOR | 息税前利润与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 9 | FinancialExpenseRate | 财务费用与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 10 | OperatingExpenseRate | 营业费用与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 11 | AdminiExpenseRate | 管理费用与营业总收入之比 | decimal(20,4) | 是 |
| 12 | TotalProfitCostRatio | 成本费用利润率 | decimal(10,4) | 是 |
| 13 | ROA | 资产回报率 | decimal(10,4) | 是 |
| 14 | ROA5 | 5年资产回报率 | decimal(10,4) | 是 |
| 15 | ROE | 权益回报率 | decimal(10,4) | 是 |
| 16 | ROE5 | 5年权益回报率 | decimal(10,4) | 是 |
| 17 | EGRO | 5年收益增长率 | decimal(10,4) | 是 |
| 18 | SUE | 未预期盈余 | decimal(10,4) | 是 |
| 19 | SUOI | 未预期毛利 | decimal(10,4) | 是 |
| 20 | ETOP | 收益市值比 | decimal(10,4) | 是 |
| 21 | ETP5 | 5年平均收益市值比 | decimal(10,4) | 是 |
| 22 | NetNonOIToTP | 营业外收支净额占利润总额之比TTM | decimal(10,4) | 是 |
| 23 | NetNonOIToTPLatest | 营业外收支净额占利润总额之比 | decimal(10,4) | 是 |
| 24 | PeriodCostsRate | 销售期间费用率 | decimal(10,4) | 是 |
| 25 | ROEDiluted | 净资产收益率（摊薄） | decimal(20,4) | 是 |
| 26 | ROEAvg | 净资产收益率（平均） | decimal(20,4) | 是 |
| 27 | ROEWeighted | 净资产收益率（加权平均，公布值） | decimal(20,4) | 是 |
| 28 | ROECut | 净资产收益率（扣除摊薄） | decimal(20,4) | 是 |
| 29 | ROECutWeighted | 净资产收益率（扣除加权平均） | decimal(20,4) | 是 |
| 30 | ROIC | 投入资本回报率 | decimal(20,4) | 是 |
| 31 | ROAEBIT | 总资产报酬率 | decimal(20,4) | 是 |
| 32 | ROAEBITTTM | 总资产报酬率（TTM） | decimal(20,4) | 是 |
| 33 | OperatingNIToTP | 经营活动净收益/利润总额TTM | decimal(20,4) | 是 |
| 34 | OperatingNIToTPLatest | 经营活动净收益/利润总额（Latest） | decimal(20,4) | 是 |
| 35 | InvestRAssociatesToTP | 对联营和营公司投资收益/利润总额TTM | decimal(20,4) | 是 |
| 36 | InvestRAssociatesToTPLatest | 对联营和营公司投资收益/利润总额（Latest） | decimal(20,4) | 是 |
| 37 | NPCutToNP | 扣除非经常损益后的净利润/净利润 | decimal(20,4) | 是 |
### 5.2.15. 股票因子_营运能力
**注：如：调用时请带上本表表名，如：Operation.InventoryTRate**
| 序号 | 因子名 | 因子中文名 | 数据类型 | 可空 |
| ---- | --------------------- | ---------------- | ------------- | ---- |
| 1 | InventoryTRate | 存货周转率 | decimal(20,4) | 是 |
| 2 | InventoryTDays | 存货周转天数 | decimal(20,4) | 是 |
| 3 | ARTRate | 应收账款周转率 | decimal(20,4) | 是 |
| 4 | ARTDays | 应收账款周转天数 | decimal(20,4) | 是 |
| 5 | AccountsPayablesTRate | 应付账款周转率 | decimal(20,4) | 是 |
| 6 | AccountsPayablesTDays | 应付账款周转天数 | decimal(20,4) | 是 |
| 7 | CurrentAssetsTRate | 流动资产周转率 | decimal(10,4) | 是 |
| 8 | FixedAssetsTRate | 固定资产周转率 | decimal(10,4) | 是 |
| 9 | EquityTRate | 股东权益周转率 | decimal(20,4) | 是 |
| 10 | TotalAssetsTRate | 总资产周转率 | decimal(10,4) | 是 |
| 11 | CashConversionCycle | 现金转换周期 | decimal(10,4) | 是 |
| 12 | OperatingCycle | 营业周期 | decimal(10,4) | 是 |
## 5.3. 大盘预测因子字段对照表
分类名：AI_market_level_forcast
| **因子名** | **因子中文名** | **详细描述** |
| ------------ | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| stk_p_ai | 股票下一交易日上涨概率 | 基于股票历史行情交易数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股收盘价格上涨的概率。 |
| stk_sw1_p_ai | 申万一级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于申万一级行业指数的历史行情数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属申万一级行业指数上涨的概率。 所属同一申万一级行业的成分股，该因子值相同。 |
| stk_sw2_p_ai | 申万二级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于申万二级行业指数的历史行情数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属申万二级行业指数上涨的概率。 所属同一申万二级行业的成分股，该因子值相同。 |
| stk_sw3_p_ai | 申万三级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于申万三级行业指数的历史行情数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属申万三级行业指数上涨的概率。 所属同一申万三级行业的成分股，该因子值相同。 |
| stk_zx1_p_ai | 中信一级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于中信一级行业指数的历史行情数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属中信一级行业指数上涨的概率。 所属同一中信一级行业的成分股，该因子值相同。 |
| stk_zx2_p_ai | 中信二级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于中信一级行业指数的历史行情数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属中信二级行业指数上涨的概率。 所属同一中信二级行业的成分股，该因子值相同。 |
| stk_zx3_p_ai | 中信三级行业指数下一交易日上涨概率 | 基于历史行情交易数据，利用深度学习长短期记忆（LSTM）模型，预测下一交易日个股所属中信三级行业指数上涨的概率。 所属同一中信三级行业的成分股，该因子值相同。 |
# 6. 附录
## 6.1. 附录1 市场简称代码
| 市场 | 代码 |
| ----------------- | ----- |
| `上交所` | `SH` |
| `上交所期权` | `SHO` |
| `深交所` | `SZ` |
| `深交所期权` | `SZO` |
| `大商所` | `DF` |
| `郑商所` | `ZF` |
| `上期所` | `SF` |
| `中金所` | `IF` |
| `能源中心` | `INE` |
| `沪港通`/`深港通` | `HK` |
| `外部自定义市场` | `ED` |
## 6.2. 附录2 CSRC行业列表
| 证监会行业 |
| ---------------------------------------------- |
| `CSRC保险业` |
| `CSRC采矿业` |
| `CSRC餐饮业` |
| `CSRC仓储业` |
| `CSRC电力、热力、燃气及水生产和供应业` |
| `CSRC电力、热力生产和供应业` |
| `CSRC电信、广播电视和卫星传输服务` |
| `CSRC房地产业` |
| `CSRC房屋建筑业` |
| `CSRC纺织服装、服饰业` |
| `CSRC纺织业` |
| `CSRC非金属矿采选业` |
| `CSRC非金属矿物制品业` |
| `CSRC废弃资源综合利用业` |
| `CSRC公共设施管理业` |
| `CSRC广播、电视、电影和影视录音制作业` |
| `CSRC航空运输业` |
| `CSRC黑色金属矿采选业` |
| `CSRC互联网和相关服务` |
| `CSRC化学纤维制造业` |
| `CSRC货币金融服务` |
| `CSRC计算机、通信和其他电子设备制造业` |
| `CSRC家具制造业` |
| `CSRC建筑安装业` |
| `CSRC建筑业` |
| `CSRC建筑装饰和其他建筑业` |
| `CSRC交通运输、仓储和邮政业` |
| `CSRC教育` |
| `CSRC金融业` |
| `CSRC金属制品业` |
| `CSRC酒、饮料和精制茶制造业` |
| `CSRC开采辅助活动` |
| `CSRC科学研究和技术服务业` |
| `CSRC林业` |
| `CSRC零售业` |
| `CSRC煤炭开采和洗选业` |
| `CSRC农、林、牧、渔服务业` |
| `CSRC农、林、牧、渔业` |
| `CSRC农副食品加工业` |
| `CSRC农业` |
| `CSRC批发和零售业` |
| `CSRC批发业` |
| `CSRC皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业` |
| `CSRC其他金融业` |
| `CSRC其他制造业` |
| `CSRC汽车制造业` |
| `CSRC燃气生产和供应业` |
| `CSRC软件和信息技术服务业` |
| `CSRC商务服务业` |
| `CSRC生态保护和环境治理业` |
| `CSRC石油和天然气开采业` |
| `CSRC食品制造业` |
| `CSRC水的生产和供应业` |
| `CSRC水利、环境和公共设施管理业` |
| `CSRC水上运输业` |
| `CSRC体育` |
| `CSRC铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业` |
| `CSRC铁路运输业` |
| `CSRC通用设备制造业` |
| `CSRC土木工程建筑业` |
| `CSRC卫生` |
| `CSRC卫生和社会工作` |
| `CSRC文化、体育和娱乐业` |
| `CSRC文化艺术业` |
| `CSRC文教、工美、体育和娱乐用品制造业` |
| `CSRC橡胶和塑料制品业` |
| `CSRC新闻和出版业` |
| `CSRC信息传输、软件和信息技术服务业` |
| `CSRC畜牧业` |
| `CSRC研究和试验发展` |
| `CSRC医药制造业` |
| `CSRC仪器仪表制造业` |
| `CSRC印刷和记录媒介复制业` |
| `CSRC邮政业` |
| `CSRC有色金属矿采选业` |
| `CSRC渔业` |
| `CSRC制造业` |
| `CSRC住宿和餐饮业` |
| `CSRC住宿业` |
| `CSRC专业技术服务业` |
| `CSRC专用设备制造业` |
| `CSRC资本市场服务` |
| `CSRC综合` |
| `CSRC租赁和商务服务业` |
| `CSRC租赁业` |
## 6.3. 附录3 is_typed_stock 函数证券分类表
注：*代表任意阿拉伯数字
### 6.3.1. 基础类型
| **类型描述** | **市场代码** | **类别标号** |
| ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------ |
| `沪市` | `******,SH` | `1` |
| `深市` | `******,SZ` | `2` |
| `中金` | `******\|*****\|****\|***,IF` | `3` |
| `上期` | `******\|*****\|****\|***,SF` | `4` |
| `大商` | `******\|*****\|****\|***,DF` | `5` |
| `郑商` | `******\|*****\|****\|***,ZF` | `6` |
| `开放基金` | `******,OF` | `7` |
| `股票期权` | `******,SHO` | `8` |
| `新三板` | `******,NEEQ` | `9` |
| | | |
| `沪市A股` | `60****,SH` | `101` |
| `沪市B股` | `90****,SH` | `102` |
| `沪市封基` | `50****,SH` | `103` |
| `沪市指数` | `000***,SH` | `104` |
| `沪市ETF` | `510***\|511***\|512***\|513***\|518***,SH` | `105` |
| `沪市权证` | `58****,SH` | `106` |
| `沪市申购` | `73****\|78****,SH` | `107` |
| `沪市可交换公司债券` | `132***,SH` | `108` |
| `沪市可交换公司债券质押券出入库` | `133***,SH` | `109` |
| `沪市可交换公司债券换股` | `192***,SH` | `110` |
| `沪市并购重组私募债券挂牌转让` | `1355**\|1356**\|1357**\|1358**\|1359**,SH` | `111` |
| `沪市证券公司短期债券挂牌转让` | `1350**\|1351**\|1352**\|1353**\|1354**,SH` | `112` |
| `沪市信贷资产支持证券交易asset-backed securities` | `128***,SH` | `113` |
| `沪市公司债券质押券入库` | `102***\|134***,SH` | `114` |
| `沪市公司债` | `122***\|123***\|124***\|127***\|136***,SH` | `115` |
| `沪市公开发行优先股交易` | `330***,SH` | `116` |
| `沪市非公开发行优先股转让` | `360***,SH` | `117` |
| `沪市公开发行优先股申购` | `770***,SH` | `118` |
| `沪市公开发行优先股配股/配售` | `771***,SH` | `119` |
| `沪市公开发行优先股申购款分配` | `772***,SH` | `120` |
| `沪市公开发行优先股申购配号` | `773***,SH` | `121` |
| `沪市国债回购（席位托管方式）` | `201***,SH` | `122` |
| `沪市企业债回购` | `202***,SH` | `123` |
| `沪市国债买断式回购` | `203***,SH` | `124` |
| `沪市新质押式国债回购` | `204***,SH` | `125` |
| `沪市附息国债` | `010***\|019***,SH` | `127` |
| `沪市金融债` | `018***,SH` | `128` |
| `沪市贴现国债` | `020***,SH` | `129` |
| `沪市中央政府债（国债）` | `010***\|019***\|020***,SH` | `130` |
| `沪市分离债` | `126***,SH` | `131` |
| `沪市资产证券化` | `121***,SH` | `132` |
| `沪市信贷资产支持` | `128***,SH` | `133` |
| `沪市企业债（席位托管方式）` | `120***\|129***,SH` | `134` |
| `沪市可转债` | `100***\|110***\|112***\|113***\|128***,SH` | `135` |
| `沪市地方债` | `130***\|140***,SH` | `136` |
| `沪市政府债（国债+地方债）` | `010***\|019***\|020***\|130***,SH` | `137` |
| `上海可交换私募债` | `1380**,SH` | `138` |
| `沪市标准券` | `888880\|SHRQ88,SH` | `139` |
| `沪市封闭式基金` | `500***\|5058**,SH` | `140` |
| `沪市政策性金融债` | `018***\|028***\|038***,SH` | `141` |
| `沪市上海质押代码` | `09****\|102***\|103***\|104***\|105***\|106***\|107***\|108***\|133***,SH` | `142` |
| `2000年前发行国债` | `009***,SH` | `143` |
| `记账式贴现国债质押式回购标准券入库` | `107***,SH` | `144` |
| `公司债质押式回购标准券入库` | `1040**\|1041**\|1042**\|1043**\|1044**,SH` | `145` |
| `国债分销` | `7510**\|7511**,SH` | `146` |
| `地方政府债质押式回购标准券入库` | `106***\|141***,SH` | `147` |
| `地方政府债分销` | `75190*\|75191*\|75192*\|75193*\|75194*\|75195*\|75196*,SH` | `148` |
| `分离债质押式回购标准券入库` | `1050**\|1051**\|1052**\|1053**\|1054**\|1055**\|1056**\|1057*\|1058**,SH` | `149` |
| `债券质押式报价回购` | `205***,SH` | `150` |
| `中小企业私募债券在固定收益平台转让` | `125***,SH` | `151` |
| `跨境ETF` | `513030\|513500\|513100\|510900\|513600\|513660,SH` | `152` |
| `跨境LOF` | `,SH` | `153` |
| `上海创新型封闭式基金` | `5058**,SH` | `154` |
| `上海的固定收益类` | `511***,SH` | `155` |
| `上海黄金` | `518**0,SH` | `156` |
| `上海实时申赎货币基金` | `5198**\|5195**\|5199**,SH` | `157` |
| `上海交易型货币基金` | `5116**\|5117**\|5118**\|5119**,SH` | `158` |
| `上海股票申购代码` | `730***\|732***\|780***,SH` | `159` |
| `上海债券申购代码` | `733***\|783***,SH` | `160` |
| `上海基金申购代码` | `735***,SH` | `161` |
| `上海新股配号` | `741***\|791***\|736***,SH` | `162` |
| `上海配售首发配号` | `747***\|797***,SH` | `163` |
| `上海可转债资金申购配号` | `744***\|794***\|756***,SH` | `164` |
| `上海申购款` | `740***\|790***\|734***,SH` | `165` |
| `上海发债款` | `743***\|793***\|755***,SH` | `166` |
| `上海配股代码` | `700***\|760***\|742***,SH` | `167` |
| `上海配转债代码` | `704***\|764***\|753***,SH` | `168` |
| `上海LOF` | `501***,SH` | `169` |
| `上海分级基金` | `502***,SH` | `170` |
| `沪新股额` | `SHXGED,SH` | `171` |
| `沪增发股` | `730***\|731***\|780***\|781***,SH` | `172` |
| `上海跨境ETF申赎代码` | `513031\|513501\|513101\|510901\|513601\|513661,SH` | `173` |
| `上海债券ETF` | `511010\|511210\|511220,SH` | `174` |
| `上海企业债券挂牌转让` | `139***,SH` | `175` |
| `上海可交换私募债` | `1380**,SH` | `176` |
| `沪市1天回购` | `204001,SH` | `177` |
| `沪市2天回购` | `204002,SH` | `178` |
| `沪市3天回购` | `204003,SH` | `179` |
| `沪市4天回购` | `204004,SH` | `180` |
| `沪市7天回购` | `204007,SH` | `181` |
| `沪市14天回购` | `204014,SH` | `182` |
| `沪市28天回购` | `204028,SH` | `183` |
| `沪市28天以上回购` | `204091\|204182,SH` | `184` |
| `上海分级基金子基金` | `502**1\|502**2\|502**4\|502**5\|502**7\|502008\|502018\|502028\|502038\|502058\|502049\|502050,SH` | `185` |
| | | |
| `深市A股` | `00****\|30****,SZ` | `10001` |
| `深市B股` | `20****,SZ` | `10002` |
| `深市封基` | `15****\|16****\|18****,SZ` | `10003` |
| `深市主板` | `000***\|001***,SZ` | `10004` |
| `深市小板` | `002***\|003***\|004***,SZ` | `10005` |
| `深市创业板` | `30****,SZ` | `10006` |
| `深市指数` | `39****,SZ` | `10007` |
| `深市ETF` | `159***,SZ` | `10008` |
| `深市权证` | `03****,SZ` | `10009` |
| `深市国债回购(131990不是的，需要业务支持)` | `131990,SZ` | `10010` |
| `深市附息国债` | `100***\|101***\|102***\|103***\|104***\|105***\|106***\|107***,SZ` | `10011` |
| `深市贴现国债` | `108***,SZ` | `10012` |
| `深市公司债` | `112***,SZ` | `10013` |
| `深市企业债` | `111***,SZ` | `10014` |
| `深市分离债` | `115***,SZ` | `10015` |
| `深市私募债` | `118***\|114***,SZ` | `10016` |
| `深市专项资金管理规划` | `119***,SZ` | `10017` |
| `深市地方政府债` | `109***,SZ` | `10018` |
| `深市可转债` | `12****,SZ` | `10019` |
| `深市标准券` | `131990\|SZRQ88,SZ` | `10020` |
| `深市封闭式基金` | `184***,SZ` | `10021` |
| `深市LOF` | `16****,SZ` | `10022` |
| `深市分级基金` | `150***\|151***,SZ` | `10023` |
| `深市 中小企业可交换私募债` | `117***,SZ` | `10024` |
| `深市证券公司次级债` | `1189**,SZ` | `10025` |
| `深市其他中小企业私募债` | `1180**\|1181**\|1182**\|1183**\|1184**\|1185**\|1186**\|1187**\|1188**,SZ` | `10026` |
| `深市资产支持证券` | `1190**\|1191**\|1192**\|1193**\|1194**,SZ` | `10027` |
| `深市分级基金子基金` | `150***\|151***,SZ` | `10028` |
| `深市跨境ETF` | `159920\|159941,SZ` | `10029` |
| `深市跨境LOF` | `160125\|160416\|160717\|160719\|161116\|161210\|161714\|161815\|162411\|164701\|164815\|165510\|165513,SZ` | `10030` |
| `深市创新型封闭式基金` | `150***,SZ` | `10031` |
| `深市主板可转换公司债券` | `127***,SZ` | `10032` |
| `深市创业板可转换公司债券` | `123***,SZ` | `10033` |
| `深市中小板可转换公司债券` | `128***,SZ` | `10034` |
| `深市国债回购(131900不是的，需要业务支持)` | `131***,SZ` | `10035` |
| `深市黄金` | `159934,SZ` | `10036` |
| `深市实时申赎货币基金` | `1590**,SZ` | `10037` |
| `深新股额` | `SZXGED,SZ` | `10038` |
| `深增发股` | `07****\|37***,SZ` | `10039` |
| `深圳配股` | `08****,SZ` | `10040` |
| `深圳债券ETF 仅此一支` | `159926,SZ` | `10041` |
| `深市1天回购` | `131810,SZ` | `10042` |
| `深市2天回购` | `131811,SZ` | `10043` |
| `深市3天回购` | `131800,SZ` | `10044` |
| `深市4天回购` | `131809,SZ` | `10045` |
| `深市7天回购` | `131801,SZ` | `10046` |
| `深市14天回购` | `131802,SZ` | `10047` |
| `深市28天回购` | `131803,SZ` | `10048` |
| `深市28天以上回购` | `131805\|131806,SZ` | `10049` |
| `中金所指数期货` | `IF****\|IH****\|IC****\|IF**\|IH**\|IC**,IF` | `30001` |
| `中金所国债期货` | `TF****\|T****\|HTFF****\|TF**\|T**\|HTFF**,IF` | `30002` |
### 6.3.2. 扩展类型
| 类型描述 | 类型集合 | 类别标号 |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | -------- |
| `沪深A股` | `沪市A股\|深市A股` | `100001` |
| `沪深B股` | `沪市B股\|深市B股` | `100002` |
| `沪深狭义股票` | `沪深A股\|沪深B股` | `100003` |
| `沪深封基` | `沪市封基\|深市封基` | `100004` |
| `指数` | `沪市指数\|深市指数` | `100005` |
| `商品期货` | `上期\|大商\|郑商` | `100006` |
| `期货市场` | `中金\|商品期货` | `100007` |
| `股票` | `沪市\|深市` | `100008` |
| `深市中央政府债（国债）` | `深市附息国债\|深市贴现国债` | `100009` |
| `深市政府债` | `深市中央政府债（国债）\|深市地方政府债` | `100010` |
| `深市所有债券` | `深市附息国债\|深市贴现国债\|深市地方政府债\|深市可转债\|深市企业债\|深市分离债\|深市私募债\|深市专项资金管理规划` | `100011` |
| `广义的股票` | `!指数` | `100012` |
| `ETF` | `沪市ETF\|深市ETF` | `100013` |
| `封闭式基金` | `沪市封闭式基金\|深市封闭式基金` | `100014` |
| `权证` | `沪市权证\|深市权证` | `100015` |
| `债券` | `上海债券\|深市所有债券` | `100016` |
| `深市国债回购` | `深市国债回购(131900不是的，需要业务支持)&(!深市国债回购(131990不是的，需要业务支持))` | `100017` |
| `标准券` | `沪市标准券\|深市标准券` | `100018` |
| `债券回购` | `沪市国债回购（席位托管方式）\|深市国债回购` | `100020` |
| `质押式回购` | `沪市新质押式国债回购\|深市国债回购` | `100021` |
| `黄金` | `上海黄金\|深市黄金` | `100022` |
| `实时申赎货币基金` | `上海实时申赎货币基金\|深市实时申赎货币基金` | `100023` |
| `货币基金` | `实时申赎货币基金\|上海交易型货币基金` | `100024` |
| `上海申购代码` | `上海股票申购代码\|上海债券申购代码\|上海基金申购代码` | `100025` |
| `跨境ETF` | `深市跨境ETF\|跨境ETF` | `100026` |
| `跨境LOF` | `跨境LOF\|深市跨境LOF` | `100027` |
| `可交易的` | `沪深A股\|沪深封基\|ETF\|权证\|沪市申购\|深市创业板\|债券回购\|债券ETF\|上海的固定收益类\|黄金\|货币基金\|深市中央政府债（国债）\|沪市中央政府债（国债）\|沪市地方债\|深市地方政府债\|上海申购代码\|沪市上海质押代码\|跨境ETF\|跨境LOF\|上海配股代码\|上海配转债代码\|深市可转债\|沪市可转债\|沪增发股\|深增发股` | `100028` |
| `主板` | `沪市A股\|深市主板` | `100029` |
| `回转交易` | `债券\|黄金\|上海的固定收益类\|权证\|跨境ETF\|跨境LOF\|上海交易型货币基金` | `100030` |
| `上海配号` | `上海新股配号\|上海配售首发配号\|上海可转债资金申购配号` | `100031` |
| `沪深新股申购额度` | `沪新股额\|深新股额` | `100032` |
| `沪深配股代码` | `上海配股代码\|深圳配股` | `100033` |
| `固定收益：跟踪债券指数的交易型开放式指数基金、交易型货币市场基金` | `上海的固定收益类` | `100034` |
| `固定收益类` | `沪市附息国债\|深市附息国债\|沪市贴现国债\|深市贴现国债\|沪市政府债（国债+地方债）\|深市政府债\|深市企业债\|沪市企业债（席位托管方式）\|深市私募债\|沪市可转债\|深市可转债\|沪市分离债\|深市分离债\|债券回购\|标准券\|货币基金\|上海的固定收益类` | `100035` |
| `分级基金` | `上海分级基金\|深市分级基金` | `100036` |
| `LOF` | `上海LOF\|深市LOF` | `100037` |
| `债券ETF` | `上海债券ETF\|深圳债券ETF` | `100038` |
| `上海债券` | `沪市政府债（国债+地方债）\|沪市可转债\|沪市公司债\|沪市企业债（席位托管方式）\|沪市资产证券化\|沪市分离债\|沪市金融债\|沪市信贷资产支持\|沪市可交换公司债券\|沪市并购重组私募债券挂牌转让\|沪市证券公司短期债券挂牌转让\|上海可交换私募债\|上海企业债券挂牌转让\|上海可交换私募债` | `100039` |
| `1天逆回购` | `沪市1天回购\|深市1天回购` | `100040` |
| `2天逆回购` | `沪市2天回购\|深市2天回购` | `100041` |
| `3天逆回购` | `沪市3天回购\|深市3天回购` | `100042` |
| `4天逆回购` | `沪市4天回购\|深市4天回购` | `100043` |
| `7天逆回购` | `沪市7天回购\|深市7天回购` | `100044` |
| `14天逆回购` | `沪市14天回购\|深市14天回购` | `100045` |
| `28天逆回购` | `沪市28天回购\|深市28天回购` | `100046` |
| `28天以上逆回购` | `沪市28天以上回购\|深市28天以上回购` | `100047` |
## 6.4. 附录4 交易函数内含属性说明
### 6.4.1. account 资金账号对象
> m_nBrokerType：账号类型，1-期货，2-股票，3-信用，6-股票期权，7-沪港通，11-深港通
>
> m_strAccountID：账号ID，资金账号
>
> m_strAccountKey：账号标识，结构：账号类型____平台号____经纪公司编号____账号类型编号____账号ID____
>
> m_dMaxMarginRate: 保证金比率，股票的保证金率等于 1，股票不需要
>
> m_dFrozenMargin: 冻结保证金，外源性，股票的保证金就是冻结资金，股票不需要
>
> m_dFrozenCash: 冻结金额，内外源冻结保证金和手续费四个的和
>
> m_dFrozenCommission: 冻结手续费，外源性冻结资金源
>
> m_dRisk: 风险度，风险度，冻结资金 / 可用资金，股票不需要
>
> m_dNav: 单位净值
>
> m_dPreBalance: 期初权益，股票不需要，也叫静态权益
>
> m_dBalance: 总资产，动态权益，即市值
>
> m_dAvailable: 可用金额
>
> m_dCommission: 手续费，已经用掉的手续费
>
> m_dPositionProfit: 持仓盈亏
>
> m_dCloseProfit: 平仓盈亏，股票不需要
>
> m_dCashIn: 出入金净值
>
> m_dCurrMargin: 当前使用的保证金，股票不需要
>
> m_dInitBalance: 初始权益
>
> m_strStatus: 状态
>
> m_dInitCloseMoney: 期初平仓盈亏，初始平仓盈亏
>
> m_dInstrumentValue: 总市值，合约价值，合约价值
>
> m_dDeposit: 入金
>
> m_dWithdraw: 出金
>
> m_dPreCredit: 上次信用额度，股票不需要
>
> m_dPreMortgage: 上次质押，股票不需要
>
> m_dMortgage: 质押，股票不需要
>
> m_dCredit: 信用额度，股票不需要
>
> m_dAssetBalance: 证券初始资金，股票不需要
>
> m_strOpenDate: 起始日期，股票不需要
>
> m_dFetchBalance: 可取金额
>
> m_strTradingDate: 交易日
>
> m_dStockValue: 股票总市值，期货没有
>
> m_dLoanValue: 债券总市值，期货没有
>
> m_dFundValue: 基金总市值，包括ETF和封闭式基金，期货没有
>
> m_dRepurchaseValue: 回购总市值，所有回购，期货没有
>
> m_dLongValue: 多单总市值，现货没有
>
> m_dShortValue: 单总市值，现货没有
>
> m_dNetValue: 净持仓总市值，净持仓市值 = 多 - 空
>
> m_dAssureAsset: 净资产
>
> m_dTotalDebit: 总负债
>
> m_dEntrustAsset: 可信资产，用于校对
>
> m_dInstrumentValueRMB: 总市值（人民币），沪港通
>
> m_dSubscribeFee: 申购费，申购费
>
> m_dGoldValue: 库存市值，黄金现货库存市值
>
> m_dGoldFrozen: 现货冻结，黄金现货冻结
>
> m_dMargin: 占用保证金，维持保证金
>
> m_strMoneyType: 币种
>
> m_dPurchasingPower: 购买力，盈透购买力
>
> m_dRawMargin : 原始保证金
>
> m_dBuyWaitMoney: 买入待交收金额（元），买入待交收
>
> m_dSellWaitMoney: 卖出待交收金额（元），卖出待交收
>
> m_dReceiveInterestTotal: 本期间应计利息
>
> m_dRoyalty: 权利金收支，期货期权用
>
> m_dFrozenRoyalty: 冻结权利金，期货期权用
>
> m_dRealUsedMargin: 实时占用保证金，用于股票期权
>
> m_dRealRiskDegree: 实时风险度
### 6.4.2. order 委托对象
> m_strAccountID：账号ID，资金账号
>
> m_strExchangeID: 证券市场
>
> m_strExchangeName: 交易市场
>
> m_strProductID: 品种代码
>
> m_strProductName: 品种名称
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strInstrumentName: 证券名称，合约名称
> m_nTaskId：任务号
>
> m_strOrderRef: 内部委托号，下单引用等于股票的内部委托号
>
> m_nOrderPriceType: EBrokerPriceType 类型，例如市价单、限价单
>
> m_nDirection: EEntrustBS 类型，操作，多空，期货多空，股票买卖永远是 48，其他的 dir 同理
>
> m_nOffsetFlag: EOffset_Flag_Type 类型，操作，期货开平，股票买卖其实就是开平
>
> m_nHedgeFlag: EHedge_Flag_Type 类型，投保
>
> m_dLimitPrice: 委托价格,限价单的限价，就是报价
>
> m_nVolumeTotalOriginal: 委托量，最初委托量
>
> m_nOrderSubmitStatus: EEntrustSubmitStatus 类型，报单状态，提交状态，股票中不需要报单状态
>
> m_strOrderSysID: 合同编号，委托号
>
> m_nOrderStatus: EEntrustStatus，委托状态
>
> m_nVolumeTraded: 成交数量，已成交量
>
> m_nVolumeTotal: 委托剩余量，当前总委托量，股票的含义是总委托量减去成交量
>
> m_nErrorID: 状态信息
>
> m_dFrozenMargin: 冻结金额，冻结保证金
>
> m_dFrozenCommission: 冻结手续费
>
> m_strInsertDate: 委托日期，报单日期
>
> m_strInsertTime: 委托时间
>
> m_dTradedPrice: 成交均价（股票）
>
> m_dCancelAmount: 已撤数量
>
> m_strOptName: 买卖标记，展示委托属性的中文
>
> m_dTradeAmount: 成交金额，成交额，期货 = 均价 * 量 * 合约乘数
>
> m_eEntrustType: EEntrustTypes，委托类别
>
> m_strCancelInfo: 废单原因
>
> m_strUnderCode: 标的证券代码
>
> m_eCoveredFlag: ECoveredFlag，备兑标记 '0' - 非备兑，'1' - 备兑
>
> m_strCompactNo: 合约编号
>
> m_strRemark：投资备注
### 6.4.3. deal 成交对象
> m_strAccountID：账号ID，资金账号
>
> m_strExchangeID: 证券市场，交易所代码
>
> m_strExchangeName: 交易市场，交易所名称
>
> m_strProductID: 品种代码
>
> m_strProductName: 品种名称
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strInstrumentName: 证券名称
>
> m_strTradeID: 成交编号
> m_nTaskId：任务号
>
> m_strOrderRef: 下单引用，等于股票的内部委托号
>
> m_strOrderSysID: 合同编号，报单编号，委托号
>
> m_nDirection: EEntrustBS，买卖方向
>
> m_nOffsetFlag: EOffset_Flag_Type，开平，股票的买卖
>
> m_nHedgeFlag: EHedge_Flag_Type，投保，股票不需要
>
> m_dPrice: 成交均价
>
> m_nVolume: 成交量，期货单位手，股票做到股
>
> m_strTradeDate: 成交日期
>
> m_strTradeTime: 成交时间
>
> m_dComssion: 手续费
>
> m_dTradeAmount: 成交额，期货 = 均价 * 量 * 合约乘数
>
> m_nOrderPriceType: EBrokerPriceType 类型，例如市价单、限价单
>
> m_strOptName：买卖标记，展示委托属性的中文
>
> m_eEntrustType: EEntrustTypes 类型，委托类别
>
> m_eFutureTradeType: EFutureTradeType 类型，成交类型
>
> m_nRealOffsetFlag: EOffset_Flag_Type 类型，实际开平，主要是区分平今和平昨
>
> m_eCoveredFlag: ECoveredFlag类型，备兑标记 '0' - 非备兑，'1' - 备兑
>
> m_nCloseTodayVolume: 平今量，不显示
>
> m_dOrderPriceRMB: 委托价格（人民币），目前用于港股通
>
> m_dPriceRMB: 成交价格（人民币），目前用于港股通
>
> m_dTradeAmountRMB：成交金额（人民币），目前用于港股通
>
> m_dReferenceRate: 汇率，目前用于港股通
>
> m_strXTTrade: 是否是国信交易
>
> m_strCompactNo: 合约编号
>
> m_dCloseProfit: 平仓盈亏 ，目前用于外盘
>
> m_strRemark：投资备注
### 6.4.4. position 持仓对象
> m_strAccountID：账号ID，资金账号
>
> m_strExchangeID: 证券市场
>
> m_strExchangeName: 市场名称
>
> m_strProductID: 品种代码
>
> m_strProductName: 品种名称
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strInstrumentName: 证券名称
>
> m_nHedgeFlag: EHedge_Flag_Type 类型，投保 ，股票不需要
>
> m_nDirection: EEntrustBS 类型，买卖 ; 股票不需要
>
> m_strOpenDate: 成交日期
>
> m_strTradeID: 成交号，最初开仓位的成交
>
> m_nVolume: 当前拥股，持仓量
>
> m_dOpenPrice: 持仓成本
>
> m_strTradingDay: 在实盘运行中是当前交易日，在回测中是股票最后交易过的日期
>
> m_dMargin: 使用的保证金，历史的直接用 ctp 的，新的自己用成本价 * 存量 * 系数算，股票不需要
>
> m_dOpenCost: 开仓成本，等于股票的成本价 * 第一次建仓的量，后续减持不影响，不算手续费，股票不需要
>
> m_dSettlementPrice: 最新价，结算价，对于股票的当前价
>
> m_nCloseVolume: 平仓量，等于股票已经卖掉的 股票不需要
>
> m_dCloseAmount: 平仓额，等于股票每次卖出的量 * 卖出价 * 合约乘数（股票为 1）的累加 股票不需要
>
> m_dFloatProfit: 浮动盈亏，当前量 * （当前价 - 开仓价） * 合约乘数（股票为 1）
>
> m_dCloseProfit: 平仓盈亏，平仓额 - 开仓价 * 平仓量 * 合约乘数（股票为 1） 股票不需要
>
> m_dMarketValue: 市值，合约价值
>
> m_dPositionCost: 持仓成本，股票不需要
>
> m_dPositionProfit: 持仓盈亏
>
> m_dLastSettlementPrice: 最新结算价，股票不需要
>
> m_dInstrumentValue: 合约价值
>
> m_bIsToday: 是否今仓
>
> m_strStockHolder: 股东账号
>
> m_nFrozenVolume: 冻结数量，冻结持仓，期货不用这个字段，冻结数量
>
> m_nCanUseVolume: 可用余额，可用持仓，期货不用这个字段，股票的可用数量
>
> m_nOnRoadVolume: 在途股份，在途持仓，期货不用这个字段，股票的在途数量
>
> m_nYesterdayVolume: 昨夜拥股，期货不用这个字段，股票的股份余额
>
> m_dLastPrice: 最新价，结算价，对于股票的当前价
>
> m_dProfitRate: 盈亏比例，持仓盈亏比例
>
> m_eFutureTradeType: EFutureTradeType，成交类型
>
> m_strExpireDate: 到期日，逆回购用
>
> m_strComTradeID: 组合成交号 ，套利成交 ID
>
> m_nLegId: 组合序号 ，组合 ID
>
> m_dTotalCost: 累计成本，自定义累计成本，股票信用用到
>
> m_dSingleCost: 单股成本，自定义单股成本，股票信用用到
>
> m_nCoveredVolume: 备兑数量，用于个股期权
>
> m_eSideFlag: ESideFlag 持仓类型 ，用于个股期权，标记 '0' - 权利，'1' - 义务，'2' - '备兑'
>
> m_dReferenceRate: 汇率，目前用于港股通
>
> m_dStructFundVol: 分级基金可用（可分拆或可合并）
>
> m_dRedemptionVolume: 分级基金可赎回量
>
> m_nPREnableVolume: 申赎可用量（记录当日申购赎回的股票或基金数量）
>
> m_dRealUsedMargin: 实时占用保证金，用于期权
>
> m_dRoyalty: 权利金
### 6.4.5. CCreditAccountDetail信用账号对象
> m_dMaxMarginRate: 保证金比率，股票的保证金率等于 1，股票不需要
>
> m_dFrozenMargin: 冻结保证金，外源性，股票的保证金就是冻结资金，股票不需要
>
> m_dFrozenCash: 冻结金额，内外源冻结保证金和手续费四个的和
>
> m_dFrozenCommission: 冻结手续费，外源性冻结资金源
>
> m_dRisk: 风险度，冻结资金/可用资金，股票不需要
>
> m_dNav: 单位净值
>
> m_dPreBalance: 期初权益，股票不需要，也叫静态权益
>
> m_dBalance: 总资产，动态权益，即市值
>
> m_dAvailable: 可用金额
>
> m_dCommission: 手续费，已经用掉的手续费
>
> m_dPositionProfit: 持仓盈亏
>
> m_dCloseProfit: 平仓盈亏，股票不需要
>
> m_dCashIn: 出入金净值
>
> m_dCurrMargin: 当前使用的保证金，股票不需要
>
> m_dInitBalance: 初始权益
>
> m_strStatus: 状态
>
> m_dInitCloseMoney: 期初平仓盈亏，初始平仓盈亏
>
> m_dInstrumentValue: 总市值，合约价值，合约价值
>
> m_dDeposit: 入金
>
> m_dWithdraw: 出金
>
> m_dPreCredit: 上次信用额度，股票不需要
>
> m_dPreMortgage: 上次质押，股票不需要
>
> m_dMortgage: 质押，股票不需要
>
> m_dCredit: 信用额度，股票不需要
>
> m_dAssetBalance: 证券初始资金，股票不需要
>
> m_strOpenDate: 起始日期股票不需要
>
> m_dFetchBalance: 可取金额
>
> m_strTradingDate: 交易日
>
> m_dStockValue: 股票总市值，期货没有
>
> m_dLoanValue: 债券总市值，期货没有
>
> m_dFundValue: 基金总市值，包括 ETF 和封闭式基金，期货没有
>
> m_dRepurchaseValue: 回购总市值，所有回购，期货没有
>
> m_dLongValue: 多单总市值，现货没有
>
> m_dShortValue: 单总市值，现货没有
>
> m_dNetValue: 净持仓总市值，净持仓市值 = 多 - 空
>
> m_dAssureAsset: 净资产
>
> m_dTotalDebit: 总负债
>
> m_dEntrustAsset: 可信资产，用于校对
>
> m_dInstrumentValueRMB: 总市值（人民币），沪港通
>
> m_dSubscribeFee: 申购费，申购费
>
> m_dGoldValue: 库存市值，黄金现货库存市值
>
> m_dGoldFrozen: 现货冻结，黄金现货冻结
>
> m_dMargin: 占用保证金，维持保证金
>
> m_strMoneyType: 币种
>
> m_dPurchasingPower: 购买力，盈透购买力
>
> m_dRawMargin : 原始保证金
>
> m_dBuyWaitMoney: 买入待交收金额（元），买入待交收
>
> m_dSellWaitMoney: 卖出待交收金额（元），卖出待交收
>
> m_dReceiveInterestTotal: 本期间应计利息
>
> m_dRoyalty: 权利金收支，期货期权用
>
> m_dFrozenRoyalty: 冻结权利金，期货期权用
>
> m_dRealUsedMargin: 实时占用保证金，用于股票期权
>
> m_dRealRiskDegree: 实时风险度
>
> m_dPerAssurescaleValue: 个人维持担保比例
>
> m_dEnableBailBalance: 可用保证金
>
> m_dUsedBailBalance: 已用保证金
>
> m_dAssureEnbuyBalance: 可买担保品资金
>
> m_dFinEnbuyBalance: 可买标的券资金
>
> m_dSloEnrepaidBalance: 可还券资金
>
> m_dFinEnrepaidBalance: 可还款资金
>
> m_dFinMaxQuota: 融资授信额度
>
> m_dFinEnableQuota: 融资可用额度
>
> m_dFinUsedQuota: 融资已用额度
>
> m_dFinUsedBail: 融资已用保证金额
>
> m_dFinCompactBalance: 融资合约金额
>
> m_dFinCompactFare: 融资合约费用
>
> m_dFinCompactInterest: 融资合约利息
>
> m_dFinMarketValue: 融资市值
>
> m_dFinIncome: 融资合约盈亏
>
> m_dSloMaxQuota: 融券授信额度
>
> m_dSloEnableQuota: 融券可用额度
>
> m_dSloUsedQuota: 融券已用额度
>
> m_dSloUsedBail: 融券已用保证金额
>
> m_dSloCompactBalance: 融券合约金额
>
> m_dSloCompactFare: 融券合约费用
>
> m_dSloCompactInterest: 融券合约利息
>
> m_dSloMarketValue: 融券市值
>
> m_dSloIncome: 融券合约盈亏
>
> m_dOtherFare: 其它费用
>
> m_dUnderlyMarketValue: 标的证券市值
>
> m_dFinEnableBalance: 可融资金额
>
> m_dDiffEnableBailBalance: 可用保证金调整值
>
> m_dBuySecuRepayFrozenMargin: 买券还券冻结资金
>
> m_dBuySecuRepayFrozenCommission: 买券还券冻结手续费
>
> m_dSpecialEnableBalance: 专项可融金额
>
> m_dEncumberedAssets: 担保资产
>
> m_dSloSellBalance: 融券卖出资金
>
> m_dDiffAssureEnbuyBalance: 可买担保品资金调整值
>
> m_dDiffFinEnbuyBalance: 可买标的券资金调整值
>
> m_dDiffFinEnrepaidBalance: 可还款资金调整值
>
> m_dOtherRealCompactBalance: 其他负债合约金额
>
> m_dOtherFinCompactInterest: 其他负债合约利息金额
>
> m_dUsedSloSellBalance: 已用融券卖出资金
>
> m_dFetchAssetBalance: 可提出资产总额
>
> m_dTotalEnableQuota: 可用总信用额度
>
> m_dTotalUsedQuota: 已用总信用额度;
>
> m_dDebtProfit: 负债总浮盈
>
> m_dDebtLoss: 负债总浮亏
>
> m_nContractEndDate: 合同到期日期
>
> m_dFinDebt: 融资负债
>
> m_dSloDebt ：融券负债
>
> m_dFinProfitAmortized: 融资浮盈折算
>
> m_dSloProfit: 融券浮盈
>
> m_dSloProfitAmortized: 融券浮盈折算
>
> m_dFinLoss: 融资浮亏
>
> m_dSloLoss: 融券浮亏
### 6.4.6. CreditSloEnableAmount 可融券明细对象
> m_nPlatformID: 平台号
>
> m_strBrokerID: 经纪公司编号
>
> m_strBrokerName: 证券公司，期货公司，经纪公司，证券公司
>
> m_strAccountID: 资金账号，账号，账号，资金账号
>
> m_strExchangeID: 交易所
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strInstrumentName: 股票名称
>
> m_dSloRatio: 融券保证金比例
>
> m_eSloStatus: EXTSubjectsStatus，融券状态
>
> m_nEnableAmount: 融券可融数量
>
> m_eQuerySloType: EXTSloTypeQueryMode，查询类型
>
> m_strExpireDate: 到期日期
### 6.4.7. StkCompacts负债合约对象
> m_strExchangeID: 交易所
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strExchangeName: 交易所名称
>
> m_strInstrumentName: 股票名称
>
> m_nOpenDate: 合约开仓日期
>
> m_strCompactId: 合约编号
>
> m_dCrdtRatio: 融资融券保证金比例
>
> m_strEntrustNo: 委托编号
>
> m_dEntrustPrice: 委托价格
>
> m_nEntrustVol: 委托数量
>
> m_nBusinessVol: 合约开仓数量
>
> m_dBusinessBalance: 合约开仓金额
>
> m_dBusinessFare: 合约开仓费用
>
> m_eCompactType: EXTCompactType，合约类型
>
> m_eCompactStatus: EXTCompactStatus，合约状态
>
> m_dRealCompactBalance: 未还合约金额
>
> m_nRealCompactVol: 未还合约数量
>
> m_dRealCompactFare: 未还合约费用
>
> m_dRealCompactInterest: 未还合约利息
>
> m_dRepaidInterest: 已还利息
>
> m_nRepaidVol: 已还数量
>
> m_dRepaidBalance: 已还金额
>
> m_dCompactInterest: 合约总利息
>
> m_dUsedBailBalance: 占用保证金
>
> m_dYearRate: 合约年利率
>
> m_nRetEndDate: 归还截止日
>
> m_strDateClear: 了结日期
>
> m_strPositionStr: 定位串
>
> m_dPrice: 最新价
>
> m_nOpenTime: 合约开仓时间
>
> m_nCancelVol: 合约撤单数量
>
> m_eCashgroupProp: EXTCompactBrushSource，头寸来源
>
> m_dUnRepayBalance: 负债金额
>
> m_nRepayPriority: 偿还优先级
>
> m_dRealDefaultInterest: 未还罚息
>
> m_dOtherRealCompactBalance: 其他负债合约金额
>
> m_dOtherRealCompactInterest: 其他负债合约利息金额
### 6.4.8. StkSubjects担保标的对象
> m_nPlatformID: 平台号//目前主要用于区别不同的行情，根据此来选择对应行情
>
> m_strBrokerID: 经纪公司编号
>
> m_strBrokerName: 证券公司，期货公司，经纪公司，证券公司
>
> m_strExchangeID: 交易所
>
> m_strInstrumentID: 证券代码
>
> m_strInstrumentName: 股票名称
>
> m_dSloRatio: 融券保证金比例
>
> m_eSloStatus: EXTSubjectsStatus，融券状态
>
> m_nEnableAmount: 融券可融数量
>
> m_dFinRatio: 融资保证金比例
>
> m_eFinStatus: EXTSubjectsStatus， 融资状态
>
> m_dAssureRatio: 担保品折算比例
>
> m_eAssureStatus: EXTSubjectsStatus，是否可做担保
>
> m_dFinRate: 融资日利率
>
> m_dSloRate: 融券日利率
>
> m_dFinPenaltyRate: 融资日罚息利率
>
> m_dSloPenaltyRate: 融券日罚息利率
>
> m_strAccountID: 资金账号，账号，账号，资金账号
>
> m_eAssureUseSloCashStatus: EXTSpecialAssure，是否可以用融券资金买入
### 6.4.9 PassorderArguments 下单函数参数对象
> opType: passorder的opType参数
>
> orderType: passorder的orderType参数
>
> accountID:资金账号
>
> orderCode:交易代码
>
> prType: passorder的prType，价格类型
>
> modelPrice:下单价格
>
> modelVolume: 下单量（手数或股数）
>
> strategyName:策略名 _ &&& _ 投资备注
### 6.4.10 CTaskDetail 任务对象
> m_nTaskId：任务号
>
> m_eStatus：任务状态 ETaskStatus类型,见ETaskStatus说明
>
> m_strMsg：任务状态消息
>
> m_startTime： 任务开始时间, 时间戳类型
>
> m_endTime：任务结束时间, 时间戳类型
>
> m_cancelTime： 任务取消时间
>
> m_nBusinessNum： 已成交量
>
> m_bServerRun： 是否服务器运行
>
> m_nGroupId： 组合Id
>
> m_stockCode： 下单代码(不针对组合下单)
>
> m_strAccountID： 下单用户(单用户下单)
>
> m_eOperationType： 下单操作：开平、多空……EOperationType类型, 见EOperationType说明
>
> m_eOrderType： 算法交易、普通交易 EOrderType类型, 见EOrderType说明
>
> m_ePriceType： 报价方式：对手、最新…… EPriceType类型见EPriceType说明
>
> m_dFixPrice： 委托价
>
> m_nNum： 委托量
## 6.5. 附录5 对象中属性一些需要的状态字段释义
### 6.5.1. enum_EEntrustBS 买卖方向
> ENTRUST_BUY: 48 //买入，多
>
> ENTRUST_SELL: 49 //卖出，空
>
> ENTRUST_PLEDGE_IN: 81 //质押入库
>
> ENTRUST_PLEDGE_OUT: 66 //质押出库
### 6.5.2. EEntrustSubmitStatus 报单状态
> 48 //已经提交
>
> 49 //撤单已经提交
>
> 50 //修改已经提交
>
> 51 //已经接受
>
> 52 //报单已经被拒绝
>
> 53 //撤单已经被拒绝
>
> 54 //改单已经被拒绝
### 6.5.3. enum_EEntrustTypes 委托类型
> ENTRUST_BUY_SELL: 48 //买卖
>
> ENTRUST_QUERY: 49 //查询
>
> ENTRUST_CANCE: 50 //撤单
>
> ENTRUST_APPEND: 51 //补单
>
> ENTRUST_COMFIRM: 52 //确认
>
> ENTRUST_BIG: 53 //大宗
>
> ENTRUST_FIN: 54 //融资委托
>
> ENTRUST_SLO: 55 //融券委托
>
> ENTRUST_CLOSE: 56 //信用平仓
>
> ENTRUST_CREDIT_NORMAL: 57 //信用普通委托
>
> ENTRUST_CANCEL_OPEN: 58 //撤单补单
>
> ENTRUST_TYPE_OPTION_EXERCISE: 59 //行权
>
> ENTRUST_TYPE_OPTION_SECU_LOCK: 60 //锁定
>
> ENTRUST_TYPE_OPTION_SECU_UNLOCK: 61 //解锁
### 6.5.4. enum_EEntrustStatus 委托状态
> ENTRUST_STATUS_WAIT_END: 0 //委托状态已经在 ENTRUST_STATUS_CANCELED 或以上，但是成交数额还不够，等交易回报来
>
> ENTRUST_STATUS_UNREPORTED: 48 //未报
>
> ENTRUST_STATUS_WAIT_REPORTING: 49 //待报
>
> ENTRUST_STATUS_REPORTED: 50 //已报
>
> ENTRUST_STATUS_REPORTED_CANCEL: 51 //已报待撤
>
> ENTRUST_STATUS_PARTSUCC_CANCEL: 52 //部成待撤
>
> ENTRUST_STATUS_PART_CANCEL: 53 //部撤
>
> ENTRUST_STATUS_CANCELED: 54 //已撤
>
> ENTRUST_STATUS_PART_SUCC: 55 //部成
>
> ENTRUST_STATUS_SUCCEEDED: 56 //已成
>
> ENTRUST_STATUS_JUNK: 57 //废单
>
> ENTRUST_STATUS_DETERMINED: 86 //已确认
>
> ENTRUST_STATUS_UNKNOWN: 255 //未知
### 6.5.5. enum_EHedge_Flag_Type
> HEDGE_FLAG_SPECULATION: 49 //投机
>
> HEDGE_FLAG_ARBITRAGE: 50 //套利
>
> HEDGE_FLAG_HEDGE: 51 //套保
### 6.5.6. enum_EFutureTradeType 成交类型
> FUTRUE_TRADE_TYPE_COMMON: 48 //普通成交
>
> FUTURE_TRADE_TYPE_OPTIONSEXECUTION: 49 //期权成交，ptionsExecution
>
> FUTURE_TRADE_TYPE_OTC: 50 //OTC 成交
>
> FUTURE_TRADE_TYPE_EFPDIRVED: 51 //期转现衍生成交
>
> FUTURE_TRADE_TYPE_COMBINATION_DERIVED: 52 //组合衍生成交
### 6.5.7. enum_EBrokerPriceType 价格类型
> BROKER_PRICE_ANY: 49 //市价
>
> BROKER_PRICE_LIMIT: 50 //限价
>
> BROKER_PRICE_BEST: 51 //最优价
>
> BROKER_PRICE_PROP_ALLOTMENT: 52 //配股
>
> BROKER_PRICE_PROP_REFER: 53 //转托
>
> BROKER_PRICE_PROP_SUBSCRIBE: 54 //申购
>
> BROKER_PRICE_PROP_BUYBACK: 55 //回购
>
> BROKER_PRICE_PROP_PLACING: 56 //配售
>
> BROKER_PRICE_PROP_DECIDE: 57 //指定
>
> BROKER_PRICE_PROP_EQUITY: 58 //转股
>
> BROKER_PRICE_PROP_SELLBACK: 59 //回售
>
> BROKER_PRICE_PROP_DIVIDEND: 60 //股息
>
> BROKER_PRICE_PROP_SHENZHEN_PLACING: 68 //深圳配售确认
>
> BROKER_PRICE_PROP_CANCEL_PLACING: 69 //配售放弃
>
> BROKER_PRICE_PROP_WDZY: 70 //无冻质押
>
> BROKER_PRICE_PROP_DJZY: 71 //冻结质押
>
> BROKER_PRICE_PROP_WDJY: 72 //无冻解押
>
> BROKER_PRICE_PROP_JDJY: 73 //解冻解押
>
> BROKER_PRICE_PROP_ETF: 81 //ETF申购
>
> BROKER_PRICE_PROP_VOTE: 75 //投票
>
> BROKER_PRICE_PROP_YYSGYS: 92 //要约收购预售
>
> BROKER_PRICE_PROP_YSYYJC: 77 //预售要约解除
>
> BROKER_PRICE_PROP_FUND_DEVIDEND //基金设红
>
> BROKER_PRICE_PROP_FUND_ENTRUST: 79 //基金申赎
>
> BROKER_PRICE_PROP_CROSS_MARKET: 80 //跨市转托
>
> BROKER_PRICE_PROP_EXERCIS: 83 //权证行权
>
> BROKER_PRICE_PROP_PEER_PRICE_FIRST: 84 //对手方最优价格
>
> BROKER_PRICE_PROP_L5_FIRST_LIMITPX: 85 //最优五档即时成交剩余转限价
>
> BROKER_PRICE_PROP_MIME_PRICE_FIRST: 86 //本方最优价格
>
> BROKER_PRICE_PROP_INSTBUSI_RESTCANCEL: 87 //即时成交剩余撤销
>
> BROKER_PRICE_PROP_L5_FIRST_CANCEL: 88 //最优五档即时成交剩余撤销
>
> BROKER_PRICE_PROP_FULL_REAL_CANCEL: 89 //全额成交并撤单
>
> BROKER_PRICE_PROP_DIRECT_SECU_REPAY: 101 //直接还券
>
> BROKER_PRICE_PROP_FUND_CHAIHE: 90 //基金拆合
>
> BROKER_PRICE_PROP_DEBT_CONVERSION: 91 //债转股
>
> BROKER_PRICE_BID_LIMIT: 92 //港股通竞价限价
>
> BROKER_PRICE_ENHANCED_LIMIT: 93 //港股通增强限价
>
> BROKER_PRICE_RETAIL_LIMIT: 94 //港股通零股限价
>
> BROKER_PRICE_PROP_INCREASE_SHARE: 'j' //增发
>
> BROKER_PRICE_PROP_COLLATERAL_TRANSFER: 107 //担保品划转
>
> BROKER_PRICE_PROP_NEEQ_PRICING: 'w' //定价（全国股转 - 挂牌公司交易 - 协议转让）
>
> BROKER_PRICE_PROP_NEEQ_MATCH_CONFIRM: 'x' //成交确认（全国股转 - 挂牌公司交易 - 协议转让）
>
> BROKER_PRICE_PROP_NEEQ_MUTUAL_MATCH_CONFIRM: 'y' //互报成交确认（全国股转 - 挂牌公司交易 - 协议转让）
>
> BROKER_PRICE_PROP_NEEQ_LIMIT: 'z' //限价（用于挂牌公司交易 - 做市转让 - 限价买卖和两网及退市交易-限价买卖）
### 6.5.8. enum_EOffset_Flag_Type 操作类型
> EOFF_THOST_FTDC_OF_INVALID: -1
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_Open: 48 //买入，开仓
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_Close: 49 //卖出，平仓
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_ForceClose: 50 //强平
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_CloseToday: 51 //平今
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_CloseYesterday: 52 //平昨
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_ForceOff: 53 //强减
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_LocalForceClose: 54 //本地强平
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_PLEDGE_IN: 81 //质押入库
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_PLEDGE_OUT: 66 //质押出库
>
> EOFF_THOST_FTDC_OF_ALLOTMENT: 67 //股票配股
### 6.5.9. enum EXTSubjectsStatus 融资融券状态
> SUBJECTS_STATUS_NORMAL: 48 //正常
>
> SUBJECTS_STATUS_PAUSE: 49 //暂停
>
> SUBJECTS_STATUS_NOT: 50 //作废
### 6.5.10. enum EXTSloTypeQueryMode 查询类型
> XT_SLOTYPE_QUERYMODE_NOMARL: 48 //普通
>
> XT_SLOTYPE_QUERYMODE_SPECIAL: 49 //专项
### 6.5.11. enum EXTCompactType 合约类型
> COMPACT_TYPE_ALL: 32 //不限制
>
> COMPACT_TYPE_FIN: 48 //融资
>
> COMPACT_TYPE_SLO: 49 //融券
### 6.5.12. enum EXTCompactStatus 合约状态
> COMPACT_STATUS_ALL: 32 //不限制
>
> COMPACT_STATUS_UNDONE: 48 //未归还
>
> COMPACT_STATUS_PART_DONE: 49 //部分归还
>
> COMPACT_STATUS_DONE: 50 //已归还
>
> COMPACT_STATUS_DONE_BY_SELF: 51 //自行了结
>
> COMPACT_STATUS_DONE_BY_HAND: 52 //手工了结
>
> COMPACT_STATUS_NOT_DEBT: 53 //未形成负债
>
> COMPACT_STATUS_EXPIRY: 54 //合约已过期
>
### 6.5.13. enum EXTCompactBrushSource 头寸来源
> XT_COMPACT_BRUSH_SOURCE_ALL: 32 //不限制
>
> XT_COMPACT_BRUSH_SOURCE_NORMAL: 48 //普通头寸
>
> XT_COMPACT_BRUSH_SOURCE_SPECIAL: 49 //专项头寸
### 6.5.14. enum_EXTSpecialAssure 是否可以用融券资金买入
> ASSURE_USE_SLO_CASH_DISABLE: 48 //担保品买入不允许使用融券资金
>
> ASSURE_USE_SLO_CASH_ENABLE: 49 //担保品买入允许使用融券资金
### 6.5.15. enum_EOperationType 下单操作类型 主要交易类型
> OPT_OPEN_LONG|开多 : 0; // 期货操作的第1个，请保持此OPT在期货操作的第1个，否则客户端判断操作是期货还是股票的代码会有问题
>
> OPT_CLOSE_LONG_HISTORY:1 //平昨多 黄金用平多表示
>
> OPT_CLOSE_LONG_TODAY： 2 //平今多
>
> OPT_OPEN_SHORT：3 //开空
>
> OPT_CLOSE_SHORT_HISTORY：4 //平昨空,平昨空,平昨空,平昨空,平昨空,平昨空,平昨空,平昨空,平空; // 黄金用平空表示
>
> OPT_CLOSE_SHORT_TODAY：5 //平今空;
>
> OPT_CLOSE_LONG_TODAY_FIRST：6 //平多优先平今;
>
> OPT_CLOSE_LONG_HISTORY_FIRST：7 //平多优先平昨;
>
> OPT_CLOSE_SHORT_TODAY_FIRST：8 //平空优先平今;
>
> OPT_CLOSE_SHORT_HISTORY_FIRST：9 //|平空优先平昨;
>
> OPT_CLOSE_LONG_TODAY_HISTORY_THEN_OPEN_SHORT：10 //卖出优先平今;
>
> OPT_CLOSE_LONG_HISTORY_TODAY_THEN_OPEN_SHORT：11//卖出优先平昨;
>
> OPT_CLOSE_SHORT_TODAY_HISTORY_THEN_OPEN_LONG：12//买入优先平今;
>
> OPT_CLOSE_SHORT_HISTORY_TODAY_THEN_OPEN_LONG：13//买入优先平昨;
>
> OPT_CLOSE_LONG：14 //平多
>
> OPT_CLOSE_SHORT：15 //平空
>
> OPT_OPEN：16 //开仓
>
> OPT_CLOSE： 17 // 平仓
>
> OPT_BUY： 18 //买入
>
> OPT_SELL：19 //卖出
>
> OPT_FIN_BUY： 20 //融资买入
>
> OPT_SLO_SELL： 21 //融券卖出
>
> OPT_BUY_SECU_REPAY：22 //买券还券
>
> OPT_DIRECT_SECU_REPAY：23 //直接还券
>
> OPT_SELL_CASH_REPAY：24 //卖券还款
>
> OPT_DIRECT_CASH_REPAY：25 //直接还款
### 6.5.16 enum_EOrderType 算法交易、普通交易类型
> OTP_ORDINARY; 0 //常规
>
> OTP_ALGORITHM; 1 //算法交易
>
> OTP_RANDVOLUME; 2 // 随机量交易
>
> OTP_ALGORITHM3 3 // 算法交易3
>
> OTP_ZXJT; 4 // 中信建投算法
>
> OTP_ZSGS; 5 // 隔时交易
>
> OTP_ORDINARY_BASKET_TRIGGER_SINGLE_ORDER; 6 //普通交易的触价单笔委托方式
>
> OTP_ALGORITHM_BASKET_TRIGGER_SINGLE_ORDER; 7 //算法交易的触价单笔委托方式
>
> OTP_ZXZQ; 8 // 中信证券算法
>
> OTP_GENUS; 9 //金纳算法
>
> OTP_JAZZ; 10 //爵士算法
>
> OTP_VWAP; 11 //智能VWAP
>
> OTP_TWAP; 12 //智能TWAP
>
> OTP_XTALGO; 13 //智能算法
>
> OTP_HUACHUANG; 14 //华创算法
>
> OTP_HUARUN; 15 //华润算法
>
> OTP_CUSTOM; 16 //回转算法
>
> OPT_EXTERN; 17 //主动算法
>
> OTP_GUANGFA; 18 //广发算法
### 6.5.17 enum_EPriceType 价格类型
>
> PRTP_SALE5; 0 // 卖5
>
> PRTP_SALE4; 1 // 卖4
>
> PRTP_SALE3; 2 // 卖3
>
> PRTP_SALE2; 3 // 卖2
>
> PRTP_SALE1; 4 // 卖1
>
> PRTP_LATEST; 5 // 最新价
>
> PRTP_BUY1; 6 // 买1
>
> PRTP_BUY2; 7 // 买2
>
> PRTP_BUY3; 8 // 买3
>
> PRTP_BUY4; 9 // 买4
>
> PRTP_BUY5; 10 // 买5
>
> PRTP_FIX; 11 // 指定价
>
> PRTP_MARKET; 12 // 市价_涨跌停价
>
> PRTP_HANG; 13 // 挂单价
>
> PRTP_COMPETE; 14 // 对手价
>
> PRTP_AUTO; 15 // 自动盘口
>
> PRTP_CLOSE; 16 //昨收价
>
> PRTP_AVERAGE; 17 // 大宗加权平均价
>
> PRTP_MARKET_BEST;18 //市价_最优价
>
> PRTP_MARKET_CANCEL;19 //市价_即成剩撤
>
> PRTP_MARKET_CANCEL_ALL;20 //市价_全额成交或撤
>
> PRTP_MARKET_CANCEL_1; 21 //市价_最优1档即成剩撤
>
> PRTP_MARKET_CANCEL_5; 22 //市价_最优5档即成剩撤
>
> PRTP_MARKET_CONVERT_1;23 //市价_最优1档即成剩转
>
> PRTP_MARKET_CONVERT_5;24 //市价_最优5档即成剩转
>
> PRTP_STK_OPTION_ASK;25 //询价
>
> PRTP_STK_OPTION_FIX_CANCEL_ALL; 26 //限价即时全部成交否则撤单
>
> PRTP_STK_OPTION_MARKET_CACEL_LEFT;27 //市价即时成交剩余撤单
>
> PRTP_STK_OPTION_MARKET_CANCEL_ALL;28 //市价即时全部成交否则撤单
>
> PRTP_STK_OPTION_MARKET_CONVERT_FIX;29 //市价剩余转限价
>
> PRTP_SALE6; 30 // 卖6
>
> PRTP_SALE7; 31 // 卖7
>
> PRTP_SALE8; 32 // 卖8
>
> PRTP_SALE9; 33 // 卖9
>
> PRTP_SALE10; 34 // 卖10
>
> PRTP_BUY6; 35 // 买6
>
> PRTP_BUY7; 36 // 买7
>
> PRTP_BUY8; 37 // 买8
>
> PRTP_BUY9; 38 // 买9
>
> PRTP_BUY10; 39 // 买10
>
> PRTP_UPPER_LIMIT_PRICE; 40 //涨停价
>
> PRTP_LOWER_LIMIT_PRICE; 41 //跌停价
>
> PRTP_MARKET_SH_CONVERT_5_CANCEL; 42 //最优五档即时成交剩余撤销
>
> PRTP_MARKET_SH_CONVERT_5_LIMIT; 43 //最优五档即时成交剩转限价
>
> PRTP_MARKET_PEER_PRICE_FIRST; 44 //对手方最优价格委托
>
> PRTP_MARKET_MINE_PRICE_FIRST; 45 //本方最优价格委托
>
> PRTP_MARKET_SZ_INSTBUSI_RESTCANCEL; 46 //即时成交剩余撤销委托
>
> PRTP_MARKET_SZ_CONVERT_5_CANCEL; 47 //最优五档即时成交剩余撤销委托
>
> PRTP_MARKET_SZ_FULL_REAL_CANCEL; 48 //全额成交或撤销委托
>
> PRTP_AFTER_FIX_PRICE; 49 // 盘后定价申报
### 6.5.18 enum_ETaskStatus 任务状态
>
> TASK_STATUS_UNKNOWN : 0;//未知
>
> TASK_STATUS_WAITING;//等待
>
> TASK_STATUS_COMMITING;
>
> TASK_STATUS_RUNNING;//执行中
>
> TASK_STATUS_PAUSE;//暂停
>
> TASK_STATUS_CANCELING_DEPRECATED;//撤销中
>
> TASK_STATUS_EXCEPTION_CANCELING_DEPRECATED;//异常撤销中
>
> TASK_STATUS_COMPLETED;//完成
>
> TASK_STATUS_CANCELED;//已撤
>
> TASK_STATUS_REJECTED;//打回
>
> TASK_STATUS_EXCEPTION_CANCELED;//异常终止
>
> TASK_STATUS_DROPPED;//放弃，目前用于组合交易中，放弃补单
>
> TASK_STATUS_FORCE_CANCELED_DEPRECATED;//强制终止
## 6.6. 附录6 Level2 数据
### 6.6.1 Level2 行情快照指标
> time - int 时间戳
>
> stime - str 时间戳
>
> avgBidPrice - float 委买均价
>
> totalBidQuantity - int 委买总量
>
> avgOffPrice - float 委卖均价
>
> totalOffQuantity - int 委卖总量
>
> withdrawBidQuantity - int 买入撤单总量
>
> withdrawBidAmount - float 买入撤单总额
>
> withdrawOffQuantity - int 卖出撤单总量
>
> withdrawOffAmount - float 卖出撤单总额
### 6.6.2 Level2 逐笔成交统计
> time - int 时间戳
>
> stime - str 时间戳
>
> bidNumber - int 主买单总单数
>
> bidMostVolmue - int 主买特大单成交量
>
> bidBigVolmue - int 主买大单成交量
>
> bidMediumVolmue - int 主买中单成交量
>
> bidSmallVolmue - int 主买小单成交量
>
> offNumber - int 主卖单总单数
>
> offMostVolmue - int 主卖特大单成交量
>
> offBigVolmue - int 主卖大单成交量
>
> offMediumVolmue - int 主卖中单成交量
>
> offSmallVolmue - int 主卖小单成交量
>
> bidMostAmount - float 主买特大单成额
>
> bidBigAmount - float 主买大单成交额
>
> bidMediumAmount - float 主买中单成交额
>
> bidSmallAmount - float 主买小单成交额
>
> offMostAmount - float 主卖特大单成交额
>
> offBigAmount - float 主卖大单成交额
>
> offMediumAmount - float 主卖中单成交额
>
> offSmallAmount - float 主卖小单成交额
>
> ddx - float 大单动向
>
> ddy - float 涨跌动因
>
> ddz - float 大单差分
>
> zjbyNetInflow - int 资金博弈 净流入
>
> zjbyMost - int 资金博弈 超大单
>
> zjbyBig - int 资金博弈 大单
>
> zjbyMedium - int 资金博弈 中单
>
> zjbySmall - int 资金博弈 小单
>
> netOrder - int 净挂
>
> netWithdraw - int 净撤
>
> withdrawBid - int 总撤买
>
> withdrawOff - int 总撤卖
>
> unactiveBidMostVolmue - int 被动买特大单成交量
>
> unactiveBidBigVolmue - int 被动买大单成交量
>
> unactiveBidMediumVolmue - int 被动买中单成交量
>
> unactiveBidSmallVolmue - int 被动买小单成交量
>
> unactiveOffMostVolmue - int 被动卖特大单成交量
>
> unactiveOffBigVolmue - int 被动卖大单成交量
>
> unactiveOffMediumVolmue - int 被动卖中单成交量
>
> unactiveOffSmallVolmue - int 被动卖小单成交量
>
> unactiveBidMostAmount - float 被动买特大单成额
>
> unactiveBidBigAmount - float 被动买大单成交额
>
> unactiveBidMediumAmount - float 被动买中单成交额
>
> unactiveBidSmallAmount - float 被动买小单成交额
>
> unactiveOffMostAmount - float 被动卖特大单成交额
>
> unactiveOffBigAmount - float 被动卖大单成交额
>
> unactiveOffMediumAmount - float 被动卖中单成交额
>
> unactiveOffSmallAmount - float 被动卖小单成交额