JoinQuant量化平台如何实现商品期货30分钟周期日内交易与数据获取？

如何实时更新并获取盘中数据？

各位前辈们双节快乐~我是一名刚接触量化的新人。
最近写了一个商品期货的策略，打算在30分钟周期进行日内交易，
我遇到的问题是：行情数据获取、运行频率，都写了every_bar，但回测时依旧是：只在每个交易日的9：30进行买卖。
想请问：如何在盘中实时更新并获取30分钟的数据？
谢谢！

你好！欢迎来到量化交易的世界。针对你在JoinQuant（聚宽）平台上写商品期货30分钟周期策略遇到的问题，主要原因通常出在回测频率设置和期货参考标的设置上。下面为你详细解答如何解决这个问题并获取30分钟数据。

问题诊断：为什么 every_bar 只在9:30交易？

1. 回测频率选错了：run_daily(func, time='every_bar') 的执行频率取决于你在回测界面右上角选择的“运行频率”。如果你选择了“天”，那么它每天只会在开盘（通常是9:30）执行一次。必须在回测界面将频率选择为“分钟”。
2. 期货的参考标的（reference_security）未设置：默认情况下，run_daily 的时间参照是A股（000001.XSHG），交易时间是9:30-15:00。商品期货有夜盘（如21:00开盘），如果不修改参考标的，引擎会按照A股的时间来跑，导致时间错乱。对于期货策略，必须将 reference_security 设置为对应的期货主力合约。

解决方案：如何实时获取30分钟数据并进行日内交易

要实现30分钟周期的日内交易，推荐的做法是：按分钟频率回测，并在代码中通过时间判断或直接使用 get_bars 获取30分钟K线数据。

1. 正确的初始化与频率设置

在 initialize 中，设置期货账户，并正确注册定时运行函数。

# 导入聚宽函数库
import jqdata

def initialize(context):
    # 设定基准（期货策略可以不设或设为0）
    set_benchmark({'000001.XSHG': 0})
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    
    # 设置期货账户
    init_cash = context.portfolio.starting_cash 
    set_subportfolios([SubPortfolioConfig(cash=init_cash, type='futures')])
    
    # 定义要交易的期货品种主力合约，例如螺纹钢
    g.security = 'RB9999.XSGE'
    
    # 注册运行函数，注意 reference_security 必须设置为期货合约！
    # 这样才能兼容期货的夜盘时间
    run_daily(market_open, time='every_bar', reference_security=g.security)

2. 获取30分钟数据

在 market_open（每分钟执行一次）中，你可以使用 get_bars 函数直接获取30分钟级别的K线数据。为了确保只在每30分钟的节点触发交易逻辑，可以通过判断当前分钟数来实现。

def market_open(context):
    # 获取当前时间
    current_dt = context.current_dt
    
    # 控制交易频率：每30分钟执行一次逻辑（例如 00分 和 30分）
    # 注意：期货开盘时间可能是 09:00 或 21:00，具体视品种而定
    if current_dt.minute % 30 != 0:
        return
        
    # 获取具体的交易合约（将主力合约映射为实际合约，如 RB1910.XSGE）
    real_contract = get_dominant_future(g.security, current_dt)
    if not real_contract:
        return
        
    # 获取过去5根30分钟K线数据
    # unit='30m' 表示30分钟周期，include_now=False 表示不包含当前未走完的这根Bar
    bars = get_bars(real_contract, count=5, unit='30m', 
                    fields=['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume'], 
                    include_now=False, df=True)
    
    if len(bars) < 5:
        return
        
    # 计算指标，例如简单的均线
    close_prices = bars['close']
    ma5 = close_prices.mean()
    current_price = close_prices.iloc[-1]
    
    # 获取当前持仓
    long_position = context.portfolio.long_positions.get(real_contract)
    short_position = context.portfolio.short_positions.get(real_contract)
    
    # 简单的交易逻辑示例：价格突破均线做多
    if current_price > ma5 and not long_position:
        # 如果有空单，先平空
        if short_position:
            order_target(real_contract, 0, side='short')
        # 开多单 1 手
        order(real_contract, 1, side='long')
        log.info(f"买入开多 {real_contract}")
        
    elif current_price < ma5 and not short_position:
        # 如果有多单，先平多
        if long_position:
            order_target(real_contract, 0, side='long')
        # 开空单 1 手
        order(real_contract, 1, side='short')
        log.info(f"卖出开空 {real_contract}")

总结与注意事项

1. 回测界面设置：一定要在网页右上角把“运行频率”选为分钟。
2. 参考标的（reference_security）：期货策略的 run_daily 必须带上 reference_security='你的期货代码'，否则夜盘不会执行。
3. 数据获取：使用 get_bars(..., unit='30m') 是获取分钟以上级别（如30m, 60m）最标准的方法，它会自动按照主流软件的切分方式为你合成30分钟K线。
4. 主力合约映射：下单和获取数据时，尽量使用 get_dominant_future 将 8888 或 9999 映射为真实的合约代码（如 RB2310.XSGE），因为直接对 9999 下单会报错。

祝你在量化交易的道路上越走越远，双节快乐！