如题，本文将介绍PTrade实盘交易程序的代码。

如何在PTrade中部署策略，可以参见前文中“PTrade部署策略过程”部分内容，然后把本文的代码粘贴到PTrade，就能完成“双神穿多线”策略的部署。

我们将对程序的各个函数依次进行介绍。

初始化函数

def initialize(context):

该函数为PTrade的业务流程框架的必选函数，实现初始化功能，用于初始化一些全局变量。策略启动后，该函数仅会被调用一次。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息。

    run_interval(context, interval_handle, seconds = 3)

这里以设定时间间隔（单位为秒）周期性运行指定函数interval_handle，这里我们设置seconds = 3，也就是每隔3秒调用一次函数interval_handle，该函数用于处理买卖逻辑，将在后文中定义实现。
需要注意的是，seconds设置最小时间间隔为3秒，小于3秒默认设定为3秒，也就是我们每次处理交易的最小时间间隔为3秒。

    g.limit_value = 5000

设置资金少于limit_value则不买入，这里注意到全局变量均已g.开头。

    g.limit_stock_num = 3

设置持仓股票只数限制，根据回测结果我们设置最多持有3张股票。

    g.limit_hold_days = 6

设置持股天数限制，根据回测结果我们设置单只股票最多持有6天。

    g.security = '000300.SS'set_universe(g.security)

设置要操作的股票池，这里我们添加沪深300。

盘前初始化函数

def before_trading_start(context, data):

该函数会在每天开始交易前被调用，此处添加每天都要初始化的信息。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息
参数data为保留字段暂无数据
在该函数中，我们会将待监测和交易的股票添加到股票池，读取股票的买点、卖点数据，以及判断股票是否达到持股天数限制，需要立即卖出。

    g.buy_submitted_set = set()

当日提交买单的股票代码集合，用于避免同一股票的买单被重复提交。

    file_path = get_research_path() + 'upload_file/trade_data.csv'g.db_df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8', converters={'code': str})

通过前面文章的设置，我们将待交易数据自动上传到研究目录下upload_file文件夹下，这里读取待交易数据，供实盘使用。

    g.db_df['code_ptrade'] = g.db_df['code'].map(lambda x: x + '.SS' if '6' == x[0] else x + '.SZ')

由于PTrade的股票代码是在数字后添加.SS或者.SZ，这里我们对股票代码进行格式转换，以便后续PTrade使用。

    g.to_trade_df = g.db_df[1 == g.db_df['to_trade']]

获取待交易数据，待交易数据的to_trade字段值均为1。

    g.to_buy_df = g.to_trade_df[g.to_trade_df['date_buy'].isna()]g.to_buy_stock_list = g.to_buy_df['code_ptrade'].tolist()

获取待买入数据，如果date_buy字段为空，表示该股票尚未买入，需实盘监测是否触发买入。

    g.buy_point_dict = g.to_buy_df[['code_ptrade', 'buy_point']].set_index('code_ptrade').to_dict(into=OrderedDict)['buy_point']log.info('买点字典：{}'.format(g.buy_point_dict))

生成买点字典，字典的key为股票代码，value为股票的买点价格。

    g.to_sell_df = g.to_trade_df[(~g.to_trade_df['date_buy'].isna()) & (g.to_trade_df['hold_days'] <= g.limit_hold_days)]g.to_sell_stock_list = g.to_sell_df['code_ptrade'].tolist()

获取待止盈、止损卖出数据，此类股票的date_buy字段不为空，表示已经买入，并且持有天数没有达到上限，这样需要对此类股票的价格进行监测，观察是否会达到止盈或止损价格，来决定是否需要卖出。

    g.to_sell_immi_df = g.to_trade_df[(~g.to_trade_df['date_buy'].isna()) & (g.to_trade_df['hold_days'] > g.limit_hold_days)]g.to_sell_immi_list = g.to_sell_immi_df['code_ptrade'].tolist()g.sell_immi_done = False

获取待立刻卖出股票，此类股票date_buy字段不为空，且已经达到持股天数上限，开盘需立即卖出。

    g.take_profit_dict = g.to_sell_df[['code_ptrade', 'price_take_profit']].set_index('code_ptrade').to_dict()['price_take_profit']log.info('止盈字典：{}'.format(g.take_profit_dict))g.stop_loss_dict = g.to_sell_df[['code_ptrade', 'price_stop_loss']].set_index('code_ptrade').to_dict()['price_stop_loss']log.info('止损字典：{}'.format(g.stop_loss_dict))

生成止盈、止损字典，字典的key为股票代码，value分别为股票的止盈价和止损价。

    g.security =  g.to_trade_df['code_ptrade'].tolist()set_universe(g.security)

设置待交易股票，将待交易股票添加到股票池。

    g.ipo_done = Falselog.info('当前可用资金：{}'.format(context.portfolio.cash))

重置ipo标识，每日固定时间进行一次新股申购。

    log.info('盘前持股{}只：{}'.format(get_position_count(context), get_position_list(context)))log.info('单只股票买入金额：{}'.format(value_per_stock(context)))

打印盘前信息。

判断资金余额是否充足函数

def enough_cash(context, limit_value):

该函数用于判断资金余额是否充足。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息
参数limit_value为资金限制，当前账户余额需大于等于该值，才判断为余额充足

    if context.portfolio.cash < limit_value:log.info('余额不足')        return Falseelse:return True

当资金充足则返回True，否则返回False。

获取当前已买股票函数

def bought_stock_set(context):

该函数用于获取已买股票的集合，包含已提交买单的股票和持仓股票。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    return g.buy_submitted_set | set(get_position_list(context))

对已提交买入的股票代码的集合、持仓股票代码的集合求并集，达到已买股票的集合。

获取当前可买股票只数函数

def available_position_count(context):

该函数用于计算当前可买的股票只数。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    return g.limit_stock_num - len(bought_stock_set(context))

对已提交买入的股票代码的集合、持仓股票代码的集合求并集，再用持股只数限制减去上面并集中元素的个数，即为当前可买的股票只数。

获取单只股票买入金额函数

def value_per_stock(context):

该函数用于计算单只股票买入金额。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    available_count = available_position_count(context)

计算当前可买的股票只数。

    if 0 == available_count:return 0.0

当可买的股票只数为0时返回0.0。

    return context.portfolio.cash / available_count

如果可买入股票的只数不为0，则用资金余额除以当前可买的股票只数得到单只股票可买入金额，供后续下买单使用。

获取当前持股列表函数

def get_position_list(context):

该函数用于获取当前持股列表。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    return [x for x in context.portfolio.positions if context.portfolio.positions[x].amount != 0]

context.portfolio.positions包含持股信息，但需要通过amount!=0来获取真实持股。因为当股票卖出成功时，当日清仓的股票信息仍会保存在context.portfolio.positions中，只是amount等于0。

获取当前持股只数函数

def get_position_count(context):

该函数用于获取当前持股只数。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    return len(get_position_list(context))

调用get_position_list获取当前持有股票的代码列表，使用len获取持股只数。

处理卖出函数

def handle_sell(context):

该函数用于处理卖出逻辑，每3秒会被调用一次。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    if not g.sell_immi_done:for stock in g.to_sell_immi_list:snapshot = get_snapshot(stock)order_target(stock, 0, limit_price=round(snapshot[stock]['last_px'] * 0.982, 2))g.sell_immi_done = Truelog.info('{}持仓天数限制卖单提交'.format(stock))

处理到达持仓天数限制的股票，用当前价下跌1.8%提交卖单，确保卖出。

    for stock in g.to_sell_stock_list.copy():

遍历待卖出股票。

        snapshot = get_snapshot(stock)

获取实时行情快照，快照包含股票的实时价格等信息。

        trade_status = snapshot[stock]['trade_status']if trade_status == 'STOPT':log.info(stock, '该股为停盘状态，不进行交易判断')continue

判断是否停盘，停盘则跳过。

        high_price = snapshot[stock]['high_px']low_price = snapshot[stock]['low_px']current_price = snapshot[stock]['last_px']

从快照中获取股票最高价、最低价、当前价。

        limit_price = round(current_price * 0.982, 2)

限价，该价格将用于卖出股票。创业板和科创板有价格笼子限制，卖出申报价格不得低于卖出基准价格的98%。我们将限价同一设置为当前价格下跌1.8%，以确保能够成功卖出（极端情况可能仍无法卖出）。

        if high_price >= g.take_profit_dict[stock] or low_price <= g.stop_loss_dict[stock]:log.info('{}到达卖点'.format(stock))

如果达到止盈或者止损条件，则股票达到卖点。

            order_target(stock, 0, limit_price=limit_price)

以限价下指定市值卖单，清空该股票。

            g.to_sell_stock_list.remove(stock)log.info('{}卖单提交'.format(stock))

在待卖出股票列表中删除该股票。

处理买入函数

def handle_buy(context):

该函数用于处理买入逻辑，每3秒会被调用一次。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    if context.portfolio.cash < g.limit_value:        return

判断剩余资金是否大于最小买入金额限制，单只股票买入金额太小，没有意义。

    if available_position_count(context) <= 0:return

判断如果已达最大持股只数，则不买入。

    for stock in g.to_buy_stock_list.copy():

遍历每只候选买入股票。

        if available_position_count(context) <= 0:return

判断如果已达最大持股只数，则不买入。

        if stock in bought_stock_set(context):continue

不重复买入股票。

        snapshot = get_snapshot(stock)

获取实时行情快照。

        trade_status = snapshot[stock]['trade_status']if trade_status == 'STOPT':log.info((stock, '该股为停盘状态，不进行交易判断'))continue

判断是否停盘，停盘则跳过。

        low_price = snapshot[stock]['low_px']current_price = snapshot[stock]['last_px']

获取股票最低价和当前价。

        target_value = value_per_stock(context)

获取计算单只股票买入金额。

        if target_value < current_price * 100 * 1.0003: continue

如果余额不足买1手，则跳过该股票。

        limit_price = round(current_price * 1.018, 2)

计算限价，创业板和科创板有价格笼子限制，买入申报价格不得高于买入基准价格的102%，我们这里将限价设置为当前价上涨1.8%，用于后续下买单。

        if (low_price <= g.buy_point_dict[stock]) and (limit_price / g.buy_point_dict[stock] <= 1.0382):log.info('{}到达买点'.format(stock))

当最低价低于买点，表示股票已经到达买点。此外约束limit_price不超过买点的3.82%，再下买单，避免有股票卖出后，余额充足后买入新股票的价格过高。

            g.buy_submitted_set.add(stock)

将股票代码添加到已提交买单字典，避免后续重复提交该股票买单。

            log.info('targe_value={}, limit_price={}'.format(target_value, limit_price))order_target_value(stock, target_value, limit_price=limit_price)

下指定市值买单，用限价提交，order_target_value函数会实现以限价调整股票仓位到value价值。

            g.to_buy_stock_list.remove(stock)log.info('{}买单提交'.format(stock))

在待买入股票列表中删除该股票，后续不再判断是否还需买入。

处理打新函数

def handle_ipo():

该函数用于处理打新。

    if not g.ipo_done and datetime.datetime.now().time() >= datetime.time(11, 13, 0):

如果尚未申购，获取当前时间，在11:13进行申购。

        ipo_stocks_order(market_type=0)

申购上证普通新股。

        ipo_stocks_order(market_type=2)

申购深证普通新股。

        ipo_stocks_order(market_type=3)

申购上证普通新股。

        g.ipo_done = True

标记当日已申购。

周期处理函数

def interval_handle(context):

该函数为周期处理函数，每3秒被调用一次，依次调用前文实现的函数处理买入、卖出及打新申购。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息

    handle_sell(context)

先处理卖出。

    handle_buy(context)

再处理买入。

    handle_ipo()

最后处理打新。

委托响应函数

def on_order_response(context, order_list):

该函数会在委托回报返回时响应。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息
参数order_list是一个列表，当前委托单发生变化时，发生变化的委托单列表。委托单以字典形式展现，内容包括：‘entrust_no’(委托单号), ‘order_time’(委托时间), ‘stock_code’(股票代码), ‘amount’(委托数量), ‘price’(委托价格), ‘business_amount’(成交数量), ‘status’(委托状态), ‘order_id’(委托订单号), ‘entrust_type’(委托类别), ‘entrust_prop’(委托属性)

    for order in order_list:bs = '买入' if order['amount'] > 0 else '卖出'info = '订单提交，股票代码：{}，数量：{}{:.0f}'.format(order['stock_code'], bs, abs(order['amount']))log.info(info)

打印委托数据。

成交响应函数

def on_trade_response(context, trade_list):

该函数会在成交回报返回时响应。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息
参数trade_list是一个列表，当前成交单发生变化时，发生变化的成交单列表。成交单以字典形式展现，内容包括：‘entrust_no’(委托单号), ‘business_time’(成交时间), ‘stock_code’(股票代码), ‘entrust_bs’(成交方向), ‘business_amount’(成交数量), ‘business_price’(成交价格), ‘business_balance’(成交额), ‘business_id’(成交编号), ‘status’(委托状态)

    for trade in trade_list:bs = '买入' if trade['business_amount'] > 0 else '卖出'    info = '订单成交，股票代码：{}，数量：{}{:.0f}'.format(trade['stock_code'], bs, abs(trade['business_amount']))log.info(info)

打印成交数据。

盘后总结函数

def after_trading_end(context, data):

该函数会在每天交易结束之后调用，用来处理每天收盘后的操作。

参数context为Context对象，存放有当前的账户及持仓信息
参数data为保留字段暂无数据

    log.info('盘后持股{}只：{}'.format(get_position_count(context), get_position_list(context)))

打印盘后持股数据。

小结

本文完成了PTrade交易程序代码的介绍。我们的全自动化交易也只差最后一步，将在下一篇文章中介绍。下一篇文章也将是“从零到实盘”系列文章的最后一篇。

PTrade交易程序的全部代码如下：

import pandas as pd
import datetime
from collections import OrderedDict def initialize(context):"""初始化，启动程序后只调用一次:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: None"""# 定义一个周期处理函数，每3秒执行一次run_interval(context, interval_handle, seconds = 3)# 资金少于limit_value则不买入g.limit_value = 5000# 持仓股票只数限制g.limit_stock_num = 3# 持股天数限制g.limit_hold_days = 6g.security = '000300.SS'set_universe(g.security)def before_trading_start(context, data):"""在每天开始交易前被调用，此处添加每天都要初始化的信息:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:param data: 保留字段暂无数据:return: None    """# 当日提交买单的股票代码集合g.buy_submitted_set = set() # 读取数据库文件file_path = get_research_path() + 'upload_file/trade_data.csv'g.db_df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8', converters={'code': str})# code转换g.db_df['code_ptrade'] = g.db_df['code'].map(lambda x: x + '.SS' if '6' == x[0] else x + '.SZ')# 获取待交易数据g.to_trade_df = g.db_df[1 == g.db_df['to_trade']]# 获取待买入数据    g.to_buy_df = g.to_trade_df[g.to_trade_df['date_buy'].isna()]g.to_buy_stock_list = g.to_buy_df['code_ptrade'].tolist()# 生成买点字典g.buy_point_dict = g.to_buy_df[['code_ptrade', 'buy_point']].set_index('code_ptrade').to_dict(into=OrderedDict)['buy_point']log.info('买点字典：{}'.format(g.buy_point_dict))# 获取待止盈、止损卖出数据g.to_sell_df = g.to_trade_df[(~g.to_trade_df['date_buy'].isna()) & (g.to_trade_df['hold_days'] <= g.limit_hold_days)]g.to_sell_stock_list = g.to_sell_df['code_ptrade'].tolist()# 获取待立刻卖出股票g.to_sell_immi_df = g.to_trade_df[(~g.to_trade_df['date_buy'].isna()) & (g.to_trade_df['hold_days'] > g.limit_hold_days)]g.to_sell_immi_list = g.to_sell_immi_df['code_ptrade'].tolist()g.sell_immi_done = False# 生成止盈、止损字典g.take_profit_dict = g.to_sell_df[['code_ptrade', 'price_take_profit']].set_index('code_ptrade').to_dict()['price_take_profit']log.info('止盈字典：{}'.format(g.take_profit_dict))g.stop_loss_dict = g.to_sell_df[['code_ptrade', 'price_stop_loss']].set_index('code_ptrade').to_dict()['price_stop_loss']log.info('止损字典：{}'.format(g.stop_loss_dict))# 设置待交易股票    g.security =  g.to_trade_df['code_ptrade'].tolist()set_universe(g.security)# 重置ipo标识g.ipo_done = Falselog.info('当前可用资金：{}'.format(context.portfolio.cash))# 盘前信息log.info('盘前持股{}只：{}'.format(get_position_count(context), get_position_list(context)))log.info('单只股票买入金额：{}'.format(value_per_stock(context)))def enough_cash(context, limit_value):"""判断资金余额是否充足:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:param limit_value: 资金限制，当前账户余额需大于等于该值，才判断为余额充足:return: 资金充足则返回True，否则返回False        """if context.portfolio.cash < limit_value:log.info('余额不足')        return Falseelse:return True    def bought_stock_set(context):"""已买股票的集合对已提交买入的股票代码的集合、持仓股票代码的集合求并集:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: 已买股票的集合"""return g.buy_submitted_set | set(get_position_list(context))def available_position_count(context):"""计算当前可买的股票只数对已提交买入的股票代码的集合、持仓股票代码的集合求并集再用持股只数限制减去上面并集中元素的个数，即为当前可买的股票只数 :param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: 当前可买的股票只数"""return g.limit_stock_num - len(bought_stock_set(context))def value_per_stock(context):"""计算单只股票买入金额资金余额除以当前可买的股票只数当可买的股票只数为0时返回0.0:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: 单只股票买入金额，当可买的股票只数为0时返回0.0"""# 计算当前可买的股票只数available_count = available_position_count(context)# 当可买的股票只数为0时返回0.0if 0 == available_count:return 0.0return context.portfolio.cash / available_countdef get_position_count(context):"""获取当前持股只数调用get_position_list获取当前持有股票的代码列表使用len获取持股只数:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:return: 当前持有股票的只数"""return len(get_position_list(context))def get_position_list(context):"""获取当前持股列表context.portfolio.positions包含持股信息，但需要通过amount!=0来获取真实持股因为当股票卖出成功时，当日清仓的股票信息仍会保存在context.portfolio.positions中，只是amount等于0:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:return: 当前持有股票的代码列表"""return [x for x in context.portfolio.positions if context.portfolio.positions[x].amount != 0]def handle_sell(context):"""处理卖出逻辑:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: None"""# 处理到达持仓天数限制的股票，用当前价下跌1.8%提交卖单，确保卖出if not g.sell_immi_done:for stock in g.to_sell_immi_list:snapshot = get_snapshot(stock)order_target(stock, 0, limit_price=round(snapshot[stock]['last_px'] * 0.982, 2))g.sell_immi_done = Truelog.info('{}持仓天数限制卖单提交'.format(stock))# 遍历待卖出股票for stock in g.to_sell_stock_list.copy():# 获取实时行情快照snapshot = get_snapshot(stock)# 判断是否停盘，停盘则跳过trade_status = snapshot[stock]['trade_status']if trade_status == 'STOPT':log.info(stock, '该股为停盘状态，不进行交易判断')continue# 获取股票最高价、最低价、当前价high_price = snapshot[stock]['high_px']low_price = snapshot[stock]['low_px']current_price = snapshot[stock]['last_px']# 限价，创业板和科创板有价格笼子限制，卖出申报价格不得低于卖出基准价格的98%limit_price = round(current_price * 0.982, 2)# 如果达到止盈或者止损条件，则挂限价卖出if high_price >= g.take_profit_dict[stock] or low_price <= g.stop_loss_dict[stock]:log.info('{}到达卖点'.format(stock))# 下指定市值卖单order_target(stock, 0, limit_price=limit_price)# 在待卖出股票列表中删除该股票g.to_sell_stock_list.remove(stock)log.info('{}卖单提交'.format(stock))def handle_buy(context):"""处理买入逻辑:param context: Context对象，存放有当前的账户及持仓信息:return: None"""# 判断剩余资金是否大于最小买入金额限制，单只股票买入金额太小，没有意义if context.portfolio.cash < g.limit_value:        return# 判断如果已达最大持股只数，则不买入if available_position_count(context) <= 0:return# 遍历每只候选买入股票    for stock in g.to_buy_stock_list.copy():# 判断如果已达最大持股只数，则不买入if available_position_count(context) <= 0:return# 不重复买入股票if stock in bought_stock_set(context):continue# 获取实时行情快照snapshot = get_snapshot(stock)# 判断是否停盘，停盘则跳过trade_status = snapshot[stock]['trade_status']if trade_status == 'STOPT':log.info((stock, '该股为停盘状态，不进行交易判断'))continue# 获取股票最低价和当前价low_price = snapshot[stock]['low_px']current_price = snapshot[stock]['last_px']# 获取计算单只股票买入金额target_value = value_per_stock(context)# 如果余额不足买1手，则跳过该股票if target_value < current_price * 100 * 1.0003: continue# 限价，创业板和科创板有价格笼子限制，买入申报价格不得高于买入基准价格的102%limit_price = round(current_price * 1.018, 2)# 最低价低于买点，且limit_price不超过买点的3.82%，再下买单。避免有股票卖出后，余额充足后买入新股票的价格过高if (low_price <= g.buy_point_dict[stock]) and (limit_price / g.buy_point_dict[stock] <= 1.0382):log.info('{}到达买点'.format(stock))# 将股票代码添加到已提交买单字典g.buy_submitted_set.add(stock)# 下指定市值买单，用限价提交log.info('targe_value={}, limit_price={}'.format(target_value, limit_price))order_target_value(stock, target_value, limit_price=limit_price)# 在待买入股票列表中删除该股票g.to_buy_stock_list.remove(stock)log.info('{}买单提交'.format(stock))def handle_ipo():"""处理打新11:13申购:return: None"""# 获取当前时间if not g.ipo_done and datetime.datetime.now().time() >= datetime.time(11, 13, 0):# 申购上证普通新股ipo_stocks_order(market_type=0)# 申购深证普通新股ipo_stocks_order(market_type=2)# 申购上证普通新股ipo_stocks_order(market_type=3)# 标记当日已申购g.ipo_done = Truedef interval_handle(context):"""周期处理函数:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:return: None"""# 卖出handle_sell(context)# 买入handle_buy(context)# 打新handle_ipo()def on_order_response(context, order_list):"""在委托回报返回时响应:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:param order_list: 一个列表，当前委托单发生变化时，发生变化的委托单列表。委托单以字典形式展现，内容包括：'entrust_no'(委托单号), 'order_time'(委托时间), 'stock_code'(股票代码), 'amount'(委托数量), 'price'(委托价格), 'business_amount'(成交数量), 'status'(委托状态), 'order_id'(委托订单号), 'entrust_type'(委托类别), 'entrust_prop'(委托属性):return: None"""# 打印委托数据for order in order_list:bs = '买入' if order['amount'] > 0 else '卖出'info = '订单提交，股票代码：{}，数量：{}{:.0f}'.format(order['stock_code'], bs, abs(order['amount']))log.info(info)def on_trade_response(context, trade_list):"""在成交回报返回时响应:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:param trade_list： 一个列表，当前成交单发生变化时，发生变化的成交单列表。成交单以字典形式展现，内容包括：'entrust_no'(委托单号),'business_time'(成交时间), 'stock_code'(股票代码), 'entrust_bs'(成交方向), 'business_amount'(成交数量), 'business_price'(成交价格), 'business_balance'(成交额), 'business_id'(成交编号), 'status'(委托状态):return: None"""# 打印成交数据for trade in trade_list:bs = '买入' if trade['business_amount'] > 0 else '卖出'    info = '订单成交，股票代码：{}，数量：{}{:.0f}'.format(trade['stock_code'], bs, abs(trade['business_amount']))log.info(info)def after_trading_end(context, data):"""在每天交易结束之后调用，用来处理每天收盘后的操作:param context: 存放有当前的账户及持仓信息:param data： 保留字段暂无数据:return: None"""# 打印盘后持股数据log.info('盘后持股{}只：{}'.format(get_position_count(context), get_position_list(context)))

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