ext_data - 获取扩展数据
获取扩展数据
调用方法：ext_data(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
extdataname | string | 扩展数据名 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '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 | ython 对象，这里必须是 ContextInfo |
返回： number
** 示例：**
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(ext_data('CR', '600000.SH', 0, ContextInfo))
ext_data_rank - 获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
调用方法：ext_data_rank(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
extdataname | string | 扩展数据名 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '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 | ython 对象，这里必须是 ContextInfo |
返回： number
** 示例：**
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(ext_data_rank('mycci', '600000.SH', 0, ContextInfo))
ext_data_rank_range - 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
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
** 调用方法： **ext_data_rank_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
extdataname | string | 扩展数据名 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '600000.SH' |
begintime | string | 区间的起始时间 | 格式为 '2016-08-02 12:12:30'（包括该时间点在内） |
endtime | string | 区间的结束时间 | 格式为 '2017-08-02 12:12:30' （包括该时间点在内） |
ContextInfo | pythonObj | Python对象 | Python 对象，这里必须是 ContextInfo |
返回： pythonDict
** 示例：**
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(ext_data_rank_range('mycci', '600000.SH','2022-08-02 12:12:30', '2023-08-02 12:12:30', ContextInfo))
ext_data_range - 获取扩展数据在指定时间区间内的值
获取扩展数据在指定时间区间内的值
调用方法：ext_data_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
extdataname | string | 扩展数据名 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '600000.SH' |
begintime | string | 区间的起始时间 | 格式为 '2016-08-02 12:12:30'（包括该时间点在内） |
endtime | string | 区间的结束时间 | 格式为 '2017-08-02 12:12:30' （包括该时间点在内） |
ContextInfo | pythonObj | Python对象 | Python 对象，这里必须是 ContextInfo |
返回： pythonDict
示例：
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(ext_data_range('mycci', '600000.SH','2022-08-02 12:12:30', '2023-08-02 12:12:30', ContextInfo))
get_factor_value - 获取因子数据
获取因子数据
调用方法：get_factor_value(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
factorname | string | 因子名称 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '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 | Python 对象，这里必须是 ContextInfo |
返回： number
示例：
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(get_factor_value('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
get_factor_rank - 获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
调用方法：get_factor_rank(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
factorname | string | 因子名称 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '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 | Python 对象，这里必须是 ContextInfo |
示例：
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(get_factor_rank('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
call_vba - 获取引用的 VBA 模型运行的结果
获取引用的 VBA 模型运行的结果
提示
注意
- 使用该函数时需补充好本地 K 线或分笔数据
调用方法： call_vba(factorname, stockcode,[period, dividend_type, barpos],ContextInfo)
参数：
| 参数名 | 类型 | 说明 | 提示 |
|---|---|---|---|
factorname | string | 因子名称 | |
stockcode | string | 证券代码 | 形式如 '600000.SH' |
period | string | K 线偏移 | 可缺省，默认为当前主图周期线型 |
dividend_type | string | 复权方式 | 可缺省，默认当前图复权方式，具体可选值如下 |
barpos | number | 对应 bar 下标 | 可缺省，默认当前主图调用到的 bar 的对应下标xtInfo |
ContextInfo | pythonObj | Python 对象 | Python 对象，这里必须是 ContextInfo |
period 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
dividend_type 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
返回： number
示例：
#coding:gbk
def init(ContextInfo):
print(call_vba('MA.ma1', '600036.SH', ContextInfo))
@ tab 返回值
-1.0