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RSS订阅原创 数据事件及数据查询——东方财富掘金量化速成学习（python）
本文介绍了量化交易系统中的数据事件处理与查询功能。数据事件部分包含on_tick和on_bar两个推送事件，分别处理tick级和bar级数据。数据查询功能提供current获取当前行情快照、history查询指定时段历史数据、history_n获取最新n条记录以及context.data数据滑窗查询。各功能均支持设置复权方式、填充规则等参数，并可选返回DataFrame或字典列表格式。文中给出了每个函数的原型定义和调用示例，展示了如何订阅行情数据并在事件回调中获取处理数据。
2025-10-19 19:22:05
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原创 数据订阅——东方财富掘金量化速成学习（python）
摘要：本文档介绍了行情数据订阅和取消订阅的函数使用方法。subscribe函数支持订阅多个标的代码，可设置数据频率（tick/分钟/日线等）、滑窗大小、数据格式（dataframe/原始行式/列式）等参数，并提供等待数据到齐、超时设置等功能。unsubscribe函数用于取消订阅，支持按代码和频率取消指定行情。文档提供了完整的函数原型说明和示例代码，帮助用户快速实现行情数据的订阅与管理。
2025-10-19 16:40:29
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原创 数据结构——东方财富掘金量化速成学习（python）
本文介绍了金融交易系统中的核心数据对象和账户管理类对象。数据类包括Tick对象（包含标的代码、价格信息、买卖档位数据等）和Bar对象（包含不同频率的K线数据）。交易类涵盖账户管理相关对象：Account（账户基本信息）、Cash（资金详情）、Position（持仓情况）和Indactor（绩效指标）。这些对象构成了量化交易系统的基础数据结构，支持从行情数据获取到账户管理的全流程操作，为金融量化分析提供完整的数据支持。
2025-10-18 20:40:45
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原创 变量约定——东方财富掘金量化速成学习（python）
本文介绍了交易策略开发中的关键参数和上下文对象。主要内容包括：1）代码标识(symbol)的格式规范；2）实时(MODE_LIVE)与回测(MODE_BACKTEST)两种模式选择；3）上下文对象(context)的六大功能：订阅代码合集(symbols)、当前时间(now)、数据滑窗(data)、账户信息(account)、动态参数(parameters)和自定义属性。其中数据滑窗使用需注意订阅条件，账户信息可查询持仓明细。上下文对象作为全局变量贯穿策略各环节，支持开发者灵活获取市场数据和执行交易操作。
2025-10-18 18:43:37
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原创 Python速成笔记——知识：图像操作
Image对象的rotate()方法用于图像的旋转，该函数返回新的Image对象，输入参数为一个整数或浮点数，表示图像逆时针旋转的角度，expend关键字，设置时会放大图像尺寸以适应旋转后的新图像。xy为两个整数元组，指文本区域的左上角；Image对象的resize()方法用于调整图像的大小，它将返回一个新的Image对象，输入参数为两个整数的元组，表示调整后图像的宽度和高度。该函数创建一个新的空白图像，宽度为w，高度为h，参数3为指定的图像颜色，若未指定默认为(0, 0, 0, 0)，即透明的黑色。
2024-10-18 20:48:57
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原创 Python速成笔记——知识（GUI自动化处理屏幕和按键输出）
函数：GUI自动化，屏幕处理及按键输入，pyautogui.screenshot();【注】该函数返回包含一个屏幕快照的Image对象；
2024-10-14 06:03:26
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原创 Python速成笔记——知识：GUI自动化控制鼠标
图形用户界面自动化（GUI自动化）：通过程序控制其他应用，向它们发送虚拟的按键和鼠标点击事件，模拟用户在计算机前进行操作。功能：自动化解决需要大量机械式点击鼠标或填写表格的任务。模块：pyautogui安装：pip install --user pyautogui。
2024-10-13 16:02:32
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原创 Python速成笔记——进阶（组织文件）
Python 组织文件的方法，或许你有过这样的经历，查找一个文件夹，里面有几十、几百、甚至上千个文件，需要手动进行复制、重命名、移动或压缩，或者你需要完成下面的这些任务。所有类似这种的繁琐任务，都能够通过Python实现自动化。
2024-10-07 14:34:08
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原创 python速成笔记——进阶（文件读写）
Python 纯文本文件的读写方法，在程序运行时，用变量进行数据的存储，当程序结束后，如果希望数据保持不变，就需要将数据保存到文件中，本篇笔记将展示如何用Python在硬盘上创建、读取和保存文件。
2024-10-07 00:01:26
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原创 Python速成笔记——进阶（模式匹配与正则表达式）
python正则表达式的创建和应用，正则表达式可以节约大量时间，知道正则表达式就可能意味着本来3000步才能解决的问题现在只需要用3步。
2024-10-06 00:58:04
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