问题请教

梦清明

请问，Python获取期货品种交易时间的函数是什么？

梦清明

请问，Python获取期货品种交易时间的函数是什么？

技术008

没有专门时间函数，只有这个
用来判断是不是在交易时间内得

梦清明

我是想获取不同期货品种的交易时间段，有没有这个函数？
因为MA均线值总是计算的不准确，我怀疑隔夜的没有进行连续性计算

技术008

这个实在没有了，ma和隔夜与否没有关系的，他就是给他传多少数据他安这些数据去计算

梦清明

我现在均线的问题一直解决不了，怎样让数据每天都自动下载，自动存储，以供获取到足够的数据去计算均线，比如我做5分钟周期白银连续。
以下截图设置帮我看一下对不对，这样是不是可以每天自动下载数据。


以下是我均线的代码，帮我看一下对不对，搞了太久，不知道哪里出问题了，总是不对。

def update_ma_values(context: Any, bars: np.ndarray, prev_index: int):
    """更新均线值（使用简单移动平均，与金字塔前台一致）"""
    max_ma = max(context.ma_periods)
   
    if bars is None or len(bars) < max_ma:
        log_error(f"数据不足计算均线: {len(bars) if bars else 0}/{max_ma}")
        return
   
    # 解析收盘价 - 使用所有可用K线（包括夜盘数据）
    close_prices = []
    bar_times = []
   
    for i in range(len(bars)):
        bar_data = parse_bar_data(bars, i)
        close_prices.append(bar_data['close'])
        
        # 记录K线时间用于调试
        bar_time = get_bar_time_period(bars, i)
        bar_times.append(bar_time)
   
    # 确保有足够的数据计算均线
    if len(close_prices) < max_ma:
        log_error(f"数据不足计算均线: {len(close_prices)}/{max_ma}")
        return
   
    # 计算均线值（简单移动平均）
    for period in context.ma_periods:
        if len(close_prices) >= period:
            # 使用前period根K线的收盘价计算均线
            ma_value = np.mean(close_prices[-period:])
            context.ma_values[period] = ma_value
            
            # 调试信息：输出计算均线使用的K线时间段
            if context.first_run and period in [5, 10]:
                used_bars = bar_times[-period:]
                log_info(f"MA{period}计算使用的K线时间段: {used_bars}")
        else:
            log_error(f"数据不足计算MA{period}，需要{period}根，现有{len(close_prices)}根")

def get_kline_data(context: Any, bar_count: int = None, include_now: bool = False) -> np.ndarray:
    """获取K线数据"""
    if bar_count is None:
        bar_count = max(context.ma_periods) + 20  # 默认多取一些
   
    try:
        # 关键修改：使用include_now参数控制是否包含当前K线
        bars = history_bars(
            context.symbol,
            bar_count,
            context.period,
            ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close'],
            skip_suspended=True,
            include_now=include_now,  # 控制是否包含当前K线
            adjusted_price=False
        )
        if bars is None or len(bars) == 0:
            log_error("获取K线数据返回空")
            return np.array([])
            
        return bars
        
    except Exception as e:
        log_error(f"获取K线数据异常: {str(e)}")
        return np.array([])

def parse_bar_data(bars: np.ndarray, index: int) -> dict:
    """解析K线数据，返回包含OHLC的字典"""
    bar_data = {}
   
    if hasattr(bars, 'dtype') and bars.dtype.names:  # 结构化数组
        # 金字塔返回的结构化数组，字段名可能是英文
        field_names = bars.dtype.names
        
        # 查找正确的字段名
        open_field = None
        high_field = None
        low_field = None
        close_field = None
        
        for name in field_names:
            if 'open' in name.lower() or '开盘' in name.lower():
                open_field = name
            elif 'high' in name.lower() or '最高' in name.lower():
                high_field = name
            elif 'low' in name.lower() or '最低' in name.lower():
                low_field = name
            elif 'close' in name.lower() or '收盘' in name.lower():
                close_field = name
        
        # 使用找到的字段名获取数据
        bar_data['open'] = bars[open_field][index] if open_field else bars[index][1]
        bar_data['high'] = bars[high_field][index] if high_field else bars[index][2]
        bar_data['low'] = bars[low_field][index] if low_field else bars[index][3]
        bar_data['close'] = bars[close_field][index] if close_field else bars[index][4]
    else:  # 普通数组
        # 金字塔返回的普通数组，顺序通常是: [datetime, open, high, low, close, ...]
        bar_data['open'] = bars[index][1]  # 索引1为开盘价
        bar_data['high'] = bars[index][2]  # 索引2为最高价
        bar_data['low'] = bars[index][3]   # 索引3为最低价
        bar_data['close'] = bars[index][4]  # 索引4为收盘价
   
    return bar_data

def get_bar_time_period(bars: np.ndarray, index: int) -> str:
    """获取K线的时间段（正确处理时区）"""
    try:
        # 获取K线的时间戳
        if hasattr(bars, 'dtype') and bars.dtype.names and 'datetime' in bars.dtype.names:
            bar_time = bars['datetime'][index]
        else:
            bar_time = bars[index][0]
        
        # 金字塔的datetime格式通常是YYYYMMDDHHMMSS
        time_str = str(int(bar_time))
        if len(time_str) < 12:
            time_str = time_str.zfill(12)
        
        # 提取日期和时间部分
        date_str = time_str[:8]  # YYYYMMDD
        hour = int(time_str[8:10])
        minute = int(time_str[10:12])
        
        # 创建datetime对象
        bar_datetime = datetime.datetime(
            int(date_str[:4]), int(date_str[4:6]), int(date_str[6:8]),
            hour, minute
        )
        
        # 根据数据源时区转换为北京时间
        beijing_time = convert_bar_time_to_beijing(bar_datetime)
        
        # 计算时间段
        start_time = beijing_time.time()
        end_time_obj = beijing_time + datetime.timedelta(minutes=5)
        end_time = end_time_obj.time()
        
        return f"{start_time.strftime('%H:%M')}-{end_time.strftime('%H:%M')}"
    except Exception as e:
        log_error(f"获取K线时间段错误: {str(e)}")
        return "未知时间段"

技术008

就这里设置自动收盘就行了，每天盘后会把当天数据给存到本地

梦清明

我的代码帮我看一下，或者帮我写一段获取本地数据然后自动计算Ma5，10，20，40，60。
这对我很重要，均线问题困扰我很久了，多谢。
另外，自动收盘-只能存储当天的数据吗？如果有跨交易日计算均线的怎么办？比如MA60

技术008

自动收盘就是每天保存数据下来，你第一次使用手工通过工具-数据补充补充好历史数据就行了。后续收盘就是增加当天数据进去

你上面这个就是通过history_bar获取数据就行了，后面算均线这个是python自己计算逻辑了，你可以自己百度看下怎么算的

梦清明

昨晚均线值还计算正常，今天早上我补充了一下数据，均线值怎么就不对了？帮我分析一下是什么原因呢？
设置按照你上面的截图设置的，我都是开着电脑，让电脑每天早上2：35才关机，正常来说数据不是自动更新上去吗？ 但是昨天测试显示，27号晚上2点多的有些数据是缺失的，后来补充了数据，计算又对了。但是今天补充了数据，早上计算均线值又不对了，是怎么回事？